Napisane przez InvestGlass w dniu 18 wrzesień 2025.

Czy warto zbudować agenta? Praktyczny przewodnik dla wszystkich zainteresowanych budowaniem skutecznych agentów AI

Słyszałeś o agentach AI i zastanawiałeś się: “Czy powinienem stworzyć agenta dla mojej pracy, czy lepiej trzymać się prostszych przepływów pracy?”.”

Jeśli jesteś podobny do większości programistów, zespołów i ciekawskich użytkowników zajmujących się sztuczną inteligencją, prawdopodobnie widziałeś już narzędzia do tworzenia agentów, przeczytałeś trochę dokumentacji, a może nawet próbowałeś stworzyć swojego pierwszego agenta AI. Rzecz jednak w tym, że tworzenie agentów AI to nie tylko wrzucenie dużego modelu językowego, dodanie kilku definicji narzędzi i zakończenie pracy. Tworzenie agentów obejmuje szerszy proces projektowania, integracji i wdrażania modułowych komponentów sztucznej inteligencji, często przy użyciu odpowiedniego frameworka, aby zapewnić płynną integrację i skalowalność w różnych środowiskach.

Musisz zrozumieć, kiedy warto tworzyć agentów, jakie podstawowe zasady sprawiają, że działają one dobrze, na przykład jak agenci zarządzają kontekstem, aby dynamicznie wchodzić w interakcje z narzędziami i danymi - i dlaczego tak wiele z nich zawodzi w produkcji. Przeanalizujmy to na spokojnie i praktycznie - bez zbędnego szumu.

Dlaczego agenci AI to wielka sprawa (ale nie zawsze właściwa odpowiedź)?

Agenci AI to zasadniczo systemy zasilane przez duży model językowy (LLM), który może interakcja z narzędziami, Uzyskują dostęp do danych, wykonują kroki pośrednie i inteligentnie reagują na dane wejściowe. Czują się niemal jak ludzie w sposobie, w jaki postępują zgodnie z instrukcjami, zarządzają przepływem konwersacji i umożliwiają korzystanie z wielu aplikacji. Agenci ci mają możliwość integracji z zewnętrznymi narzędziami, uzyskiwania dostępu do specjalistycznych danych i wykonywania złożonych zadań, które odróżniają ich od prostszych rozwiązań automatyzacji.

Wyobraź sobie:

Poproszenie agenta o aktualne informacje o pogodzie w Londynie i to pobiera dane za pomocą klucza API, uzyskuje dostęp do wiedzy z zewnętrznych źródeł, formatuje ją, a nawet zapisuje w pliku tekstowym w katalogu roboczym.
Tworzenie agenta, który pomaga klientom, odczytując lokalne pliki, analizując szczegóły i automatycznie udzielając dokładnych odpowiedzi.

Brzmi genialnie, prawda? I rzeczywiście tak jest - dla złożone zadania. Ale jeśli chcesz tylko zautomatyzować proste zadania (takie jak przenoszenie pliku lub wysyłanie standardowych wiadomości), agenci AI mogą być przesadą. Przepływy pracy lub inne narzędzia załatwią sprawę znacznie szybciej.

Podczas wdrażania agentów ważne jest zdefiniowanie granic systemu i wymagań, aby zapewnić bezpieczne i niezawodne działanie.

Lista kontrolna: Kiedy należy budować agentów?

Kiedy deweloperzy i zespoły pytają mnie, jak ustalić, czy powinni zacząć budować agentów AI, często dzielę się tą praktyczną listą kontrolną. Potraktuj ją jako zwykły zestaw zasad, które możesz zastosować popijając poranną herbatę. Ważne jest jednak, aby wziąć pod uwagę każdy szczegół przypadku użycia i wymagań, aby upewnić się, że podejmujesz świadomą decyzję.

Uwaga: Uważaj, aby nie przeoczyć konkretnych ograniczeń lub wyzwań związanych z integracją - pominięcie tych szczegółów jest częstą pułapką przy podejmowaniu decyzji o tworzeniu agentów.

