Что такое ИИ-агент и как создать его с нуля на Python

Чат-бот и агент — не одно и то же

Чат-бот с LLM получает текст и возвращает текст. Агент получает цель, решает, что делать, выполняет действия и проверяет результат. Быстрая проверка: если ваш код может узнать время, прочитать файл или вызвать API без вашей явной команды, у вас есть агент.

Анатомия агента

Четыре части, без загадок:

• Цикл рассуждений: LLM решает следующий шаг, исходя из цели и истории.
• Инструменты: функции Python, которые модель может вызывать (поиск, вычисления, сохранение).
• Память: состояние диалога и того, что уже было испробовано.
• Выполнение: ваш код запускает действие и возвращает результат модели.

Создаём на Python, шаг за шагом

Возьмём агента, который по заданной теме ищет данные и пишет резюме.

1. Определите инструменты как обычные функции с хорошей документацией: поиск_в_сети(запрос) и сохранить(текст).
2. Опишите каждый инструмент модели в JSON (имя, описание, параметры). Плохие описания — плохой агент.
3. Соберите цикл: отправьте цель и историю и посмотрите, запрашивает ли ответ инструмент.
4. Если запрашивает, выполните его сами, добавьте результат в историю и снова вызовите модель.
5. Остановитесь, когда придёт финальный ответ или вы превысите максимальное число итераций. Этот лимит не опционален: без него ваш агент будет думать бесконечно, а счёт за API расти.

С API Anthropic или OpenAI это около 80 строк. Ключ не во фреймворке, а в чётком понимании, какие инструменты вы даёте и как останавливаетесь.

Что обычно идёт не так

Неоднозначные описания, циклы без ограничений и память, растущая бесконтрольно. Начните с двух инструментов и конкретной задачи; добавляйте сложность, когда простое решение заработает.

Если вы хотите собрать это под руководством и с реальными API, в Clasesdeprogramacion мы создаём его вместе с вами с первой строки.