Architektura i komponenty agentów AI

Wprowadzenie do architektury agentów AI

Architektura agentów sztucznej inteligencji (AI) stanowi fundament dla projektowania systemów zdolnych do samodzielnego działania w dynamicznym środowisku. Agent AI to autonomiczna jednostka obliczeniowa, która odbiera dane z otoczenia, interpretuje je, podejmuje decyzje i wykonuje odpowiednie działania mające na celu realizację zdefiniowanych celów.

W ogólnym ujęciu architektura agenta AI składa się z kilku kluczowych komponentów, z których każdy pełni określoną funkcję w procesie przetwarzania informacji i interakcji ze środowiskiem. Standardowe elementy to m.in. moduł percepcji, system przetwarzania danych, mechanizm decyzyjny oraz moduł działania. Taka modularna struktura umożliwia elastyczne projektowanie agentów dostosowanych do różnorodnych zadań — od prostych chatbotów i rekomendatorów, po złożone systemy sterujące robotami czy agentami w grach komputerowych.

Istnieje wiele typów architektur agentów, w tym:

• Agenci reaktywni – działają na podstawie bieżących bodźców, bez przechowywania historii czy planowania długoterminowego.
• Agenci deliberatywni – analizują sytuację i planują działania w oparciu o reprezentację wiedzy o świecie.
• Agenci hybrydowi – łączą cechy reaktywnych i deliberatywnych, umożliwiając bardziej elastyczne reagowanie na zmieniające się warunki.

Architektura agenta odzwierciedla sposób, w jaki system przetwarza informacje: od momentu ich pozyskania, poprzez analizę i planowanie, aż po realizację decyzji. Efektywność tego procesu zależy od odpowiedniego zaprojektowania przepływu informacji między komponentami oraz ich wzajemnej integracji. W praktyce oznacza to konieczność uwzględnienia zarówno aspektów funkcjonalnych (np. szybkość reakcji), jak i niefunkcjonalnych (np. skalowalność czy odporność na błędy).

Przykładowo, w wirtualnym asystencie głosowym architektura agenta obejmuje komponenty odpowiedzialne za rozpoznawanie mowy, interpretację intencji użytkownika, wybór odpowiedzi i jej udzielenie. Każdy z tych elementów współdziała w ramach większej struktury, tworząc spójną i adaptacyjną całość.

Moduł percepcji: pozyskiwanie i interpretacja danych

Moduł percepcji pełni kluczową rolę w architekturze agentów AI, odpowiadając za odbieranie sygnałów z otoczenia i przekształcanie ich w struktury zrozumiałe dla systemu. To właśnie dzięki percepcji agent jest w stanie postrzegać świat zewnętrzny i reagować na zmieniające się warunki.

W zależności od zastosowania, moduł percepcji może integrować dane pochodzące z różnych źródeł, takich jak kamery, mikrofony, czujniki dotyku lub dane tekstowe. W systemach opartych na przetwarzaniu języka naturalnego percepcja może polegać na interpretacji zapytań tekstowych, natomiast w robotyce – na analizie obrazu z kamer lub danych z lidarów.

Percepcja obejmuje dwa główne etapy:

• Pozyskiwanie danych – odnosi się do fizycznego lub logicznego zbierania informacji z otoczenia. Może to być np. odczyt sygnału z czujnika temperatury lub pobranie treści wiadomości od użytkownika.
• Interpretacja danych – polega na przekształceniu surowych danych wejściowych w reprezentacje, które mogą być analizowane przez kolejne moduły agenta. Przykładowo, algorytm klasyfikacji obrazu może przypisać wykrytemu obiektowi etykietę „samochód”.

Moduł percepcji nie tylko dostarcza informacji, ale również filtruje szumy, uzupełnia brakujące dane i ocenia ich jakość. W bardziej złożonych agentach może także korzystać z mechanizmów uwagi, by skupić się na istotnych aspektach otoczenia.

Choć implementacja percepcji zależy od konkretnej dziedziny, celem zawsze jest trafna ocena aktualnego stanu świata – stanowiąca podstawę dalszych decyzji agenta.

