Jak stworzyć agentów AI – przewodnik krok po kroku

przez

Jak stworzyć agentów AI – przewodnik krok po kroku

Szacowany czas czytania: 10 minut

Key Takeaways

  • Agenci AI to programy działające autonomicznie lub półautonomicznie, wspierające użytkownika w konkretnych zadaniach.
  • Najważniejsze kroki to: zdefiniowanie celu, dobór technologii, budowa, testowanie i ciągłe doskonalenie.
  • Popularne frameworki (LangChain, LangGraph) i platformy no-code (Copilotkit, ServiceNow Now Assist) ułatwiają tworzenie agentów.
  • „Augmented LLM” łączy duży model językowy z narzędziami zewnętrznymi, poszerzając możliwości agenta.
  • Dokładny monitoring i feedback od użytkowników jest kluczowy dla skutecznego rozwoju agenta AI.

Table of contents

Wprowadzenie

Świat sztucznej inteligencji rozwija się w zawrotnym tempie, a jednym z najbardziej fascynujących obszarów jest tworzenie agentów AI. W tym artykule wyjaśnimy, jak stworzyć agentów AI, czyli programy zdolne do wykonywania określonych zadań samodzielnie lub z minimalną interwencją człowieka. Dowiesz się, jakie kroki trzeba podjąć, jakie technologie wykorzystać, a także poznasz dobre praktyki i narzędzia, które ułatwią ten proces – wszystko w oparciu o najnowsze badania i sprawdzone źródła.

Czym jest agent AI?

Agent AI to oprogramowanie, które wykonuje określone czynności, często w interakcji z użytkownikiem lub innymi systemami. Może to być na przykład chatbot obsługujący klientów, system automatycznego sortowania e-maili lub asystent, który pomaga zarządzać zadaniami. Kluczem jest, aby agent działał autonomicznie lub półautonomicznie, wykonywał zaplanowane procesy i adaptował się do zmian. (źródło)

1. Definiowanie celu i zakresu agenta AI

Pierwszym i najważniejszym etapem jest jasne określenie celu, jaki agent ma spełniać. Trzeba zadać sobie pytania:

  • Jakie konkretne problemy agent ma rozwiązać?
  • Kim są użytkownicy końcowi?
  • Jakie dane będą wejściem, a jakie ma być wyjście (tekst, głos, inne formaty)?
  • Jaki poziom autonomii jest wymagany?

Na przykład agent do obsługi klienta będzie zaprojektowany do odpowiadania na pytania, natomiast agent do sortowania e-maili skoncentruje się na klasyfikacji według ważności i tematyki.
(CodeWave Insights)

2. Projektowanie roli, instrukcji i osobowości agenta

Kiedy już cel jest jasny, należy przydzielić agentowi konkretną rolę i zaprojektować jego zachowanie. Może to być rola „asystent wsparcia” lub „podsumowujący dane”. Warto przygotować szczegółowe instrukcje:

  • Jak agent powinien postępować w różnych sytuacjach?
  • Jakie zadania musi wykonywać?
  • Jakie są cele biznesowe i oczekiwania użytkowników?

Takie zaplanowanie ułatwia późniejsze budowanie systemu i pozwala na lepszą kontrolę nad działaniem agenta.
(ServiceNow Now Assist)

3. Wybór technologii i frameworku

Tworzenie agentów AI może odbywać się na różne sposoby – od narzędzi no-code (bez konieczności programowania), idealnych dla początkujących, po zaawansowane frameworki dla programistów. Popularne rozwiązania to:

  • Frameworki Pythonowe: LangChain, LangGraph – pozwalają na budowę złożonych workflowów, integrację różnych narzędzi i zarządzanie kontekstem.
  • Platformy no-code: Takie jak Copilotkit lub ServiceNow Now Assist oferują wizualne narzędzia do tworzenia i konfiguracji agentów.

