Остання редакція: 2025-06-13
Анотація
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 LLM-агента 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.
Ключові слова
Посилання
1. Understanding LLM agent architectures (DataStax, 2025) – Електронний ресурс. Режим доступу: https://www.datastax.com/guides/understanding-llm-agent-architectures
2. Rizqi Mulki. «LLM Agents and Tool Use: Building AI Systems That Can Act» – Medium, 2025. Електронний ресурс. Режим доступу: https://medium.com/@rizqimulkisrc/llm-agents-and-tool-use-building-ai-systems-that-can-act-0bfabf6d6b88
3. Демʼєн Березенко. «Еволюція ботів з ШІ: використовуємо можливості агентів, моделей RAG і LLM» – DOU, 2024. Електронний ресурс. Режим доступу: https://dou.ua/forums/topic/49083/
4. Lilian Weng. «LLM Powered Autonomous Agents» – Lil’Log Blog, 2023. Електронний ресурс. Режим доступу: https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/
5. LLM agents: The ultimate guide 2025 – SuperAnnotate, 2025. Електронний ресурс. Режим доступу: https://www.superannotate.com/blog/llm-agents
6. LLM Agents – Prompt Engineering Guide (Dair AI) – Електронний ресурс. Режим доступу: https://www.promptingguide.ai/research/llm-agents
7. Understanding AI & LLM Agents: Architecture, Security, & Deployment – Skyflow Blog, 2023. Електронний ресурс. Режим доступу: https://www.skyflow.com/post/understanding-llm-agents