Moduł przetwarzania: analiza i reprezentacja informacji

Moduł przetwarzania w architekturze agenta AI pełni kluczową rolę łącznika pomiędzy percepcją a podejmowaniem decyzji. Jego głównym zadaniem jest przekształcanie surowych danych wejściowych (pozyskanych przez moduł percepcji) w ustrukturyzowaną formę wiedzy, którą agent może efektywnie analizować, interpretować i wykorzystywać do dalszego działania.

W praktyce oznacza to m.in.:

• Ekstrakcję istotnych cech z danych (np. obrazów, tekstu, dźwięku)
• Reprezentację wiedzy w formatach przetwarzalnych przez modele AI (np. wektory, grafy, macierze)
• Rozpoznawanie kontekstu i zależności między obiektami lub zdarzeniami

W zależności od natury środowiska i zadań agenta, stosowane są różne strategie przetwarzania:

Jednym z typowych zadań modułu przetwarzającego jest konwersja danych wejściowych w wektory reprezentacji. Poniżej znajduje się uproszczony przykład kodu w Pythonie, ilustrujący przetwarzanie tekstu przy użyciu wektorów osadzeń (embeddingów):

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
zdanie = "Robot widzi czerwony kubek na stole."
wektor = model.encode(zdanie)
print(wektor.shape)  # np. (384,)

Dzięki takiemu przetwarzaniu agent uzyskuje reprezentację semantyczną informacji, która może być dalej użyta w procesach wnioskowania, klasyfikacji czy planowania. Właściwe zaprojektowanie modułu przetwarzającego ma kluczowe znaczenie dla efektywności całego systemu agenta. Jeśli chcesz zgłębić praktyczne aspekty tworzenia inteligentnych systemów, sprawdź Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

System podejmowania decyzji: planowanie i wybór działań

System podejmowania decyzji stanowi centralny element architektury agenta AI, odpowiadający za wybór najbardziej odpowiednich działań w oparciu o zinterpretowane dane oraz cele agenta. To właśnie na tym etapie agent łączy informacje z modułu percepcji i przetwarzania, przekształcając je w konkretne decyzje prowadzące do osiągnięcia zamierzonych rezultatów.

W zależności od przeznaczenia i stopnia złożoności agenta, stosowane są różne strategie podejmowania decyzji. Dwa podstawowe podejścia to:

• Reaktywne podejmowanie decyzji – charakteryzuje się szybką reakcją na bodźce z otoczenia bez budowania wewnętrznej reprezentacji świata. Typowe dla prostych agentów (np. chatbotów, agentów nawigujących w środowiskach 2D).
• Planowanie deliberatywne – opiera się na modelu świata oraz przyszłych stanach, umożliwiając długofalowe planowanie i optymalizację działań. Wymaga większych zasobów obliczeniowych, ale pozwala na bardziej inteligentne i celowe zachowanie.

Poniższa tabela ilustruje kluczowe różnice między tymi dwoma podejściami:

W praktyce wiele agentów hybrydowych łączy oba podejścia – stosując reakcje natychmiastowe dla prostych przypadków oraz planowanie dla bardziej złożonych scenariuszy.

Dla zobrazowania prostego mechanizmu podejmowania decyzji w agencie reaktywnym, poniżej znajduje się przykładowy kod w Pythonie:

def decide_action(sensor_input):
    if sensor_input == "obstacle_left":
        return "turn_right"
    elif sensor_input == "obstacle_right":
        return "turn_left"
    else:
        return "move_forward"

# Przykład użycia
sensor_data = "obstacle_left"
action = decide_action(sensor_data)
print(f"Wybrana akcja: {action}")

W bardziej zaawansowanych agentach decyzje mogą być podejmowane z użyciem algorytmów takich jak wyszukiwanie A*, programowanie dynamiczne czy metody oparte na uczeniu maszynowym (np. wzmocnienie, reinforcement learning).

Moduł działania: realizacja zadań i interakcja z otoczeniem

Moduł działania agentów AI odpowiada za fizyczną lub wirtualną realizację decyzji podjętych przez system decyzyjny. Stanowi on końcowe ogniwo procesu przetwarzania informacji, przekładające zamiary na konkretne akcje w świecie rzeczywistym lub cyfrowym. Jego rola jest kluczowa dla skutecznej interakcji agenta z otoczeniem, niezależnie od tego, czy mamy do czynienia z robotem mobilnym, wirtualnym asystentem, czy autonomicznym oprogramowaniem. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak projektować skuteczne moduły działania w oparciu o nowoczesne techniki uczenia maszynowego, sprawdź nasz Kurs Deep learning.

