Jak zbudować agenta AI

Jak zbudować agenta AI

Krótka odpowiedź: Aby zbudować agenta AI, który działa w praktyce, należy traktować go jako kontrolowaną pętlę: pobiera dane wejściowe, decyduje o kolejnym działaniu, wywołuje narzędzie o wąskim zakresie działania, obserwuje wynik i powtarza, aż do uzyskania jednoznacznego wyniku kontroli „ukończone”. Agent zyskuje na popularności, gdy zadanie jest wieloetapowe i sterowane przez narzędzie; jeśli jedno polecenie rozwiązuje problem, należy pominąć agenta. Dodaj ścisłe schematy narzędzi, limity kroków, rejestrowanie i walidatora/krytyka, aby w przypadku awarii narzędzi lub niejednoznaczności danych wejściowych agent eskalował problem zamiast zapętlać się.

Najważniejsze wnioski:

Pętla kontrolera : Implementacja powtarzania wejście→działanie→obserwowanie z wyraźnymi warunkami zatrzymania i maksymalną liczbą kroków.

Projektowanie narzędzi : Zadbaj o to, aby narzędzia były konkretne, typizowane, miały odpowiednie uprawnienia i były sprawdzane, aby zapobiec chaosowi typu „zrób_coś”.

Higiena pamięci : stosuj zwarty stan krótkotrwały i długoterminowe wyszukiwanie; unikaj zrzucania pełnych transkryptów.

Odporność na nadużycia : dodaj listy dozwolonych działań, limity szybkości, idempotentność i „test próbny” w przypadku ryzykownych działań.

Testowalność : Utrzymuj zestaw scenariuszy (awarie, niejednoznaczności, wstrzyknięcia) i uruchamiaj je ponownie po każdej zmianie.

Jak zbudować agenta AI? Infografika
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Jak mierzyć wydajność sztucznej inteligencji
Poznaj praktyczne wskaźniki pozwalające mierzyć szybkość, dokładność i niezawodność.

🔗 Jak rozmawiać ze sztuczną inteligencją
Aby uzyskać lepsze odpowiedzi, korzystaj z podpowiedzi, kontekstu i dalszych działań.

🔗 Jak oceniać modele AI
Porównuj modele, korzystając z testów, rubryk i wyników zadań w świecie rzeczywistym.

🔗 Jak optymalizować modele AI
Popraw jakość i koszty poprzez dostrajanie, przycinanie i monitorowanie.

1) Czym jest agent AI w rozumieniu przeciętnego człowieka?

Agent AI to pętla. Dokumentacja „Agenci” LangChain

To wszystko. Pętla z mózgiem pośrodku.

Wkład → myśl → działaj → obserwuj → powtarzaj . Praca ReAct (rozum + działanie)

Gdzie:

  • Danymi wejściowymi są prośba użytkownika lub zdarzenie (nowy e-mail, zgłoszenie do pomocy technicznej, ping czujnika).

  • Myśl jest modelem językowym rozumującym na temat następnego kroku.

  • Act to narzędzie do wywoływania (przeszukiwanie wewnętrznej dokumentacji, uruchamianie kodu, tworzenie zgłoszenia, pisanie odpowiedzi). Przewodnik po wywoływaniu funkcji OpenAI

  • Observe odczytuje dane wyjściowe narzędzia.

  • Powtarzanie to ta część, która sprawia, że ​​całość wydaje się „agencyjna”, a nie „gadatliwa”. Dokumentacja „Agentów” LangChain

Niektórzy agenci to w zasadzie inteligentne makra. Inni działają bardziej jak początkujący operator, który potrafi żonglować zadaniami i radzić sobie z błędami. Oba się liczą.

Poza tym nie potrzebujesz pełnej autonomii. Właściwie… prawdopodobnie jej nie chcesz 🙃

2) Kiedy warto stworzyć agenta (a kiedy nie) 🚦

Zbuduj agenta, gdy:

  • Praca jest wieloetapowa i zmienia się w zależności od tego, co dzieje się w połowie.

  • Praca wymaga użycia narzędzi (baz danych, systemów CRM, wykonywania kodu, generowania plików, przeglądarek, wewnętrznych interfejsów API). Dokumentacja „Narzędzi” LangChain

  • Chcesz powtarzalnych wyników i zabezpieczeń, a nie tylko jednorazowych odpowiedzi.

