Реализация MCP в Open WebUI. Часть 2 — Агентское поведение
Это вторая часть нашей реализации MCP на Open WebUI, которая строится для целей портфельной аналитики. В прошлой части мы разобрали интеграционную часть нашего решения: как мы пришли к Open WebUI, как использовали статусы в запросах пользователя, как отображаем результаты (чтобы не словить ошибки о слишком больших ч...
Это вторая часть нашей реализации MCP на Open WebUI, которая строится для целей портфельной аналитики. В прошлой части мы разобрали интеграционную часть нашего решения: как мы пришли к Open WebUI, как использовали статусы в запросах пользователя, как отображаем результаты (чтобы не словить ошибки о слишком больших чанках), как строим графики в интерфейсе и как работаем с запросами пользователей. Данная часть будет посвящена реализации самого агента: его общению с инструментами, вызову этих самых инструментов и планированию шагов по их вызовам. В этой статье будет рассмотрен наш путь по реализации данного агента: от наивного агента, которому просто дали пул инструментов и отправили в релиз до разделения агента на планировщик и исполнителя (спойлер: вторая версия стала куда лучше справляться с различными задачами). Отдельно будет затронута возможность различных моделей использовать chain-of-thoughts.
Краткая сводка
Во второй части реализации MCP в Open WebUI описывается разработка агентского поведения: от простого агента с набором инструментов до разделения на планировщик и исполнителя, а также обсуждается использование моделей с chain‑of‑thoughts.
Связанные теги
Компании и люди
Линия сюжета
Продолжить следить за темой
Переходите к связанным материалам, страницам сущностей и активным линиям сюжета.
Что умеют школьники, которые через 5 лет будут нашими коллегами
Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже...
Как AI-копилоты изменили мой рабочий процесс во фронтенде — и где с треском провалились
AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который ...
Как убрать virtual и не сойти с ума: велосипедные генераторы через type loopholes
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.В предыдущей статье макросы внезапно нач...
ИИ не понимает код, пока разработчик не понимает его «мышление»
Разработчики всё чаще подключают ИИ к задачам — от обработки данных до генерации тестов. На первом просмотре такой код выглядит аккуратно и логично. Но&...
Кастомный стратокастер со встроенным перегрузом
Привет, Хабр! Знакомый электрогитарный энтузиаст попросил помочь доработать его инструмент с оригинальным авторским оформлением. Сейчас мы увидим и услышим, что из этого получил...
Начинаем в багбаунти: как найти ошибки в бизнес‑логике
Всем привет! Меня зовут Роман. В ИТ я больше семи лет: начинал с разработки, а теперь занимаюсь AppSec и параллельно пробую себя в багхантинге. Сейчас вхожу в топ-25 рейтинга на...
Страницы сущностей
Рекламный слот
Article monetization slot
Reserved for contextual monetization inside article pages.
Похожие статьи
Еще материалы, которые пересекаются по тегам, источнику или категории.
Что умеют школьники, которые через 5 лет будут нашими коллегами
Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже...
Как AI-копилоты изменили мой рабочий процесс во фронтенде — и где с треском провалились
AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который ...
Как убрать virtual и не сойти с ума: велосипедные генераторы через type loopholes
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.В предыдущей статье макросы внезапно нач...
ИИ не понимает код, пока разработчик не понимает его «мышление»
Разработчики всё чаще подключают ИИ к задачам — от обработки данных до генерации тестов. На первом просмотре такой код выглядит аккуратно и логично. Но&...
Еще материалы от Habr
Свежие публикации и продолжение темы от той же редакции.
Что умеют школьники, которые через 5 лет будут нашими коллегами
Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже...
Как AI-копилоты изменили мой рабочий процесс во фронтенде — и где с треском провалились
AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который ...
Настройка проекта для AI-агентов
Собрал свой опыт настройки проектов для кодовых агентов. Как написать правила, чтобы агент не делал глупых ошибок, как научить его работать с окружением, как делиться скиллами м...
Как убрать virtual и не сойти с ума: велосипедные генераторы через type loopholes
В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.В предыдущей статье макросы внезапно нач...