7 мая 2026 г.·3 мин чтения

AI агенты на собеседовании Data Scientist

Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Карьерник — Duolingo для аналитиков: 10 минут в день тренируй SQL, Python, A/B, статистику, метрики и ещё 3 темы собеса. 1500+ вопросов в Telegram-боте. Бесплатно.

Содержание:

Зачем разбирать на собесе

AI agents — топовая тема 2025-2026. На собесе DS / MLE: «как работают agents», «tool use», «MCP».

Что такое AI agent

LLM, способная:

  • Вызывать tools (functions, APIs, search).
  • Делать multi-step reasoning.
  • Поддерживать state.
  • Адаптироваться к results.

Не просто chatbot. Agent может «делать» things, не только разговаривать.

Tool use

LLM выводит specific JSON для function call:

{
  "tool": "search_web",
  "arguments": {"query": "Apache Iceberg latest version"}
}

System исполняет, передаёт result назад в LLM, LLM отвечает или вызывает другой tool.

Tool definitions. OpenAI / Anthropic — JSON schema:

{
  "name": "search_web",
  "description": "Search the web for information",
  "parameters": {...}
}

LLM trained на tool use в RLHF — выбирает правильные tools.

ReAct pattern

Reasoning + Acting. LLM alternates thought и action.

Thought: I need to know weather in Moscow.
Action: search_web("weather Moscow")
Observation: 15°C, sunny.
Thought: Now I have answer.
Action: respond_to_user("...")

Improves reasoning vs jumping straight to actions.

Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Multi-agent systems

Несколько agents collaborate.

Orchestrator agent. Coordinates specialists.

Specialist agents. Каждый домен (researcher, coder, writer).

Communication. Через messages / shared workspace.

Examples: AutoGen (Microsoft), CrewAI, LangGraph.

MCP

Model Context Protocol (Anthropic 2024). Стандарт для tool / context exposure to LLM.

LLM ←──── MCP ────→ Tools / data sources

MCP servers — provide tools (e.g., GitHub, Slack, database access).

LLM clients — Claude, ChatGPT (с recent updates), Cursor — поддерживают MCP.

Стандарт устраняет need в writing custom integrations для каждого LLM.

Frameworks

LangChain. Самый популярный. Cовременная version более compact (LangGraph).

LlamaIndex. Focus на RAG + agents.

AutoGen (Microsoft). Multi-agent.

CrewAI. Multi-agent с rolами.

Anthropic SDK. Native tool use в Claude.

OpenAI Assistants API / Agents SDK.

Vercel AI SDK. Web-friendly.

В РФ: чаще используют OpenAI API через прокси / Yandex GPT / GigaChat (Sber) с custom orchestration.

Связанные темы

FAQ

Agents работают в production?

Да, но в narrow scope. General-purpose agents (e.g., AutoGPT) — пока ненадёжны. Специализированные (e.g., code review agent) — успешны.

Это официальная информация?

Нет. Статья основана на работах Schick 2023 (Toolformer), Yao 2023 (ReAct), документации Anthropic / OpenAI / LangChain.

Тренируйте Data Science — откройте тренажёр с 1500+ вопросами для собесов.

Ещё по теме