Конспект (6): Системы ИИ как аналогия с человеком

Для пояснения разных аббревиатур в Искусственном Интеллекте ИИ (AI – Artificial Intelligence) полезно сравнить его с человеческим организмом.

Можно выделить четыре иерархических разновидности систем ИИ:

LLM (Large Language Model) Большая языковая модель

(устоявшийся и адекватный перевод)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Генерация с дополненной выборкой

(есть много вариантов перевода – этот из Википедии)

Agentic AI – Агенты ИИ

(тут разночтений нет)

MCP (Model Context Protocol) — Протокол контекста модели

(не бог весть какой правильный перевод, но пойдёт).

Разберем это всё по уровням.

• LLM

Аналогия: мозг человека (дикслеймер – но это конечно же не мозг, а большая поисковая машина, внешне имитирующая работу мозга).

Что делает LLM:

  • Понимает язык
  • Находит закономерности
  • Рассуждает над проблемами (имитирует рассуждения человека)
  • Пишет текст, резюмирует и даёт ответы на вопросы

Ограничения:

🚫 LLM не знает, чем вы занимаетесь, с какими файлами работаете, и не в курсе о вашей деятельности. Поэтому простой чат-бот может казаться умным, но при этом упускать реальный контекст.

• RAG

Аналогия: мозг человека с  библиотекой и другими источниками информации.

Это генерация текста (ответа, исследования по задаче и пр.) с расширенным поиском информации, что означает предоставление ИИ доступа к общедоступной достоверной информации перед тем, как он даст ответ.

На основе чего работает:

  • Документы
  • Политики
  • Базы знаний
  • Источники внешних данных в реальном времени
  • Внутренние данные

Поэтому:

✅ Ответ становится более обоснованным.

✅ Модель может использовать ваш контекст.

✅ Команды меньше полагаются на догадки.

Ограничения:

🚫 RAG точно также работает по заданию. Он выдаёт более качественную информацию, но также не делает никакой интеллектуальной работы.

• ИИ-агенты (Agentic AI)

Аналогия: Мозг и руки человека.

По сути, это система ИИ, которая может использовать инструменты, следовать этапам плана, запоминать контекст и выполнять задачи. Что ИИ-агенты могут делать:

  • Исследовать тему
  • Запланировать встречу
  • Запустить рабочий процесс
  • Составлять и редактировать результаты
  • Проходить многоэтапные рабочие процессы

✅ ИИ переходит от ответов на вопросы к обработке отдельных частей процесса.

Ограничения:

🚫 Агентам ИИ необходим безопасный доступ к нужным инструментам. Без этого «руки» не сами вряд ли что смогут сделать, точно также как столяр без рубанка не сможет остругать доску.

• MCP

Аналогия: Нервная система

Это стандартный способ для систем ИИ взаимодействовать с инструментами, файлами, данными и платформами.

На базе чего MCP может работать:

  • Базы данных
  • Локальные файлы
  • Облачные системы хранения
  • Бизнес-приложения
  • Внутренние системы
  • Внешние инструменты

Почему это важно:

✅ Мозг и руки могут общаться с остальными частями тела.

Ограничения:

🚫 Это инфраструктура. Большинству пользователей она не видна.

Совсем упрощенная аналогия

  • LLM думают
  • RAG связывает
  • Агенты выполняют
  • MCP интегрирует

(Законспектировано по материалам сайта aiforleaders.com)

Аватар Неизвестно

About Алексей Шалагинов

Независимый эксперт
Запись опубликована в рубрике AI с метками , , , , , . Добавьте в закладки постоянную ссылку.

Оставить комментарий

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.