Агенти vs LLM: в чому різниця? І що таке харнес?

Як працюють AI агенти та чим вони відрізняються від звичайних LLM? Розберемося, що таке харнес і як він керує процесом. Ми часто чуємо про можливості штучний інтелект, але що відбувається під капотом, коли модель перетворює текст на токени та числа? У цьому відео ми детально розберемо архітектуру сучасних агентів. Ви побачите, як саме LLM обробляє запити та які кроки необхідні для того, щоб система могла самостійно взаємодіяти з інструментами на кшталт Jira. Окрему увагу приділимо поняттю харнес. Це ключовий елемент, завдяки якому AI агенти виконують складні команди, аналізують конфігураційні файли типу AGENTS.md та навчаються правильній реакції на ваші запити. Ми проаналізуємо реальні приклади роботи, щоб ви могли краще розуміти логіку взаємодії між моделлю та середовищем виконання. 📌 Схожі та корисні відео на каналі: • https://www.youtube.com/watch?v=TzjsDbTR8Ts • https://www.youtube.com/watch?v=PJJwnArOUuI • https://www.youtube.com/watch?v=hxIHGrgdNd0 Підписуйтеся на «Відчайдушного програміста», щоб розуміти, як працює AI без маркетингового шуму. Напишіть у коментарях, чи хочете ви побачити детальний розбір налаштування власного харнеса для ваших проєктів? 0:00 Як працюють агенти штучного інтелекту 0:56 Роль Харнеса у керуванні моделлю 2:36 Як працює пам'ять у великих мовних моделях 5:23 Використання інструментів для доступу до файлів 12:53 Налаштування поведінки через AGENTS.md 18:51 Інтеграція зовнішніх інструментів через MCP