Wzorzec architektoniczny „Agenta AI” – od prompta do decyzji

Wprowadzenie do agentów AI i ich zastosowań

Agenci AI to autonomiczne jednostki obliczeniowe, które potrafią podejmować decyzje, planować działania i wykonywać zadania na podstawie danych wejściowych, wcześniejszych doświadczeń oraz kontekstu środowiskowego. W odróżnieniu od klasycznych systemów opartych na regułach, agenci AI są elastyczni, adaptacyjni i często wyposażeni w zdolność uczenia się oraz samodzielnej interpretacji informacji.

Na poziomie ogólnym, agent AI może być traktowany jako połączenie kilku komponentów: systemu rozumowania, pamięci, interfejsów komunikacyjnych i często zestawu narzędzi, które umożliwiają mu interakcję z otoczeniem. To umożliwia budowanie systemów, które nie tylko reagują na polecenia, ale również same potrafią analizować sytuację i wybierać najlepszy sposób działania.

W praktyce agenci AI znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach życia i technologii, m.in.:

• Asystenci osobisti: takie jak ChatGPT, które potrafią prowadzić rozmowę, organizować informacje czy wspierać użytkownika w codziennych zadaniach.
• Agenci zadaniowi: realizujący konkretne cele, np. wyszukiwanie danych, automatyzacja procesów biznesowych czy obsługa klienta.
• Gracze w środowiskach symulacyjnych: zdolni uczyć się strategii i adaptować do zmieniających się warunków, np. w grach czy środowiskach treningowych Reinforcement Learning.
• Systemy złożone: gdzie wielu agentów współpracuje lub konkuruje ze sobą w celu osiągnięcia określonych efektów, np. w logistyce, systemach zarządzania energią czy finansach.

To, co wyróżnia agentów AI na tle tradycyjnych rozwiązań informatycznych, to ich zdolność do działania w sposób proaktywny (inicjowanie działań), reaktywny (odpowiedź na zmiany w środowisku) oraz interaktywny (współpraca z ludźmi lub innymi agentami). Dzięki temu stają się one kluczowym elementem w rozwoju nowoczesnych systemów inteligentnych.

Struktura architektoniczna agenta AI

Architektura agenta AI jest zbiorem kluczowych komponentów i mechanizmów, które wspólnie umożliwiają podejmowanie decyzji, wykonywanie zadań oraz adaptację do zmieniających się warunków środowiskowych lub użytkownika. Choć konkretne implementacje mogą się różnić w zależności od zastosowania, większość nowoczesnych agentów opiera się na podobnym zestawie modułów funkcjonalnych.

Najczęściej spotykana struktura agenta AI składa się z następujących elementów:

• Interfejs wejściowy (Input Handler) – odpowiada za odbieranie danych wejściowych w postaci promptów tekstowych, zapytań API, sygnałów sensorycznych lub innych form komunikacji użytkownika ze środowiskiem.
• Moduł percepcji – analizuje dane wejściowe i przekształca je w reprezentacje wewnętrzne zrozumiałe dla systemu decyzyjnego. Może obejmować analizę języka naturalnego, obrazów czy danych kontekstowych.
• Silnik decyzyjny (Decision Engine) – centralny komponent odpowiedzialny za wybór dalszych kroków działania. W zależności od implementacji może wykorzystywać modele uczenia maszynowego, reguły eksperckie lub strategie planowania.
• Pamięć robocza i długoterminowa – przechowuje kontekst, przeszłe interakcje i inne informacje potrzebne do podejmowania decyzji. Pomaga agentowi zachować spójność działania i wykorzystywać wcześniejsze doświadczenia.
• Moduł wykonawczy – realizuje wybrane działania, np. wysyła odpowiedzi, uruchamia narzędzia, wykonuje skrypty lub modyfikuje stan środowiska.
• Kontroler (Orchestrator) – zarządza przepływem informacji między komponentami oraz koordynuje ich działanie zgodnie z ogólną logiką agenta.

Podział ten pozwala na dużą elastyczność – niektóre implementacje mogą łączyć część funkcji w jednym module, inne rozdzielać je jeszcze bardziej. Przykładowo, prosty chatbot może mieć zintegrowany silnik decyzyjny i wykonawczy, podczas gdy bardziej złożony agent operujący w środowisku wieloetapowym będzie korzystać z osobnych warstw odpowiedzialnych za planowanie, priorytetyzację i wykonanie działań.

