🔥Хватит уже путать термины в AI!😡
🟠AI-агент - это ИИ, который не просто отвечает текстом, а самостоятельно принимает решения и выполняет действия для достижения цели: сам решает, какие шаги предпринять, какие инструменты вызвать, и доводит задачу до результата, а не просто даёт один ответ.
🟠AGI (Artificial General Intelligence (общий искусственный интеллект)) - это ИИ, который способен полностью самостоятельно решать любые задачи на уровне человека или выше, без узкой специализации под конкретную функцию. В отличие от текущих LLM (которые хороши в тексте, но не «понимают» мир целостно), AGI подразумевает полную автономность мышления и действий - сам ставит цели, сам находит способы их достичь, без постоянного участия человека.
🟠 LLM (модель) (Large Language Model (большая языковая модель)) - это сама "языковая модель", мозг, который понимает текст и генерирует ответы. Физически это огромная нейросеть - файл с миллиардами параметров (весов), обученный на гигантском объёме текстов, который запускается на серверах с мощными видеокартами (GPU). Всё остальное - Skill, RAG, MCP, агент - это надстройки и инструменты вокруг неё, а LLM - ядро, которое непосредственно думает и отвечает.
🟠 Skill (навык) - это набор инструкций, последовательность действий, которые нужно выполнить, прописанный алгоритм. По сути, вы один раз расписываете ИИ, как именно решать конкретную задачу - шаг за шагом, - и он потом следует этому алгоритму каждый раз, когда задача повторяется. Не нужно заново объяснять то же самое в каждом диалоге.
🟠RAG (Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополнением через поиск/извлечение данных)) - это набор ваших документов, на основе которых работает ИИ, дополнительная библиотека знаний. Модель не отвечает "из головы" и не придумывает - она сначала находит нужную информацию в загруженных файлах, базе знаний или документах компании, и только потом формирует ответ на основе найденного. Это снижает количество ошибок и выдуманных фактов.
🟠MCP (Model Context Protocol (протокол контекста модели)) - это набор инструментов для взаимодействия с другими программами, можно сказать, API для ИИ. Через MCP модель подключается к внешним сервисам - файлам, почте, базам данных, другим приложениям - и может не просто отвечать текстом, а что-то делать: доставать данные, вызывать функции, управлять инструментами.
#ai
🟠AI-агент - это ИИ, который не просто отвечает текстом, а самостоятельно принимает решения и выполняет действия для достижения цели: сам решает, какие шаги предпринять, какие инструменты вызвать, и доводит задачу до результата, а не просто даёт один ответ.
🟠AGI (Artificial General Intelligence (общий искусственный интеллект)) - это ИИ, который способен полностью самостоятельно решать любые задачи на уровне человека или выше, без узкой специализации под конкретную функцию. В отличие от текущих LLM (которые хороши в тексте, но не «понимают» мир целостно), AGI подразумевает полную автономность мышления и действий - сам ставит цели, сам находит способы их достичь, без постоянного участия человека.
AI-агент решает конкретные задачи в рамках инструментов и целей, заданных человеком - он узкоспециализированный. AGI сам ставит себе любые цели и решает любые задачи на уровне человека без ограничений по сфере - это универсальный разум, а агент - просто инструмент под задачу.
🟠 LLM (модель) (Large Language Model (большая языковая модель)) - это сама "языковая модель", мозг, который понимает текст и генерирует ответы. Физически это огромная нейросеть - файл с миллиардами параметров (весов), обученный на гигантском объёме текстов, который запускается на серверах с мощными видеокартами (GPU). Всё остальное - Skill, RAG, MCP, агент - это надстройки и инструменты вокруг неё, а LLM - ядро, которое непосредственно думает и отвечает.
🟠 Skill (навык) - это набор инструкций, последовательность действий, которые нужно выполнить, прописанный алгоритм. По сути, вы один раз расписываете ИИ, как именно решать конкретную задачу - шаг за шагом, - и он потом следует этому алгоритму каждый раз, когда задача повторяется. Не нужно заново объяснять то же самое в каждом диалоге.
🟠RAG (Retrieval-Augmented Generation (генерация с дополнением через поиск/извлечение данных)) - это набор ваших документов, на основе которых работает ИИ, дополнительная библиотека знаний. Модель не отвечает "из головы" и не придумывает - она сначала находит нужную информацию в загруженных файлах, базе знаний или документах компании, и только потом формирует ответ на основе найденного. Это снижает количество ошибок и выдуманных фактов.
🟠MCP (Model Context Protocol (протокол контекста модели)) - это набор инструментов для взаимодействия с другими программами, можно сказать, API для ИИ. Через MCP модель подключается к внешним сервисам - файлам, почте, базам данных, другим приложениям - и может не просто отвечать текстом, а что-то делать: доставать данные, вызывать функции, управлять инструментами.
#ai