Основи

Tool calling, памʼять, planning vs reactive, ліміти LLM.

З чого складаються AI-агенти
★☆☆
Що всередині дозволяє йому це робити?
Як AI-агенти використовують інструменти (Основи)
★☆☆
Він працює лише з текстом.
Як AI-агенти мають право використовувати інструменти
★★☆
Tool calls — це місце, де агенти ламають продакшен: schema drift, ретраї, побічні ефекти, і той самий «oops» адмін‑токен. Ось як вижити.
Planning vs Reactive: як AI-агенти обирають наступний крок
★★☆
Йому не дають інструкцію. Не пояснюють порядок дій.
Чому AI-агенти можуть зазнавати збоїв
★★☆
Зрозумій, чому LLM-агенти провалюються: галюцинації, ліміти контексту, помилки інструментів і guardrails для стабільної роботи.
Як AI-агенти використовують пам’ять
★★☆
Без цього кожна нова дія була б як перша спроба. Іноді нескінченно.
Що AI-агенти можуть робити (і чого не можуть)
★★☆
Не всі дії безпечні
Коли AI-агенти мають зупинятися
★★☆
Бо його задача — завершити роботу. А не вирішити, коли достатньо.
Як підготувати AI-агентів до продакшену
★★☆
Твій агент працює в ноутбуці. У продакшені він може зациклюватися, спамити інструментами, текти даними й палити гроші (залежно від use case). Це чекліст, який нам хотілося мати до релізу.

Foundations: базові механіки для надійного AI-агента

Тут зібрані базові блоки, без яких агент у проді ламається: tool calling, пам'ять, планування, ліміти і критерії production-ready.

Ключові матеріали розділу

FAQ

Як краще проходити цей розділ?

Почніть з першого базового матеріалу, потім перейдіть до ключових сторінок нижче і закріпіть через приклади коду.

Чи можна одразу читати просунуті статті?

Так, але швидше і стабільніше ви отримаєте результат, якщо спочатку пройдете ключові сторінки цього розділу.

Як цей розділ пов'язаний з production?

Матеріали розділу ведуть до практичних рішень: architecture, governance, failure modes і робочих implementation-прикладів.