Dzięki modularności możliwa jest łatwa rozbudowa agenta o nowe funkcje, integracja z zewnętrznymi systemami oraz adaptacja do różnych domen (takich jak obsługa klienta, automatyzacja procesów biznesowych czy rozwiązywanie złożonych problemów analitycznych).

Proces podejmowania decyzji przez agenta

Podstawową funkcją agenta AI jest podejmowanie decyzji na podstawie otrzymanego wejścia (promptu), dostępnej wiedzy oraz zdolności wykonawczych. Proces ten składa się z kilku kluczowych etapów, które determinują, jak agent analizuje sytuację, formułuje intencje i wybiera odpowiednie działania.

Etapy decyzji

• Rozpoznanie kontekstu: Agent interpretuje prompt przy użyciu modeli językowych lub innych mechanizmów percepcji, tworząc reprezentację aktualnej sytuacji.
• Formułowanie celu: Na podstawie zrozumienia promptu agent określa, jaki rezultat ma zostać osiągnięty.
• Wybór strategii: Agent analizuje możliwe ścieżki działania, biorąc pod uwagę dostępne narzędzia, dane i ograniczenia środowiskowe.
• Wnioskowanie i selekcja działania: Na tym etapie podejmowana jest decyzja, które konkretne działanie należy wykonać, aby osiągnąć cel.

Typy podejmowania decyzji

Agenty mogą podejmować decyzje w różny sposób, zależnie od swojej architektury i zastosowań:

Przykład uproszczonego kodu

def decide(prompt, tools, memory):
    context = analyze_prompt(prompt)
    goal = infer_goal(context)
    options = generate_actions(goal, tools)
    chosen = rank_and_select(options, memory)
    return execute(chosen)

Powyższy pseudokod ilustruje uproszczony proces decyzyjny, w którym agent analizuje prompt, określa cel, rozważa możliwe działania, a następnie wybiera i wykonuje najlepsze z nich.

Efektywność procesu podejmowania decyzji zależy zarówno od jakości algorytmów wnioskowania, jak i dostępności kontekstu oraz mechanizmów pamięciowych. W praktyce oznacza to ścisłą współpracę pomiędzy modelem językowym, logiką agenta i zewnętrznymi narzędziami wykonawczymi. Osoby chcące pogłębić tę tematykę zachęcamy do udziału w Kursie AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Rola pamięci w działaniu agenta

Pamięć stanowi jeden z kluczowych elementów architektury Agenta AI, warunkując jego zdolność do prowadzenia dłuższych interakcji, uczenia się ze swoich działań oraz podejmowania decyzji w kontekście wcześniejszych doświadczeń. W uproszczeniu, pozwala agentowi „pamiętać”, co już zrobił, czego się dowiedział lub jakie cele osiągał w przeszłości.

W kontekście architektonicznym wyróżniamy kilka typów pamięci wykorzystywanych przez agentów AI:

Agent może wykorzystywać dowolną kombinację tych rodzajów pamięci, w zależności od swojej roli i środowiska działania. Na przykład agent obsługujący klienta może korzystać z pamięci krótkoterminowej do prowadzenia bieżącego czatu, z długoterminowej do przechowywania historii użytkownika, a z deklaratywnej do dostępu do bazy wiedzy o produktach.

Przykład użycia pamięci krótkoterminowej w kodzie opartym na frameworku LangChain:

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

memory = ConversationBufferMemory()
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
agent = ConversationChain(llm=llm, memory=memory)

response = agent.run("Jak mogę zmienić hasło do konta?")

W powyższym przykładzie agent „zapamiętuje” kontekst rozmowy, co pozwala mu lepiej interpretować kolejne pytania użytkownika.

Prawidłowe zarządzanie pamięcią ma kluczowe znaczenie dla efektywności agenta AI. To właśnie pamięć umożliwia mu uczenie się, adaptację i ciągłość w interakcjach z użytkownikiem lub środowiskiem. Odpowiednia konfiguracja i wybór strategii pamięci wpływa na ogólne możliwości poznawcze i decyzyjne agenta.

Integracja narzędzi i kontrolerów

W architekturze agenta AI kluczowym etapem jest integracja narzędzi oraz kontrolerów (ang. controllers), które umożliwiają agentowi wykonywanie złożonych operacji i oddziaływanie na środowisko zewnętrzne. Choć terminologia może się różnić w zależności od implementacji, ogólny podział ról pozostaje spójny.

Narzędzia vs kontrolery

Narzędzia oraz kontrolery pełnią różne funkcje w strukturze agenta:

Mechanizm integracji

Integracja polega na umieszczeniu narzędzi i kontrolerów w środowisku wykonawczym agenta, tak aby mógł on:

• rozpoznać, kiedy dane narzędzie jest potrzebne,
• przekazać do niego odpowiednie parametry,
• odebrać i przetworzyć wynik operacji,
• koordynować kolejne działania za pomocą kontrolerów.