  • Można zdefiniować „gotowe” w sposób, który komputer może sprawdzić, nawet w sposób luźny.

Nie twórz agenta, jeśli:

  • Prosty komunikat i odpowiedź rozwiązują problem (nie przesadzaj, bo później będziesz się nienawidzić).

  • Potrzebny jest doskonały determinizm (agenci mogą być w miarę konsekwentni, ale nie mechaniczni).

  • Jeśli nie masz żadnych narzędzi ani danych, aby się połączyć, to w zasadzie są to tylko wibracje.

Bądźmy szczerzy: połowa „projektów agentów AI” mogłaby być przepływem pracy z kilkoma regułami rozgałęzień. Ale hej, czasami liczy się też klimat 🤷♂️

3) Co sprawia, że ​​agent AI jest dobrą wersją ✅

Oto sekcja „Co stanowi dobrą wersję”, o którą prosiłeś, ale powiem to nieco wprost:

Dobra wersja agenta AI to nie ta, która najintensywniej myśli. To ta, która:

Jeśli twojego agenta nie da się przetestować, to w zasadzie bardzo pewny siebie automat do gry. Zabawa na imprezach, przerażająca w produkcji 😬

4) Podstawowe elementy składowe agenta („anatomia” 🧩)

Większość solidnych agentów ma takie elementy:

A) Pętla kontrolera 🔁

To jest orkiestrator:

  • strzelić gola

  • zapytaj modelkę o następne działanie

  • narzędzie do uruchamiania

  • dołącz obserwację

  • powtarzaj, aż skończysz dokumenty „Agenci” LangChain

B) Narzędzia (znane również jako możliwości) 🧰

Narzędzia sprawiają, że agent jest skuteczny: dokumentacja „Narzędzia” LangChain

  • zapytania do bazy danych

  • wysyłanie e-maili

  • wyciąganie plików

  • uruchamianie kodu

  • wywoływanie wewnętrznych interfejsów API

  • pisanie do arkuszy kalkulacyjnych lub systemów CRM

C) Pamięć 🗃️

Istnieją dwa rodzaje materii:

  • pamięć krótkotrwała : bieżący kontekst przebiegu, ostatnie kroki, bieżący plan

  • pamięć długotrwała : preferencje użytkownika, kontekst projektu, odzyskana wiedza (często poprzez osadzenia + magazyn wektorowy) artykuł RAG

D) Polityka planowania i podejmowania decyzji 🧭

Nawet jeśli nie nazywasz tego „planowaniem”, potrzebujesz metody:

E) Bariery ochronne i ocena 🧯

Tak, to bardziej inżynieria niż podpowiadanie. I o to właśnie chodzi.

5) Tabela porównawcza: popularne sposoby budowania agenta 🧾

Poniżej znajduje się realistyczna „Tabela porównawcza” – z kilkoma dziwactwami, ponieważ prawdziwe zespoły są dziwaczne 😄

Narzędzie / Framework Publiczność Cena Dlaczego to działa Notatki (drobny chaos)
Łańcuch językowy budowniczych lubiących elementy w stylu Lego wolny-ish + infra duży ekosystem narzędzi, pamięci i łańcuchów możesz szybko skończyć jak spaghetti, jeśli nie będziesz jasno nazywać rzeczy
LlamaIndex Zespoły z dużą liczbą RAG-ów wolny-ish + infra silne wzorce wyszukiwania, indeksowanie, łączniki świetnie, gdy Twój agent działa w zasadzie „szukaj + działaj”… co jest powszechne
Podejście w stylu asystentów OpenAI zespoły chcące szybciej się przygotować oparte na użytkowaniu wbudowane wzorce wywoływania narzędzi i stan wykonania mniej elastyczny w niektórych narożnikach, ale czysty dla wielu aplikacji OpenAI uruchamia API Wywołanie funkcji asystentów OpenAI
Jądro semantyczne programiści, którzy chcą ustrukturyzowanej orkiestracji prawie wolny schludna abstrakcja dla umiejętności/funkcji czuć „porządek w firmie” – czasami to komplement 😉
AutoGen eksperymentatorzy wieloagentowi prawie wolny wzorce współpracy między agentami może przesadzać; ustalić ścisłe zasady rozwiązywania umów
CrewAI fani „zespołów agentów” prawie wolny role + zadania + przekazania są łatwe do wyrażenia działa najlepiej, gdy zadania są konkretne, a nie papkowate
Stóg siana wyszukiwanie + rurociągi ludzie prawie wolny rurociągi stałe, odzyskiwanie, komponenty mniej „teatru agentów”, więcej „fabryki praktycznej”
Zwiń własną (pętlę niestandardową) maniacy kontroli (czuli) Twój czas minimalna magia, maksymalna przejrzystość zwykle najlepszy na dłuższą metę… dopóki wszystkiego nie wymyślisz na nowo 😅

