AI Agentlar

AI agentning ichki tuzilishi: qanday qismlar qanday bog‘lanadi va birgalikda ishlaydi.

Agentning asosiy ish sikli: fikrlash, harakat, kuzatish va takrorlash.

Agent xotirasi turlari: kontekst, suhbat tarixi va uzoq muddatli saqlash.

AI agent tushunchasi, uning asosiy komponentlari va oddiy misol orqali qanday ishlashini tushunamiz.

API — dasturlar o‘rtasidagi aloqa protokoli va agentlarning tashqi dunyo bilan bog‘lanish usuli.

Chatbot va AI agent o‘rtasidagi asosiy farqlar: reaktiv javob va avtonom harakat.

Cordis plagin freymvorkining beshta asosiy g‘oyasi va nima uchun harnessda imtiyozli yadro yo‘qligi.

DeepSeek Harness nima, u modeldan qanday farq qiladi va uning uch qatlami qanday qurilgan — shuni o‘rganamiz.

Koeffekt — qismning tashqi muhitdan nimaga muhtojligi: bog‘liqliklarni e'lon qilish, aktivlashish va o‘zgarishlarga reaksiya berishni o‘rganamiz.

Izolyatsiya rejimlari, tasdiqlash siyosati va fail-closed tamoyili — agentning qanchalik uzoqqa yetishi qanday boshqariladi.

Turn/start'dan turn/end'gacha 16 ta event — har bir so‘rov modelga qanday yetib borishi va qayerda kengaytirish mumkinligi.

Hermes Agent Harness nima, oddiy chatbotdan qanday farq qiladi va nima uchun uni 'raqamli xodim' deb atashadi.

Hermes agenti qanday asboblar (tools) bilan ishlaydi: terminal, brauzer, API-lar, sub-agentlar va ulanishlar.

Hermesda avtonom ish oqimi: /goal buyrug‘i, Loop Engineering sikli, belgilangan vs erkin agent va cron joblar.

Agent natijalarini baholash va sifatni kafolatlash usullari.

Reja tuzish va ijro etishni ajratadigan agent arxitekturasi: planer va bajaruvchi.

LLM bilan aniq muloqot qilish san'ati: system prompt, kontekst oynasi, few-shot va chain-of-thought.

Rejalashtirish — agentning murakkab vazifani kichik qadamlarga bo‘lish qobiliyati.

LLM'ning tashqi vositalarni chaqirish qobiliyati: qanday ishlaydi va nima uchun muhim.

Agentga qanday vositalar kerak va ularni qanday tanlash: tool dizayni va sxemalar.