большинство людей, говорящих об AI-агентах, никогда не создавали их

вот актуальная архитектура сейчас
агент с вызовом инструментов = мозг на базе llm + реестр функций + цикл выполнения
вы определяете инструменты как структурированные схемы. модель выбирает, какой инструмент вызвать, и передает аргументы. ваше окружение выполняет его и возвращает результат
вот весь цикл. никакой магии
современные фреймворки, такие как langchain или openai function calling, управляют маршрутизацией. облачные платформы ML, такие как vertex или bedrock, обеспечивают масштабирование инференса, чтобы не тратить деньги на простаивающие GPU
qwen 3.5 маленькие модели - 0.8B до 9B параметров - могут запускать вызов инструментов локально на одном узле. та же основа, что и большие модели, только меньше вычислений
суть не в знании о существовании AI. а в умении подключить инструменты в цикл, который реально выдаст результат
если вы сейчас создаете агентов, забудьте о том, какую фреймворк вы используете.