Почему приложения Генеративного ИИ могут потерпеть неудачу без агентских структур

Вы когда-нибудь чувствовали, что работать с фреймворками ИИ похоже на разговор с скучным мужем (по мнению 99,99% жен), который отвечает только на вопросы, но никогда не берет инициативу? В одном из моих предыдущих блогов мы обсуждали LangChain, который открыл возможность цепочки различных моделей и инструментов ИИ. Но вот загвоздка: LangChain и подобные фреймворки по своей сути реактивны. Они отвечают на вопросы, обрабатывают входные данные и выполняют предопределенные шаги, но они не exactly «думают» самостоятельно или автоматически решают сложные рабочие процессы. Именно здесь возникает потребность в агентных фреймворках.