Nie ma jednego zwycięzcy. Najlepszy wybór zależy od tego, czy głównym zadaniem agenta jest wyszukiwanie , obsługa narzędzi , koordynacja pracy wielu agentów , czy automatyzacja przepływu pracy .

6) Jak krok po kroku zbudować agenta AI (prawdziwy przepis) 🍳🤖

To jest ta część, którą większość ludzi pomija, a potem zastanawia się, dlaczego agent zachowuje się jak szop w spiżarni.

Krok 1: Zdefiniuj zadanie w jednym zdaniu 🎯

Przykłady:

  • „Utwórz odpowiedź dla klienta, korzystając z kontekstu regulaminu i zgłoszenia, a następnie poproś o zatwierdzenie”

  • „Zbadaj zgłoszenie błędu, odtwórz je i zaproponuj rozwiązanie.”

  • „Zamień niedoskonałe notatki ze spotkań w zadania, właścicieli i terminy”

Jeśli nie potrafisz tego zdefiniować w prosty sposób, twój agent też nie potrafi. Jasne, potrafi, ale będzie improwizować, a improwizacja to droga do utraty budżetów.

Krok 2: Wybierz poziom autonomii (niski, średni, pikantny) 🌶️

  • Niska autonomia : sugeruje kroki, ludzkie kliknięcia „zatwierdzają”

  • Średni : uruchamia narzędzia, tworzy szkice wyników, eskaluje w przypadku niepewności

  • Wysoki : wykonuje od początku do końca, pinguje ludzi tylko w przypadku wyjątków

Zacznij od niższej wartości, niż chcesz. Zawsze możesz ją później zwiększyć.

Krok 3: Wybierz strategię modelowania 🧠

Zazwyczaj wybierasz:

  • jeden silny model dla wszystkiego (prosty)

  • jeden mocny model + mniejszy model dla tanich kroków (klasyfikacja, wyznaczanie tras)

  • modele specjalistyczne (wizja, kod, mowa), jeśli to konieczne

Zdecyduj również:

  • maksymalna liczba tokenów

  • temperatura

  • czy zezwalasz na wewnętrzne śledzenie długich ciągów myślowych (możesz, ale nie udostępniaj użytkownikom końcowym surowego ciągu myślowego)

Krok 4: Zdefiniuj narzędzia za pomocą ścisłych schematów 🔩

Narzędzia powinny być:

Zamiast narzędzia o nazwie do_anything(input: string) , wykonaj:

  • search_kb(zapytanie: ciąg) -> wyniki[]

  • create_ticket(tytuł: ciąg, treść: ciąg, priorytet: wyliczenie) -> ticket_id

  • send_email(do: string, temat: string, treść: string) -> status Przewodnik po wywoływaniu funkcji OpenAI

Jeśli dasz agentowi piłę łańcuchową, nie bądź zaskoczony, gdy przytnie żywopłot, zdejmując także ogrodzenie.

Krok 5: Zbuduj pętlę kontrolera 🔁

Minimalna pętla:

  1. Zacznij od celu + kontekstu początkowego

  2. Zapytaj modelkę: „Co dalej?”

  3. Jeśli narzędzie zostanie wywołane - wykonaj narzędzie

  4. Dołącz obserwację

  5. Sprawdź stan zatrzymania

  6. Powtórz (z maksymalną liczbą kroków) dokumenty „Agenci” LangChain

Dodać:

Krok 6: Ostrożnie dodawaj pamięć 🗃️

Krótkoterminowo: utrzymuj zwarte „podsumowanie stanu” aktualizowane na każdym kroku. „Przegląd pamięci” LangChain.
Długoterminowo: przechowuj trwałe fakty (preferencje użytkownika, reguły organizacji, stabilną dokumentację).