Kluczowe funkcje modułu działania

• Realizacja poleceń: wykonanie czynności zgodnie z planem działania – może to być ruch fizyczny, wysłanie wiadomości lub zmiana stanu systemu.
• Interakcja z otoczeniem: komunikacja z użytkownikiem, innymi agentami lub systemami poprzez różne interfejsy (np. API, sensory, aktuatory).
• Reakcja w czasie rzeczywistym: zdolność do adaptacji i przerywania akcji w odpowiedzi na nieprzewidziane zmiany w otoczeniu.

Typy realizacji działań

Przykład działania w kodzie

Przykładowy fragment kodu przedstawia prostą implementację funkcji wykonującej działanie na podstawie instrukcji agenta:

def wykonaj_dzialanie(instrukcja):
    if instrukcja == "otwórz drzwi":
        robot.aktuator.otworz("drzwi")
    elif instrukcja == "powiedz cześć":
        asystent.glowa.mowa("Cześć!")
    else:
        print("Niezrozumiała instrukcja")

Moduł działania nie tylko wykonuje polecenia, ale często także monitoruje ich przebieg i zgłasza ewentualne niepowodzenia do systemu decyzyjnego lub przetwarzającego. Jest to szczególnie istotne w środowiskach dynamicznych i nieprzewidywalnych. Jeśli chcesz nauczyć się, jak projektować i optymalizować takie procesy w praktyce, zapraszamy do udziału w Kursie Deep learning.

Projektowanie struktury agenta i definiowanie celów

Projektowanie struktury agenta AI to kluczowy etap tworzenia systemów inteligentnych, który polega na określeniu jego architektury wewnętrznej, funkcjonalności oraz sposobu realizacji celów. Różne typy agentów posiadają odmienne schematy organizacyjne, a ich struktura wpływa zarówno na zakres możliwości, jak i efektywność działania w konkretnych środowiskach.

Typowe struktury agentów

Wyróżniamy kilka podstawowych typów strukturalnych agentów AI, które różnią się stopniem złożoności i elastycznością działania:

Definiowanie celów agenta

Cel agenta to opis pożądanego stanu, który system próbuje osiągnąć. Cele mogą być statyczne (ustalone z góry) lub dynamiczne (zmieniające się w czasie). W zależności od złożoności agenta, cele są reprezentowane jako:

• Reguły warunkowe (np. "jeśli poziom baterii < 20%, wróć do stacji dokującej"),
• Funkcje użyteczności, przypisujące wartość każdemu możliwemu stanowi środowiska,
• Zbiory preferencji, pozwalające na wybór najlepszego z możliwych rozwiązań.

Przykład – agent z celem eksploracyjnym

Poniższy przykład kodu w języku Python obrazuje prostą strukturę agenta, który ma za zadanie eksplorować nieznane środowisko:

class ExploratoryAgent:
    def __init__(self):
        self.visited = set()

    def perceive(self, environment):
        return environment.get_surroundings()

    def decide(self, surroundings):
        for direction, status in surroundings.items():
            if status == "unvisited":
                return direction
        return "stay"

    def act(self, direction):
        print(f"Moving {direction}")

Przykład ten przedstawia bazową strukturę z trzema funkcjami: percepcji, decyzji i działania, co pozwala na dalsze rozwijanie modelu pod kątem bardziej złożonych celów i struktur.

Mechanizmy komunikacji agenta z otoczeniem

Skuteczna komunikacja agenta AI z jego otoczeniem jest kluczowa dla poprawnego funkcjonowania w dynamicznych środowiskach. Komunikacja ta może odbywać się zarówno w kierunku wejściowym (odbieranie informacji z otoczenia), jak i wyjściowym (przekazywanie wyników działań lub informacji zwrotnych). Mechanizmy te są silnie powiązane z percepcją oraz modułem działania agenta, jednak pełnią odrębną rolę: umożliwiają rzeczywistą wymianę informacji między agentem a światem zewnętrznym.

