Архитектура AI-агентов: от токенов LLM до ReAct-цикла — полный разбор

Архитектура AI-агентов: от токенов LLM до ReAct-цикла — полный разбор
Токены — валюта агентных систем. Русский язык на 20-30% дороже английского из-за морфологии.
Токенизатор разбивает текст на числа по фиксированному словарю. От его работы зависит эффективная длина контекста.
KV-кэш ускоряет повторную обработку, но требует контроля памяти — критично для длинных сессий.
ReAct-цикл (Reasoning + Acting) — основа агентного поведения: модель чередует рассуждение и вызов инструментов.
MCP-протокол стандартизирует подключение внешних функций, заменяя ad-hoc интеграции.
Читать статью →

Подписаться на канал