agents-course/pr_673/ru-RU/_app/immutable/nodes/26.338a274b.js

import{s as Zl,a as Et,n as Kl,o as Xl}from"../chunks/scheduler.4048030c.js";import{S as Wl,i as Yl,e as p,s as n,c as J,h as Dl,a as u,d as l,b as s,f as Fl,g as m,j as f,k as C,l as dl,m as i,n as M,t as g,o as r,p as U}from"../chunks/index.b7616466.js";import{C as ti,H as T,E as ei}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.0413ada1.js";import{C as Al}from"../chunks/CodeBlock.5d06a099.js";function li(Ae){let a,It,yt,St,$,bt,L,jt,_,Ze,kt,w,Ke="К концу этого раздела вы будете чувствовать себя комфортно с концепцией агентов и их различными применениями в ИИ.",qt,o,Xe="Чтобы объяснить, что такое агент, давайте начнем с аналогии.",Gt,V,ht,Q,We="Познакомьтесь с Альфредом. Альфред - <strong>агент</strong>.",zt,H,Ye,Rt,E,De="Представьте, что Альфред <strong>получает команду</strong>, например: «Альфред, я бы хотел кофе, пожалуйста».",Nt,y,de,ct,P,tl="Поскольку Альфред <strong>понимает естественный язык</strong>, он быстро понимает нашу просьбу.",Bt,I,el="Перед выполнением заказа Альфред занимается <strong>рассуждениями и планированием</strong>, определяя, какие действия и инструменты ему понадобятся:",Ot,S,ll="<li>Пойти на кухню</li> <li>Воспользоваться кофеваркой</li> <li>Заварите кофе</li> <li>Принесите кофе обратно</li>",Ft,b,il,At,j,nl="Когда у него есть план, он <strong>должен действовать</strong>. Чтобы выполнить свой план, <strong>он может использовать инструменты из списка инструментов, о которых он знает</strong>.",Zt,k,sl="В данном случае, чтобы приготовить кофе, он использует кофеварку. Он активирует кофеварку, чтобы сварить кофе.",Kt,q,pl,Xt,G,ul="Наконец Альфред приносит нам свежесваренный кофе.",Wt,h,fl,Yt,z,Cl="Именно это и есть агент: <strong>ИИ модель, способная рассуждать, планировать и взаимодействовать со своим окружением</strong>.",Dt,R,Jl="Мы называем его агентом, потому что он обладает <em>агентностью</em>, то есть способностью взаимодействовать с окружающей средой.",dt,N,ml,te,c,ee,B,Ml="Теперь, когда вы получили общую картину, вот более точное определение:",le,O,gl="<p>Агент - это система, использующая модель искусственного интеллекта для взаимодействия с окружающей средой с целью достижения определенной пользователем цели. Он сочетает в себе рассуждения, планирование и выполнение действий (часто с помощью внешних инструментов) для выполнения задач.</p>",ie,F,rl="Считайте, что агент состоит из двух основных частей:",ne,A,Ul="<li><strong>Мозг (модель ИИ)</strong>.</li>",se,Z,al=`Именно здесь происходит все мышление. Модель ИИ <strong>занимается рассуждениями и планированием</strong>.
Она решает, <strong>какие действия предпринять в зависимости от ситуации</strong>.`,pe,v,vl="<li><strong>Тело (возможности и инструменты)</strong>.</li>",ue,K,xl="Эта часть представляет собой <strong>все, что агент способен делать</strong>.",fe,X,Tl="Набор <strong>возможных действий</strong> зависит от того, чем <strong>наделен агент</strong>. Например, поскольку у человека нет крыльев, он не может выполнять <strong>действие «летать», но может выполнять такие </strong>действия**, как «ходить», «бегать», «прыгать», «хватать» и так далее.",Ce,W,Je,Y,$l="Наиболее распространенной моделью ИИ, используемой в агентах, является LLM (большая языковая модель), которая принимает на вход <strong>Текст</strong> и выводит <strong>Текст</strong>.",me,D,Ll='Известными примерами являются <strong>GPT4</strong> от <strong>OpenAI</strong>, <strong>LLama</strong> от <strong>Meta</strong>, <strong>Gemini</strong> от <strong>Google</strong> и т. д. Эти модели были обучены на огромном количестве текстов и способны к обобщению. Подробнее о LLM мы узнаем в <a href="what-are-llms">следующем разделе</a>.',Me,x,_l="<p>Также можно использовать модели, принимающие другие входные данные, в качестве основной модели агента. Например, Vision Language Model (VLM), которая похожа на LLM, но также понимает изображения в качестве входных данных. Пока что мы сосредоточимся на LLM и обсудим другие варианты позже.</p>",ge,d,re,tt,wl="LLM - замечательные модели, но <strong>они могут генерировать только текст</strong>.",Ue,et,ol="Однако если вы попросите известное чат-приложение, например HuggingChat или ChatGPT, сгенерировать изображение, они смогут! Как такое возможно?",ae,lt,Vl="Ответ заключается в том, что разработчики HuggingChat, ChatGPT и подобных приложений реализовали дополнительный функционал (так называемые <strong>инструменты (tools)</strong>), которые LLM может использовать для создания изображений.",ve,it,Ql='<img src="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/eiffel_brocolis.jpg" alt="Eiffel Brocolis"/> <figcaption>The model used an Image Generation Tool to generate this image.</figcaption>',xe,nt,Hl='Подробнее об инструментах мы поговорим в разделе <a href="tools">Инструменты</a>.',Te,st,$e,pt,El="Агент может выполнять любые задачи, которые мы реализуем с помощью <strong>Инструментов</strong> для выполнения <strong>Действий</strong>.",Le,ut,yl="Например, если я напишу агента, который будет действовать как мой личный помощник (как Siri) на моем компьютере, и попрошу его «отправить электронное письмо моему менеджеру с просьбой отложить сегодняшнюю встречу», я могу дать ему код для отправки электронных писем. Это будет новый инструмент, который агент сможет использовать всякий раз, когда ему понадобится отправить письмо. Мы можем написать его на языке Python:",_e,ft,we,Ct,Pl="LLM, как мы увидим, будет генерировать код для запуска инструмента, когда это необходимо, и таким образом выполнять поставленную задачу.",oe,Jt,Ve,mt,Il="Дизайн <strong>Инструментов очень важен и оказывает большое влияние на качество работы вашего Агента</strong>. Некоторые задачи требуют создания очень специфических инструментов, в то время как другие могут быть решены с помощью инструментов общего назначения, таких как “web_search”.",Qe,Mt,Sl="<p>Обратите внимание, что <strong>Действия - это не то же самое, что Инструменты</strong>. Действие, например, может включать в себя использование нескольких инструментов для выполнения.</p>",He,gt,bl="Предоставление агенту возможности взаимодействовать с окружающей средой <strong>позволяет использовать его в реальной жизни компаниями и частными лицами</strong>.",Ee,rt,ye,Ut,jl="Виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa или Google Assistant, работают как агенты, когда взаимодействуют от имени пользователей в их цифровом окружении.",Pe,at,kl="Они принимают запросы пользователей, анализируют контекст, извлекают информацию из баз данных, дают ответы или инициируют действия (например, устанавливают напоминания, отправляют