Przykładowo, agent napotykający problem wymagający obliczenia może uruchomić narzędzie „calculator”, a kontroler „ToolSelector” decyduje, które narzędzie najlepiej pasuje do danego kontekstu.

Przykład prostego narzędzia

def calculator_tool(input: str) -> str:
    try:
        return str(eval(input))
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

Takie narzędzie może być zintegrowane z agentem i wywoływane poprzez odpowiedni kontroler, który analizuje prompt i rozpoznaje potrzebę wykonania obliczeń.

Znaczenie modularności

Podział na narzędzia i kontrolery sprzyja modularności. Dzięki temu możliwe jest łatwe rozszerzanie funkcjonalności agenta, aktualizacja pojedynczych komponentów oraz precyzyjne monitorowanie działania każdego z nich. W celu pogłębienia wiedzy na temat takich integracji oraz praktycznego wykorzystania GPT w kontekście regulacji i zastosowań, warto zapoznać się z Kursem AI i Data Act: zastosowanie, regulacje i praktyczne wykorzystanie GPT, który dostępny jest online i gotowy do zakupu.

W kolejnych elementach architektury agentów AI kluczowe będzie zrozumienie, jak narzędzia i kontrolery współgrają z pamięcią, planowaniem oraz podejmowaniem decyzji, jednak już na tym etapie integracja tych dwóch klas komponentów stanowi fundament operacyjności systemu.

Tworzenie planu działania i jego realizacja

Kluczowym elementem funkcjonowania agenta AI jest zdolność do generowania planu działania — sekwencji kroków prowadzących od aktualnego kontekstu do osiągnięcia założonego celu. Agent, bazując na wejściowym promptcie i analizie środowiska, musi nie tylko określić, co powinien zrobić, ale również jak i kiedy to wykonać. Proces ten obejmuje zarówno planowanie wysokopoziomowe (strategiczne) jak i podejmowanie decyzji wykonawczej w czasie rzeczywistym.

Tworzenie planu działania przez agenta wymaga uwzględnienia kilku kluczowych komponentów:

• Analiza celu: Agent identyfikuje, jakie warunki muszą zostać spełnione, aby uznać zadanie za zakończone.
• Dekompozycja zadania: Złożone cele są rozbijane na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania podzadania.
• Dobór strategii: Agent wybiera odpowiednią strategię działania, uwzględniając dostępne narzędzia, ograniczenia czasowe i zasoby.
• Monitorowanie wykonania: Podczas realizacji planu agent reaguje na zmiany środowiska i może korygować swoje działania.

W zależności od charakterystyki zadania, agenci mogą przyjmować różne podejścia do planowania i działania. Poniższa tabela pokazuje podstawowe różnice pomiędzy dwoma popularnymi typami agentów:

Przykład prostego kodu przedstawiającego tworzenie planu może wyglądać następująco:

def generate_plan(goal, context):
    steps = []
    if goal == "znaleźć informacje":
        steps.append("wyszukaj frazę w bazie danych")
        steps.append("ocena trafności wyników")
        steps.append("zwróć najbardziej relewantne dane")
    return steps

W praktyce, tworzenie i realizacja planu działania przez agenta AI wiąże się z dynamiczną adaptacją oraz nieustannym przetwarzaniem informacji wejściowych. To właśnie ta elastyczność sprawia, że architektury agentów stają się coraz popularniejsze w zastosowaniach wymagających autonomii i kontekstowego rozumienia zadań.

Przykładowe wzorce architektoniczne

Architektura agenta AI może przyjmować różne formy, zależnie od celu, złożoności środowiska oraz dostępnych zasobów obliczeniowych. Poniżej przedstawiamy kilka popularnych wzorców, które ilustrują różne podejścia do projektowania agentów AI.

