
Штучний інтелект складається з різних рівнів технологій. Щоб розуміти, як вони працюють разом, потрібно розмежовувати моделі, сервіси та інструменти. Ці три поняття часто плутають, оскільки вони тісно пов’язані. Але кожне з них має своє місце в екосистемі штучного інтелекту. 

Великі мовні моделі або просто **Моделі** — це основа, тобто самі алгоритми, які обробляють дані та генерують результати. Вони можуть виконувати прогнозування, класифікацію, виявлення аномалій або створювати новий контент, як це роблять генеративні моделі. Однак модель самостійно не є повноцінним продуктом. Для її використання потрібен доступ через API або шляхом інтеграції в конкретний інструмент. 

Сервіси генеративного штучного інтелекту забезпечують доступ до моделей через API, хмарні платформи або веб-інтерфейси. Вони дозволяють використовувати штучний інтелект у програмних продуктах, не створюючи власні моделі з нуля. Сервіси можуть працювати у вигляді інфраструктури для розробників або бути доступними у вигляді інтерактивних середовищ, де користувачі тестують моделі без технічних знань. 

**Інструменти** — це вже готові рішення, які використовують моделі, та оптимізовані для конкретних завдань. Якщо модель — це «мозок», а сервіс — «канал зв’язку», то інструмент — це «кінцевий продукт», який безпосередньо використовують люди. Прикладами великих мовних моделей є GPT-4o, o3, Claude 3.7 Sonnet, Grog 4, Llama 4. ChatGPT, Gemini, Claude — це онлайн-сервіси для взаємодії з великими мовними моделями, а, наприклад, YouScan, Grammarly чи Fireflies.ai — інструменти, який використовують штучний інтелект для виконання конкретних завдань. 

**Агенти** — це сервіси, які поєднують мовні можливості великих моделей зі здатністю виконувати дії. Вони використовують силу мовного розуміння для інтерпретації завдань, а інструменти — для їх автоматизованого виконання. На відміну від звичайних інструментів, агенти є більш автономними: вони можуть самостійно формувати підцілі, обирати потрібні дії, взаємодіяти з API, шукати інформацію, комбінувати декілька кроків у послідовний процес і адаптувати свою поведінку в залежності від контексту. Наприклад, агент може отримати запит від користувача, знайти релевантні дані, згенерувати звіт, погодити його з іншими сервісами та надіслати результат у зручному форматі. Прикладом агенту є режим «глибокого дослідження», про який ми поговоримо пізніше. Агенти відкривають нову еру персоналізованої автоматизації, де штучний інтелект не просто відповідає, а діє. 

Цей поділ є достатньо умовним. Але він потрібен, щоб ми не заплуталися у термінології та поясненнях. 

Головна відмінність між цими рівнями полягає в тому, що модель — це просто алгоритм, сервіс робить його доступним, а інструмент дозволяє використовувати штучний інтелект у реальних сценаріях. Це схоже на електроенергію: сама по собі вона є джерелом енергії (модель), електромережа дозволяє до неї підключитися (сервіс), конкретні пристрої, як-от комп’ютери чи лампи, використовують її для певних завдань (інструменти). А агент — це розумний помічник, як-от система «розумного дому», яка сама визначає, коли увімкнути світло, запустити пральну машину або відправити повідомлення. Він об'єднує всі попередні рівні: використовує модель для розуміння, сервіси для доступу до інфраструктури та інструменти для виконання конкретних дій — і все це автоматично, у відповідь на поставлену мету. 

Ця різниця має значення, коли бізнес вирішує, який рівень штучного інтелекту йому потрібен. Якщо компанія хоче використовувати штучний інтелект без розробки власної моделі, їй потрібні сервіси або інструменти. Якщо ж є потреба в унікальних алгоритмах, доведеться працювати безпосередньо з моделями.