сообщения или управляют смарт-устройствами).",Ie,vt,ql="Пример 2: Чат-боты для обслуживания клиентов",Se,xt,Gl="Многие компании используют чат-боты в качестве агентов, которые взаимодействуют с клиентами на естественном языке.",be,Tt,hl="Эти агенты могут отвечать на вопросы, направлять пользователей по шагам устранения неисправностей, открывать проблемы во внутренних базах данных или даже завершать транзакции.",je,$t,zl="Их заранее определенные цели могут включать повышение удовлетворенности пользователей, сокращение времени ожидания или увеличение коэффициента конверсии продаж. Взаимодействуя непосредственно с клиентами, обучаясь в ходе диалога и адаптируя свои ответы с течением времени, они демонстрируют основные принципы работы агента в действии.",ke,Lt,qe,_t,Rl="Вкратце, агент - это система, которая использует модель ИИ (обычно LLM) в качестве основного механизма рассуждений, чтобы:",Ge,wt,Nl="Вместо того чтобы следовать жесткому дереву поведения, они могут <strong>реагировать контекстно, адаптироваться к взаимодействию с игроком</strong> и генерировать более тонкие диалоги. Такая гибкость помогает создавать более реалистичные и увлекательные персонажи, которые развиваются вместе с действиями игрока.",he,ze,Re,ot,cl="Вкратце, агент - это система, которая использует  ИИ модель (обычно LLM) в качестве основного механизма рассуждений, чтобы:",Ne,Vt,Bl="<li><p><strong>Понимать естественный язык:</strong> Интерпретировать и осмысленно отвечать на человеческие инструкции.</p></li> <li><p><strong>Рассуждать и планировать:</strong> Анализировать информацию, принимать решения и разрабатывать стратегии для решения проблем.</p></li> <li><p><strong>Взаимодействовать с окружающей средой:</strong> Собирать информацию, предпринимать действия и наблюдать за их результатами.</p></li>",ce,Qt,Ol='Теперь, когда вы хорошо знаете, что такое агенты, давайте закрепим ваше понимание с помощью короткого теста без оценки. После этого мы погрузимся в «мозг агента»: <a href="what-are-llms">LLMs</a>.',Be,Ht,Oe,Pt,Fe;return $=new ti({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),L=new T({props:{title:"Что такое Агент?",local:"что-такое-агент",headingTag:"h1"}}),V=new T({props:{title:"Общая картина: Агент Альфред",local:"общая-картина-агент-альфред",headingTag:"h2"}}),c=new T({props:{title:"Давайте будем более формальны",local:"давайте-будем-более-формальны",headingTag:"h2"}}),W=new T({props:{title:"Какие модели ИИ мы используем для агентов?",local:"какие-модели-ии-мы-используем-для-агентов",headingTag:"h2"}}),d=new T({props:{title:"Как ИИ воздействует на окружающую среду?",local:"как-ии-воздействует-на-окружающую-среду",headingTag:"h2"}}),st=new T({props:{title:"Какой тип задач может выполнять Агент?",local:"какой-тип-задач-может-выполнять-агент",headingTag:"h2"}}),ft=new Al({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">send_message_to</span>(<span class="hljs-params">recipient, message</span>):
    <span class="hljs-string">&quot;&quot;&quot;Используется для отправки электронного сообщения получателю&quot;&quot;&quot;</span>
