# Акт 1: Встречайте вашего помощника по исследованию ИИ 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/ru/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## Задача Вы запускаете «Future Bytes», свой новый техно-подкаст. Эпизод 1 посвящён последним прорывам в ИИ, но у вас есть всего 24 часа, чтобы: 1. Изучить тему 2. Найти надёжные источники 3. Написать увлекательный сценарий 4. Сделать так, чтобы всё звучало естественно **Сюжетный поворот**: вам не нужно делать это в одиночку. Вы собираетесь создать своего первого AI-помощника, который поможет со всем этим. Назовём его Алекс — ваш неутомимый партнёр по исследованиям, которому не нужен сон. ## Почему маленькие языковые модели? (Спойлер: они классные) Думайте о маленьких языковых моделях (SLMs) как о вашем персональном ИИ, который живёт на *вашем* компьютере. Никакого облака, никаких ежемесячных платежей, никаких сомнительных передач данных. **Почему SLMs — это 🔥:** - **🏠 Работают на вашей машине**: ноутбук, стационарный ПК, даже мощный Raspberry Pi - **💸 Никаких постоянных затрат**: никаких API с платежами, которые съедают ваши деньги на обед - **🔒 Конфиденциальность в приоритете**: ваши данные никогда не покидают устройство - **⚡ Молниеносные ответы**: никакой задержки интернета, мгновенный отклик - **🪦 Легковесность**: 1B-10B параметров вместо 100B+ у гигантов **Популярные SLMs:** Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (для этого воркшопа мы используем Qwen) ## Ваш инструментарий ### Ollama: менеджер моделей ИИ [Ollama](https://ollama.com/) — это как Steam для моделей ИИ. Скачивайте, запускайте и управляйте моделями с помощью простых команд. **Что делает это крутым:** - Одна команда для скачивания и запуска любой модели - Работает на Mac, Windows, Linux - Автоматически использует ваш GPU, если он есть - Очень бережно расходует память ### Microsoft Agent Framework: где происходит магия [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — ваша игровая площадка для создания агентов ИИ, которые могут: - 💬 Общаться и запоминать, о чём вы разговаривали - 🛠️ Пользоваться пользовательскими инструментами (например, искать в интернете или проверять погоду) - 🧠 Решать сложные задачи пошагово - 🤝 Работать в команде с другими агентами - 🔌 Подключаться к различным провайдерам ИИ (OpenAI, Ollama, Azure) **Строительные блоки:** - **Агенты**: ваши ИИ-помощники с конкретными задачами - **Инструменты**: особые способности, которые вы им даёте - **Память**: чтобы не забывать ваш разговор - **Логика**: учим их думать, а не просто отвечать ## Ваш тренировочный монтаж: 4 миссии ### Миссия 1: Создайте своего первого агента 📓 [Открыть ноутбук](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **Задание**: Построить Алекса, вашего ИИ-сценариста для подкаста. Алекс должен генерировать диалоги между двумя ведущими, обсуждающими технические темы. **Чему вы научитесь**: - Как «разбудить» агента ИИ (проще, чем вставать в понедельник) - Добавлять ему личность и инструкции - Делать так, чтобы он создавал настоящие сценарии подкаста - Понимать, что он вам отвечает **Условие победы**: Алекс создаёт сценарий для пилотного эпизода «Future Bytes» про ИИ! 🎯 ### Миссия 2: Дайте Алексу суперсилы (инструменты!) 📓 [Открыть ноутбук](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **Задание**: Алекс умен, но он не знает погоду сегодня или который час. Исправим это, добавив ему инструменты! **Чему вы научитесь**: - Создавать кастомные функции Python в качестве «инструментов» - Позволять Алексу решать *когда* использовать какой инструмент - Смотреть, как он самостоятельно решает задачи - Комбинировать несколько инструментов для сложных задач **Условие победы**: спросите «Какая погода в Токио?» и Алекс сам найдёт ответ! ☁️ ### Миссия 3: Научите Алекса думать 📓 [Открыть ноутбук](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **Задание**: Заставьте Алекса показывать ход своих мыслей. Когда решаете задачи, вы хотите видеть *как* он думает, а не просто ответ. **Чему вы научитесь**: - Активировать «режим рассуждений» (это как показывать свои вычисления на уроках математики) - Видеть пошаговый процесс мышления Алекса - Понимать цепочку рассуждений (chain-of-thought) - Отлаживать, когда Алекс запутывается **Условие победы**: задайте сложную математическую задачу и смотрите, как Алекс её решает! 🧠 ### Миссия 4: Подключите Алекса к интернету 📓 [Открыть ноутбук](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **Задание**: Знания Алекса имеют дату отсечения. Подключим его к сети для получения актуальной информации! **Чему вы научитесь**: - Создавать кастомный инструмент для веб-поиска - Интегрировать внешние API - Обрабатывать сетевые ошибки бережно - Получать информацию вне обучающих данных Алекса **Условие победы**: спросите про сегодняшние новости в технологиях и получите свежие результаты! 📰 ## Перед тем, как начать 🚀 **Необходимое оборудование**: - Установленный Python 3.10+ - Запущенный Ollama (проверьте командой `ollama --version`) - VS Code с расширением Python - Минимум 8ГБ оперативной памяти (лучше 16ГБ для плавной работы) ## Порядок выполнения миссий Следуйте ноутбукам по порядку для полного изучения: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Познакомьтесь с Алексом (вашим первым агентом) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — Время суперсил! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Научите Алекса думать 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Открываем доступ в интернет! ## Чему вы научитесь После Акта 1 вы сможете: - ✅ Запускать модели ИИ на своём железе (без облака!) - ✅ Создавать агентов с индивидуальностями и умениями - ✅ Давать агентам инструменты для решения реальных задач - ✅ Заставлять агентов показывать ход рассуждений - ✅ Подключать агентов к внешним источникам данных - ✅ Отлаживать, когда что-то идёт не так ## Когда что-то ломается (и как это исправить) 🔧 ### «Алекс не загружается! Не хватает памяти!» **Решение**: вашему компьютеру тяжело. Попробуйте закрыть другие приложения или переключитесь на меньшую модель. 8ГБ — это минимально. ### «Алекс такой медленный» **Решение**: Включите GPU-ускорение в настройках Ollama. Или уменьшите размер окна контекста. Режим гонщика активирован! 🏎️ ### «Инструменты не работают!» **Решение**: Проверяйте подписи функций. Алексу нужны чёткие подсказки по типам, чтобы понимать, что делает инструмент. Представьте, что даёте ясные инструкции. ## Полезные ссылки 🔗 - [Документация Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Официальные руководства и примеры - [Библиотека моделей Ollama](https://ollama.com/library) — Просмотрите все доступные модели - [Модель Qwen](https://ollama.com/library/qwen3) — Мозг вашего ИИ - [Примеры кода](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Черпайте идеи здесь ## Что дальше: Акт 2 🎬 У вас есть один агент. А что если команда агентов будет работать вместе? В Акте 2 вы создадите полную производственную команду подкаста: - **Исследователь-агент**: находит лучшие источники - **Писатель-агент**: создаёт идеальный сценарий - **Редактор (вы!)**: одобряет или запрашивает правки Давайте создадим немного магии ИИ! → [Акт 2: Соберите свою команду производства](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **Застряли?** Задавайте вопросы во время воркшопа. Мы учимся вместе! 🙌 --- **Отказ от ответственности**: Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия обеспечить точность, просим учитывать, что автоматический перевод может содержать ошибки и неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется обращаться к профессиональному переводу, выполненному человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования этого перевода.