4. Инструменты

В агентных системах инструменты — это фундаментальные возможности, которые позволяют агентам выполнять конкретные действия или решать проблемы. Инструменты представляют функциональные строительные блоки агента, предоставляя способность выполнять задачи и взаимодействовать как с пользователями, так и с другими системами. Эффективность агента зависит от диапазона и сложности его инструментов.

Проектирование возможностей для конкретных задач

Инструменты обычно адаптированы к задачам, которые агент предназначен решать. При проектировании инструментов разработчики должны учитывать, как агент будет работать в различных условиях и контекстах. Хорошо спроектированный набор инструментов гарантирует, что агент может обрабатывать различные задачи с точностью и эффективностью.

Типы инструментов

Инструменты можно разделить на три основные категории:

Локальные инструменты

Это действия, которые агент выполняет на основе внутренней логики и вычислений без внешних зависимостей. Локальные инструменты часто основаны на правилах или включают выполнение предопределенных функций. Примеры включают математические вычисления, извлечение данных из локальных баз данных или простое принятие решений на основе предопределенных правил (например, решение об одобрении или отклонении запроса на основе установленных критериев).

API-инструменты

API-инструменты позволяют агентам взаимодействовать с внешними сервисами или источниками данных. Эти инструменты позволяют агентам расширять свои возможности за пределы локальной среды, получая данные в реальном времени или используя сторонние системы. Например, виртуальный помощник может использовать API для получения данных о погоде, ценах на акции или обновлений в социальных сетях, позволяя ему предоставлять более контекстные и релевантные ответы на запросы пользователей.

Инструменты Model Context Protocol (MCP)

Инструменты на основе MCP позволяют агентам предоставлять структурированный, контекст в реальном времени языковым моделям, используя Model Context Protocol, стандартизированную схему для передачи внешних знаний, памяти и состояния в промпт модели. В отличие от традиционных вызовов API, которые требуют полного выполнения туда и обратно, MCP позволяет агентам вводить богатый, динамический контекст — такой как профили пользователей, история разговоров, состояние мира или метаданные, специфичные для задачи — непосредственно в процесс рассуждения модели без вызова отдельных инструментов. Они особенно эффективны в сокращении избыточного использования инструментов, сохранении состояния разговора и введении ситуационной осведомленности в реальном времени в поведение модели.

Интеграция инструментов и модульность

Модульный дизайн критичен для разработки инструментов. Каждый инструмент должен быть спроектирован как самодостаточный модуль, который может быть легко интегрирован или заменен по мере необходимости. Этот подход позволяет разработчикам обновлять или расширять функциональность агента без переделки всей системы. Чатбот службы поддержки клиентов может начать с базового набора инструментов для обработки простых запросов, а позже иметь более сложные инструменты (например, разрешение споров или расширенное устранение неполадок), добавленные без нарушения основных операций агента.