Podstawą większości nowoczesnych agentów są duże modele językowe (LLM), które wzbogaca się o narzędzia i mechanizmy pamięci, tworząc tzw. „augmented LLMs” – modele z rozszerzonymi możliwościami, np. dostępem do baz danych lub internetu.
(Copilotkit blog, Anthropic Research)

4. Budowa agenta AI

4a. Podejście z kodem

Dla programistów budowa agenta zaczyna się od przygotowania podstawowej struktury projektu:

  • Skopiowanie repozytorium startowego
  • Dodanie kluczy API (np. do LLM, serwisów zewnętrznych)
  • Implementacja logiki działania agenta z wykorzystaniem łańcuchów promptów (prompt chaining), gdzie pojedyncze zadania są dzielone na etapy, a wyniki jednego etapu stają się wejściem dla kolejnego

Agent może mieć dostęp do zewnętrznych narzędzi, takich jak wyszukiwarki internetowe, bazy danych, API transakcyjne, co znacznie rozszerza zakres jego możliwości.
(Anthropic Research, YouTube tutorial)

4b. Podejście no-code

Osoby bez umiejętności programistycznych mogą skorzystać z platform SaaS, które oferują szablony agentów, reguły działania oraz integracje przez interfejsy przeciągnij i upuść (drag-and-drop). To szybki sposób na prototypowanie i testowanie podstawowych funkcji.
(YouTube tutorial)

5. Testowanie i doskonalenie agenta

Kolejnym kluczowym krokiem jest dokładne testowanie agenta za pomocą realnych danych i scenariuszy. Najlepiej wprowadzać również logikę „gating”, czyli mechanizmy kontrolne, które weryfikują wyniki na każdym etapie pracy agenta, zapobiegając błędom.

Na podstawie wyników testów należy aktualizować instrukcje zachowania agenta oraz parametry modelu, aby poprawić efektywność i wiarygodność.
(Anthropic Research, CodeWave Insight)

6. Wdrożenie i monitorowanie

Po ukończeniu testów agent jest gotowy do wdrożenia na docelowej platformie – może to być aplikacja webowa, chat, system wewnętrzny lub inny kanał komunikacji. Monitoring działania i zbieranie informacji zwrotnych od użytkowników są niezbędne, aby na bieżąco ulepszać system i dostosowywać go do zmieniających się wymagań.

W razie potrzeby możliwe jest ponowne trenowanie lub rekonfiguracja modelu, by agent działał jak najlepiej na dłuższą metę.
(CodeWave, Anthropic Research)

Najważniejsze komponenty agentów AI

  • Augmented LLM (Rozszerzony duży model językowy): Podstawowy silnik agenta, wyposażony w narzędzia do wyszukiwania informacji, pamięci długoterminowej oraz integracji z API, co pozwala na szeroki zakres działań.
    (Anthropic Research)

  • Prompt Chaining: Metoda dzielenia pracy na etapy, gdzie wyjście jednego zapytania staje się wejściem kolejnego. Pozwala na realizację złożonych procesów.
    (Anthropic Research)

  • Integracja z API i narzędziami zewnętrznymi: Przykładowo połączenie z bazą danych lub wyszukiwarką internetową, które dostarczają dodatkowe dane niezbędne agentowi.
    (YouTube tutorial, Anthropic Research)

  • Schematy i walidacje: Definiowanie dozwolonych akcji, formatów wejściowych oraz kontrola wyników, co zwiększa bezpieczeństwo i przewidywalność działania.
    (YouTube tutorial, Anthropic Research)

Najczęstsze problemy i dobre praktyki

Zacznij od prostych projektów i dopiero później rozwijaj bardziej autonomiczne funkcje – próba stworzenia w pełni samodzielnego agenta od razu kończy się zwykle niepowodzeniem. Ważne jest dopasowanie narzędzi i rozszerzeń do konkretnego zastosowania zamiast korzystania z uniwersalnych rozwiązań „na siłę”. Niezwykle pomocne jest również dokładne dokumentowanie interfejsów między LLM a zewnętrznymi systemami, aby ułatwić aktualizacje i rozwój agenta w przyszłości.
(CodeWave, Anthropic Research)

