Ключевая концепция — мозги и руки
В предыдущих лабораторных работах мы убедились, насколько мощны большие языковые модели (LLM), но также заметили и серьёзную слабость: они заперты в коробке. Они знают только то, на чём были обучены, и не могут взаимодействовать с реальным миром.
ИИ-агенты решают эту проблему, объединяя два разных компонента:
- Мозг: LLM (например, Qwen3-4B), который понимает человеческий язык, отвечает за логику и поддерживает контекст беседы.
- Руки: Код на Python и внешние инструменты (API), которые могут активно взаимодействовать с реальным миром — например, узнавать погоду, искать в интернете или выполнять вычисления.
Учим мозг пользоваться руками
LLM не умеет сам «нажимать» кнопки или «запускать» Python. Сегодня наша цель — научить Мозг распознавать, когда ему нужна помощь, и оформлять свой вывод так, чтобы наша программа на Python могла запустить инструмент за него.