1. Czy zadanie jest wystarczająco złożone?

Jeśli masz do czynienia z prostymi zadaniami (np. “wyślij wiadomość e-mail X do zespołu Y”), nie przesadzaj z inżynierią. Ale w przypadku wieloetapowych procesów, które wymagają rozumowania - takich jak analiza opinii klientów z wielu lokalizacji, gdzie zrozumienie i integracja danych o lokalizacji ma kluczowe znaczenie dla dokładnych spostrzeżeń i automatycznego sporządzania raportów - agent może zabłysnąć.

2. Czy jest to wystarczająco wartościowe, aby to uzasadnić?

Jeśli tworzysz agenta do czegoś trywialnego, marnujesz żetony i wysiłek. Skup się na zadania powiązane z rzeczywistą wartością, takich jak automatyzacja części procesów sprzedaży, odpowiadanie na zapytania klientów lub integracja lokalnych narzędzi programistycznych z systemami przedsiębiorstwa. Rozważ integrację z platformami lub usługami opartymi na chmurze w celu zwiększenia skalowalności i dostępności.

3. Czy wszystkie części zadania można zautomatyzować?

Sprawdź, czy potrzebne narzędzia, interfejsy API lub pliki są dostępne. Agenci są tworzeni w systemie, a platforma automatycznie tworzy niezbędne zasoby, takie jak magazyny danych i konfiguracje narzędzi, aby umożliwić automatyzację. Agenci to nie magia. Jeśli nie masz dostępu do kluczowych danych lub systemów, zmniejsz zakres lub zastosuj podejście hybrydowe (np. człowiek w pętli).

4. Jaki jest koszt błędów?

Scenariusze o wysokiej stawce (np. systemy medyczne lub finansowe) wymagają odpowiednich zabezpieczeń. Agenci mogą być początkowo tylko do odczytu, testując swoje zachowanie w kontrolowany sposób przed przekazaniem im kluczy do wykonywania narzędzi.

Twój pierwszy agent AI: Czego się spodziewać

Załóżmy, że jesteś gotowy do stworzenia swojego pierwszego agenta AI. Oto prosty przykład wykorzystujący język Python i bibliotekę do tworzenia agentów:

from my_agent_library import Agent, Tools
import os

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

tools = Tools([
    {"name": "weather_tool", "description": "Pobierz aktualne informacje o pogodzie. Pole description zawiera szczegółowe opisy, które pomogą agentowi w korzystaniu z narzędzia.", "execute": fetch_weather}
])

agent = Agent(
    model="gpt-4",
    api_key=api_key,
    tools=narzędzia,
    working_directory="./agents",
    default="respond with details clearly"
)

agent.create("Pobierz aktualną pogodę w Londynie i zapisz ją jako plik tekstowy.")

Ten fragment kodu konfiguruje agenta z włączonym wykonywaniem narzędzia i definiuje instrukcje pobierania informacji o pogodzie i zapisywania ich lokalnie. Pole opisu w definicji narzędzia zawiera szczegółowe opisy, które pomagają agentowi zrozumieć i prawidłowo używać narzędzia. Agentowi można wydać następujące polecenie w celu wykonania określonego zadania, takiego jak utworzenie pliku lub uruchomienie skryptu.

Jest minimalny, ale oddaje podstawowe zasadyZdefiniuj narzędzia, zaimportuj biblioteki, dodaj instrukcje i pozwól agentowi na interakcję z systemami. Agent przetwarza każdą wiadomość w konwersacji, aby wygenerować odpowiednie odpowiedzi i działania.

Budowanie skutecznych agentów: Od prostych do złożonych

Budując skutecznych agentów, myśl o tym jak o stopniowym awansowaniu. Zacznij od małego, a następnie stopniowo rozszerzaj. Dobrze opracowane podpowiedzi są niezbędne do skutecznej interakcji z narzędziem, ponieważ prowadzą agenta do generowania dokładnych i odpowiednich wyników.

Zacznij od podstawowych zadań - Utwórz nowego agenta, aby przeszukiwać pliki lokalne, odpowiadać na pytania dotyczące danych w pliku tekstowym lub importować notatki od klientów i odpowiadać na nie.
Przejście do wykonywania narzędzia - Włącz narzędzia, które współdziałają z interfejsami API, takie jak pobieranie pogody lub wyszukiwanie lokalizacji klientów.
Obsługa etapów pośrednich - Pozwól swojemu agentowi planować: dziel zadania, przetwarzaj dane wejściowe krok po kroku, opieraj odpowiedzi na wiarygodnych źródłach danych i jasno komunikuj wyniki.
Integracja z innymi narzędziami - Rozszerz możliwości swojego agenta, łącząc go z CRM, systemami zarządzania projektami lub aplikacjami do przesyłania wiadomości, aby automatycznie odpowiadać na pytania lub wysyłać aktualizacje.

