303 моделей · 40 поставщиков моделейПодробнее
Инжиниринг агентов

Разработка AI Agent

Создавайте агентов, работающих с инструментами, с помощью MCP, function calling, retrieval, memory и надежных шаблонов многошагового выполнения.

Переходите от демонстрации prompt к наблюдаемому рабочему процессу агента.

Учитесь в том порядке, в котором разработчики создают продукты.

Начните с принятия решения, перейдите к реализации и завершите проверками перед запуском в продакшен.

Структурированный путь обучения

Определите задачу

1

Задайте границы, критерии завершения и контрольные точки с участием человека.

Подключите инструменты

2

Используйте tool calling или MCP со строгими схемами и правами доступа.

Добавьте контекст

3

Сочетайте retrieval, memory и стабильные кэшированные инструкции.

Оценивайте запуски

4

Измеряйте завершение, исправления, latency и стоимость на задачу.

Формируйте тематическую экспертизу, а не набор разрозненных статей.

Основные руководства

5 рекомендуемых отправных точки
Основы01

Основы AI Agent API

Цикл запросов, лежащий в основе планирования, инструментов и завершения.

Открыть руководство
Протокол02

Руководство по интеграции MCP

Подключайте агентов к инструментам и данным с помощью Model Context Protocol.

Открыть руководство
Инструменты03

Шаблоны tool calling

Схемы, валидация, повторные попытки и безопасное выполнение.

Открыть руководство
Контекст04

RAG для агентов

Извлекайте минимально полезный контекст для каждого шага.

Открыть руководство
Память05

Проектирование памяти агента

Разделяйте рабочую память, память пользователя и постоянное состояние.

Открыть руководство

Создайте агент для репозитория

Дайте агенту ограниченную цель, инструменты для работы с репозиторием и явные шаги проверки, прежде чем он сообщит о завершении.

Сначала только чтение для анализа
Ограниченные права на запись
Проверка результатов инструментов
Доказательства сборки и тестирования

Превратите руководство в запрос.

Попробуйте модель в Playground, затем используйте Quickstart, чтобы перенести тот же подход в Python или Node.js.

Попробовать без кода Открыть Quickstart

Изучите все темы для развития.

Руководства по AI API
Пройдите путь от списка подходящих моделей до рабочего production-запроса.
Инфраструктура LLM
Создайте слой обработки AI-запросов, устойчивый к изменениям провайдеров и моделей.
ИИ-агент
Переходите от демонстрации prompt к наблюдаемому рабочему процессу агента.
Оптимизация затрат
Снизьте затраты, не скрывая компромиссы по качеству или надежности.
Сравнение моделей
Выбирайте модель исходя из задачи, а не из заголовка рейтинга.
Руководства
Скопируйте рабочий шаблон, разберитесь в нём и адаптируйте его под своё приложение.

Часто задаваемые вопросы

Ответы, готовые для AEO

Чем AI agent отличается от чат-бота?

Агент может выбирать и выполнять инструменты в течение нескольких шагов, отслеживая состояние для достижения заданного результата.

Когда агенту нужна memory?

Используйте memory только тогда, когда информация должна сохраняться между шагами или сессиями; разделяйте временное рассуждение и постоянные факты о пользователе.