Można wyróżnić kilka podstawowych sposobów komunikacji:

• Interfejsy programistyczne (API) – Agent komunikuje się z aplikacjami, systemami lub usługami za pomocą zdefiniowanych punktów końcowych. To podejście jest powszechne w agentach działających w środowiskach cyfrowych, np. w systemach rekomendacji lub chatbotach.
• Wejścia i wyjścia sensoryczne – W środowiskach fizycznych (np. robotyka), agent odbiera sygnały z sensorów (kamera, mikrofony, czujniki) i wysyła polecenia do aktuatorów (silniki, głośniki, ekrany), co stanowi bezpośrednią formę interakcji z otoczeniem.
• Język naturalny – W przypadku interakcji z użytkownikami ludzkimi, agent może korzystać z przetwarzania języka naturalnego (NLP), by rozumieć polecenia i generować odpowiedzi w formie tekstowej lub głosowej.
• Komunikacja między agentami (multi-agent systems) – W bardziej złożonych systemach, agenci mogą wymieniać informacje między sobą, wykorzystując zdefiniowane protokoły komunikacyjne, co pozwala na koordynację działań lub negocjacje.

Wybór konkretnego mechanizmu komunikacji zależy od roli agenta, jego środowiska działania oraz poziomu autonomii. Przykładowo, agent osadzony w aplikacji mobilnej może korzystać z API i języka naturalnego, podczas gdy autonomiczny robot przemysłowy wykorzystuje sensory i aktuatory. W praktyce wiele agentów łączy różne mechanizmy komunikacji, dążąc do jak najbardziej naturalnej i efektywnej interakcji z otoczeniem.

Wnioski i kierunki rozwoju architektury agentów AI

Architektura agentów AI stanowi fundament dla systemów zdolnych do autonomicznego działania, uczenia się i adaptacji w dynamicznych środowiskach. Jej modularna budowa – obejmująca percepcję, przetwarzanie danych, podejmowanie decyzji oraz wykonanie działań – umożliwia projektowanie systemów dopasowanych do konkretnych zastosowań, takich jak robotyka, inteligentne asystenty czy systemy rekomendacyjne.

Kluczowe różnice pomiędzy architekturami agentów wynikają głównie z ich przeznaczenia oraz poziomu złożoności. Przykładowo, prosty agent reaktywny działa natychmiastowo na podstawie danych wejściowych bez przechowywania stanu, natomiast agent refleksyjny z pamięcią lub agent deliberatywny operuje na wewnętrznych reprezentacjach świata i planuje działania w czasie. W efekcie architektura wpływa na możliwości poznawcze i operacyjne agenta.

Współczesne kierunki rozwoju koncentrują się na kilku obszarach:

• Integracja uczenia maszynowego: coraz więcej agentów wykorzystuje modele uczące się do dynamicznego dostosowywania strategii działania oraz do interpretacji złożonych danych sensorycznych.
• Agentowość rozproszona: rozwój systemów multi-agentowych, w których wiele agentów współdziała, koordynuje działania lub rywalizuje, staje się kluczowy w zastosowaniach takich jak gry, symulacje społeczno-ekonomiczne czy logistyka.
• Kognitywne modele hybrydowe: łączenie klasycznych reguł logiki i symbolicznego przetwarzania z metodami opartymi na sieciach neuronowych pozwala tworzyć bardziej elastyczne i rozumiejące kontekst modele agentów.
• Transparentność i interpretowalność: rosnące znaczenie ma projektowanie takich architektur, które umożliwiają analizę decyzji podejmowanych przez agenta – co jest kluczowe w zastosowaniach wymagających zaufania, jak medycyna czy prawo.

Wnioskiem płynącym z ewolucji architektury agentów AI jest konieczność projektowania systemów nie tylko skutecznych, ale i zrozumiałych oraz dostosowujących się w czasie rzeczywistym do zmieniających się warunków. Rozwijające się technologie, jak modele językowe, robotyka kognitywna czy uczenie ze wzmocnieniem, będą napędzać dalsze zmiany w sposobie budowy i funkcjonowania agentów AI.

Generowanie głosu i grafik – jak ElevenLabs i ComfyUI wspierają działy kreatywne? 30 sierpnia 2025

Whisper, DeepL, ElevenLabs – 3 genialne narzędzia AI, które warto znać w każdej firmie 28 sierpnia 2025