Rosnący ekosystem frameworków do tworzenia agentów sprawia, że jest to łatwiejsze niż kiedykolwiek - nawet jeśli jesteś początkującym programistą.

Twórcy agentów bez kodu i z niskim kodem

Dobra wiadomość: nie trzeba być zapalonym programistą, by zacząć tworzyć agentów AI. Wiele nowoczesnych kreatorów agentów pozwala na Tworzenie agentów bez pisania dużej ilości kodu w ogóle.

Na przykład:

Przeciągnij i upuść monit, dodaj opis tego, co powinien zrobić agent, podłącz klucz API i naciśnij przycisk “Utwórz”.
Rozpocznij nową rozmowę ze swoim agentem, po prostu wpisując “sprawdź aktualną pogodę w Paryżu” i obserwuj, jak pobiera dane i natychmiast odpowiada.

Nawet jeśli wolisz bardziej praktyczne podejście, narzędzia te często generują fragment kodu automatycznie, co jest świetne do nauki.

Najczęstsze błędy: Dlaczego większość agentów AI zawodzi w produkcji?

Oto, gdzie deweloperzy, nawet ci doświadczeni, potykają się:

Zapominanie o odpowiednich poręczach: Agenci bez ograniczeń mogą uzyskać dostęp do narzędzi lub plików, do których nie powinni mieć dostępu.
Niedokładne testowanie: Pomijanie testów na etapach pośrednich oznacza, że nie wykryjesz błędów, dopóki nie zrobią tego klienci.
Słaby projekt podpowiedzi: Bez jasnych instrukcji i wystarczającej liczby żetonów do rozumowania, agenci utkną w martwym punkcie lub będą mieli halucynacje.
Brak możliwości obserwacji: Jeśli nie można zobaczyć dzienników, komunikatów lub przepływów danych, debugowanie jest prawie niemożliwe.

Wskazówka: Zawsze konfiguruj domyślny katalog roboczy dla lokalnego rozwoju, przechowuj poufne klucze API w bezpiecznym miejscu i rejestruj każde polecenie wykonywane przez agenta.

Tworzenie agentów AI bez kodowania: Yes, You Can!

Nie musisz już znać skomplikowanych języków programowania, aby tworzyć agentów. Platformy bez kodu pozwalają:

Prześlij plik lub połącz się z plikami lokalnymi.
Opisz (w prostym języku angielskim) zadania, które mają być włączone przez agenta.
Podaj podpowiedź lub ciąg znaków, np: “Przeszukuj moje notatki i odpowiadaj na pytania klientów”.”
Przetestuj agenta od razu, rozpoczynając nową rozmowę.

Platformy te zajmują się definicjami narzędzi, krokami pośrednimi i wnioskowaniem LLM.

Rola deweloperów i zespołów

Podczas gdy narzędzia no-code obniżają barierę, deweloperzy nadal odgrywają kluczową rolę. Oni:

Importowanie bibliotek i innych narzędzi w celu rozszerzenia agentów.
Pisanie skryptów wykonawczych narzędzi i łączenie interfejsów API.
Rygorystyczne testowanie agentów przy użyciu różnych scenariuszy wejściowych.
Dokumentuj systemy, fragmenty kodu i możliwości, aby użytkownicy mogli powtórzyć sukces.

Dobra dokumentacja i jasne instrukcje zapewniają zespołom i klientom płynną interakcję z agentami.

Rosnący ekosystem narzędzi

Przestrzeń agentów AI eksplodowała w rosnący ekosystem narzędzi. Niezależnie od tego, czy majsterkujesz lokalnie, czy wdrażasz do produkcji dla klientów korporacyjnych, masz teraz do dyspozycji wiele zastosowań do wyboru:

Konstruktorzy agentów z interfejsami wizualnymi.
Wstępnie skonfigurowani agenci, którzy reagują na określone zadania (takie jak wyszukiwanie plików lokalnych lub pobieranie informacji o pogodzie).
Biblioteki, które integrują się z językami programowania i frameworkami już używanymi przez programistów.

