Agenci AI w praktyce: od teorii do wdrożenia

Agenci AI to programy, które potrafią samodzielnie wykonywać złożone zadania. W przeciwieństwie do prostych chatbotów, agenci mogą planować, używać narzędzi i uczyć się z wyników swoich działań.

Czym różni się agent od chatbota?

| Cecha | Chatbot | Agent AI | |-------|---------|----------| | Pamięć | Krótkoterminowa | Długoterminowa | | Narzędzia | Brak | Dostęp do API, baz danych | | Planowanie | Brak | Rozkłada zadania na kroki | | Autonomia | Odpowiada na pytania | Wykonuje zadania |

Architektura agenta

Typowy agent składa się z:

1. LLM - "mózg" agenta (GPT-4, Claude, Llama)
2. Tools - narzędzia do interakcji ze światem
3. Memory - pamięć kontekstu i historii
4. Planner - moduł planowania zadań

# Uproszczona architektura agenta
class Agent:
    def __init__(self, llm, tools, memory):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
        self.memory = memory

    def run(self, task):
        plan = self.llm.plan(task)
        for step in plan:
            result = self.execute(step)
            self.memory.save(result)
        return self.summarize()

Przykład: Agent do research'u

Stwórzmy agenta, który:

1. Przyjmuje temat do zbadania
2. Wyszukuje informacje w internecie
3. Analizuje i podsumowuje wyniki

Konfiguracja narzędzi

Agent potrzebuje dostępu do:

• Web Search - wyszukiwanie w Google/Bing
• Web Scraper - pobieranie treści stron
• Note Taker - zapisywanie notatek

Prompt systemowy

Jesteś asystentem research'owym. Twoje zadanie to:
1. Zrozumieć pytanie użytkownika
2. Wyszukać relevantne informacje
3. Zweryfikować źródła
4. Przygotować zwięzłe podsumowanie

Zawsze podawaj źródła swoich informacji.

Wyzwania przy wdrażaniu

1. Hallucynacje

LLM-y mogą "wymyślać" fakty. Rozwiązanie: RAG (Retrieval Augmented Generation) - agent najpierw pobiera fakty z bazy, potem generuje odpowiedź.

2. Koszty

Każde wywołanie LLM kosztuje. Optymalizuj przez:

• Cachowanie odpowiedzi
• Mniejsze modele do prostych zadań
• Batching requestów

3. Bezpieczeństwo

Agent z dostępem do narzędzi może narobić szkód. Zawsze:

• Ogranicz uprawnienia (principle of least privilege)
• Loguj wszystkie akcje
• Dodaj human-in-the-loop dla krytycznych operacji

Podsumowanie

Agenci AI to przyszłość automatyzacji. Nie zastąpią człowieka, ale mogą przejąć powtarzalne, czasochłonne zadania.

Chcesz nauczyć się budować agentów? Sprawdź mój kurs Agenci AI Masterclass.