📑 Google поясняет за AI-агентов

У Google есть 42-страничный учебник, который, по сути, является мануалом по архитектуре современных LLM-приложений.

Что внутри интересного:

1️⃣ Анатомия агента: Четкое разделение на Модель, Инструменты (Tools) и Оркестрацию. Google на пальцах (и диаграммах) показывает, чем агент отличается от простого вызова API модели. Спойлер: наличием цикла восприятия-действия.

2️⃣ Reasoning Frameworks: Если вы не понимаете разницу между ReAct, Chain-of-Thought (CoT) и Tree-of-Thoughts, там это разжевано.

3️⃣ Extensions vs Functions: полезная часть для инженеров.
— Extensions: Агент сам дергает API (Agent-side execution).
— Functions: Агент говорит вам, какие параметры нужны, а код выполняется на клиенте (Client-side execution).

4️⃣ RAG и Data Stores: Как прикрутить векторные базы и не облажаться с контекстом.

Естественно, все примеры на Python. Показывают интеграцию как с нативными инструментами Vertex AI, так и с LangChain / LangGraph.

🔗 Забирать тут 🫲🏻

#левел_ап