Разбираем ключевые идеи и практики проектирования интеллектуальных систем на базе больших языковых моделей. 1. Контекст и здравый смысл «из коробки» Современные LLM удивительно гибко интерпретируют намерения пользователя: ● Неформальные запросы: Модель способна точно распознавать суть даже в разговорных или нетипичных фразах. ● Базовый здравый смысл: LLM адекватно оценивают параметры (например, при просьбе «сделай намного холоднее» они установят разумную температуру, а не абсолютный ноль). ● Память и история: Сохранение контекста предыдущих реплик позволяет выполнять запросы с отсылкой к прошлому (например, «верни всё, как было вначале»). 2. UI/UX: Как сделать AI-агента понятным и безопасным Пользовательский интерфейс должен обеспечивать полный контроль над работой модели: ● Индикация процесса: Спиннеры и статусные плашки показывают, когда агент думает или вызывает внешние инструменты.  ● Прозрачность вызовов (Tool Calls): Дайте пользователю возможность увидеть, какие инструменты и аргументы использует AI.  ● Ручная корректировка: Пользователь должен иметь возможность исправить аргументы функции и перезапустить цепочку рассуждений.  ● Безопасность и авторизация: Для критических действий (финансовые операции, изменение данных) обязательно требуется явное подтверждение человека.  3. LLM Workflows vs. Диалоговые агенты Существует фундаментальный компромисс между универсальностьюи эффективностью (силой): Формат Особенности Применение Диалоговые агенты Высокая универсальность, поддерживают разговор на любые темы. Простые задачи в 1–2 шага с участием человека. LLM Workflows Жесткая структура, разбиение сложной цели на четкие подзадачи. Автоматизация сложных многошаговых процессов. >  Пример воркфлоу: Автоматический поиск магазинов ➔ Анализ HTML ➔ Генерация идей продуктов ➔ Создание персонализированных писем ➔ Рассылка. 4. Совет разработчикам: Тестируйте пределы Чтобы понять границы возможностей вашего агента, экспериментируйте в Jupyter Notebook: 1. Подключайте собственные инструменты из вашей предметной области. 2. Проверяйте, при каком количестве функций модель начинает путаться. 3. Анализируйте поведение системы при сбоях и ошибках внешних API.

На почитать в первом комментарии.