Почему LLM-ы терпят неудачу в производстве (и почему агенты ИИ это исправляют)

Описание: Большие языковые модели (БЛМ) способны писать код, объяснять сложные идеи и анализировать проблемы — однако многие приложения ИИ по-прежнему терпят неудачу в реальных производственных условиях.

Почему?

В этом видео мы разберем, почему автономные БЛМ не являются полноценными системами, и почему индустрия ИИ движется к агентным архитектурам и стандартам, таким как протокол контекста модели (MCP).

На реальных примерах — библиотекарь без доступа в интернет, GPS-навигатор без данных о дорожной ситуации в реальном времени и бот службы поддержки клиентов без доступа к бэкэнду — вы увидите, как ограничения БЛМ проявляются в производственных системах.

Что вы узнаете:

• Почему LLM-ы не справляются с информацией в реальном времени
• Что такое контекстное окно на самом деле — и почему оно вызывает потерю памяти
• Почему LLM-ы выдают галлюцинации при отсутствии данных
• Почему понимание ≠ выполнение в системах ИИ
• Как агенты ИИ объединяют рассуждения, инструменты, контекст и память
• Почему MCP становится необходимым для масштабируемого агентного ИИ

Это видео является частью более подробной серии по агентному ИИ и протоколу контекста модели, предназначенной для инженеров, архитекторов и разработчиков ИИ, которые хотят выйти за рамки демонстраций и создавать надежные системы ИИ.

Если вы создаете агентов ИИ, приложения на основе LLM-ов или изучаете MCP — это видео даст вам необходимую ментальную модель.

👍 Лайк
💬 Комментарий
🔔 Подпишитесь на канал, чтобы получать подробные обзоры систем ИИ

#LLMs,#AIAgents,#AgenticAI,#ModelContextProtocol,#MCP,#ArtificialIntelligence,#AIEngineering,#MachineLearning,#AIArchitecture,#GenerativeAI