ஒரு சாதாரண chatbot வெறுமனே உரையுடன் பதிலளிக்கிறது — நீங்கள் கேட்கிறீர்கள், அது பதிலளிக்கிறது, மற்றும் பரிமாற்றம் அங்கே முடிவடைகிறது. ஒரு agent ஒரு வளையத்தை இயக்குகிறது: அது tools ஐ அழைத்து செயல்களை நிறைவேற்ற முடியும், முடிவுகளை கவனிக்கவும் செய்யும், மற்றும் நிறுத்தும் நிலை பூர்த்தியாகும் வரை ஒரு இலக்கை நோக்கி திரும்ப முடியும். வித்தியாசம் செய்ய முடியுமா, வெறுமனே பேசுவதல்ல.
Goal → [think → call a tool → observe result → think again] → repeat → stop when done
ஒவ்வொரு பদக்கட்டில் agent என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதை அது கற்றுக்கொண்டவற்றின் அடிப்படையில் முடிவு செய்கிறது, ஒரு பதிலைக் கொடுத்து நிறுத்துவதற்குப் பதிலாக.
##구체적인 agent செயல்கள்
ஒரு agent இன் "tools" அதை உலகத்தில் செயல்பட அனுமதிக்கிறது:
Goal: "Fix the failing test."
1. Run the test suite → observe: test_login fails
2. Read the failing test → observe: it expects a 200, got 500
3. Search for the handler → observe: missing null check
4. Edit the handler file → write the fix
5. Run the test suite again → observe: all pass
→ stopping condition met: tests green, done
ஒரு chatbot ஒரு சாத்தியமான சரிசெய்தல் பற்றி விவரிக்க முடியும் மட்டுமே; agent உண்மையில் அதைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் தன்னை சோதனைகளை இயக்கி முடிவை சரிபார்க்கிறது.
Agent வளையத்தைப் புரிந்துகொள்வது agent கள் பல-படிக்கட்டு உண்மையான வேலையை — பிழைதிருத்தம், மறுசீரமைக்கள், ஆராய்ச்சி — முடிக்க முடியும் என்பதை விளக்குகிறது, அதை விவரிக்க மாறாக. கருவி-அழைப்பு-கவனிக்க-திரும்ப சுழற்சி, ஒரு தெளிவான நிறுத்தும் நிலையுடன், ஒரு மொழி மாதிரியை ஒரு சொல்லாற்ற உரை ஜெனரேட்டரிலிருந்து உண்மையில் பணிகளை செய்ய கொண்டு வரும் விஷயமாகும்.