Створення та використання llm-агентів, інтеграція агента з потрібним середовищем

Abstract

У доповіді розглянуто концепцію агентів на основі великих мовних моделей (LLM-агентів) та підходи до їх створення і використання. Наведено архітектуру та принципи роботи LLM-агентів, які поєднують потужність великих мовних моделей із зовнішніми інструментами та модулями пам’яті для розв’язання складних завдань. Окремо проаналізовано теоретичні основи побудови таких агентів (планування дій, механізми міркування, пам’ять) та наведено практичні приклади їх застосувань. Розглянуто процес інтеграції LLMагента з зовнішнім середовищем – підключення до баз знань, сервісів та інших систем – що дозволяє агенту виконувати дії у реальному світі. Висвітлено переваги використання LLM-агентів у різних доменах та окреслено пов’язані виклики і перспективи розвитку.

The report examines the concept of large language model-based agents (LLM agents) and approaches to their creation and usage. It presents the architecture and working principles of LLM agents, which combine the power of large language models with external tools and memory modules to solve complex tasks. The theoretical foundations of building such agents (action planning, reasoning mechanisms, memory) are analyzed, and practical examples of their applications are provided. The process of integrating an LLM agent with its external environment – connecting to knowledge bases, services, and other systems – is considered, enabling the agent to perform actions in the real world. The advantages of using LLM agents in various domains are highlighted, and related challenges and development prospects are outlined.