    ...`,wrap:!1}}),Jt=new Al({props:{code:"c2VuZF9tZXNzYWdlX3RvKCUyMiVEMCU5QyVEMCVCNSVEMCVCRCVEMCVCNSVEMCVCNCVEMCVCNiVEMCVCNSVEMSU4MCUyMiUyQyUyMCUyMiVEMCU5QyVEMSU4QiUyMCVEMCVCQyVEMCVCRSVEMCVCNiVEMCVCNSVEMCVCQyUyMCVEMCVCRSVEMSU4MiVEMCVCQiVEMCVCRSVEMCVCNiVEMCVCOCVEMSU4MiVEMSU4QyUyMCVEMSU4MSVEMCVCNSVEMCVCMyVEMCVCRSVEMCVCNCVEMCVCRCVEMSU4RiVEMSU4OCVEMCVCRCVEMSU4RSVEMSU4RSUyMCVEMCVCMiVEMSU4MSVEMSU4MiVEMSU4MCVEMCVCNSVEMSU4NyVEMSU4MyUzRiUyMik=",highlighted:'send_message_to(<span class="hljs-string">&quot;Менеджер&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;Мы можем отложить сегодняшнюю встречу?&quot;</span>)',wrap:!1}}),rt=new T({props:{title:"Пример 1: Виртуальные персональные ассистенты",local:"пример-1-виртуальные-персональные-ассистенты",headingTag:"h3"}}),Lt=new T({props:{title:"Пример 3: ИИ неигрового персонажа в видеоигре",local:"пример-3-ии-неигрового-персонажа-в-видеоигре",headingTag:"h3"}}),Ht=new ei({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/ru-RU/unit1/what-are-agents.mdx"}}),{c(){a=p("meta"),It=n(),yt=p("p"),St=n(),J($.$$.fragment),bt=n(),J(L.$$.fragment),jt=n(),_=p("img"),kt=n(),w=p("p"),w.textContent=Ke,qt=n(),o=p("p"),o.textContent=Xe,Gt=n(),J(V.$$.fragment),ht=n(),Q=p("p"),Q.innerHTML=We,zt=n(),H=p("img"),Rt=n(),E=p("p"),E.innerHTML=De,Nt=n(),y=p("img"),ct=n(),P=p("p"),P.innerHTML=tl,Bt=n(),I=p("p"),I.innerHTML=el,Ot=n(),S=p("ol"),S.innerHTML=ll,Ft=n(),b=p("img"),At=n(),j=p("p"),j.innerHTML=nl,Zt=n(),k=p("p"),k.textContent=sl,Kt=n(),q=p("img"),Xt=n(),G=p("p"),G.textContent=ul,Wt=n(),h=p("img"),Yt=n(),z=p("p"),z.innerHTML=Cl,Dt=n(),R=p("p"),R.innerHTML=Jl,dt=n(),N=p("img"),te=n(),J(c.$$.fragment),ee=n(),B=p("p"),B.textContent=Ml,le=n(),O=p("blockquote"),O.innerHTML=gl,ie=n(),F=p("p"),F.textContent=rl,ne=n(),A=p("ol"),A.innerHTML=Ul,se=n(),Z=p("p"),Z.innerHTML=al,pe=n(),v=p("ol"),v.innerHTML=vl,ue=n(),K=p("p"),K.innerHTML=xl,fe=n(),X=p("p"),X.innerHTML=Tl,Ce=n(),J(W.$$.fragment),Je=n(),Y=p("p"),Y.innerHTML=$l,me=n(),D=p("p"),D.innerHTML=Ll,Me=n(),x=p("blockquote"),x.innerHTML=_l,ge=n(),J(d.$$.fragment),re=n(),tt=p("p"),tt.innerHTML=wl,Ue=n(),et=p("p"),et.textContent=ol,ae=n(),lt=p("p"),lt.innerHTML=Vl,ve=n(),it=p("figure"),it.innerHTML=Ql,xe=n(),nt=p("p"),nt.innerHTML=Hl,Te=n(),J(st.$$.fragment),$e=n(),pt=p("p"),pt.innerHTML=El,Le=n(),ut=p("p"),ut.textContent=yl,_e=n(),J(ft.$$.fragment),we=n(),Ct=p("p"),Ct.textContent=Pl,oe=n(),J(Jt.$$.fragment),Ve=n(),mt=p("p"),mt.innerHTML=Il,Qe=n(),Mt=p("blockquote"),Mt.innerHTML=Sl,He=n(),gt=p("p"),gt.innerHTML=bl,Ee=n(),J(rt.$$.fragment),ye=n(),Ut=p("p"),Ut.textContent=jl,Pe=n(),at=p("p"),at.textContent=kl,Ie=n(),vt=p("p"),vt.textContent=ql,Se=n(),xt=p("p"),xt.textContent=Gl,be=n(),Tt=p("p"),Tt.textContent=hl,je=n(),$t=p("p"),$t.textContent=zl,ke=n(),J(Lt.$$.fragment),qe=n(),_t=p("p"),_t.textContent=Rl,Ge=n(),wt=p("p"),wt.innerHTML=Nl,he=n(),ze=p("hr"),Re=n(),ot=p("p"),ot.textContent=cl,Ne=n(),Vt=p("ul"),Vt.innerHTML=Bl,ce=n(),Qt=p("p"),Qt.innerHTML=Ol,Be=n(),J(Ht.$$.fragment),Oe=n(),Pt=p("p"),this.h()},l(t){const e=Dl("svelte-u9bgzb",document.head);a=u(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),It=s(t),yt=u(t,"P",{}),Fl(yt).forEach(l),St=s(t),m($.$$.fragment,t),bt=s(t),m(L.$$.fragment,t),jt=s(t),_=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),kt=s(t),w=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(w)!=="svelte-1ramv0n"&&(w.textContent=Ke),qt=s(t),o=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(o)!=="svelte-5yr460"&&(o.textContent=Xe),Gt=s(t),m(V.