Архитектура агентного ИИ: как на самом деле работают ИИ-агенты 🤖 | RAG, MCP-хост, MCP-сервер и LLM

*Как на самом деле работает ИИ-агент?* 🤖 В этом видео мы разберем *высокоуровневую архитектуру агентного ИИ* и объясним, как *LLM, RAG, MCP Host и MCP Server* взаимодействуют для создания современных систем ИИ-агентов. Вы получите четкое архитектурное понимание: 🔹 Что такое **агентный ИИ / ИИ-агенты**? 🔹 Роль *LLM* в ИИ-агенте 🔹 Что такое **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**? 🔹 Как ИИ-агент получает внешнюю/контекстную информацию 🔹 Что такое **MCP Host**? 🔹 Что такое **MCP Server**? 🔹 Как серверы MCP предоставляют доступ к *инструментам и ресурсам* 🔹 Как хост MCP координирует LLM и инструменты 🔹 Как LLM решает, какой инструмент использовать 🔹 Как взаимодействуют *RAG + MCP + LLM + AI Agent* 🔹 Высокоуровневый поток запросов/ответов в системе агентного ИИ Это видео посвящено **архитектуре и концепциям**, что делает его полезным перед изучением таких фреймворков, как **Spring AI, LangChain, LangGraph, MCP и агентов ИИ на основе Python**. 🏗️ Архитектура высокого уровня *Пользователь → Агент ИИ / Хост MCP → LLM → Инструменты / Серверы MCP → Корпоративные системы и данные* А для поиска знаний: *Пользователь → Агент → RAG → Векторная база данных → Соответствующий контекст → LLM* Понимание этой архитектуры является важной основой для изучения **генеративного ИИ, RAG, MCP и разработки агентного ИИ**. 👍 Если вы изучаете **агентов ИИ, генеративный ИИ, RAG или MCP**, подпишитесь на канал, чтобы получать больше практических видеороликов по архитектуре и реализации. #AgenticAI #AIAgents #GenerativeAI #MCP #ModelContextProtocol #RAG #LLM #AIArchitecture #MCPHost #MCPServer #SpringAI #LangChain #LangGraph #ArtificialIntelligence #GenAI