Tworzenie prostych agentów AI – poradnik krok po kroku z przykładami

Wprowadzenie do agentów AI i ich zastosowań

Agenci AI to autonomiczne lub półautonomiczne programy komputerowe, które podejmują decyzje i wykonują zadania w oparciu o dane wejściowe, reguły lub modele uczenia maszynowego. Mogą działać zarówno w prostych systemach lokalnych, jak i w złożonych środowiskach rozproszonych, komunikując się z użytkownikami, innymi agentami lub różnymi źródłami danych.

W praktyce agenci AI występują w wielu formach — od prostych chatbotów i asystentów głosowych, po skomplikowane systemy rekomendacyjne, autonomiczne pojazdy czy narzędzia do automatyzacji procesów biznesowych. Ich głównym celem jest wykonywanie określonych zadań w sposób efektywny, często bez konieczności ciągłej interwencji człowieka.

Charakterystyczne cechy agentów AI to:

• Autonomia – zdolność do podejmowania decyzji bez nadzoru człowieka.
• Percepcja – odbieranie sygnałów ze środowiska (np. dane wejściowe, kontekst użytkownika).
• Reaktywność – odpowiadanie na zmieniające się warunki i dane w czasie rzeczywistym.
• Celowość – dążenie do osiągnięcia określonego celu lub wykonania zadania.

Przykładowe zastosowania agentów AI obejmują:

• Obsługę klienta – chatboty odpowiadające na zapytania użytkowników 24/7.
• Zarządzanie kalendarzem – wirtualni asystenci planujący spotkania i przypomnienia.
• Zbieranie i analiza danych – agenci przeszukujący strony internetowe i systemy informatyczne w celu pozyskiwania informacji.
• Personalizacja treści – systemy rekomendujące produkty lub artykuły na podstawie preferencji użytkownika.

Choć agenci AI często kojarzeni są z zaawansowanymi technologiami, wiele z nich można stworzyć przy użyciu stosunkowo prostych narzędzi i technik programistycznych. Dzięki temu temat ten jest dostępny nawet dla początkujących twórców oprogramowania zainteresowanych sztuczną inteligencją.

Wybór narzędzi, bibliotek i frameworków

Tworzenie prostych agentów AI zaczyna się od odpowiedniego doboru narzędzi programistycznych. W zależności od poziomu zaawansowania projektu, preferencji językowych i celów, wybór technologii może się nieco różnić. Poniżej przedstawiamy najczęściej wykorzystywane biblioteki i frameworki używane do budowy agentów AI, wraz z ich ogólnym przeznaczeniem.

• Python – zdecydowanie najpopularniejszy język w dziedzinie sztucznej inteligencji. Oferuje bogaty ekosystem bibliotek, które znacznie przyspieszają rozwój agentów.
• LangChain – biblioteka zaprojektowana specjalnie do budowy agentów konwersacyjnych i systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM). Ułatwia łączenie modeli językowych z zewnętrznymi źródłami danych i logicznym przepływem działania agenta.
• Haystack – framework open-source przeznaczony do budowy systemów question-answering i agentów przeszukujących dokumenty. Dobrze sprawdza się w projektach wykorzystujących wyszukiwanie semantyczne i interakcje z dużą bazą wiedzy.
• OpenAI API – pozwala na szybkie włączenie dużych modeli językowych takich jak GPT-4 bez potrzeby trenowania ich lokalnie. Idealne rozwiązanie dla agentów wymagających zaawansowanego rozumienia języka naturalnego.
• Transformers (Hugging Face) – zbiór modeli i narzędzi do pracy z NLP. Oferuje gotowe modele, które można wykorzystać do klasyfikacji, tłumaczenia, generowania tekstu itp.
• FastAPI / Flask – lekkie frameworki do tworzenia interfejsów API, dzięki którym agent może komunikować się z innymi systemami lub użytkownikami.
• ChromaDB, Weaviate, Pinecone – wektorowe bazy danych, które wspomagają pamięć długoterminową agenta i umożliwiają efektywne przeszukiwanie danych semantycznych.

Dobór technologii zależy od tego, czy potrzebujemy agenta konwersacyjnego, systemu odpowiadającego na pytania, czy może autonomicznego pomocnika integrującego się z zewnętrznymi usługami. Wiele z powyższych narzędzi świetnie ze sobą współpracuje, pozwalając na elastyczne tworzenie agentów dopasowanych do konkretnych zadań.

