AI-агенты: когда они нужны, а когда достаточно одного запроса
Агент имеет смысл, если задаче нужны несколько шагов и инструменты. Для одного абзаца это лишняя сложность и лишние ошибки.
RAG
RAG нужен, когда ответ должен опираться на ваши файлы, а не на память модели. Качество почти целиком зависит от того, как вы режете и ищете эти файлы.
Retrieval-Augmented Generation — неуклюжее имя простой схемы. Сначала поиск находит куски ваших документов. Потом модель отвечает, глядя на эти куски. Она не «выучила базу». Она прочитала найденное.
Почти всегда виноват поиск, а не модель. Слишком крупные куски, одинаковые заголовки, сканы без текста, вопрос, в котором нет слов из документа. Прежде чем менять модель, посмотрите, какие три фрагмента нашлись. Если среди них нет нужного абзаца, улучшать формулировку ответа бессмысленно.
Агент имеет смысл, если задаче нужны несколько шагов и инструменты. Для одного абзаца это лишняя сложность и лишние ошибки.
MCP — это общий способ дать модели аккуратный доступ к инструментам. Не новая магия, а договор о том, какие действия вообще существуют.
Прямой API вендора проще контролировать. Шлюз удобнее, когда моделей несколько. Свой сервер нужен, когда данные нельзя выпускать.