Обзор книги 'The Hitchhiker’s Guide to Agentic AI': все о Agentic AI
Обзор книги 'The Hitchhiker’s Guide to Agentic AI': все о Agentic AI
Книга 'The Hitchhiker’s Guide to Agentic AI' предлагает всесторонний обзор архитектуры и технологий Agentic AI.
Главная ценность книги — это широкий обзор всего направления: архитектура LLM, обучение моделей, методы обучения с подкреплением, системы инференса, оценка моделей, агентные системы и многое другое. Лучше всего использовать её как карту знаний. Сначала просмотрите содержание, найдите темы, в которых есть пробелы, поймите, чего еще не хватает, а затем углубитесь в соответствующие главы. Такой подход помогает выстроить системное понимание Agentic AI.
Почему это важно
АналитикаЭта книга является важным ресурсом для разработчиков и исследователей, стремящихся глубже понять Agentic AI и его применение в различных сферах.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Часть I. Архитектура ИИ-агентов: фундаментальные блоки
Одиннадцать фундаментальных строительных блоков современного ИИ-агента: таксономия моделей, агентный рантайм, техники промптинга, дистилляция, архитектура навыков (skills), память, function calling и FinOps.
Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов
Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.
Фронтирные Модели (Frontier Models)
Самый мощный класс искусственного интеллекта на переднем крае мировых исследований (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), определяющий границы современных возможностей рассуждения, автономности и кодирования.
LLM (Large Language Model - Большая языковая модель)
Фундаментальный класс нейросетевых архитектур на основе авторегрессионного трансформера, который предполагает вероятностное распределение следующих токенов и демонстрирует эмергентные свойства абстрактного мышления, синтеза кода и логического вывода.