Эволюция интеграции ИИ перешла от простых односторонних инструкций к динамичным системам с самокоррекцией. В то время как ранние реализации опирались на линейные цепочки—где запрос напрямую приводит к результату—современный ИИ полагается на автономные агентыспособные к рассуждению и взаимодействию с окружающей средой.
Ключевой сдвиг: от цепочек к графам
Ранние фреймворки (например, первоначальный LangChain) работали по последовательной логике. Сегодня мы используем архитектуру графов (LangGraph), чтобы обеспечить циклическое выполнение. Это означает, что агент может выполнить действие, оценить результат и вернуться назад для исправления собственных ошибок.
Четыре основы агента
- Автономность:Способность функционировать без постоянного вмешательства человека.
- Использование инструментов:Подключение к внешним API или базам данных через протоколы, такие как MCP.
- Память:Сохранение состояния на нескольких этапах с использованием схем состояний.
- Рассуждение:Использование логики для принятия решения о следующем наилучшем действии на основе текущих данных.
Вертикальная и горизонтальная интеграция
- Протокол контекста модели (MCP):Выступает в роли «USB-C» для ИИ, обеспечивая вертикальное соединение между моделью и конкретными инструментами работы с данными.
- Агент-к-агенту (A2A):Позволяет осуществлять горизонтальную коммуникацию, позволяя разным агентам договариваться и делиться задачами.
Концептуальная логика: состояние и узлы
Вопрос 1
Какая характеристика необходима, чтобы ИИ считался «агентом», а не простой «цепочкой»?
Вопрос 2
Как работает Протокол контекста модели (MCP) в агентном рабочем процессе?
Кейс-стади: Автоматизация глубокого исследовательского отчета
Прочитайте ситуацию ниже и ответьте на вопросы.
Агенту поручено исследовать «прорывы в квантовых вычислениях в 2025 году».
Проблема:Первоначальный поиск предоставляет только поверхностные новости, но никаких технических статей.
Агентное решение:Агент осознаёт «память» о предыдущем неудачном поиске и использует своё «рассуждение», чтобы переключить инструменты с общего поиска на специализированную научную базу данных через сервер MCP.
Проблема:Первоначальный поиск предоставляет только поверхностные новости, но никаких технических статей.
Агентное решение:Агент осознаёт «память» о предыдущем неудачном поиске и использует своё «рассуждение», чтобы переключить инструменты с общего поиска на специализированную научную базу данных через сервер MCP.
Вопрос
1. Какая конкретная способность позволяет агенту понять, что его первый поиск был неудовлетворительным?
Ответ:
Агент использует свою рассуждениеспособности для оценки результата по отношению к первоначальной цели, и полагается на свою память (состояние)чтобы знать, что общий инструмент поиска уже исчерпан.
Агент использует свою рассуждениеспособности для оценки результата по отношению к первоначальной цели, и полагается на свою память (состояние)чтобы знать, что общий инструмент поиска уже исчерпан.
Вопрос
2. Какая технология позволяет агенту бесшовно подключиться к специализированной научной базе данных?
Ответ:
Агент использует протокол контекста модели (MCP)в качестве стандартизированного вертикального соединения, позволяющего агенту использовать базу данных как инструмент.
Агент использует протокол контекста модели (MCP)в качестве стандартизированного вертикального соединения, позволяющего агенту использовать базу данных как инструмент.