Rzeczywiste zastosowania agentów AI

Agenci AI wywierają realny wpływ w wielu branżach, zmieniając sposób, w jaki organizacje i użytkownicy radzą sobie ze złożonymi zadaniami. Na przykład w obsłudze klienta agenci wykorzystujący sztuczną inteligencję mogą odpowiadać na pytania przez całą dobę, pomagając użytkownikom w rozwiązywaniu problemów i natychmiastowym dostępie do informacji - koniec z czekaniem na połączenie. Systemy opieki zdrowotnej wykorzystują skutecznych agentów do analizowania danych pacjentów, pomagania w diagnozach medycznych, a nawet tworzenia spersonalizowanych planów leczenia, jednocześnie ostrożnie obchodząc się z poufnymi informacjami.

Zespoły finansowe wykorzystują agentów AI do wykrywania nieuczciwych transakcji, przewidywania trendów rynkowych i zapewniania dostosowanych porad inwestycyjnych, automatyzując zadania, które kiedyś wymagały godzin ręcznej analizy. W edukacji agenci mogą tworzyć spersonalizowane doświadczenia edukacyjne, oceniać zadania i dostarczać uczniom informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, dzięki czemu nauka jest bardziej adaptacyjna i angażująca.

To, co sprawia, że agenci są tak potężni, to ich zdolność do dzielenia złożonych zadań na łatwe do zarządzania etapy, interakcji z różnymi źródłami danych i dostarczania praktycznych odpowiedzi. Frameworki i narzędzia do tworzenia agentów ułatwiają tworzenie i wdrażanie tych systemów, pozwalając programistom i zespołom skupić się na tworzeniu skutecznych agentów, które spełniają rzeczywiste potrzeby. Oczywiście ważne jest, aby zrównoważyć wydajność, koszty i opóźnienia - zwłaszcza, że agenci przyjmują bardziej wymagające role w krytycznych systemach. Dzięki przemyślanemu zastosowaniu agentów sztucznej inteligencji do właściwych problemów, organizacje mogą odblokować nową wydajność i zapewnić lepsze doświadczenia użytkownikom na całym świecie.

Pomiar wydajności agenta

Budowanie skutecznych agentów nie polega tylko na ich uruchomieniu - chodzi o upewnienie się, że faktycznie dostarczają wartość. Aby to zrobić, musisz zmierzyć, jak dobrze działa Twój agent AI. Zacznij od śledzenia kluczowych wskaźników wydajności (KPI), takich jak dokładność, czas reakcji, zadowolenie użytkownika i częstotliwość, z jaką agent pomyślnie wykonuje przypisane mu zadania. Metryki takie jak precyzja, przywołanie i wynik F1 mogą pomóc w głębszym zbadaniu, jak niezawodnie agent odpowiada na pytania i obsługuje żądania użytkowników.

Opinie użytkowników to kolejna kopalnia złota do ulepszeń. Zbierając i analizując opinie, można dostrzec wzorce, zidentyfikować punkty bólu i udoskonalić zachowanie agenta. Regularne testowanie - zarówno zautomatyzowane, jak i z prawdziwymi użytkownikami - zapewnia, że agent jest gotowy na rzeczywiste scenariusze i może z wdziękiem obsługiwać nieoczekiwane dane wejściowe.

Narzędzia i frameworki do tworzenia agentów, takie jak LangChain i Vertex AI Agent Builder, ułatwiają monitorowanie, testowanie i optymalizację agentów. Zapewniają one wbudowane środowiska analityczne i testowe, dzięki czemu programiści mogą skupić się na tworzeniu skutecznych agentów, które z czasem stają się coraz lepsze. Pamiętaj, że tworzenie agentów AI to proces iteracyjny: mierz, ucz się i ulepszaj, aby upewnić się, że agent nadal spełnia potrzeby użytkowników i zapewnia wiarygodne wyniki.

Bezpieczeństwo i niezawodność agenta

Jeśli chodzi o wdrażanie agentów sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym, bezpieczeństwo i niezawodność nie podlegają negocjacjom - szczególnie we wrażliwych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna i finanse. Aby zbudować godnych zaufania agentów, programiści muszą wdrożyć odpowiednie zabezpieczenia na każdym etapie. Oznacza to walidację wszystkich danych wprowadzanych przez użytkownika, sprawną obsługę błędów i zapewnienie, że dane są bezpiecznie przechowywane i przetwarzane. Kluczowe jest również przejrzyste podejmowanie decyzji: użytkownicy powinni być w stanie zrozumieć, w jaki sposób agent dochodzi do swoich odpowiedzi, co pomaga budować pewność i zaufanie.