Przykład – agent do sortowania e-maili

Żeby zobrazować cały proces, poniżej przykład prostej aplikacji agenta AI, który zajmuje się porządkowaniem wiadomości e-mail według pilności:

  1. Definiujemy rolę: agent ma rozpoznawać ważność maili i kategoryzować je (np. pilne, do przeczytania później).
  2. Integrujemy model językowy: LLM analizuje treść maila i rozpoznaje istotne informacje.
  3. Łączymy się z API poczty: agent pobiera e-maile, a następnie ich wyniki klasyfikacji wpisuje z powrotem.
  4. Tworzymy łańcuch promptów: agent identyfikuje nadawcę, ocenia pilność, przypisuje kategorię.
  5. Dodajemy mechanizm weryfikacji: np. człowiek zatwierdza wiadomości oznaczone jako „wysoka pilność”.
  6. Testujemy, wdrażamy i monitorujemy: oceniamy skuteczność i poprawiamy algorytm na podstawie danych.

Taki projekt pokazuje, jak teoria zamienia się w praktykę, i pozwala stopniowo rozszerzać funkcjonalności agenta.
(YouTube tutorial, Copilotkit blog)

Podsumowanie

Tworzenie agentów AI to fascynujący proces, który wymaga połączenia dobrego planowania, technologicznej wiedzy oraz ciągłego testowania i doskonalenia. Od jasnego określenia celu, przez wybór odpowiednich narzędzi i technologii, aż po implementację i wdrożenie – każdy krok ma znaczenie. Dzięki nowoczesnym frameworkom i platformom nawet osoby z niewielkim doświadczeniem programistycznym mogą dziś rozpocząć przygodę z budowaniem inteligentnych agentów.

Jeśli chcesz zacząć przygodę z agentami AI, warto skorzystać z dostępnych materiałów szkoleniowych i praktycznych przewodników, które pokazują dokładnie, jak krok po kroku stworzyć skutecznego agenta. Przykładowo polecamy szczegółowy tutorial na platformie Copilotkit oraz bogaty materiał wideo na YouTube – linki do nich znajdziesz w źródłach poniżej.

Źródła

Dzięki temu artykułowi już wiesz, jak zacząć tworzyć agentów AI i jakie elementy są kluczowe w tym procesie. Zapraszamy do śledzenia naszych kolejnych wpisów o najnowszych trendach w sztucznej inteligencji!

FAQ

1. Czy agenci AI muszą korzystać z dużych modeli językowych?
Zdecydowana większość nowoczesnych agentów opiera się na dużych modelach językowych (LLM), ponieważ te modele oferują najlepsze zrozumienie języka i kontekstu. Jednak w prostych przypadkach można zastosować również mniejsze modele lub reguły.

2. Czy potrzebuję umiejętności programistycznych, aby stworzyć agenta AI?
Nie jest to obowiązkowe. Istnieją platformy no-code, które umożliwiają tworzenie agentów AI z minimalną wiedzą programistyczną. Dla bardziej zaawansowanych projektów warto jednak poznać podstawy programowania.

3. Jak długo trwa stworzenie prostego agenta AI?
Czas tworzenia zależy od stopnia skomplikowania. Prototyp można uruchomić w ciągu kilkudziesięciu minut przy użyciu platform no-code. Złożone projekty z zaawansowanymi funkcjami mogą zająć tygodnie lub nawet miesiące.

4. Jak zapewnić bezpieczeństwo i etyczne działanie agenta?
Konieczne jest wdrożenie odpowiednich schematów walidacji, mechanizmów gatingu oraz monitoringu. Ponadto, warto uwzględnić wytyczne dotyczące unikania treści niepożądanych i zapewnić zgodność z lokalnymi regulacjami.

5. Jak dalej rozwijać agenta po wdrożeniu?
Zbieraj opinie użytkowników i obserwuj wyniki w praktyce. Regularne aktualizacje modelu językowego, korekty konfiguracji oraz dodawanie nowych funkcji i integracji to klucz do utrzymania wysokiej jakości działania agenta.

}