Построение LLM-агентов с помощью RAG, графов знаний и осмысления

В книге детально рассматривается принципиально новая архитектура искусственного интеллекта, когда сети специализированных LLM-агентов координируют действия, рассуждают, осмысляют и оптимизируют себя, достигая результата, недоступного одиночной модели. Вы научитесь создавать кластеры агентов, системы с общей памятью, уровни маршрутизации, средства оценки и инструментальные центры, которые динамически адаптируются и постоянно совершенствуются. Основные темы книги: объединение агентов LLM в кластеры с четкими ролями, возможностями и протоколами связи; децентрализованные системы маршрутизации для быстрой масштабируемой передачи сообщений; системы общей векторной памяти для постоянного хранения, обоснования и объединения контекста; циклы осмысления и оптимизации, которые помогают агентам корректировать свои действия и обучаться на результатах; инструментальная оркестрация с использованием API, вызовов функций и внешних технологических процессов; уровни мониторинга.