Praktyczna zasada:

  • jeśli zmienia się często – niech będzie krótkoterminowy

  • jeśli jest stabilny - przechowuj go długoterminowo

  • jeśli jest wrażliwy - przechowuj go minimalnie (lub wcale)

Krok 7: Dodaj walidację i przepustkę „krytyka” 🧪

Tani i praktyczny wzór:

  • agent generuje wynik

  • walidator sprawdza strukturę i ograniczenia

  • opcjonalne przeglądy modelu krytyki w celu wykrycia brakujących kroków lub naruszeń zasad NIST AI RMF 1.0

Nie jest idealny, ale wychwytuje szokującą ilość bzdur.

Krok 8: Rejestruj wszystko, czego później będziesz żałować, że nie zarejestrowałeś 📜

Dziennik:

Przyszłość – podziękujesz. Teraźniejszość – zapomnisz. Takie jest życie 😵💫

7) Narzędzie, które nie łamie duszy 🧰😵

Wywoływanie narzędzi to moment, w którym „Jak zbudować agenta AI” staje się prawdziwą inżynierią oprogramowania.

Uczyń narzędzia niezawodnymi (niezawodność jest dobra)

Niezawodne narzędzia to:

Dodaj zabezpieczenia na poziomie narzędzi, a nie tylko monity

Podpowiedzi to grzeczne sugestie. Walidacja narzędzi to zamknięte drzwi. Ustrukturyzowane wyniki OpenAI

Do:

  • listy dozwolonych narzędzi (które można uruchomić)

  • walidacja danych wejściowych

  • limity szybkości OpenAI przewodnik po limitach szybkości

  • sprawdzanie uprawnień według użytkownika/organizacji

  • „tryb próbny” dla ryzykownych działań

Projekt uwzględniający częściową awarię

Narzędzia zawodzą. Sieci się chwieją. Autoryzacja wygasa. Agent musi:

Cichy i skuteczny trik: zwracaj błędy strukturalne, takie jak:

  • typ: auth_error

  • typ: nie znaleziono

  • typ: rate_limited
    Dzięki temu model może inteligentnie reagować, zamiast panikować.

8) Pamięć, która pomaga, zamiast Cię prześladować 👻🗂️

Pamięć jest potężna, ale może też stać się szufladą na śmieci.

Pamięć krótkotrwała: zachowaj jej zwartość

Używać:

  • ostatnie N kroków

  • podsumowanie bieżące (aktualizowane w każdej pętli)

  • obecny plan

  • obecne ograniczenia (budżet, czas, polityka)

Jeśli wszystko to umieścisz w kontekście, otrzymasz:

  • wyższy koszt

  • wolniejsze opóźnienie

  • więcej zamieszania (tak, nawet wtedy)

Pamięć długotrwała: odtwarzanie zamiast „wypychania”

Większość „pamięci długotrwałej” przypomina raczej:

  • osadzenia

  • magazyn wektorów

  • generacja rozszerzona wyszukiwania (RAG) papier RAG

Agent nie zapamiętuje. Pobiera najistotniejsze fragmenty kodu w czasie wykonywania. LlamaIndex „Wprowadzenie do RAG”

Praktyczne zasady pamięci

  • Przechowuj „preferencje” jako wyraźne fakty: „Użytkownik lubi podsumowania punktowe, a nienawidzi emotikonów” (lol, ale nie tutaj 😄)

  • Przechowuj „decyzje” ze znacznikami czasu lub wersjami (w przeciwnym razie sprzeczności będą się kumulować)

  • Nigdy nie przechowuj tajemnic, chyba że jest to konieczne

A oto moja niedoskonała metafora: pamięć jest jak lodówka. Jeśli jej nigdy nie czyścisz, w końcu twoja kanapka smakuje cebulą i żalem.

9) Wzory planowania (od prostych do fantazyjnych) 🧭✨

Planowanie to po prostu kontrolowany rozkład. Nie rób z tego czegoś mistycznego.

Wzór A: Planer listy kontrolnej ✅

  • Model generuje listę kroków

  • Wykonuje krok po kroku

  • Aktualizuje status listy kontrolnej

Świetne do wdrożenia. Proste i testowalne.

Wzorzec B: pętla ReAct (rozum + działanie) 🧠→🧰

  • model decyduje o następnym wyborze narzędzia

  • obserwuje wyjście

  • powtarza artykuł ReAct

To jest klasyczne podejście agenta.

