LLM‑агенты: архитектура, планирование и инструменты в деталях
Статья на Habr ML раскрывает, как построены LLM‑агенты, какие компоненты нужны для самостоятельного выполнения задач и какие фреймворки позволяют быстро собрать собственный агент.
Обычная языковая модель умеет генерировать текст, но не может самостоятельно выполнять действия: она не открывает браузер, не запускает код и не сохраняет файлы. Чтобы превратить её в «агента», необходимо добавить слой оркестрации. В статье «Как устроены LLM‑агенты: архитектура, планирование и инструменты» (Habr ML, 5 июня 2026) подробно описываются три ключевых компонента такой системы:
- Планировщик (Planner) – LLM получает задачу, разбивает её на подпункты и формирует последовательность действий. Часто используется подход ReAct, когда модель одновременно генерирует мыслительный процесс и выбирает инструмент.
- Инструменты (Tools) – набор внешних сервисов, к которым агент может обращаться: веб‑поиск, исполнение кода (Python REPL), работа с файловой системой, запросы к API (SQL, REST), генерация изображений и т.д. Каждый инструмент описывается простым JSON‑схемой, а модель выбирает нужный, формируя запрос.
- Память (Memory) – краткосрочное и долговременное хранилище контекста, позволяющее агенту помнить результаты предыдущих шагов и использовать их в дальнейшем.
В статье сравниваются популярные открытые фреймворки: LangChain, CrewAI, AutoGPT, BabyAGI и LlamaIndex. По данным авторов, количество активных репозиториев, реализующих агентный паттерн, превысило 30 к середине 2026 года, а число скачиваний LangChain выросло на 45 % за последние шесть месяцев.
Также рассматриваются практические детали: как задавать «tool‑use»‑промпты, как управлять токен‑лимитами при многократных вызовах API и какие меры безопасности нужны, чтобы предотвратить нежелательные действия агента. В конце статьи даны ссылки на репозитории и документацию, а также готовый шаблон проекта на Python, который можно адаптировать под любую задачу.
Ссылка: https://habr.com/ru/articles/1043878/
Для разработчиков это сигнал, что простое «промпт‑инжиниринг» уже не достаточно – нужно осваивать фреймворки агентных систем и учиться проектировать безопасные цепочки действий. Студенты курсов AI получат практический набор инструментов (LangChain, CrewAI), а компании смогут автоматизировать сложные воркфлоу, от поиска информации до генерации кода, с учётом контроля расходов и рисков.
