03
Цикл: думай, делай, повторяй
Ключевой момент

Обычный чат-бот отвечает один раз. Агент — работает, пока не решит задачу. Разница в одном слове: цикл. Это самый важный урок в курсе.

Аналогия: настойчивый секретарь

Обычный чат-бот — это справочная по телефону. Вы задаёте один вопрос, вам дают один ответ, связь обрывается. Агент — это ваш личный секретарь. Вы говорите: «Найди мне рейс в Стамбул на следующую пятницу». Секретарь проверяет одну авиакомпанию — нет билетов. Пробует другую — слишком дорого. Проверяет соседние даты — нашёл отличный вариант! «Шеф, прямых на пятницу нет, но в четверг есть Turkish Airlines за 28 000. Бронировать?»

Секретарь не сдался после первой неудачи. Он думал, действовал, наблюдал результат и повторял — пока задача не решена. Вот что делает агент.

Agent loop (цикл агента) — это ключевая идея, которая превращает чат-бота в исполнителя задач. Принцип простой: LLM отвечает, и если ей нужно что-то сделать (вызвать инструмент), мы это выполняем, а результат отправляем обратно. LLM смотрит на результат, думает снова, и либо вызывает ещё один инструмент, либо выдаёт финальный ответ. Цикл крутится до тех пор, пока задача не будет решена.

Думай Делай Наблюдай
Ответ пользователю

Этот цикл называют Think-Act-Observe. На каждом витке агент: (1) думает — анализирует текущую ситуацию, (2) действует — вызывает нужный инструмент, (3) наблюдает — получает результат и решает, что делать дальше. Если задача решена — отвечает пользователю. Если нет — ещё один виток.

Пример: многошаговый запрос
Вы Какая погода в Москве и который сейчас час?
LLM (думает) Нужны два инструмента: погода и время. Начну с погоды...
Tool get_weather("Москва") = -5°C, облачно, снег
LLM (думает) Погоду получил. Теперь нужно узнать время...
Tool get_time("Europe/Moscow") = 14:32
LLM В Москве сейчас 14:32, температура -5°C, облачно с небольшим снегом. Одевайтесь теплее!

Обратите внимание: пользователь задал один вопрос, а агент сделал два вызова инструментов. Он сам разбил задачу на шаги, сам решил порядок выполнения и сам собрал результат в красивый ответ. Пользователю не нужно было делать два отдельных запроса.

Бизнес-пример: умный бот поддержки

Клиент пишет: «Где мой заказ?». Обычный бот выдаёт шаблон: «Проверьте в личном кабинете». Агент действует иначе:

Шаг 1: Ищет заказ клиента в CRM по номеру телефона. Находит заказ #7823.

Шаг 2: Проверяет статус доставки. Заказ в пути, курьер выехал.

Шаг 3: Находит ближайший пункт выдачи на случай, если клиент хочет забрать сам.

Ответ: «Ваш заказ #7823 уже у курьера, будет доставлен сегодня до 18:00. Если хотите забрать раньше — ближайший пункт выдачи на ул. Ленина, 15 (700 м от вас)».

Три инструмента, один запрос, довольный клиент.

Ключевая мысль: Именно цикл превращает LLM из «умного собеседника» в «исполнителя задач». Без цикла — это чат. С циклом — это агент. Вся разница между ChatGPT и AI-агентом сводится к этому: агент может думать, действовать и повторять до результата.
Главное из этого урока
  • Agent loop = LLM + tools + цикл. Агент не просто отвечает — он работает над задачей в несколько шагов.
  • Один запрос — несколько инструментов. Агент сам разбивает задачу на шаги и вызывает нужные tools.
  • Агент сам решает, когда остановиться. Он продолжает цикл, пока задача не решена, и выдаёт финальный ответ, когда всё готово.
  • Think-Act-Observe. Думай, делай, наблюдай — три шага, которые повторяются на каждом витке цикла.