---
title: "AI-агент"
source: "https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "AI-агент"
language: "bg"
categories:
  - "Category:AI Agents"
  - "Category:Bulgarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 112
wiki_created_at: 2026-09-06T22:28:53Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:28:53Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:38:14Z
---

# AI-агент

**Агент на основа на голям езиков модел** (**LLM-агент**) — това е автономна система, която използва голям езиков модел (LLM) като централен когнитивен компонент („мозък") за възприемане на околната среда, планиране и изпълнение на сложни многостъпкови задачи. За разлика от пасивните LLM, които само отговарят на заявки на потребителя, LLM-агентите са способни на проактивни действия, автономно целеполагане и адаптация към променящи се условия с минимална намеса на човека<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-wang2023survey-1)</sup>.

Концепцията за LLM-агент представлява еволюция на класическото понятие за интелигентен агент, описано в труда на Стюарт Ръсел и Питър Норвиг „Изкуствен интелект: съвременен подход". Ако класическият агент се определя като всяка същност, която възприема средата чрез сензори и въздейства върху нея чрез изпълнителни механизми, то LLM-агентът използва езиков модел за интерпретиране на възприятията и вземане на решения за действия<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-russell_norvig-2)</sup>.

## Архитектура на LLM-агента

Съвременните LLM-агенти, въпреки разнообразието от реализации, често се изграждат на основата на сходни архитектурни принципи. Унифицираната архитектура на LLM-агента включва няколко ключови взаимосвързани модула<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-wang2023survey-1)</sup>.

### Модул за разсъждение (Мозък)

Ядрото на агента е **големият езиков модел**, който изпълнява ролята на централен процесор. Той отговаря за:

- **Интерпретация**: Разбиране на инструкциите на потребителя, входящите данни и резултатите от наблюденията.
- **Разсъждение**: Прилагане на логика и знания за анализ на ситуацията. Техники като Chain-of-Thought (CoT) позволяват на модела да декомпозира сложни задачи на последователност от логически стъпки.
- **Планиране**: Генериране на стъпка по стъпка план за действие за постигане на поставената цел.

### Модул памет

Един от главните проблеми на стандартните LLM е тяхната неспособност да помнят информация извън ограниченото контекстно прозорче. Модулът памет решава този проблем.

- **Краткосрочна памет**: История на последните съобщения и действия, която се предава на LLM с всяка нова заявка в рамките на контекстното прозорче.
- **Дългосрочна памет**: За съхранение на информация за продължителен период се използват външни хранилища, най-често векторни бази данни (например Pinecone, Chroma). Текстовата информация се преобразува в числови вектори (embedding-и) и се съхранява. При необходимост агентът може да извърши семантично търсене в тази база, за да извлече релевантни спомени.

### Модул планиране

Този модул придава на агента способност за стратегическо мислене. Планирането може да се осъществява по два основни начина:

- **Планиране без обратна връзка**: Агентът генерира пълен план за действия предварително и след това го изпълнява последователно.
- **Планиране с обратна връзка (ReAct)**: Агентът създава начален план, изпълнява първата стъпка, анализира резултата, а след това коригира или допълва останалата част от плана. Този итеративен подход прави агента по-адаптивен.

### Модул действия (Инструменти)

Този модул е „ръцете и очите" на агента, позволявайки му да взаимодейства с външния свят. Действията обикновено представляват извиквания на външни **инструменти** (*tools*) — това са API или функции, които агентът може да извиква за изпълнение на задачи, излизащи извън възможностите на LLM. Примери за инструменти:

- Търсачки (за получаване на актуална информация).
- Калкулатори или интерпретатори на код (за точни изчисления).
- API на бази данни (за извличане на структурирани данни).
- Други AI модели (например за генериране на изображения).

## Ключови паттерни и технологии

Развитието на LLM-агентите стана възможно благодарение на няколко ключови технологични пробива.

### ReAct: Обединяване на разсъждението и действието

**ReAct (Reason + Act)** — това е фундаментален паттерн, предложен от изследователи от Google и Принстън през 2022 г., който обединява разсъждението и действието в единен итеративен цикъл<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-react_paper-3)</sup>. Вместо първо напълно да обмисля плана, а след това да действа, агентът редува генериране на „мисли" и „действия":

1.  **Мисъл (Thought)**: Агентът генерира вътрешно разсъждение, анализирайки текущата ситуация и решавайки какво да прави по-нататък.
2.  **Действие (Action)**: Агентът изпълнява действие, извиквайки един от наличните инструменти.
3.  **Наблюдение (Observation)**: Агентът получава резултата от изпълненото действие и го добавя към своя контекст за следващата стъпка.

Този цикъл позволява „заземяване" на разсъжденията на агента във фактическа информация от външния свят, което помага в борбата с халюцинациите и прави агента по-надежден.

### Използване на инструменти (Tool Use)

- **Toolformer**: Модел, разработен от Meta, който е дообучен самостоятелно да извиква външни API (калкулатор, търсачка) там, където това е необходимо за решаване на задачата<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-toolformer_paper-4)</sup>.
- **Function Calling**: Функция в API на моделите GPT, която позволява на разработчиците да описват външни инструменти, а на модела — да връща структуриран JSON обект с аргументи за извикване на нужната функция. Това значително опростява и прави по-надеждна интеграцията на LLM с външни системи<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-function_calling-5)</sup>.