$$.fragment,t),ht=s(t),Q=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Q)!=="svelte-f75p2d"&&(Q.innerHTML=We),zt=s(t),H=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),Rt=s(t),E=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(E)!=="svelte-jjp2dc"&&(E.innerHTML=De),Nt=s(t),y=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),ct=s(t),P=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(P)!=="svelte-1q8h6ah"&&(P.innerHTML=tl),Bt=s(t),I=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(I)!=="svelte-lvk1tc"&&(I.innerHTML=el),Ot=s(t),S=u(t,"OL",{"data-svelte-h":!0}),f(S)!=="svelte-1szcaxj"&&(S.innerHTML=ll),Ft=s(t),b=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),At=s(t),j=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(j)!=="svelte-ybxe4c"&&(j.innerHTML=nl),Zt=s(t),k=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(k)!=="svelte-1tdps3s"&&(k.textContent=sl),Kt=s(t),q=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),Xt=s(t),G=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(G)!=="svelte-5x13yf"&&(G.textContent=ul),Wt=s(t),h=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),Yt=s(t),z=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(z)!=="svelte-h5k84a"&&(z.innerHTML=Cl),Dt=s(t),R=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(R)!=="svelte-b09bl3"&&(R.innerHTML=Jl),dt=s(t),N=u(t,"IMG",{src:!0,alt:!0}),te=s(t),m(c.$$.fragment,t),ee=s(t),B=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(B)!=="svelte-1psean"&&(B.textContent=Ml),le=s(t),O=u(t,"BLOCKQUOTE",{"data-svelte-h":!0}),f(O)!=="svelte-i334yk"&&(O.innerHTML=gl),ie=s(t),F=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(F)!=="svelte-jm0otu"&&(F.textContent=rl),ne=s(t),A=u(t,"OL",{"data-svelte-h":!0}),f(A)!=="svelte-16bei1n"&&(A.innerHTML=Ul),se=s(t),Z=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Z)!=="svelte-ipoly2"&&(Z.innerHTML=al),pe=s(t),v=u(t,"OL",{start:!0,"data-svelte-h":!0}),f(v)!=="svelte-1kf29q7"&&(v.innerHTML=vl),ue=s(t),K=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(K)!=="svelte-7lq5jp"&&(K.innerHTML=xl),fe=s(t),X=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(X)!=="svelte-1aqk56p"&&(X.innerHTML=Tl),Ce=s(t),m(W.$$.fragment,t),Je=s(t),Y=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Y)!=="svelte-9hl6tc"&&(Y.innerHTML=$l),me=s(t),D=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(D)!=="svelte-5sz596"&&(D.innerHTML=Ll),Me=s(t),x=u(t,"BLOCKQUOTE",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),f(x)!=="svelte-i8ctz2"&&(x.innerHTML=_l),ge=s(t),m(d.$$.fragment,t),re=s(t),tt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(tt)!=="svelte-1vus4be"&&(tt.innerHTML=wl),Ue=s(t),et=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(et)!=="svelte-s37ohi"&&(et.textContent=ol),ae=s(t),lt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(lt)!=="svelte-yuzreo"&&(lt.innerHTML=Vl),ve=s(t),it=u(t,"FIGURE",{"data-svelte-h":!0}),f(it)!=="svelte-lgjug2"&&(it.innerHTML=Ql),xe=s(t),nt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(nt)!=="svelte-1mjo20j"&&(nt.innerHTML=Hl),Te=s(t),m(st.$$.fragment,t),$e=s(t),pt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(pt)!=="svelte-22qbvk"&&(pt.innerHTML=El),Le=s(t),ut=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(ut)!=="svelte-b0vj9i"&&(ut.textContent=yl),_e=s(t),m(ft.