Создание 3 ИИ-агентов с бюджетом $0: уроки по использованию инструментов, RAG и выполнению кода

Выпускник факультета компьютерных наук продемонстрировал, как создавать функциональных ИИ-агентов с использованием бесплатной версии Google Gemini, доказав, что передовые агентные системы можно разрабатывать без финансовых вложений. Проект включает трех агентов: исследовательского помощника с инструментами веб-поиска, систему вопросов и ответов на базе RAG для анализа локальных документов и агента для анализа данных, способного выполнять код на Python. Сосредоточившись на таких ключевых паттернах, как выбор инструментов, векторный поиск и интерпретация кода, автор подчеркивает, что главная сложность разработки ИИ заключается не только в вызовах моделей, но и в инженерной «сантехнике» — управлении лимитами запросов и обработке данных. Проект доказывает, что разработчики могут получить глубокое практическое понимание функционирования современных ИИ-систем, создавая такие архитектуры с нуля, а исходный код доступен на GitHub для всех желающих.