# Акт 1: Зустрічайте свого AI-дослідницького помічника 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/uk/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## Виклик Ви запускаєте «Future Bytes», свій новий техно-подкаст. Перший епізод про найновіші прориви в AI, але у вас є лише 24 години, щоб: 1. Дослідити тему 2. Знайти достовірні джерела 3. Написати захопливий сценарій 4. Зробити його природним звучанням **Перевернення сюжету**: Вам не доведеться робити це самотужки. Ви ось-ось створите свого першого AI-помічника, який зможе допомогти з усім цим. Назвемо його Алекс — ваш невтомний дослідницький партнер, який ніколи не спить. ## Чому маленькі мовні моделі? (Спойлер: Вони класні) Уявіть собі маленькі мовні моделі (SLM) як ваш особистий AI, який живе на *вашому* комп’ютері. Ніякого хмарного сервісу, жодних щомісячних платежів, жодного сумнівного обміну даними. **Чому SLM — це 🔥:** - **🏠 Працює на вашому пристрої**: ноутбук, десктоп, навіть потужний Raspberry Pi - **💸 Нульові постійні витрати**: жодних API-плата, що краде ваші гроші на обід - **🔒 Приватність понад усе**: ваші дані ніколи не покидають пристрій - **⚡ Миттєва швидкість**: без інтернет-затримок, відповідь як блискавка - **🪦 Легкі**: 1B-10B параметрів проти 100B+ у великих моделей **Популярні SLM**: Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (для цього воркшопу ми використовуємо Qwen) ## Ваш набір інструментів ### Ollama: ваш менеджер AI моделей [Ollama](https://ollama.com/) — це як Steam для AI-моделей. Завантажуйте, запускайте і керуйте моделями простою командою. **Що робить його крутим:** - Одна команда для завантаження і запуску будь-якої моделі - Працює на Mac, Windows, Linux - Автоматично використовує ваш GPU, якщо він є - Дуже економний по пам’яті ### Microsoft Agent Framework: де відбувається магія [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — це ваша ігрова майданчик для створення AI агентів, які можуть: - 💬 Спілкуватися і пам’ятати, про що говорили - 🛠️ Використовувати спеціальні інструменти (наприклад, пошук в інтернеті або перевірка погоди) - 🧠 Думати над складними завданнями покроково - 🤝 Працювати з іншими агентами в команді - 🔌 Підключатися до різних AI-провайдерів (OpenAI, Ollama, Azure) **Основні компоненти:** - **Агенти**: ваші AI-помічники зі спеціальними завданнями - **Інструменти**: особливі здібності, які ви їм даєте - **Пам’ять**: щоб вони не забували ваші розмови - **Мислення**: вчимо їх думати, а не просто відповідати ## Ваш навчальний монтаж: 4 місії ### Місія 1: Створіть свого першого агента 📓 [Відкрити Notebook](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **Завдання**: Побудуйте Алекса, вашого AI-сценариста подкастів. Алекс має генерувати діалоги між двома ведучими, які обговорюють технічні теми. **Чому навчитесь**: - Як розбудити AI агента (це легше, ніж вставати у понеділок) - Надавати йому особистість і інструкції - Змушувати його генерувати реальні сценарії подкастів - Розуміти, що він вам повертає **Умова перемоги**: Алекс створює сценарій для вашого пілотного епізоду «Future Bytes» про AI! 🎯 ### Місія 2: Дайте Алексу суперздібності (інструменти!) 📓 [Відкрити Notebook](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **Завдання**: Алекс розумний, але не знає поточну погоду чи час. Давайте виправимо це, надавши йому інструменти! **Чому навчитесь**: - Створювати власні Python-функції як «інструменти» - Дозволяти Алексу вирішувати *коли* і який інструмент використовувати - Спостерігати, як він автономно розв’язує проблеми - Комбінувати кілька інструментів для складних завдань **Умова перемоги**: Запитайте «Яка погода в Токіо?» і Алекс сам знайде відповідь! ☁️ ### Місія 3: Навчіть Алекса думати 📓 [Відкрити Notebook](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **Завдання**: Змушуйте Алекса показувати, як він прийшов до відповіді. Під час розв’язання проблем ви хочете бачити *як* він думає, а не лише відповідь. **Чому навчитесь**: - Активувати «режим міркування» (це як показувати виконання домашнього завдання з математики) - Спостерігати покроковий процес думок Алекса - Розуміти ланцюгові підказки reasoning - Виправляти помилки, коли Алекс плутається **Умова перемоги**: Задайте складну математичну задачу і дивіться, як Алекс її розв’язує! 🧠 ### Місія 4: Підключіть Алекса до інтернету 📓 [Відкрити Notebook](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **Завдання**: Знання Алекса обмежені датою останнього тренування. Підключимо його до інтернету для актуальної інформації! **Чому навчитесь**: - Створювати власний інструмент для веб-пошуку - Інтегрувати зовнішні API - Коректно обробляти помилки мережі - Отримувати інформацію, що виходить за межі тренувальних даних Алекса **Умова перемоги**: Запитайте про сьогоднішні технічні новини і отримайте свіжі результати! 📰 ## Перш ніж почати 🚀 **Потрібне обладнання**: - Встановлений Python 3.10+ - Запущений Ollama (перевірте командою `ollama --version`) - VS Code з розширенням Python - Принаймні 8GB оперативної пам’яті (16GB для плавної роботи) ## Порядок місій Слідуйте по черзі за нотатниками для повного курсу: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Познайомтеся з Алексом (вашим першим агентом) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — Час заряду! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Навчіть Алекса думати 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Відкрито доступ до інтернету! ## Чого ви навчитесь Після Акта 1 ви зможете: - ✅ Запускати AI моделі на власному обладнанні (без хмари!) - ✅ Створювати агентів з індивідуальністю і вміннями - ✅ Давати агентам інструменти для розв’язування реальних задач - ✅ Змушувати агентів показувати свій процес мислення - ✅ Підключати агентів до зовнішніх джерел даних - ✅ Виправляти помилки, коли щось іде не так ## Коли щось йде не так (і як це виправити) 🔧 ### «Алекс не завантажується! Закінчилася пам’ять!» **Виправлення**: Ваш комп’ютер перевантажений. Спробуйте закрити інші програми або перейдіть на модель меншого розміру. 8GB — мінімум. ### «Алекс дуже повільний» **Виправлення**: Увімкніть апаратне прискорення GPU в налаштуваннях Ollama. Або зменшіть розмір контекстного вікна. Увімкнено режим швидкості! 🏎️ ### «Інструменти не працюють!» **Виправлення**: Перевірте сигнатури функцій. Алекс потребує правильних типів, щоб зрозуміти, що робить інструмент. Це як давати чіткі інструкції. ## Корисні посилання 🔗 - [Документація Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Офіційні гіди та приклади - [Бібліотека моделей Ollama](https://ollama.com/library) — Перегляньте всі доступні моделі - [Модель Qwen](https://ollama.com/library/qwen3) — Мозок вашого AI - [Приклади коду](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Відчуйте натхнення ## Далі: Акт 2 🎬 У вас є один агент. А що як ціла команда агентів працювала б разом? В Акті 2 ви створите повну команду для виробництва подкасту: - **Агент-дослідник**: знаходить найкращі джерела - **Агент-письменник**: створює ідеальний сценарій - **Редактор (власне ви!)**: затверджує або просить зміни Давайте зоркеструємо AI-магію! → [Акт 2: Зберіть вашу команду виробництва](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **Застрягли?** Задавайте питання під час воркшопу. Ми всі вчимося разом! 🙌 --- **Відмова від відповідальності**: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ його рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.