Модели и агенты (Models and Agents)

Раздел содержит базовые блоки для создания интеллектуальных систем. Здесь настраиваются языковые модели, задаются правила их поведения через промпты, а также формируются автономные агенты, способные использовать внешние инструменты для решения задач.

Language Model — ядро интеллекта. Генерирует текст на основе входящих данных. Поддерживает популярных провайдеров (OpenAI, Anthropic и др.). Может работать как в режиме простого чата, так и в качестве «драйвера» для логических операций других компонентов.

Prompt Template — инструкции и контекст. Позволяет задать роль модели (например, «Ты эксперт-биолог») и структуру её ответов. Поддерживает динамические переменные в фигурных скобках {variable}, превращая статичные инструкции в адаптивные шаблоны.

Agents — автономные исполнители. В отличие от обычных моделей, агенты используют LLM как «движок рассуждений» для выбора и запуска инструментов (API, скриптов, поисковиков). Они сами решают, какие действия предпринять для достижения цели пользователя.

MCP Tools — протокол контекста моделей. Позволяет подключать внешние сервера по протоколу MCP, предоставляя агентам доступ к специфическим функциям и локальным потокам Langflow как к готовым инструментам.

Embedding Model — векторные представления. Преобразует текст в математические векторы (эмбеддинги). Необходима для систем семантического поиска и работы с векторными базами данных (RAG), позволяя модели «понимать» смысл текста при поиске.

Message History — память чата. Управляет сохранением и извлечением истории диалога. Позволяет модели помнить контекст предыдущих фраз. Поддерживает как встроенное хранилище Langflow, так и внешние базы данных (Redis, Mem0).