Agenci AI – kompletny przewodnik po architekturze i wzorcach projektowych – wstęp ogólny

Dlaczego architektura agenta AI ma tak duże znaczenie?

Architektura agenta AI to nie tylko kwestia techniczna – to podstawa, która decyduje o tym w jaki sposób będzie działał nasz agent. Wybór właściwej architektury determinuje wszystko: od prędkości odpowiedzi po zdolność do długoterminowego planowania, aż po potencjalne koszty i zużycie tokenów.

Agenci AI to autonomiczne systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję do wykonywania zadań bez ciągłej ingerencji człowieka. Działają w cyklu obserwuj-planuj-działaj: najpierw analizują otoczenie, następnie podejmują decyzje, a na końcu wykonują akcje. To właśnie architektura decyduje, jak te procesy są zorganizowane i jak efektywnie agent radzi sobie z różnymi scenariuszami.

Podstawowe architektury agentów AI

Agenci reaktywni – szybcy, ale krótkowzroczni

Agenci reaktywni działają na zasadzie „jeśli to, to tamto” – reagują natychmiast na bodźce bez przechowywania pamięci czy złożonego rozumowania. To najprostsze, ale jednocześnie najszybsze rozwiązanie. Doskonale sprawdzają się w sytuacjach wymagających błyskawicznych reakcji: systemy antykolizyjne w robotyce, alerty w systemach monitoringu, czy reakcje NPC w grach.

Główne zalety:

• Szybkość reakcji w czasie rzeczywistym
• Prostota implementacji i weryfikacji
• Niskie koszty obliczeniowe

Ograniczenia:

• Brak pamięci i uczenia się
• Niemożność obsługi nieprzewidzianych scenariuszy
• Krótkowzroczność – brak planowania długoterminowego

Agenci deliberatywni – myślą zanim działają

Agenci deliberatywni to szachiści świata AI. Zanim wykonają ruch, analizują sytuację, rozważają opcje i planują kilka kroków do przodu. Utrzymują wewnętrzny model świata, który pozwala im symulować różne scenariusze i wybierać najlepsze rozwiązanie.

Architektura deliberatywna:

• Percepcja → Modelowanie → Planowanie → Działanie
• Wewnętrzny model świata
• Mechanizmy planowania i rozumowania
• Ocena długoterminowych konsekwencji

Zastosowania:

• Autonomiczne pojazdy planujące trasę
• Systemy zarządzania zasobami
• Roboty przemysłowe wykonujące złożone zadania

Agenci hybrydowi – najlepsze z obu światów

Agenci hybrydowi łączą szybkość reakcji reaktywnych z inteligencją deliberatywnych. Struktura warstwowa pozwala na natychmiastowe reakcje na zagrożenia, jednocześnie prowadząc długoterminowe planowanie w tle.

Struktura warstwowa:

• Warstwa reaktywna – obsługa sytuacji awaryjnych
• Warstwa koordynacyjna – zarządzanie priorytetami
• Warstwa deliberatywna – planowanie strategiczne

Agenci kognitywni – modelują ludzką inteligencję

Architektury kognitywne to najbardziej zaawansowane podejście, modelujące kompleksową inteligencję przypominającą ludzką. Integrują percepcję, pamięć, rozumowanie i uczenie się w jednym spójnym systemie.

Główne architektury kognitywne:

SOAR (State, Operator, And Result):

• Pamięć robocza przechowująca bieżącą sytuację
• Reguły produkcji typu „jeśli-to”
• Uniwersalny mechanizm wyznaczania podcelów
• Uczenie się przez „chunking” – konwersja doświadczenia w nowe reguły

ACT-R (Adaptive Control of Thought-Rational):

• Specjalizowane moduły (wzrok, motor, pamięć)
• Bufory dla tymczasowej pamięci roboczej
• Reguły produkcji zarządzające przepływem danych
• Mechanizmy subsymboliczne (aktywacja pamięci)

Nowoczesne wzorce projektowe w LangGraph

Nowoczesne wzorce projektowe w systemach wieloagentowych

LangGraph zrewolucjonizował sposób budowania agentów AI, organizując architektury w trzy główne kategorie wzorców projektowych:

Systemy wieloagentowe

Sieć agentów (Network):
Wszyscy agenci mogą komunikować się ze sobą bezpośrednio. Każdy agent może zdecydować, którego innego agenta wywołać w następnym kroku.

Nadzorca (Supervisor):
Centralny agent-nadzorca orkiestruje i deleguje zadania do poszczególnych agentów. To jak szef zespołu rozdający zadania specjalistom. Jest to obecnie chyba najczęściej wybierane rozwiązanie znane np. z n8n i tamtejszego Tool Agenta.

Zespoły hierarchiczne (Hierarchical Teams):
Nadzorcy zarządzają zespołami agentów, a wyżsi nadzorcy koordynują prace między zespołami. To struktura przypominająca prawdziwą organizację. Skomplikowana w budowie i obecnie nie często wykorzystywana.

Agenci planujący

Plan-and-Execute:
Agent najpierw generuje kompletny plan wieloetapowy, a następnie wykonuje kroki jeden po drugim. W przeciwieństwie do tradycyjnych agentów ReAct, planowanie odbywa się na początku, co zwiększa efektywność i zmniejsza koszty.

Reasoning without Observation (ReWOO):
Agent tworzy pełny plan z góry i pozostaje niezmienny, niezależnie od obserwacji podczas wykonywania. Cały plan jest tworzony z wyprzedzeniem i pozostaje stały.

LLMCompiler:
Architektura przyspieszająca wykonywanie zadań przez równoległe uruchamianie zadań w DAG (Directed Acyclic Graph). Ma trzy główne komponenty: Planer, Task Fetching Unit i Joiner.

Refleksja i krytyka

Podstawowa refleksja:
Agent generuje odpowiedź, następnie krytykuje własną pracę i poprawia ją. To jak pisarz, który edytuje własny tekst.

Reflexion:
Zaawansowana architektura uczenia się przez werbalną informację zwrotną i autorefleksję. Agent jawnie krytykuje swoje odpowiedzi w celu wygenerowania wyższej jakości końcowej odpowiedzi.

Tree of Thoughts (ToT):
Agent eksploruje kandydatów na rozwiązania przy użyciu scored tree, łącząc refleksję z prostym wyszukiwaniem (BFS/DFS).

Language Agent Tree Search (LATS):
Zaawansowany algorytm wyszukiwania łączący refleksję z modelem drzewa monte-carlo . Ma cztery główne kroki: Select, Expand and simulate, Reflect + Evaluate, Backpropagate.

Rodzaje agentów według funkcjonalności

Agenci oparci na celach (Goal-based)

Agenci oparci na celach to systemy AI zaprojektowane do osiągania określonych celów poprzez ocenę przyszłych skutków swoich działań. W przeciwieństwie do prostych agentów refleksowych, agenci oparci na celach planują kilka kroków do przodu i dostosowują swoje plany w przypadku zmiany środowiska.

Kluczowe cechy:

• Formułowanie celów
• Wybór działań
• Planowanie długoterminowe
• Adaptacja do zmian

Agenci uczenia się (Learning Agents)

Agenci uczenia się adaptują się w czasie, wykorzystując dane do poprawy swojej wydajności. Mogą analizować wzorce i dostosowywać swoje strategie, by dostarczać bardziej trafne rezultaty.

Reinforcement Learning Agents:
W uczeniu ze wzmocnieniem agent uczy się podejmować decyzje przez interakcję z otoczeniem. Celem agenta jest maksymalizacja skumulowanej nagrody w czasie poprzez wybór działań na podstawie obserwacji.

Główne komponenty:

• Policy – strategia wyboru działań
• Value function – ocena długoterminowej wartości stanu
• Exploration vs Exploitation – równoważenie poznawania nowych akcji z wykorzystywaniem znanych nagród

Praktyczne zastosowania

Agenci reaktywni w praktyce

python# Przykład prostego agenta reaktywnego
class ReactiveAgent:
    def __init__(self, system=""):
        self.system = system
        self.messages = []
        if self.system:
            self.messages.append({"role": "system", "content": system})

    def __call__(self, message):
        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
        result = self.execute()
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
        return result

    def execute(self):
        completion = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o", 
            temperature=0,
            messages=self.messages
        )
        return completion.choices[0].message.content

Systemy wieloagentowe w LangGraph

LangGraph umożliwia budowanie złożonych systemów wieloagentowych z hierarchiczną strukturą. Supervisor może zarządzać zespołami agentów, a te zespoły mogą być zarządzane przez wyższych nadzorców, tworząc strukturę organizacyjną.

Wybór odpowiedniej architektury

Kiedy wybrać agentów reaktywnych:

• Aplikacje wymagające reakcji w czasie rzeczywistym
• Proste, przewidywalne środowiska
• Niskie koszty obliczeniowe

Kiedy wybrać agentów deliberatywnych:

• Zadania wymagające planowania strategicznego
• Złożone środowiska z wieloma zmiennymi
• Długoterminowe optymalizacje

Kiedy wybrać agentów hybrydowych:

• Systemy wymagające zarówno szybkich reakcji, jak i planowania
• Dynamiczne środowiska z nieprzewidzianymi zmianami
• Aplikacje korporacyjne wymagające elastyczności

Wyzwania i przyszłość

Agenci AI stoją przed kilkoma kluczowymi wyzwaniami: złożonością obliczeniową, niepewnością środowiska oraz kwestiami etycznymi i bezpieczeństwa. Przyszłość należy do systemów hybrydowych łączących różne podejścia – od reaktywnych po kognitywne.

Neurosymboliczne AI może być kluczem do budowy systemów, które myślą i uczą się jak ludzie. Połączenie data-driven neural networks z logical reasoning może prowadzić do przełomowych rozwiązań w dziedzinach wymagających zarówno uczenia się, jak i rozumowania.

Agenci AI ewoluują od prostych systemów reaktywnych do złożonych architektur kognitywnych. Wybór odpowiedniej architektury zależy od specyfiki zadania, wymagań środowiska i dostępnych zasobów. Przyszłość przyniesie jeszcze bardziej zaawansowane systemy łączące najlepsze cechy różnych podejść.