Wzór C: Kierownik-pracownik 👥

Jest to przydatne, gdy zadania można wykonywać równolegle lub gdy potrzebne są różne „role”, takie jak:

  • badacz

  • koder

  • redaktor

  • Kontroler jakości

Wzorzec D: Planuj i wykonuj z ponownym planowaniem 🔄

  • stworzyć plan

  • wykonać

  • jeśli wyniki narzędzia zmieniają rzeczywistość, zaplanuj ponownie

Zapobiega to uporczywemu trzymaniu się przez agenta złego planu. Ludzie też tak robią, chyba że są zmęczeni – w takim przypadku również trzymają się złych planów.

10) Bezpieczeństwo, niezawodność i brak zwolnienia 🔐😅

Jeśli Twój agent może podejmować działania, potrzebujesz projektu bezpieczeństwa. Nie „miłego posiadania”. Potrzebujesz. NIST AI RMF 1.0

Twarde ograniczenia

  • maksymalna liczba kroków na bieg

  • maksymalna liczba wywołań narzędzi na minutę

  • maksymalne wydatki na sesję (budżet tokenów)

  • ograniczone narzędzia zatwierdzania

Przetwarzanie danych

  • usuń poufne dane wejściowe przed zalogowaniem

  • oddzielne środowiska (rozwojowe i produkcyjne)

  • uprawnienia narzędzia najmniejszych uprawnień

Ograniczenia behawioralne

  • zmusić agenta do cytowania wewnętrznych fragmentów dowodów (nie linków zewnętrznych, tylko wewnętrznych odniesień)

  • wymagaj flag niepewności, gdy poziom zaufania jest niski

  • wymagaj „zadania pytania wyjaśniającego”, jeśli dane wejściowe są niejednoznaczne

Niezawodny agent to nie ten, który jest najbardziej pewny siebie. To ten, który wie, kiedy zgadywać… i mówi to głośno.

11) Testowanie i ocena (część, której wszyscy unikają) 🧪📏

Nie da się ulepszyć czegoś, czego nie da się zmierzyć. Tak, to kiczowate, ale irytująco prawdziwe.

Zbuduj zestaw scenariuszy

Utwórz 30–100 przypadków testowych:

Wyniki punktacji

Użyj metryk takich jak:

  • wskaźnik sukcesu zadania

  • czas realizacji

  • wskaźnik odzyskiwania błędów narzędzi

  • wskaźnik halucynacji (twierdzenia bez dowodów)

  • wskaźnik akceptacji przez ludzi (w trybie nadzorowanym)

Testy regresyjne dla monitów i narzędzi

Za każdym razem, gdy zmieniasz:

  • schemat narzędzia

  • instrukcje systemowe

  • logika pobierania

  • format pamięci
    Uruchom pakiet ponownie.

Agenci to wrażliwe stworzenia. Jak rośliny doniczkowe, tylko droższe.

12) Schematy wdrażania, które nie nadwyrężą Twojego budżetu 💸🔥

Zacznij od pojedynczej usługi

Wcześnie dodaj kontrolę kosztów

  • buforowanie wyników pobierania

  • kompresowanie stanu konwersacji za pomocą podsumowań

  • korzystanie z mniejszych modeli do trasowania i ekstrakcji

  • ograniczenie „trybu głębokiego myślenia” do najtrudniejszych kroków

Typowy wybór architektury

  • kontroler bezstanowy + zewnętrzny magazyn stanów (DB/Redis)

  • wywołania narzędzi są idempotentne, jeśli to możliwe Stripe „Idempotentne żądania”

  • kolejka dla długich zadań (aby nie trzymać żądania internetowego otwartego w nieskończoność)

A także: zbuduj „wyłącznik awaryjny”. Nie będzie ci potrzebny, dopóki naprawdę, naprawdę go nie potrzebujesz 😬

13) Uwagi końcowe – krótka wersja kursu „Jak zbudować agenta AI” 🎁🤖

Jeśli niczego innego nie zapamiętasz, zapamiętaj to:

Agent to nie magia. To system, który podejmuje dobre decyzje wystarczająco często, by być wartościowym… i przyznaje się do porażki, zanim wyrządzi ona szkody. W pewnym sensie cicho pocieszający 😌

I tak, jeśli dobrze to zbudujesz, poczujesz się, jakbyś zatrudnił małego cyfrowego stażystę, który nigdy nie śpi, od czasu do czasu wpada w panikę i uwielbia papierkową robotę. Czyli w zasadzie stażystę.

