Что такое AI-агент?
Типичный сценарий использования языков программирования для работы с большими языковыми моделями (LLMs), такими как GPT или PaLM, выглядит следующим образом:
- Получение запроса пользователя.
- Добавление контекста из внешних баз данных.
- Отправка сформированного запроса в LLM-модель.
- Обработка полученного результата.
Однако реальные задачи бизнеса часто требуют более сложных решений. Например, пользователю может понадобиться создать задачу в системе управления проектами, отправить электронное письмо или выполнить другие действия перед тем, как дать окончательный ответ. Такие сценарии требуют создания агентов, способных принимать решения о вызове различных инструментов и интерпретации их результатов.
Проблемы интеграции инструментов
До появления единого стандарта каждый новый инструмент приходилось интегрировать вручную, создавая специальные функции и декораторы. Это приводило к сложностям при поддержке и расширении таких систем. Модель Контекстного Протокола (MCP) предлагает решение данной проблемы путём предоставления стандартного интерфейса для подключения инструментов и источников данных к приложениям на основе больших языковых моделей.
Как работает MCP?
Суть подхода заключается в следующем:
- Запускаете MCP-сервер, предоставляющий стандартные методы доступа к различным инструментам.
- Ваш агент использует клиентскую библиотеку для взаимодействия с этим сервером.
- Агенты получают возможность использовать любые доступные инструменты без необходимости написания дополнительного кода.
Таким образом, вы можете легко добавлять новые источники данных и инструменты, такие как запросы погоды или создание задач в системах контроля версий.
Реализация AI-агента
В рамках данного руководства мы рассмотрим процесс построения полноценного AI-агента, способного выполнять следующие задачи:
- Интеграция с внешними инструментами через MCP (например, получение информации о погоде).
- Доступ к внутренним источникам данных через технологию Retrieval Augmented Generation (RAG).
- Принятие решений на основе модели ReAct с использованием библиотеки LangGraph.
Мы подробно разберём каждую часть архитектуры и покажем примеры реализации.