За год рынок обучающих курсов по агентам вырос до десятков программ — от бесплатных на DeepLearning.AI до платных сертификатов вендоров. Разбираем, где реально учат строить агентов, а где продают маркетинг.
Слово «агент» приклеили ко всему подряд — от чат-бота до скрипта на Python. Разбираем по признакам автономности и обратной связи, что это на самом деле и когда какой инструмент нужен.
Обычный чат-бот отвечает на вопрос и замолкает. AI-агент получает цель, сам разбивает её на шаги и выполняет их — от сбора данных до запуска рассылки. Разбираем, чем он отличается от привычного ChatGPT и где он реально экономит время.
Демо агента работает, а в бою он сжигает бюджет и отвечает клиентам ерундой. Разбираем по пунктам, что проверить до релиза: от контроля инструментов до отката и оценки качества.
Агент не «думает» — он вызывает функции, читает их ответы и решает, что делать дальше. Разбираем один диалог с инструментами построчно: где модель ошибается, где тратит токены и почему цикл иногда не останавливается.
Разница между чат-ботом и агентом — в праве действовать: вызывать функции, ходить в API, писать в базу. Разбираем, из чего собирается агент, где он ломается и сколько это стоит на практике.
За два года лексикон вокруг больших языковых моделей оброс десятками сокращений. Разбираем, что стоит за RAG, MCP, A2A, ReAct и другими терминами, которые мелькают в документации и на конференциях.
Рынок AI-агентов растёт быстрее, чем зрелость самих продуктов. Прежде чем платить за подписку или интеграцию, задайте продавцу двадцать вопросов — они экономят месяцы и деньги.
Документация OpenAI Agents SDK, LangGraph и подобных платформ пугает объёмом и жаргоном. Разбираем, какие разделы читать первыми, где искать реальные ограничения и как не утонуть в примерах.
Чат-бот отвечает текстом, агент — выполняет задачу до результата: вызывает инструменты, пишет и запускает код, ходит по сайтам. Разбираем разницу на живых сценариях и объясняем, за что вы реально платите.
Разбираем на бытовых аналогиях, что такое AI-агент, чем он отличается от обычного чат-бота вроде ChatGPT и когда за него имеет смысл платить.
Агенты, оркестрация, инструменты, память, RAG и MCP — разбираем ключевые понятия, вокруг которых строится рынок автономных ИИ-систем в 2024–2025 годах.