$$.fragment,t),we=s(t),Ct=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Ct)!=="svelte-1lh61as"&&(Ct.textContent=Pl),oe=s(t),m(Jt.$$.fragment,t),Ve=s(t),mt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(mt)!=="svelte-10bavik"&&(mt.innerHTML=Il),Qe=s(t),Mt=u(t,"BLOCKQUOTE",{"data-svelte-h":!0}),f(Mt)!=="svelte-2fgniz"&&(Mt.innerHTML=Sl),He=s(t),gt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(gt)!=="svelte-4z9kpc"&&(gt.innerHTML=bl),Ee=s(t),m(rt.$$.fragment,t),ye=s(t),Ut=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Ut)!=="svelte-1ns4jnt"&&(Ut.textContent=jl),Pe=s(t),at=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(at)!=="svelte-aczv4k"&&(at.textContent=kl),Ie=s(t),vt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(vt)!=="svelte-8y6a3j"&&(vt.textContent=ql),Se=s(t),xt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(xt)!=="svelte-xl5n46"&&(xt.textContent=Gl),be=s(t),Tt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Tt)!=="svelte-kimqen"&&(Tt.textContent=hl),je=s(t),$t=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f($t)!=="svelte-16fq05r"&&($t.textContent=zl),ke=s(t),m(Lt.$$.fragment,t),qe=s(t),_t=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(_t)!=="svelte-x4plvz"&&(_t.textContent=Rl),Ge=s(t),wt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(wt)!=="svelte-f4r1xz"&&(wt.innerHTML=Nl),he=s(t),ze=u(t,"HR",{}),Re=s(t),ot=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(ot)!=="svelte-yzfhl9"&&(ot.textContent=cl),Ne=s(t),Vt=u(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f(Vt)!=="svelte-1ejfp5c"&&(Vt.innerHTML=Bl),ce=s(t),Qt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(Qt)!=="svelte-dp6w72"&&(Qt.innerHTML=Ol),Be=s(t),m(Ht.$$.fragment,t),Oe=s(t),Pt=u(t,"P",{}),Fl(Pt).forEach(l),this.h()},h(){C(a,"name","hf:doc:metadata"),C(a,"content",ii),Et(_.src,Ze="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/whiteboard-no-check.jpg")||C(_,"src",Ze),C(_,"alt","Unit 1 planning"),Et(H.src,Ye="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/this-is-alfred.jpg")||C(H,"src",Ye),C(H,"alt","This is Alfred"),Et(y.src,de="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/coffee-please.jpg")||C(y,"src",de),C(y,"alt","I would like a coffee"),Et(b.src,il="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/reason-and-plan.jpg")||C(b,"src",il),C(b,"alt","Reason and plan"),Et(q.src,pl="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/make-coffee.jpg")||C(q,"src",pl),C(q,"alt","Make coffee"),Et(h.src,fl="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/bring-coffee.jpg")||C(h,"src",fl),C(h,"alt","Bring coffee"),Et(N.src,ml="https://huggingface.co/datasets/agents-course/course-images/resolve/main/en/unit1/process.jpg")||C(N,"src",ml),C(N,"alt","Agent process"),C(v,"start","2"),C(x,"class","tip")},m(t,e){dl(document.head,a),i(t,It,e),i(t,yt,e),i(t,St,e),M($,t,e),i(t,bt,e),M(L,t,e),i(t,jt,e),i(t,_,e),i(t,kt,e),i(t,w,e),i(t,qt,e),i(t,o,e),i(t,Gt,e),M(V,t,e),i(t,ht,e),i(t,Q,e),i(t,zt,e),i(t,H,e),i(t,Rt,e),i(t,E,e),i(t,Nt,e),i(t,y,e),i(t,ct,e),i(t,P,e),i(t,Bt,e),i(t,I,e),i(t,Ot,e),i(t,S,e),i(t,Ft,e),i(t,b,e),i(t,At,e),i(t,j,e),i(t,Zt,e),i(t,k,e),i(t,Kt,e),i(t,q,e),i(t,Xt,e),i(t,G,e),i(t,Wt,e),i(t,h,e),i(t,Yt,e),i(t,z,e),i(t,Dt,e),i(t,R,e),i(t,dt,e),i(