Technologie i frameworki do budowy agentów

Wprowadzenie do agentów AI i ich roli we współczesnej technologii

Agenci sztucznej inteligencji (AI) to autonomiczne jednostki programowe, które potrafią podejmować decyzje, reagować na zmiany w środowisku i realizować złożone zadania bez ciągłego nadzoru człowieka. Ich rola w nowoczesnych systemach informatycznych jest coraz istotniejsza, ponieważ umożliwiają skalowanie procesów, automatyzację zadań oraz interakcję z użytkownikiem w sposób bardziej kontekstowy i inteligentny.

W odróżnieniu od tradycyjnych algorytmów, które wykonują ściśle określone instrukcje, agenci AI potrafią obserwować otoczenie, uczyć się z danych oraz dynamicznie dostosowywać swoje działania. Często wyposażeni są w zdolność komunikacji z innymi agentami lub systemami zewnętrznymi, co umożliwia im współpracę w ramach większych ekosystemów.

Przykłady zastosowań agentów AI obejmują między innymi:

• Asystenci konwersacyjni – jak chatboty czy wirtualni asystenci, którzy rozumieją język naturalny i wspierają użytkowników w codziennych zadaniach.
• Automatyczne systemy rekomendacyjne – personalizujące treści lub produkty w sklepach internetowych i serwisach streamingowych.
• Agenci planujący – wykorzystywani w logistyce, grach komputerowych czy systemach zarządzania projektami.
• Systemy monitorujące – analizujące dane w czasie rzeczywistym w celu wykrywania anomalii lub zagrożeń, np. w cyberbezpieczeństwie.

Współczesne podejścia do budowy agentów AI są możliwe dzięki połączeniu zaawansowanych technologii takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), integracje API oraz użycie odpowiednich frameworków programistycznych. Takie rozwiązania pozwalają tworzyć agentów, którzy nie tylko reagują na dane wejściowe, lecz także podejmują decyzje oparte na kontekście i celach strategicznych.

Przegląd technologii i frameworków wspierających budowę agentów AI

Rozwój agentów AI, czyli autonomicznych podmiotów zdolnych do analizowania danych, podejmowania decyzji i wykonywania zadań, wymaga zastosowania wyspecjalizowanych technologii i narzędzi programistycznych. W ostatnich latach pojawiło się wiele frameworków, które ułatwiają tworzenie, zarządzanie i skalowanie takich agentów. Poniżej przedstawiamy przegląd najważniejszych z nich oraz ich podstawowe zastosowania.

• LangChain – to framework zaprojektowany z myślą o integracji dużych modeli językowych (LLM) z różnymi źródłami danych, interfejsami API oraz niestandardową logiką aplikacji. LangChain umożliwia tworzenie złożonych łańcuchów działań, które agent wykonuje krok po kroku w zależności od kontekstu i celu zadania.
• AutoGen – narzędzie umożliwiające budowę wieloagentowych systemów, w których agenci komunikują się ze sobą, wymieniają wiedzą i realizują złożone procesy decyzyjne. AutoGen kładzie nacisk na elastyczność architektury oraz wspiera interaktywne scenariusze, w których agenci mogą dynamicznie dostosowywać swoje działania.
• CrewAI – framework skupiający się na współpracy agentów. Pozwala tworzyć zespoły agentów o różnych rolach, priorytetach i specjalizacjach, zarządzać przepływem zadań i harmonogramem ich realizacji. CrewAI jest szczególnie przydatny w zastosowaniach wymagających koordynacji wielu komponentów, np. w automatyzacji procesów biznesowych.
• LangServe i AgentLite – lekkie rozwiązania do uruchamiania agentów jako usług sieciowych. Ułatwiają integrację z systemami produkcyjnymi oraz implementację prostych agentów reagujących na zapytania z zewnątrz.
• Platformy chmurowe – takie jak AWS, Azure czy Google Cloud, oferują gotowe komponenty (np. funkcje serverless, API LLM, bazy wiedzy, orkiestrację zadań), które stanowią solidną podstawę do budowy skalowalnych agentów działających w czasie rzeczywistym.

Wybór odpowiedniego rozwiązania zależy od wielu czynników, takich jak złożoność zadania, wymagana elastyczność, środowisko wdrożeniowe czy potrzeba współpracy między agentami. Frameworki te różnią się podejściem do architektury, integracji oraz poziomem abstrakcji – od prostych interfejsów aż po kompleksowe systemy obsługujące wielu agentów jednocześnie.

LangChain – funkcje, integracje i zastosowania

LangChain to otwartoźródłowy framework zaprojektowany z myślą o tworzeniu zaawansowanych agentów AI opartych na dużych modelach językowych (LLM). Jego głównym celem jest umożliwienie łatwego łączenia modeli językowych z zewnętrznymi źródłami danych, pamięcią, narzędziami oraz logiką decyzyjną, co pozwala tworzyć bardziej kontekstowe, inteligentne i elastyczne aplikacje. Jeśli chcesz nauczyć się budować tego typu rozwiązania od podstaw, sprawdź nasz Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Funkcje LangChain

• Łańcuchy transformacji językowej (Chains) – umożliwiają tworzenie złożonych sekwencji operacji na tekstach z wykorzystaniem LLM.
• Agentowość – wsparcie dla agentów zdolnych do podejmowania decyzji, wybierania narzędzi i zapytań na podstawie kontekstu.
• Pamięć – możliwość przechowywania i odczytywania kontekstu rozmowy lub wykonanych operacji w celu utrzymania ciągłości interakcji.
• Integracja z narzędziami zewnętrznymi – takie jak API, bazy danych, systemy plików, przeglądarki internetowe i inne źródła wiedzy.
• Wsparcie dla wielu dostawców LLM – w tym OpenAI, Anthropic, Cohere, Hugging Face i innych.

Integracje

LangChain oferuje rozbudowane możliwości integracyjne, co czyni go elastycznym narzędziem do tworzenia agentów dostosowanych do różnych środowisk i potrzeb. Przykładowe integracje:

• API i narzędzia: Zapytania HTTP, obsługa GraphQL, dostęp do narzędzi CLI.
• Bazy wiedzy: integracja z Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS – do semantycznego przeszukiwania danych.
• Środowiska chmurowe: możliwość uruchamiania w środowiskach takich jak AWS, Azure, GCP oraz współpraca z platformami workflow (np. Airflow).
• Frameworki i biblioteki: kompatybilność z FastAPI, Streamlit, Flask, co ułatwia wdrażanie aplikacji webowych opartych na agentach.

Przykładowe zastosowania

LangChain może być wykorzystywany w wielu scenariuszach, od prostych chatbotów po złożone systemy automatyzujące procesy biznesowe. Przykłady zastosowań:

Przykład podstawowego agenta

Poniżej uproszczony przykład agenta korzystającego z LangChain i modelu OpenAI:

from langchain.agents import initialize_agent, load_tools
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi"], llm=llm)

agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
response = agent.run("Jaka jest stolica Kanady?")
print(response)

Dzięki modularnej architekturze LangChain umożliwia łatwe rozszerzanie funkcjonalności agentów oraz ich dostosowanie do różnych zastosowań biznesowych i technologicznych.

AutoGen – możliwości, architektura i przykłady użycia

AutoGen to otwarty framework opracowany przez Microsoft, umożliwiający tworzenie zaawansowanych systemów opartych na wielu współpracujących agentach AI. Jego głównym celem jest uproszczenie procesu projektowania, wdrażania i koordynowania agentów językowych (LLM-based agents), które mogą ze sobą komunikować się, dzielić zadaniami i podejmować decyzje kooperacyjnie.

Kluczowe możliwości

• Interakcje między agentami: AutoGen pozwala tworzyć scenariusze, w których wielu agentów współpracuje, prowadząc dialogi w celu rozwiązania konkretnego problemu.
• Personalizacja ról i zachowań: Użytkownik może definiować role, cele i strategie decyzyjne agentów, dostosowując je do specyficznych wymagań aplikacji.
• Integracja z LLM: Framework obsługuje różne modele językowe (np. GPT-4, Azure OpenAI), umożliwiając elastyczność w doborze silnika AI.

Architektura AutoGen

Architektura AutoGen opiera się na modularnym podejściu, w którym każdy agent pełni unikalną funkcję w systemie. Komunikacja między nimi odbywa się w ramach tzw. "multi-agent chats". Główne komponenty to:

Przykład użycia – agent piszący kod i oceniający rozwiązanie

Poniższy przykład demonstruje prosty scenariusz, w którym dwa agentów – Coder i Reviewer – współpracują, by wygenerować i ocenić fragment kodu.

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager

coder = AssistantAgent(name="Coder")
reviewer = AssistantAgent(name="Reviewer")
user = UserProxyAgent(name="User")

groupchat = GroupChat(agents=[user, coder, reviewer], messages=[])
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config={"model":"gpt-4"})

user.initiate_chat(manager, message="Napisz funkcję w Pythonie, która sprawdza czy liczba jest pierwsza.")

Dzięki prostemu API i możliwościom orkiestracji, AutoGen pozwala tworzyć nawet skomplikowane interakcje wieloagentowe przy minimalnym nakładzie kodu.

Typowe scenariusze użycia

• Tworzenie systemów doradczych, w których agent ekspercki konsultuje się z innymi specjalistami
• Automatyzacja procesów kodowania, recenzowania i testowania
• Symulacje decyzyjne i badania nad kooperacją między modelami językowymi

AutoGen to potężne narzędzie umożliwiające konstruowanie złożonych systemów opartych na współpracy agentów AI, co czyni je atrakcyjnym wyborem dla zespołów tworzących aplikacje o dużej złożoności intelektualnej.

CrewAI – współpraca agentów i zarządzanie zadaniami

CrewAI to framework skoncentrowany na tworzeniu zespołów agentów AI, które współpracują w celu realizacji złożonych zadań. W przeciwieństwie do tradycyjnych podejść, które operują pojedynczymi, niezależnymi agentami, CrewAI umożliwia definiowanie ról, przypisywanie zadań oraz koordynację pracy w ramach większego, zorganizowanego zespołu.

Podstawowym celem CrewAI jest zwiększenie efektywności i elastyczności systemów opartych na agentach poprzez wspólne planowanie, komunikację i delegowanie działań pomiędzy wyspecjalizowanymi jednostkami. Framework pozwala na budowę struktur podobnych do hierarchii organizacyjnych, w których każdy agent może być odpowiedzialny za konkretny aspekt zadania – od analizy danych po generowanie odpowiedzi lub wykonanie akcji.

Główne cechy CrewAI:

• Role i specjalizacja: każdy agent może mieć przypisaną unikalną rolę (np. analityk, planista, wykonawca).
• Orkiestracja zadań: system zarządza przepływem pracy, dzieląc je na etapy i przypisując agentom zgodnie z ich kompetencjami.
• Komunikacja między agentami: agenci mogą wymieniać się informacjami i przekazywać sobie wyniki działań.
• Elastyczność w integracji: CrewAI można łatwo łączyć z innymi narzędziami i bibliotekami, np. LangChain czy AutoGen.

Przykład prostego zespołu agentów w CrewAI:

from crewai import Crew, Agent, Task

# Definicja agentów
agent_researcher = Agent(role="researcher", goal="Zbierz informacje o rynku e-commerce")
agent_writer = Agent(role="writer", goal="Stwórz raport na podstawie zebranych danych")

# Definicja zadań
research_task = Task(assigned_to=agent_researcher, description="Zidentyfikuj głównych graczy w branży")
writing_task = Task(assigned_to=agent_writer, description="Opracuj raport podsumowujący dane")

# Utworzenie zespołu
team = Crew(agents=[agent_researcher, agent_writer], tasks=[research_task, writing_task])
results = team.run()
print(results)

Dzięki takiemu podejściu, CrewAI idealnie nadaje się do zastosowań, w których wymagane jest podzielenie pracy pomiędzy wyspecjalizowane komponenty, np. w analizie danych, generowaniu treści, automatyzacji obsługi klienta czy tworzeniu złożonych aplikacji konwersacyjnych.

W poniższej tabeli zaprezentowano krótkie porównanie CrewAI z klasycznym podejściem jednego agenta:

CrewAI otwiera nowe możliwości w zakresie projektowania systemów wieloagentowych, pozwalając na bardziej naturalne, modularne i czytelne podejście do realizacji złożonych procesów w środowiskach opartych na sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz jeszcze lepiej zrozumieć praktyczne wykorzystanie tego typu narzędzi w połączeniu z nowoczesnymi technikami generatywnymi, sprawdź nasz Kurs RAG w praktyce - nowoczesne techniki wydobywania i generowania danych.

Platformy chmurowe wspierające rozwój agentów AI

Rozwój agentów AI w środowiskach produkcyjnych oraz eksperymentalnych wymaga dostępu do elastycznej i skalowalnej infrastruktury. Platformy chmurowe oferują zestaw narzędzi i usług, które upraszczają proces trenowania, wdrażania i zarządzania agentami. Poniżej przedstawiono wybrane platformy chmurowe, które mają istotne znaczenie w kontekście budowy agentów AI.

Wybór odpowiedniej platformy zależy od wielu czynników: rodzaju agenta, stopnia skomplikowania projektu, wymagań dotyczących skalowalności oraz dostępnych zasobów. Przykładowo, deweloperzy tworzący inteligentnych asystentów mogą sięgnąć po Azure z uwagi na łatwą integrację z usługami OpenAI, podczas gdy ci, którzy budują niestandardowe pipeline'y ML, mogą preferować Amazon SageMaker.

Przykład prostego uruchomienia modelu jako endpointu w SageMaker:

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role

role = get_execution_role()
model = sagemaker.model.Model(
    image_uri="my-custom-image",
    model_data="s3://my-bucket/model.tar.gz",
    role=role)

predictor = model.deploy(instance_type="ml.m5.large", initial_instance_count=1)

W kontekście architektury agentów AI, platformy chmurowe odgrywają kluczową rolę jako środowiska wykonawcze, centra danych treningowych oraz integratory z zewnętrznymi API i bazami wiedzy. Pozwalają także łatwo monitorować działanie agentów i zarządzać ich cyklem życia.

Porównanie frameworków i wybór odpowiedniego rozwiązania

Wybór odpowiedniego narzędzia do budowy agentów AI zależy w dużej mierze od oczekiwań wobec systemu, poziomu zaawansowania projektu oraz technologii, z jakich korzysta zespół deweloperski. Istnieje wiele frameworków i bibliotek, które różnią się zarówno podejściem do modelowania agentów, jak i funkcjonalnościami wspierającymi ich współpracę, integracje z zewnętrznymi źródłami danych czy automatyzacją zadań.

LangChain wyróżnia się modularną architekturą i silnym ukierunkowaniem na łączenie dużych modeli językowych (LLM) z różnymi źródłami wiedzy, bazami danych i API. Jest szczególnie popularny w projektach wymagających przetwarzania informacji kontekstowych lub dostępu do zewnętrznych narzędzi.

AutoGen oferuje większą elastyczność w definiowaniu zachowań agentów poprzez programowalne przepływy zadań i konwersacyjne interakcje między agentami. To rozwiązanie często wybierane jest przy tworzeniu złożonych systemów automatyzujących procesy decyzyjne lub współpracujących w ramach symulacji.

CrewAI koncentruje się na orkiestracji wielu agentów pracujących wspólnie nad zadaniami w sposób rozproszony i zorganizowany. Framework ten znajduje zastosowanie w projektach, gdzie kluczowa jest koordynacja, podział ról i zarządzanie priorytetami w grupie agentów.

Podczas wyboru frameworka warto wziąć pod uwagę nie tylko jego możliwości techniczne, ale także dostępność dokumentacji, aktywność społeczności oraz kompatybilność z istniejącym stosami technologicznymi. Dla prostych chatbotów wystarczy lekkie rozwiązanie z gotowymi komponentami, natomiast złożone systemy wymagają narzędzi umożliwiających pełną kontrolę nad logiką działania agentów.

Wprowadzenie do agentów AI i ich roli we współczesnej technologii

Agenci AI to autonomiczne lub półautonomiczne systemy programistyczne, które potrafią podejmować decyzje, realizować złożone zadania oraz komunikować się z użytkownikami lub innymi agentami. Dzięki postępowi w dziedzinie uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego oraz integracji z różnorodnymi źródłami danych, stają się nieodzownym elementem nowoczesnych rozwiązań technologicznych.

Jedną z głównych zalet agentów AI jest ich zdolność do działania kontekstowego – potrafią analizować otoczenie, planować działania, a następnie dostosowywać swoje zachowanie do zmieniających się warunków. Współczesne systemy agentowe mogą pełnić różnorodne funkcje – od prostych chatbotów obsługujących klientów, przez automatyczne systemy rekomendacyjne, po złożone rozwiązania wspierające decyzje biznesowe lub zarządzające flotami robotów.

W zależności od swojej konstrukcji, agenci mogą być samodzielnymi jednostkami wykonującymi przypisane im zadania (np. monitorowanie danych, generowanie treści), jak również częścią większych, koordynowanych zespołów, w których różni agenci współpracują ze sobą, dzieląc się kompetencjami i wynikami swoich działań.

Rosnące znaczenie agentów AI znajduje odzwierciedlenie w dynamicznie rozwijającym się ekosystemie technologii i frameworków wspierających ich budowę. Dzięki nim możliwe jest szybkie prototypowanie oraz wdrażanie agentów, którzy potrafią komunikować się z zewnętrznymi API, przeszukiwać dokumentację, analizować dane w czasie rzeczywistym czy zarządzać kolejnymi etapami złożonych procesów.

Wprowadzenie agentów AI do środowiska produkcyjnego stawia jednak również liczne wyzwania: od kwestii bezpieczeństwa i kontroli, przez utrzymanie kontekstu i pamięci, aż po zapewnienie odpowiedniej skalowalności systemu. Mimo to, ich adaptacja w różnych branżach – od finansów po edukację – pokazuje, że są one kluczowym krokiem w kierunku inteligentnej automatyzacji.

Najczęściej używane komendy w RStudio dla analityków 11 sierpnia 2025

R vs. Python vs. SPSS – porównanie narzędzi do analizy danych 09 sierpnia 2025