Tworzenie podstawowej architektury agenta AI

Tworzenie agenta AI zaczyna się od zaprojektowania jego podstawowej architektury. Ta warstwa decyduje o tym, jak agent będzie odbierał dane z otoczenia, przetwarzał je, podejmował decyzje i zwracał odpowiedzi. W tej sekcji omówimy ogólne podejście do budowy architektury agenta oraz jej kluczowe komponenty. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i dowiedzieć się, jak tworzyć bardziej zaawansowane rozwiązania, sprawdź Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Komponenty architektury agenta

• Wejście (Input Handler) – odpowiedzialne za odbieranie danych wejściowych, np. tekstu, obrazu lub sygnału API.
• Moduł decyzyjny – serce agenta, które interpretuje dane i podejmuje decyzje na podstawie wbudowanej logiki lub modeli AI.
• Pamięć (Memory) – opcjonalny komponent przechowujący kontekst lub historię interakcji agenta.
• Wyjście (Output Generator) – generuje odpowiedź lub działanie na podstawie decyzji agenta.

Typy architektur agentów

W zależności od zastosowania, architektura agenta może przybierać różne formy. Poniższa tabela przedstawia najczęściej spotykane typy wraz z ich cechami:

Przykładowa struktura kodu agenta

class SimpleAgent:
    def __init__(self):
        self.memory = []

    def receive_input(self, user_input):
        self.memory.append(user_input)
        return self.process(user_input)

    def process(self, input_text):
        if "pogoda" in input_text.lower():
            return "Dziś jest słonecznie."
        else:
            return "Nie rozumiem zapytania."

# Przykład użycia
a = SimpleAgent()
print(a.receive_input("Jaka jest dziś pogoda?"))

Powyższy agent to uproszczony przykład reaktywnej architektury z prostą pamięcią. W praktycznych zastosowaniach architektura ta może być rozszerzana o integracje z modelami uczenia maszynowego, zewnętrznymi API i bardziej zaawansowaną logiką decyzyjną. Jeśli chcesz nauczyć się, jak tworzyć tego typu rozwiązania krok po kroku, zapoznaj się z Kursem AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Integracja agenta z API zewnętrznymi

Współczesne agenty AI bardzo często wykorzystują zewnętrzne API w celu wzbogacenia swoich funkcjonalności. API (Application Programming Interface) umożliwiają agentom dostęp do danych w czasie rzeczywistym, wykonywanie operacji zewnętrznych lub integrację z innymi systemami. Prawidłowa integracja z API to kluczowy krok w procesie tworzenia użytecznych i elastycznych agentów.

Najczęstsze zastosowania API w kontekście agentów AI obejmują:

• Uzyskiwanie danych dynamicznych – np. aktualna pogoda, kursy walut, wiadomości.
• Wysyłanie żądań i sterowanie usługami – np. tworzenie wydarzeń w kalendarzu, wysyłanie wiadomości, zarządzanie urządzeniami IoT.
• Weryfikacja danych i operacje logiczne – np. sprawdzenie poprawności adresu e-mail, identyfikacja języka tekstu.

Różne typy API mają różne zastosowania i wymagania:

W Pythonie integracja z API najczęściej odbywa się z użyciem biblioteki requests. Oto prosty przykład, jak agent może pobrać dane pogodowe:

import requests

API_KEY = "twoj_klucz_api"
city = "Warsaw"
url = f"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={API_KEY}&units=metric"

response = requests.get(url)
data = response.json()

if response.status_code == 200:
    temp = data["main"]["temp"]
    print(f"Aktualna temperatura w {city} wynosi {temp}°C")
else:
    print("Błąd podczas pobierania danych")

Kluczowe aspekty udanej integracji agenta z API obejmują:

• Obsługę błędów i limitów zapytań – np. blokady przy zbyt wielu żądaniach do API.
• Zabezpieczenia – np. ukrywanie kluczy API, korzystanie z HTTPS.
• Przekształcanie danych – formatowanie i filtrowanie otrzymanych danych do dalszego użycia.

Integracja z API to fundament dla agentów AI operujących w rzeczywistym świecie. Pozwala agentowi „rozmawiać” z innymi systemami i reagować na zmieniające się warunki otoczenia.

Implementacja podstawowych funkcji agenta

Po zdefiniowaniu architektury agenta AI, kolejnym krokiem jest implementacja jego podstawowych funkcji. Te funkcje określają sposób, w jaki agent przetwarza dane, komunikuje się z użytkownikiem lub systemami zewnętrznymi oraz podejmuje decyzje w oparciu o dostępne informacje. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i poznać narzędzia usprawniające pracę z agentami, sprawdź Kurs Copilot GenAI w pracy developera – automatyzacja i wsparcie.

Kluczowe funkcje agenta

• Percepcja (perception): odpowiada za odbieranie danych wejściowych z otoczenia – mogą to być dane tekstowe, sensoryczne, obrazy lub inne źródła informacji.
• Analiza i interpretacja: analiza otrzymanych danych i ich klasyfikacja, np. wykrywanie intencji lub ekstrakcja informacji.
• Decyzja i planowanie: na podstawie przetworzonych danych agent wybiera odpowiednią akcję lub sekwencję działań.
• Reakcja (action): wykonanie zaplanowanej akcji – może to być odpowiedź tekstowa, wywołanie API, zapis danych itp.

Przykład prostego przepływu działania agenta

def agent_loop(input_text):
    intent = detect_intent(input_text)
    if intent == "greeting":
        return "Cześć! W czym mogę pomóc?"
    elif intent == "weather_request":
        location = extract_location(input_text)
        return get_weather(location)
    else:
        return "Przepraszam, nie rozumiem."

Powyższy kod ilustruje uproszczony cykl działania agenta: rozpoznanie intencji użytkownika, przetworzenie danych oraz wygenerowanie odpowiedzi.

Porównanie podstawowych komponentów agenta

Efektywna implementacja funkcji agenta AI wymaga połączenia logiki biznesowej z odpowiednio dobranymi modelami i narzędziami. Ważne jest również, aby każda z funkcji działała niezależnie, co ułatwia testowanie i rozwój systemu. Osobom chcącym usprawnić ten proces i wykorzystać AI w codziennej pracy polecamy Kurs Copilot GenAI w pracy developera – automatyzacja i wsparcie.

Testowanie i debugowanie agenta AI

Testowanie i debugowanie agenta AI to kluczowy etap w procesie jego tworzenia, który pozwala upewnić się, że agent działa zgodnie z założeniami, reaguje poprawnie na dane wejściowe oraz potrafi obsłużyć nieprzewidziane sytuacje. Odpowiednio zaplanowane testy ułatwiają identyfikację błędów logicznych, problemów z integracją oraz nieoczekiwanych zachowań systemu.

Różnice między testowaniem a debugowaniem

Rodzaje testów

• Testy jednostkowe – sprawdzają poprawność działania pojedynczych funkcji lub klas.
• Testy integracyjne – testują współdziałanie różnych komponentów agenta, np. jego interakcję z API.
• Testy funkcjonalne – symulują rzeczywiste scenariusze użytkownika i oceniają ogólne działanie agenta.

Przykład testu jednostkowego w Pythonie

import unittest

class TestAgentResponses(unittest.TestCase):
    def test_greeting_response(self):
        response = agent.respond("Hello")
        self.assertIn("Hi", response)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Strategie debugowania agenta

• Logowanie – zapisywanie przebiegu działania agenta do plików logów w celu analizy jego decyzji.
• Breakpoints – punktowe zatrzymywanie wykonywania kodu w celu inspekcji stanu zmiennych.
• Tryby verbose/debug – włączenie szczegółowego trybu diagnostycznego dla lepszego śledzenia problemów.

Przykład logowania w Pythonie

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

user_input = "What’s the weather like?"
logger.info(f"Received input: {user_input}")

Testowanie i debugowanie powinny być procesami iteracyjnymi: każda modyfikacja agenta wymaga ponownego sprawdzenia jego funkcjonalności. Regularna automatyzacja testów pozwala wcześnie wykrywać regresje i zwiększa stabilność systemu.

Przykładowe przypadki użycia i scenariusze

Agenci AI znajdują szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, od prostych automatyzacji po bardziej złożone systemy wspierające decyzje. Poniżej przedstawiamy kilka typowych scenariuszy, w których proste agenty AI mogą okazać się szczególnie użyteczne.