t,N,e),i(t,te,e),M(c,t,e),i(t,ee,e),i(t,B,e),i(t,le,e),i(t,O,e),i(t,ie,e),i(t,F,e),i(t,ne,e),i(t,A,e),i(t,se,e),i(t,Z,e),i(t,pe,e),i(t,v,e),i(t,ue,e),i(t,K,e),i(t,fe,e),i(t,X,e),i(t,Ce,e),M(W,t,e),i(t,Je,e),i(t,Y,e),i(t,me,e),i(t,D,e),i(t,Me,e),i(t,x,e),i(t,ge,e),M(d,t,e),i(t,re,e),i(t,tt,e),i(t,Ue,e),i(t,et,e),i(t,ae,e),i(t,lt,e),i(t,ve,e),i(t,it,e),i(t,xe,e),i(t,nt,e),i(t,Te,e),M(st,t,e),i(t,$e,e),i(t,pt,e),i(t,Le,e),i(t,ut,e),i(t,_e,e),M(ft,t,e),i(t,we,e),i(t,Ct,e),i(t,oe,e),M(Jt,t,e),i(t,Ve,e),i(t,mt,e),i(t,Qe,e),i(t,Mt,e),i(t,He,e),i(t,gt,e),i(t,Ee,e),M(rt,t,e),i(t,ye,e),i(t,Ut,e),i(t,Pe,e),i(t,at,e),i(t,Ie,e),i(t,vt,e),i(t,Se,e),i(t,xt,e),i(t,be,e),i(t,Tt,e),i(t,je,e),i(t,$t,e),i(t,ke,e),M(Lt,t,e),i(t,qe,e),i(t,_t,e),i(t,Ge,e),i(t,wt,e),i(t,he,e),i(t,ze,e),i(t,Re,e),i(t,ot,e),i(t,Ne,e),i(t,Vt,e),i(t,ce,e),i(t,Qt,e),i(t,Be,e),M(Ht,t,e),i(t,Oe,e),i(t,Pt,e),Fe=!0},p:Kl,i(t){Fe||(g($.$$.fragment,t),g(L.$$.fragment,t),g(V.$$.fragment,t),g(c.$$.fragment,t),g(W.$$.fragment,t),g(d.$$.fragment,t),g(st.$$.fragment,t),g(ft.$$.fragment,t),g(Jt.$$.fragment,t),g(rt.$$.fragment,t),g(Lt.$$.fragment,t),g(Ht.$$.fragment,t),Fe=!0)},o(t){r($.$$.fragment,t),r(L.$$.fragment,t),r(V.$$.fragment,t),r(c.$$.fragment,t),r(W.$$.fragment,t),r(d.$$.fragment,t),r(st.$$.fragment,t),r(ft.$$.fragment,t),r(Jt.$$.fragment,t),r(rt.$$.fragment,t),r(Lt.$$.fragment,t),r(Ht.$$.fragment,t),Fe=!1},d(t){t&&(l(It),l(yt),l(St),l(bt),l(jt),l(_),l(kt),l(w),l(qt),l(o),l(Gt),l(ht),l(Q),l(zt),l(H),l(Rt),l(E),l(Nt),l(y),l(ct),l(P),l(Bt),l(I),l(Ot),l(S),l(Ft),l(b),l(At),l(j),l(Zt),l(k),l(Kt),l(q),l(Xt),l(G),l(Wt),l(h),l(Yt),l(z),l(Dt),l(R),l(dt),l(N),l(te),l(ee),l(B),l(le),l(O),l(ie),l(F),l(ne),l(A),l(se),l(Z),l(pe),l(v),l(ue),l(K),l(fe),l(X),l(Ce),l(Je),l(Y),l(me),l(D),l(Me),l(x),l(ge),l(re),l(tt),l(Ue),l(et),l(ae),l(lt),l(ve),l(it),l(xe),l(nt),l(Te),l($e),l(pt),l(Le),l(ut),l(_e),l(we),l(Ct),l(oe),l(Ve),l(mt),l(Qe),l(Mt),l(He),l(gt),l(Ee),l(ye),l(Ut),l(Pe),l(at),l(Ie),l(vt),l(Se),l(xt),l(be),l(Tt),l(je),l($t),l(ke),l(qe),l(_t),l(Ge),l(wt),l(he),l(ze),l(Re),l(ot),l(Ne),l(Vt),l(ce),l(Qt),l(Be),l(Oe),l(Pt)),l(a),U($,t),U(L,t),U(V,t),U(c,t),U(W,t),U(d,t),U(st,t),U(ft,t),U(Jt,t),U(rt,t),U(Lt,t),U(Ht,t)}}}const ii='{"title":"Что такое Агент?","local":"что-такое-агент","sections":[{"title":"Общая картина: Агент Альфред","local":"общая-картина-агент-альфред","sections":[],"depth":2},{"title":"Давайте будем более формальны","local":"давайте-будем-более-формальны","sections":[],"depth":2},{"title":"Какие модели ИИ мы используем для агентов?","local":"какие-модели-ии-мы-используем-для-агентов","sections":[],"depth":2},{"title":"Как ИИ воздействует на окружающую среду?","local":"как-ии-воздействует-на-окружающую-среду","sections":[],"depth":2},{"title":"Какой тип задач может выполнять Агент?","local":"какой-тип-задач-может-выполнять-агент","sections":[{"title":"Пример 1: Виртуальные персональные ассистенты","local":"пример-1-виртуальные-персональные-ассистенты","sections":[],"depth":3},{"title":"Пример 3: ИИ неигрового персонажа в видеоигре","local":"пример-3-ии-неигрового-персонажа-в-видеоигре","sections":[],"depth":3}],"depth":2}],"depth":1}';function ni(Ae){return Xl(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Ci extends Wl{constructor(a){super(),Yl(this,a,ni,li,Zl,{})}}export{Ci as component};