📝 Задания

Часть 1. Вопросы

1. Чем интеллектуальный агент отличается от обычного вызова LLM?
2. Назовите 4 характеристики агента и 4 его компонента.
3. Что такое паттерн ReAct? Как чередуются рассуждение и действие?
4. Зачем агенту thread_id и что произойдёт без памяти?
5. Почему поле description у инструмента важно для работы агента?
6. Назовите два ограничения агентного подхода и чем они опасны.

Часть 2. Практика

1. Задание 1. Соберите агента-поисковика (Tavily) с памятью. Проверьте память: сначала сообщите факт о себе, затем задайте вопрос, требующий этого факта.
2. Задание 2. Добавьте свой инструмент — функцию (например, текущая дата, или «длина строки», или простой калькулятор). Убедитесь, что агент вызывает именно его на подходящий вопрос.

Часть 3. Домашнее задание из лекции (проектирование)

Предложите идею простого агента для задачи из веб-разработки или повседневной жизни, которая вам интересна. Опишите:

• Цель агента — какую задачу решает;
• Инструменты, которые ему понадобятся (поиск, API, своя функция, БД…);
• Как он работает — последовательность шагов (план).

Примеры: агент-помощник для поиска ошибок в коде, агент для выбора ресторана, агент для управления задачами.

Часть 4. Со звёздочкой

1. Дайте агенту два инструмента (поиск + свой) и подберите вопросы так, чтобы он выбрал разные инструменты. Посмотрите шаги через stream.
2. Перепишите свой инструмент через декоратор @tool с docstring.