LLM + RAG + Function Calling — це не ШІ-агент
Багато хто називає будь-який застосунок, що використовує LLM, RAG та function calling, ШІ-агентом.
Це помилково.
Ці інструменти додають можливостей. Вони не додають автономії. Без автономії у вас немає агента.
Плутанина виникає через те, що люди плутають можливості системи з її поведінкою.
Погляньте на ролі цих компонентів:
- LLM генерують відповіді на основі контексту. Вони не керують потоком системи.
- RAG витягує релевантні дані. Він надає контекст, але не приймає рішення та не планує кроки.
- Function calling дозволяє LLM запитувати дії. Система все одно вирішує, які функції існують і коли їх запускати.
Навіть якщо поєднати всі три компоненти, системі все одно бракуватиме контролю над потоком виконання.
У більшості конфігурацій застосунок слідує заздалегідь визначеному пайплайну. Код вирішує:
- Коли використовувати RAG.
- Коли звертатися до LLM.
- Коли запускати функцію.
- Як повернути відповідь.
Це обмежений робочий процес. Модель слідує заданим шляхом, а потім зупиняється. Вона не планує та не ітерує самостійно.
ШІ-агент працює інакше. Він не слідує фіксованій послідовності. Він вирішує свій наступний крок залежно від того, що відбувається під час процесу.
Різниця проста:
- Система без агента слідує робочому процесу.
- Агентна система прагне досягти мети.
Агент визначається поведінкою, а не інструментами. Агент повинен мати можливість:
- Вибирати наступну дію.
- Динамічно обирати інструменти.
- Виконувати кілька кроків у циклі.
- Змінювати свій план на основі нових результатів.
- Працювати, доки не досягне мети.
Подумайте про відповідальність.
У застосунку з LLM система каже моделі, що робити.
В агента система ставить перед моделлю мету. Модель сама вирішує, як її досягти.
RAG покращує контекст. Function calling уможливлює дії. LLM забезпечують міркування. Жоден із цих елементів сам по собі не створює агента.
Агент існує лише тоді, коли модель контролює власну послідовність дій.
Джерело: https://dev.to/rohith_kn/llm-rag-function-calling-is-not-an-ai-agent-5459