Regularne testy i audyty są niezbędne do wychwycenia luk w zabezpieczeniach, zanim staną się one problemami. Korzystając z uznanych frameworków i narzędzi do tworzenia agentów, takich jak Vertex AI Agent Builder, deweloperzy mogą wykorzystać wbudowane funkcje bezpieczeństwa i najlepsze praktyki, ułatwiając tworzenie solidnych, niezawodnych agentów. Narzędzia te często obejmują obsługę bezpiecznej obsługi danych, walidację danych wejściowych i szczegółowe rejestrowanie, dzięki czemu można monitorować zachowanie agenta i szybko rozwiązywać wszelkie problemy.

Ostatecznie, tworzenie bezpiecznych i niezawodnych agentów AI to coś więcej niż tylko technologia - to budowanie systemów, na których użytkownicy mogą polegać. Nadając priorytet bezpieczeństwu, przejrzystości i ciągłym testom, programiści mogą tworzyć agentów, którzy nie tylko działają dobrze, ale także zdobywają zaufanie użytkowników i interesariuszy.

Przemyślenia końcowe: Przemyślane budowanie agentów

Decyzja o stworzeniu agenta nie powinna być podejmowana w pośpiechu. Zadaj sobie pytanie:

Czy to jest złożone zadanie co naprawdę korzysta ze sztucznej inteligencji?
Czy mam dane, dostęp i narzędzia potrzebne?
Czy odpowiednie poręcze na miejscu?

Jeśli tak, śmiało stwórz agenta. Jeśli nie, być może lepiej będzie pozostać przy prostszych przepływach pracy lub korzystać z istniejących narzędzi. Pamiętaj: w budowaniu skutecznych agentów mniej chodzi o efektowne demonstracje, a bardziej o projektowanie solidnych systemów, które faktycznie pomagają klientom, zespołom i użytkownikom.

Najczęściej zadawane pytania: Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania

1. Jakie są 4 zasady działania agentów AI?

Złożoność: Twórz agentów tylko do złożonych zadań, które wymagają rozumowania.
Wartość: Upewnij się, że zadanie jest warte automatyzacji.
Wykonalność: Sprawdź, czy narzędzia, interfejsy API i dane są dostępne.
Ryzyko: Używaj odpowiednich barier ochronnych w środowiskach o wysokiej stawce.

2. Dlaczego używamy agentów?

Ponieważ umożliwiają automatyzację zadań, z którymi nie radzą sobie przepływy pracy. Wchodzą w interakcje z danymi, odpowiadają na pytania, komunikują się z klientami i inteligentnie reagują - pozwalając zespołom i programistom skupić się na ważniejszych priorytetach.

3. Czy mogę tworzyć agentów AI bez kodowania?

Jak najbardziej. Nowoczesne platformy umożliwiają tworzenie agentów, łączenie interfejsów API, a nawet testowanie możliwości za pomocą prostego opisu lub monitu. Wystarczy zalogować się, skonfigurować nowe konto, wkleić klucz API i utworzyć nowego agenta bez dotykania kodu.

4. Dlaczego większość agentów AI zawodzi w produkcji i jak zbudować takich, którzy tego nie robią?

Większość z nich kończy się niepowodzeniem, ponieważ brakuje im testów, możliwości obserwacji i barier. Aby odnieść sukces:

Zacznij od małych przykładów.
Testowanie etapów pośrednich i monitorowanie przebiegu konwersacji.
Zapewnij wystarczającą liczbę żetonów do rozumowania.
Zachowaj przejrzystość instrukcji, włączaj tylko niezbędne narzędzia i reaguj na opinie użytkowników.

Postępuj zgodnie z tymi podstawowymi zasadami, a będziesz budować skutecznych agentów, którzy faktycznie działają - niezależnie od tego, czy czytają plik tekstowy, odpowiadają na wiadomości od klientów, czy pobierają informacje o pogodzie do nowej rozmowy.

sztuczna inteligencja