• Asystenci tekstowi i chatboty: Agenci, którzy potrafią prowadzić rozmowę z użytkownikiem, odpowiadać na pytania lub wykonywać proste zadania, takie jak ustawianie przypomnień, rezerwacja spotkań czy udzielanie informacji o produkcie.
• Automatyzacja procesów biznesowych: Prosty agent może monitorować przychodzące wiadomości e-mail, analizować ich treść i podejmować akcje, np. przypisywać zgłoszenia do odpowiednich działów lub generować raporty okresowe.
• Agenci rekomendacyjni: Na podstawie historii użytkownika agent może sugerować produkty, treści lub działania – np. propozycja książek do przeczytania, filmów do obejrzenia czy kursów do nauki.
• Agenci do analizy danych: Prostą formą może być skrypt przetwarzający dane wejściowe i generujący podsumowania, alerty lub wizualizacje – pomocne np. w e-commerce, finansach lub edukacji.
• Integracje z urządzeniami IoT: Agent może monitorować dane z czujników (np. temperaturę, wilgotność) i podejmować automatyczne akcje, jak włączanie wentylatora lub wysyłanie powiadomień.

Wszystkie te scenariusze mają wspólne cechy: ograniczony zakres działania, dobrze zdefiniowane wejścia i wyjścia oraz możliwość skalowania w miarę rozwoju potrzeb. Nawet prosty agent, jeśli dobrze zaprojektowany, może znacząco usprawnić pracę i zautomatyzować rutynowe zadania w wielu obszarach życia codziennego i zawodowego.

Wskazówki do dalszego rozwoju i optymalizacji

Po stworzeniu podstawowego agenta AI warto rozważyć jego dalszy rozwój i optymalizację, by zwiększyć jego skuteczność, elastyczność i możliwości adaptacyjne. Poniżej przedstawiamy kilka kluczowych kierunków, w których można rozwijać prostego agenta, tak aby stał się bardziej zaawansowanym i użytecznym narzędziem.

• Uczenie maszynowe i uczenie ze wzmocnieniem: Nawet jeśli bazowy agent opiera się na prostych regułach, można go rozbudować o komponenty uczące się, na przykład poprzez trenowanie modeli predykcyjnych lub zastosowanie algorytmów typu reinforcement learning, co pozwoli mu lepiej reagować na zmieniające się środowisko.
• Modularność i skalowalność: W miarę wzrostu złożoności agenta warto zadbać o modularną architekturę, dzięki której można łatwo dodawać nowe funkcje lub wymieniać komponenty bez wpływu na całość systemu.
• Optymalizacja pod kątem wydajności: Wydajność agenta może mieć kluczowe znaczenie — zastosowanie kolejek zadań, buforowania wyników czy równoległego przetwarzania może znacząco zwiększyć szybkość działania i efektywność zasobów.
• Bezpieczeństwo i kontrola: Wraz z rosnącą autonomią agenta warto wprowadzić mechanizmy kontroli, takie jak systemy priorytetów, ograniczenia czasowe, czy logowanie decyzji, co pomoże w diagnozowaniu błędów i zapewni większą przewidywalność zachowań.
• Integracja z danymi w czasie rzeczywistym: Reakcja na zdarzenia w czasie rzeczywistym (np. dane z czujników, strumienie wiadomości) pozwala agentowi lepiej dopasować się do środowiska i podejmować trafniejsze decyzje.
• Dostosowanie do kontekstu użytkownika: Agent AI może być bardziej użyteczny, jeśli uwzględnia preferencje użytkownika, historię interakcji czy aktualne potrzeby. Warto więc rozważyć personalizację działania na podstawie danych kontekstowych.

Każdy z tych obszarów może być rozwinięty niezależnie, w zależności od celów projektu i oczekiwanych zastosowań agenta. Wprowadzanie takich usprawnień stopniowo pozwala nie tylko zwiększyć funkcjonalność, ale również ułatwia utrzymanie i rozwój rozwiązania w dłuższej perspektywie.

Definiowanie KPI dla zarządzania danymi 02 lipca 2025

Nowoczesne rozwiązania AI – asystenci AI do analizy danych 30 czerwca 2025