AI Agents: Evolution, Architecture & Real-World Applications

Что такое AI-агент Автономная программа, которая воспринимает среду → рассуждает → действует, не требуя постоянных подсказок человека.

Эволюция AI-систем: рефлекторные схемы → goal-based → utility-based → обучаемые агенты → нынешние LLM-агенты с памятью и планированием

Слои архитектуры агентов:

• Perception — текст, изображения, аудио, сенсоры.
• Knowledge & Memory — графы + векторные БД.
• Reasoning & Planning — символьное/нейронное.
• Action Execution — tool use, API-вызовы.
• Learning — постоянная адаптация модели.

Методы под капотом – hybrid rules, retrieval-augmented generation, chain-of-thought, инструментальные вызовы. – техники «забывания» для контроля роста памяти

Как сравнивать AI-агентов? - capability

• cost-efficiency
• robustness,
• deployment readiness

Большая и фундаментальная статья с разбором архитектур и подходов LLM моделей