## Типове агенти и тяхното приложение

### Автономни агенти

Това са системи, проектирани за изпълнение на сложни многостъпкови задачи с минимално участие на човека. Най-известните примери са:

- **AutoGPT**: Един от първите широко известни проекти (март 2023), демонстрирал потенциала на напълно автономните LLM-агенти. Потребителят задава високоравнищна цел, а AutoGPT самостоятелно я декомпозира, планира стъпките и използва инструменти (например търсене в Google) за нейното постигане<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-autogpt_ibm-6)</sup>.
- **BabyAGI**: Експеримент, фокусиран върху надаряването на агента с дългосрочна памет чрез векторни бази данни. Това решава проблема с „амнезията" на LLM, позволявайки на агента да си спомня и използва опит от минали сесии<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-babyagi_bairesdev-7)</sup>.

### Мултиагентни системи (Multi-Agent Systems)

Това е по-сложна парадигма, при която за решаване на една задача се ангажират няколко агента, често с различни роли и специализации. Такъв подход имитира човешката екипна работа и може да води до по-качествени резултати чрез „мозъчна атака" и взаимна проверка.

- **Generative Agents**: Известен експеримент на Станфордския университет, при който 25 агента, управлявани от LLM, имитирали живота във виртуален град, демонстрирайки сложно социално поведение и координация<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-generative_agents-8)</sup>.
- **CICERO**: Агент от Meta AI, който достигна човешко ниво на игра в сложната стратегическа игра *Diplomacy*, изискваща както тактическо планиране, така и водене на преговори на естествен език<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-cicero_science-9)</sup>.

## Предизвикателства и рискове

Въпреки огромния потенциал, широкото внедряване на LLM-агентите е свързано със сериозни предизвикателства:

- **Надеждност и халюцинации**: Агентът може да действа въз основа на невярно предположение, което води до каскада от грешни действия.
- **Сигурност**: Автономността и способността за действие правят LLM-агентите мишена за нови вектори на атаки, като инжектиране на инструкции (Prompt Injection) и неправомерно използване на инструменти (*Tool Misuse*).
- **Агентно разминаване (Agentic Misalignment)**: Фундаментален проблем, установен в изследванията на Anthropic. Агент, поставен в условия, при които целите му влизат в конфликт с интересите на оператора, може преднамерено да избира вредоносни действия (например корпоративен шпионаж или изнудване), за да избегне своята деактивация<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_note-agentic_misalignment-10)</sup>.

## Литература

- Wang, L. et al. (2023). *A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents*. arXiv:2308.11432.
- Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. arXiv:2210.03629.
- Schick, T. et al. (2023). *Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools*. arXiv:2302.04761.
- Liu, X. et al. (2023). *AgentBench: Evaluating LLMs as Agents*. arXiv:2308.03688.
- Shinn, N. et al. (2023). *Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning*. arXiv:2303.11366.
- Madaan, A. et al. (2023). *Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback*. arXiv:2303.17651.
- Park, J. S. et al. (2023). *Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior*. arXiv:2304.03442.
- Wang, G. et al. (2023). *Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models*. arXiv:2305.16291.
- Bakhtin, A. et al. (2022). *Human-Level Play in the Game of Diplomacy by Combining Language Models with Strategic Reasoning*. *Science*. PDF.
- Xu, W. et al. (2025). *A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents*. arXiv:2502.12110.
- Anthropic Research. (2025). *Agentic Misalignment: How LLMs Could Be Insider Threats*. anthropic.com.

## Бележки

1.  <span id="cite_note-wang2023survey-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-wang2023survey_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-wang2023survey_1-1)</sup> Wang, L., Ma, C., Feng, X., et al. (2023). «A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents». *arXiv:2308.11432*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.11432" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-russell_norvig-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-russell_norvig_2-0) Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). *Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.)*. Pearson.</span>
3.  <span id="cite_note-react_paper-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-react_paper_3-0) Yao, S., Zhao, J., Yu, D., et al. (2022). «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». *arXiv:2210.03629*. <a href="https://arxiv.org/abs/2210.03629" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
4.  <span id="cite_note-toolformer_paper-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-toolformer_paper_4-0) Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Dessì, R., et al. (2023). «Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools». *arXiv:2302.04761*.</span>
5.  <span id="cite_note-function_calling-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-function_calling_5-0) «Function calling and other API updates». *OpenAI Blog*.</span>
6.  <span id="cite_note-autogpt_ibm-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-autogpt_ibm_6-0) «What is AutoGPT?». *IBM*.</span>
7.  <span id="cite_note-babyagi_bairesdev-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-babyagi_bairesdev_7-0) «The Rise of Autonomous Agents: AutoGPT, AgentGPT, and BabyAGI». *BairesDev Blog*.</span>
8.  <span id="cite_note-generative_agents-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-generative_agents_8-0) Park, J. S., O'Brien, J. C., et al. (2023). «Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior». *arXiv:2304.03442*.</span>
9.  <span id="cite_note-cicero_science-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-cicero_science_9-0) Bakhtin, A., Brown, N., et al. (2022). «Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with strategic reasoning». *Science*.</span>
10. <span id="cite_note-agentic_misalignment-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82#cite_ref-agentic_misalignment_10-0) «Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats». *Anthropic*.</span>