Czym są agenci AI?

Kiedyś poprosiłem ChatGPT o zaplanowanie podróży do Stambułu. Przygotował świetny plan. Nie potrafił jednak zarezerwować lotów. Nie mógł sprawdzić cen hoteli. Nie potrafił wysłać e-maila.

Model był inteligentny, ale nie miał rąk. Potrafił myśleć, ale nie potrafił działać.

Agenci AI rozwiązują ten problem.

Standardowe modele LLM (Large Language Models) działają jak oczytany asystent. Wysyłasz prompt, a model przesyła odpowiedź. To pojedynczy cykl komunikacji. Model nie przegląda sieci, nie sprawdza Twojego kalendarza ani nie podejmuje działań w świecie rzeczywistym.

Agent AI jest inny. Agent wykorzystuje model językowy, aby zdecydować, jak używać narzędzi do osiągnięcia celu.

Agent może:

  • Przeszukiwać sieć
  • Uruchamiać kod
  • Odpytywać bazy danych
  • Wysyłać e-maile
  • Korzystać z zewnętrznych API

Główną różnicą jest autonomia. Podajesz agentowi cel, a on sam ustala kolejne kroki.

Porównanie: • Zwykły LLM: Odpowiada na pytania, pojedyncza odpowiedź, brak narzędzi, reaktywny. • Agent AI: Podejmuje działania, wielokrokowy proces rozumowania, używa narzędzi, ukierunkowany na cel.

Większość agentów korzysta ze wzorca o nazwie ReAct (Reason and Act). Opiera się on na prostej pętli:

  1. Myśl: Co muszę zrobić w następnej kolejności?
  2. Działanie: Użyj narzędzia.
  3. Obserwacja: Sprawdź wynik.
  4. Powtórz: Kontynuuj, aż cel zostanie osiągnięty.

Budowanie takich pętli jest trudne. Musisz obsługiwać błędy, zarządzać pamięcią i łączyć narzędzia.

Dlatego istnieją frameworki takie jak LangChain. LangChain zapewnia całą infrastrukturę. Dostarcza gotowe narzędzia, pamięć oraz sposoby na połączenie modeli ze światem rzeczywistym.

Jeśli Twój proces pracy jest złożony, używasz LangGraph. LangGraph pomaga budować agentów, którzy mogą rozgałęziać się na różne ścieżki, wykonywać zadania równolegle lub wracać do wcześniejszych kroków.

Podsumowanie:

  • LLM odpowiadają na tekst.
  • Agenci używają narzędzi do wykonywania zadań.
  • Pętla ReAct napędza logikę agenta.
  • LangChain zarządza połączeniem między modelami a narzędziami.
  • LangGraph obsługuje złożone, rozgałęzione procesy pracy.

W moim kolejnym poście pokażę Ci, jak skonfigurować środowisko i uruchomić swojego pierwszego agenta.

Source: https://dev.to/ikram_khan/what-are-ai-agents-a-plain-english-introduction-56nd

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi