AI Agents

ReAct (Reasoning + Acting)

Agent przemiennie generuje rozumowanie (Thought) i wykonuje akcje (Action). Najpopularniejszy wzorzec.

Plan-and-Execute

LLM najpierw tworzy pełny plan kroków, następnie wykonawca realizuje plan. Bardziej przewidywalny.

Reflection

Po każdym działaniu dedykowany krok refleksji ocenia jakość i poprawia. Wyższa jakość, wyższy koszt.

Multi-Agent (CrewAI/AutoGen)

Kilku specjalizowanych agentów współpracuje. Orchestrator deleguje zadania do ekspertów.

LangGraph (State Machine)

Agent jako graf stanów z warunkowym routingiem. Deterministyczna kontrola przepływu.

Search & Web

Tavily, Google Search API, Bing, Perplexity

Aktualne informacje z internetu

Code Execution

Python REPL, E2B, Jupyter kernel

Obliczenia, analiza danych, automatyzacja

File & Data

PDF parser, Excel reader, CSV tools

Przetwarzanie dokumentów i danych

Database

SQL, Vector DB, MongoDB connector

Dostęp do strukturyzowanych danych firmy

APIs & Integrations

Slack, GitHub, HubSpot, Salesforce

Automatyzacja procesów biznesowych

Browser Automation

Playwright, Puppeteer, Stagehand

Scraping, form filling, web testing

Co to jest AI Agent?

AI Agent (agent AI) to autonomiczny system oparty na LLM który może samodzielnie planować i wykonywać sekwencje działań aby osiągnąć określony cel. W odróżnieniu od prostego chatbota (który odpowiada na pytania) agent ma narzędzia (tools), pamięć (memory) i może podejmować decyzje wieloetapowe. Kluczowe cechy agenta: Autonomia — samodzielnie decyduje jakie kroki podjąć. Tool use — może wywoływać zewnętrzne narzędzia (API, bazy danych, przeglądarki, kod). Planning — rozkłada złożone zadanie na podzadania (ReAct, CoT, Tree of Thoughts). Memory — krótkoterminowa (context window) i długoterminowa (vector database). Reflection — ocenia własne działania i koryguje błędy. Popularne frameworki: LangChain Agents, AutoGen, CrewAI, LangGraph, OpenAI Assistants API.

Jak działa pętla agentyczna (agentic loop)?

Agentic loop to cykl myślenia i działania agenta: Observe — agent obserwuje stan środowiska i dostępne informacje. Think/Plan — LLM analizuje cel i planuje kolejny krok (co zrobić, jakiego narzędzia użyć). Act — agent wywołuje narzędzie (tool call): wyszukiwarka, Python interpreter, API, baza danych. Observe result — agent obserwuje wynik działania. Reflect — czy cel osiągnięty? Jeśli nie — następna iteracja. Terminate — agent kończy gdy cel osiągnięty lub osiągnięto limit kroków. Implementacje: ReAct (Reasoning + Acting) — przemiennie rozumowanie i działanie. Plan-and-Execute — najpierw pełny plan, potem wykonanie. Reflection — dedykowana faza samooceny po każdym kroku. Ryzyko agentic loop: agent może wejść w nieskończoną pętlę (loop), dlatego zawsze ustawiaj max_steps limit.

Jakie narzędzia (tools) może mieć AI Agent?

Typy narzędzi dostępnych dla agentów: Search tools — Google Search API, Bing, Tavily, Perplexity API. Dają agentowi dostęp do aktualnych informacji z internetu. Code execution — Python interpreter, E2B sandboxes, Jupyter kernels. Agent pisze i uruchamia kod. File tools — odczyt/zapis plików, PDF parsing, Excel/CSV handling. Database tools — SQL queries, vector database retrieval, MongoDB. API tools — dowolne REST/GraphQL API (Slack, GitHub, Salesforce, HubSpot). Browser tools — Playwright, Puppeteer — agent steruje przeglądarką. Memory tools — vector store search, summary memory, entity memory. Communication tools — wysyłanie emaili, wiadomości Slack, tworzenie tickets. Custom tools — własne funkcje Python/TypeScript opakowane jako tool definition. Zasada: agent jest tak dobry jak jego tools. Złe narzędzia = zły agent.

Co to są Multi-Agent Systems?

Multi-Agent Systems (systemy wieloagentowe) to architektury gdzie wiele specjalizowanych agentów współpracuje aby osiągnąć złożony cel. Wzorce: Hierarchical — agent orkiestrator (orchestrator) deleguje zadania do agentów-wykonawców (sub-agents). CrewAI, LangGraph używają tego wzorca. Sequential pipeline — wynik jednego agenta jest wejściem następnego. Agent A zbiera dane, Agent B analizuje, Agent C pisze raport. Parallel — agenty działają równolegle nad różnymi aspektami zadania, wyniki są łączone. Debate/Critic — kilku agentów proponuje rozwiązania, jeden ocenia i wybiera najlepsze. Peer-to-peer — agenty komunikują się między sobą bez centralnego koordynatora. Zalety multi-agent: specjalizacja (każdy agent jest ekspertem w swojej dziedzinie), parallelizacja, separacja odpowiedzialności. Wady: złożoność orchestracji, debugging trudny, koszt (wiele wywołań LLM).

Jakie są wyzwania i ryzyka AI Agents w produkcji?

Wyzwania produkcyjne AI Agents: Reliability — agent może utknąć w pętli, podjąć złą decyzję, wywołać złe narzędzie. Koszt — wiele wywołań LLM per zadanie = wysokie koszty. Latency — sekwencyjne wywołania LLM mogą trwać minuty. Hallucination w tool calls — agent może 'wymyślić' argumenty do narzędzia. Security — agent z dostępem do systemów może być wykorzystany przez prompt injection. Observability — trudno debugować multi-step agentic flows. Mitigations: Human-in-the-loop — agent pyta użytkownika o potwierdzenie przed krytycznymi akcjami. Guardrails — blokada niebezpiecznych operacji (delete, external API calls). Structured outputs — wymuszaj JSON zamiast free-text dla tool calls. Tracing — LangSmith, Arize Phoenix, Langfuse do monitorowania agentic flows. Retry logic — automatyczne ponawianie po błędzie. Budget limits — max tokens, max steps, max cost per run.

Wyślij zapytanie