ainews
Что отличает LLM от AI-агента: вопрос на собеседовании для AI-инженера
Статья разбирает классический вопрос собеседования для AI-инженеров: в чём разница между большой языковой моделью (LLM) и AI-агентом. Автор показывает, что поверхностный ответ недостаточен — нужно понимать, как работают вызовы инструментов, циклы агента и продакшен-специфика реализации.
AI-инженерам и разработчикам, готовящимся к собеседованиям, стоит прочитать, чтобы понять разницу между теоретическими определениями и практическими требованиями к архитектуре AI-систем. Полезно для тех, кто хочет корректно отвечать на глубокие технические вопросы о разнице между LLM и агентами.
Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.
О чём статья
- LLM генерирует текстовые ответы на основе контекста, но не может самостоятельно выполнять действия (например, открыть базу данных)
- AI-агент — это система, которая использует LLM для планирования и принятия решений, но реально выполняет действия через вызовы инструментов (tool calls)
- Важно понимать, кто именно вызывает инструменты: не сама LLM, а окружающая её система (agent loop)
- На собеседованиях проверяют не только знание определений, но и понимание реальной архитектуры продакшен-систем
Марина Соколова
Medium #llm
Читать оригинал
Комментарии