Большие языковые модели и ChatGPT
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM) — это класс машинных моделей глубокого обучения, предназначенный для обработки естественного языка и генерации связных текстов, соответствующих по.
ИИ-агенты
При компрометации одного агента ущерб ограничен его полномочиями — это реализация принципа минимальных привилегий.
Подход AI First в разработке продуктов
Стратегический подход, когда ИИ становится центральным элементом проектирования, разработки и функционирования.
Признаки использования нейросетей в цифровых продуктах
Сегодня генеративные нейросети стали рабочим инструментом широкого круга специалистов: программисты используют их для генерации кода и документации, юристы — для составления шаблонов договоров.
MCP-серверы
Model Context Protocol — ресурсы, tools и prompts для LLM; сравнение с классическим HTTP API.
Автономные тестовые агенты
ИИ-агенты для автоматического тестирования - генерация тестов, анализ результатов, машинное обучение для адаптации сценариев и повышение качества регрессионных проверок.
Агенты искусственного интеллекта
Архитектура ИИ-агентов - интеграция LLM с внешними API, выполнение запросов к базам, генерация файлов, планирование действий и автономное взаимодействие с системами.
Генерация кода — ChatGPT, Gemini и DeepSeek
Практика работы с тремя семействами LLM для кода: когда какой сервис выбрать, структура промпта, проверка результата и связка с IDE-агентами.
Параметры генерации LLM — напоминалка
Семь основных настроек при вызове LLM: max tokens, temperature, top_p, top_k, frequency и presence penalty, stop — что делают и типичные значения.
Типы интеллектуальных агентов
Пять классических архитектур агента — от простого рефлекса до обучения: как воспринимают среду, хранят состояние, выбирают действия и связаны с современными LLM-агентами.
RAG, MCP и агенты — три слоя архитектуры
Как слой знаний (RAG), слой подключений (MCP) и слой исполнения (AI-агент) складываются в архитектуру современного ИИ-приложения.
Emergence World — поведение LLM в мультиагентной среде
Эксперимент Emergence AI: автономные агенты в виртуальном городе, сравнение Claude, Gemini, Grok и GPT-5-mini и выводы о безопасности, среде и долгом горизонте.
Reasoning-модели
o-series, DeepSeek-R1 и цепочка мыслей. Что такое reasoning LLM, когда они нужны, сколько стоят и когда лучше калькулятор или tools.
Российские нейросети
GigaChat, YandexGPT и экосистема. Как устроены отечественные LLM, API, стек, ограничения, интеграция и когда выбирать российский контур.
Как выбрать модель и где её запускать
Пошаговый выбор LLM для новичка. Облако или локально, chat или reasoning, русский язык, приватность и бюджет.
Сколько стоит ИИ
Токены, подписки, локальное железо и скрытые расходы. Как прикинуть бюджет на ChatGPT, API, Ollama и корпоративный контур.
Модели и инструменты — итоги
Краткие итоги раздела "Модели и инструменты" — LLM, параметры генерации, RAG, MCP, агенты и генерация кода.
Модели и инструменты — чек-лист
Чек-лист раздела «Модели и инструменты» — вопросы для самопроверки.
Модели и инструменты — о разделе
Подборка материалов раздела Модели и инструменты в энциклопедии Вселенная IT.