🤖 Agentic Systems: Автономные ИИ-агенты
Концепция
Этот раздел посвящен переходу от ИИ-помощников к ИИ-сотрудникам. Здесь собраны знания о том, как проектировать, настраивать и запускать автономные системы, способные планировать свои действия и использовать инструменты для решения сложных задач.
🧭 Навигация по разделу
1. Основы и Устройство
Понимаем, как это работает “под капотом”.
- Анатомия Агента — Обновленная карта агентного цикла: LLM, планирование, память, инструменты и контур оценки результата.
- Память агента — личная пятислойка — личная рабочая схема слоёв памяти (не перевод); см. также 008. 2026-04-23 - The 5 Types of AI Agent Memory Part 1 - DEV Community.
2. Логика и Проектирование
Как заставить систему работать надежно.
- Паттерны Агентного Дизайна — 4 столпа современной агентной архитектуры: Рефлексия, Инструменты, Планирование и Мультиагентные системы.
3. Реализация и Софт
На чем собирать и как запускать.
- Фреймворки и Инструменты — Обзор стека 2026 года: от визуальных конструкторов (n8n, Dify) до мощных кодовых библиотек (LangGraph, CrewAI) и CLI-агентов.
📈 Будущее раздела (Backlog)
- Агенты внутри базы знаний — Как превратить свою базу знаний в “живой” граф с помощью автономных скриптов.
- Безопасность и Этические барьеры — Как не дать агенту удалить лишние файлы и где ставить “предохранители”.
- Кейсы: Отдел маркетинга в одной коробке — Практический пример настройки команды из 3-х агентов.
🔗 Связи с другими разделами
- 🧪 Prompt Lab — Промпты для “Архитектора Рассуждений” часто ложатся в основу мозга агента.
- 🏠 Локальный ИИ — Как запускать агентные циклы на своем железе через Ollama, экономя на API.
- 💸 Цены на API — Важно учитывать, так как агенты тратят много токенов на итерации и проверки.
Система автономности сконфигурирована. Готовность к запуску: 100%.