Czym jest system agentowy
System agentowy otrzymuje cel, zapamiętuje kontekst, wybiera kolejny krok i korzysta z narzędzi lub usług, aby wykonać wieloetapową pracę. Definiuje go kontrolowane działanie, a nie okno czatu czy sama obecność modelu językowego.
Kiedy jest potrzebny
Podejście agentowe ma sens, gdy droga do wyniku zmienia się zależnie od dostępnych informacji: podczas badania rynku, prowadzenia kampanii, pracy z dużym repozytorium lub koordynowania zadania między systemami. Stały i przewidywalny proces zwykle lepiej obsłuży klasyczna automatyzacja.
Czym różni się od sąsiednich rozwiązań
Chatbot jest przede wszystkim interfejsem rozmowy. RAG dostarcza wiedzę opartą na źródłach. Automatyzacja realizuje jawnie zapisany proces. System agentowy może zawierać wszystkie te elementy, ale dodatkowo decyduje, jakiego działania, narzędzia lub wyspecjalizowanego agenta użyć dalej.
Jak buduję systemy agentowe
Rozdzielam planowanie, dostęp do narzędzi, pamięć, uprawnienia i ewaluację, aby każdy element można było testować i wymieniać. Przy decyzjach o większych konsekwencjach wprowadzam akceptację człowieka, a ślady wykonania i jawne stany błędów zapewniają obserwowalność.
Najczęstsze błędy
Najczęstszy błąd to użycie agenta tam, gdzie deterministyczny przepływ byłby szybszy i bezpieczniejszy. Inne problemy to nieograniczone narzędzia, ukryty stan, brak zestawu ewaluacyjnego, niejasne warunki zakończenia oraz architektura demonstracyjna, której nie da się zdiagnozować po błędzie.