Często zadawane pytania

Czym w skrócie jest agent AI?

Agent AI to w zasadzie pętla, która się powtarza: pobiera dane wejściowe, decyduje o kolejnym kroku, używa narzędzia, odczytuje wynik i powtarza, aż do ukończenia. „Agent” to działanie i obserwacja, a nie tylko rozmowa. Wielu agentów to po prostu inteligentna automatyzacja z dostępem do narzędzi, podczas gdy inni zachowują się bardziej jak początkujący operator, który potrafi naprawić błędy.

Kiedy powinienem utworzyć agenta AI zamiast po prostu korzystać z monitu?

Zbuduj agenta, gdy praca jest wieloetapowa, zmienia się w oparciu o wyniki pośrednie i wymaga niezawodnego korzystania z narzędzi (API, bazy danych, system zgłoszeń, wykonywanie kodu). Agenci są również przydatni, gdy zależy Ci na powtarzalnych wynikach z zabezpieczeniami i możliwością zaznaczenia „ukończone”. Jeśli prosta, szybka odpowiedź działa, agent zazwyczaj oznacza zbędny narzut i dodatkowe tryby awarii.

Jak stworzyć agenta AI, który nie będzie się zapętlał?

Stosuj twarde warunki zatrzymania: maksymalną liczbę kroków, maksymalną liczbę wywołań narzędzi i wyraźne kontrole ukończenia. Dodaj ustrukturyzowane schematy narzędzi, limity czasu i ponowne próby, które nie będą powtarzane w nieskończoność. Rejestruj decyzje i dane wyjściowe narzędzi, aby zobaczyć, gdzie występują problemy. Powszechnym zaworem bezpieczeństwa jest eskalacja: jeśli agent nie jest pewien lub powtarza błędy, powinien poprosić o pomoc, zamiast improwizować.

Jaka jest minimalna architektura dla kursu „Jak zbudować agenta AI”?

Co najmniej potrzebujesz pętli kontrolera, która przekazuje modelowi cel i kontekst, pyta o następną akcję, uruchamia narzędzie na żądanie, dołącza obserwację i powtarza. Potrzebujesz również narzędzi ze ścisłymi kształtami wejścia/wyjścia i funkcją „ukończone”. Nawet pętla typu „zrób-sam” może działać dobrze, jeśli zachowasz przejrzystość stanu i wyegzekwujesz limity kroków.

Jak zaprojektować wywołania narzędzi, aby były niezawodne w środowisku produkcyjnym?

Utrzymuj narzędzia w wąskim zakresie, z określonym typem, uprawnieniami i walidacją – unikaj generycznych narzędzi typu „zrób_cokolwiek”. Preferuj ścisłe schematy (takie jak ustrukturyzowane dane wyjściowe/wywoływanie funkcji), aby agent nie mógł odrzucać danych wejściowych. Dodaj listy dozwolonych, limity przepustowości i sprawdzanie uprawnień użytkownika/organizacji na poziomie narzędzia. Projektuj narzędzia tak, aby można je było bezpiecznie uruchamiać ponownie, gdy tylko jest to możliwe, korzystając ze wzorców idempotentności.

Jaki jest najlepszy sposób na dodanie pamięci bez pogorszenia działania agenta?

Traktuj pamięć jako dwie części: krótkoterminowy stan wykonania (ostatnie kroki, bieżący plan, ograniczenia) oraz długoterminowe wyszukiwanie (preferencje, stabilne reguły, odpowiednia dokumentacja). Krótkoterminowo zachowaj zwartość, stosując podsumowania bieżące, a nie pełne transkrypty. W przypadku pamięci długoterminowej wyszukiwanie (osadzenia + wzorce pamięci wektorów/RAG) zazwyczaj jest skuteczniejsze niż „wciskanie” wszystkiego w kontekst i dezorientowanie modelu.

Którego wzorca planowania powinienem użyć: listy kontrolnej, ReAct czy kierownika-pracownika?

Planer z listą kontrolną sprawdza się doskonale, gdy zadania są przewidywalne i chcesz coś łatwego do przetestowania. Pętle w stylu ReAct sprawdzają się, gdy wyniki narzędzi zmieniają Twoje dalsze działania. Wzorce przełożony-pracownik (takie jak rozdział ról w stylu AutoGen) sprawdzają się, gdy zadania można zrównoleglić lub skorzystać z odrębnych ról (badacz, programista, QA). Metoda „zaplanuj i wykonaj” z możliwością ponownego planowania to praktyczne rozwiązanie pośrednie pozwalające uniknąć uporczywych, złych planów.

Jak mogę zapewnić bezpieczeństwo agentowi, skoro może on podejmować realne działania?

Używaj uprawnień o minimalnych uprawnieniach i ogranicz ryzykownych narzędzi do trybu zatwierdzania lub „testowania na sucho”. Dodaj budżety i limity: maksymalną liczbę kroków, maksymalne wydatki i limity wywołań narzędzi na minutę. Usuń poufne dane przed zalogowaniem i oddziel środowiska programistyczne od produkcyjnych. Wymagaj flag niepewności lub pytań wyjaśniających, gdy dane wejściowe są niejednoznaczne, zamiast pozwalać, aby pewność siebie zastępowała dowody.

Jak testować i oceniać agenta AI, aby z czasem stawał się coraz lepszy?

Zbuduj zestaw scenariuszy z uwzględnieniem prawidłowych ścieżek, przypadków skrajnych, awarii narzędzi, niejednoznacznych żądań i prób wstrzyknięcia komunikatów (w stylu OWASP). Oceniaj wyniki, takie jak powodzenie zadania, czas ukończenia, odzyskiwanie danych po błędach narzędzi i roszczenia bez dowodów. Za każdym razem, gdy zmieniasz schematy narzędzi, komunikaty, pobieranie lub formatowanie pamięci, uruchom ponownie zestaw. Jeśli nie możesz go przetestować, nie możesz go wiarygodnie dostarczyć.

Jak wdrożyć agenta, nie zwiększając opóźnień i kosztów?

Powszechnym wzorcem jest kontroler bezstanowy z zewnętrznym magazynem stanów (DB/Redis), usługami narzędziowymi i silnym mechanizmem rejestrowania/monitorowania (często OpenTelemetry). Kontroluj koszty dzięki buforowaniu pobierania, kompaktowym podsumowaniom stanu, mniejszym modelom routingu/ekstrakcji oraz ograniczeniu „głębokiego myślenia” do najtrudniejszych kroków. Używaj kolejek do długich zadań, aby nie blokować żądań internetowych. Zawsze uwzględniaj wyłącznik awaryjny.

Odniesienia

  1. Narodowy Instytut Norm i Technologii (NIST) – NIST AI RMF 1.0 (wiarygodność i przejrzystość) – nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI – Ustrukturyzowane wyniki – platform.openai.com

  3. OpenAI – Przewodnik po wywoływaniu funkcji – platform.openai.com

  4. OpenAI – Przewodnik po limitach przepustowości – platform.openai.com

  5. OpenAI - Uruchamia API - platform.openai.com

  6. OpenAI - Wywoływanie funkcji asystentów - platform.openai.com

  7. LangChain - Dokumentacja agentów (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Dokumentacja narzędzi (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain – Przegląd pamięci – docs.langchain.com

  10. arXiv - artykuł ReAct (rozum + działanie) - arxiv.org

  11. arXiv - artykuł RAG - arxiv.org

  12. Biblioteka Amazon Web Services (AWS) Builders' Library – Przekroczenia limitu czasu, ponowne próby i wycofywanie z jitterem – aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry – Podstawy obserwowalności – opentelemetry.io

  14. Stripe - Idempotentne żądania - docs.stripe.com

  15. Google Cloud – strategia ponawiania prób (backoff + jitter) – docs.cloud.google.com

  16. OWASP – 10 najlepszych aplikacji do dużych modeli językowych – owasp.org

  17. OWASP - LLM01 Prompt Injection - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex – Wprowadzenie do RAG – developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Jądro semantyczne - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen – struktura wieloagentowa (dokumentacja) – microsoft.github.io

  21. CrewAI – Koncepcje agentów – docs.crewai.com

  22. Haystack (deepset) - Dokumentacja Retrievers - docs.haystack.deepset.ai

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas

Powrót do bloga