• Agent reaktywny – wykorzystuje prostą logikę regułową lub model językowy do reagowania bezpośrednio na dane wejściowe. Nie posiada trwałej pamięci ani planowania. Stosowany jest w zadaniach, gdzie liczy się szybka i jednorazowa odpowiedź, np. czaty pomocnicze lub proste automatyzacje.
• Agent planujący – analizuje cel i dostępne zasoby, a następnie tworzy plan działania. Taki agent może wykonywać złożone zadania wymagające wielu kroków. Często używany w narzędziach typu „AI do kodowania” lub automatyzacji pracy analitycznej.
• Agent refleksyjny z pamięcią – łączy bieżące dane z kontekstem historycznym zapisanym w pamięci długoterminowej. Potrafi uczyć się na podstawie wcześniejszych interakcji. Znajduje zastosowanie w asystentach osobistych oraz systemach rekomendacyjnych.
• Agent oparty o narzędzia (Tool-using Agent) – integruje zewnętrzne narzędzia, takie jak wyszukiwarki, kalkulatory czy API. Podejmuje decyzje, czy i kiedy sięgnąć po określone zasoby. Typowy dla bardziej złożonych systemów typu „AI jako konsultant” lub „AI jako programista”.
• Agent hybrydowy – łączy cechy powyższych typów w elastyczną strukturę, która może dynamicznie dostosowywać sposób działania w zależności od sytuacji. Stosowany w środowiskach wymagających wieloaspektowego podejścia, np. w grze strategicznej lub zarządzaniu projektami.

Dobór konkretnego wzorca zależy od wymaganej wydajności, stopnia autonomii agenta oraz rodzaju interakcji z użytkownikiem lub systemem.

Wyzwania i kierunki rozwoju agentów AI

Rozwój agentów AI jest obiecujący, ale wiąże się z szeregiem wyzwań technicznych, koncepcyjnych i etycznych. W miarę jak systemy oparte na dużych modelach językowych (LLM) stają się coraz bardziej złożone, rośnie potrzeba projektowania ich w sposób bardziej skalowalny, autonomiczny i bezpieczny. Zrozumienie tych barier jest kluczowe dla efektywnego wdrażania agentów w praktyce.

1. Skalowalność i efektywność obliczeniowa

Agenci AI często wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, zwłaszcza gdy korzystają z wielu iteracji modelu językowego lub integrują złożone źródła danych i narzędzia zewnętrzne. Wyzwanie polega na opracowaniu mechanizmów optymalizacji, które pozwolą na efektywne planowanie, podejmowanie decyzji i uczenie się w czasie rzeczywistym.

2. Integracja kontekstu i pamięci

Jednym z kluczowych problemów jest sposób przechowywania, aktualizacji i wykorzystania informacji kontekstowej. Agenci muszą radzić sobie z długoterminową pamięcią, zarządzaniem kontekstem i jego dynamiczną aktualizacją, aby unikać powtarzania działań lub niespójnych decyzji.

3. Autonomia i kontrola

Projektowanie agentów, którzy potrafią działać samodzielnie, ale jednocześnie pozostają pod kontrolą użytkownika lub systemu nadrzędnego, stanowi istotny kierunek rozwoju. Utrzymanie równowagi między autonomią a przewidywalnością jest szczególnie istotne w zastosowaniach krytycznych, takich jak medycyna, finanse czy zarządzanie infrastrukturą.

4. Wieloagentowość i współpraca

Koordynacja działań pomiędzy wieloma agentami to kolejne wyzwanie. Obejmuje ono zarówno aspekty komunikacji i dzielenia się wiedzą, jak i rozwiązywania konfliktów decyzyjnych. Współpracujące agenty mogą wspólnie rozwiązywać bardziej złożone zadania, ale wymagają mechanizmów synchronizacji i negocjacji.

5. Zaufanie, bezpieczeństwo i etyka

Agenci AI podejmujący decyzje autonomicznie muszą działać w sposób zgodny z intencjami użytkownika i przyjętymi normami etycznymi. Pojawia się potrzeba tworzenia systemów audytu, śledzenia decyzji oraz mechanizmów wyjaśnialności, które umożliwią zrozumienie motywacji agenta oraz ocenę jego działania.

6. Adaptacja i uczenie się

Efektywni agenci powinni być zdolni do uczenia się na podstawie doświadczenia, dostosowywania strategii i modyfikowania zachowań w odpowiedzi na zmieniające się środowisko. Rozwój metod uczenia w pętli (learning-in-the-loop) oraz samodoskonalenia staje się kluczowy dla tworzenia bardziej uniwersalnych i odpornych systemów.

W miarę jak technologia dojrzewa, agenci AI będą coraz mocniej integrowani z rzeczywistymi procesami biznesowymi, przemysłowymi i społecznymi. Wyzwania te stanowią jednocześnie kierunki badań i innowacji, które będą kształtować kolejne generacje inteligentnych systemów decyzyjnych.

AI Act – co to jest i kogo dotyczy? Przewodnik dla firm 17 maja 2025

Praktyczne zastosowanie multimodalności w modelach (tekst, obraz, dźwięk) 15 maja 2025