Temat agentów AI jest bardzo głośny i obiecuje wiele. To prawda jest wiele możliwości, ale trzeba umieć zarządzać agentami w taki sposób, aby nie robiły tego, na co nie chcemy im pozwolić. Da się zbudować stabilny system, gdzie mamy pod kontrolą powtarzalalną jakość, ale potrzeba do tego podejść w konkretny sposób. Dzielę się kluczowymi elementami tej całej układanki w materiale, do którego możesz mieć dostęp wraz z zespołem. Koniecznie obejrzyj, jeśli chcesz rozwijać temat Agentów AI w swojej organizacji.

Działający agenci AI to znacznie więcej niż tylko gotowe biblioteki, narzędzia czy modne hasła marketingowe. Ich realna wartość ujawnia się w praktyce, gdy rozwiązywane są konkretne problemy biznesowe. Kluczowa jest tu przemyślana konstrukcja: precyzyjne definiowanie celów, klarowny przepływ pracy oraz odpowiednio ustawione, bezpieczne ramy autonomii. To wszystko da się kontrolować z pomocą kodu, ale wymaga odpowiedniej architektury. Świadome podejście pozwala uniknąć pułapek, jakie wynikają ze ślepego zaufania technologii i daje nam prawdziwą kontrolę nad jakością rezultatów i system, który możesz audytować. Dopiero wtedy możemy w pełni wykorzystać ich możliwości i osiągnąć realne korzyści.

Słyszysz o agentach AI niemal wszędzie i brzmi to niezwykle obiecująco, prawda?

Automatyzacja zadań, zwiększona efektywność, prawdziwa biznesowa rewolucja – możliwości są imponujące. Jednak sama ekscytacja technologią i podążanie za modą rzadko przynoszą oczekiwane rezultaty. Realne korzyści pojawiają się jedynie wtedy, gdy do wdrażania agentów AI podejdziemy rozsądnie, pragmatycznie i z jasno określonym celem.

Potwierdzają to badania naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley. Przeanalizowali oni ponad 150 scenariuszy z udziałem wielu współpracujących agentów AI (Multi-Agent Systems – MAS) i zidentyfikowali aż 14 typowych problemów ograniczających efektywność tej technologii. To dowód, że kluczowe jest zdroworozsądkowe i świadome podejście do wdrażania AI.

🤔 Dlaczego systemy wieloagentowe oparte o LLM zawodzą?

👇👇👇

Projektując agentów AI, nie możemy zapominać o kluczowych fundamentach zapewniających "jakość pod kontrolą". Żadne narzędzia ani gotowe biblioteki nie zastąpią naszego świadomego myślenia— im wcześniej zadbamy o te podstawy, tym większa skuteczność w praktyce. Istnieją szczególnie trzy główne obszary, które mogą generować problemy:

✅ Błędy projektowania i specyfikacji

Niedokładnie określone zadania, niejasne role agentów albo słaba architektura systemowa skutkują chaosem komunikacyjnym, obniżoną efektywnością, a nawet błędnymi rezultatami.

🔄 Problemy z koordynacją i współpracą między agentami

Nieskuteczna komunikacja i brak jasnych reguł współpracy między agentami często powodują konflikty, „dryfowanie” celów oraz oddalanie się od pierwotnych założeń projektu.

⚠️ Nieskuteczna kontrola jakości i weryfikacja wykonania zadań

Zaniedbanie mechanizmów kontrolnych skutkuje tym, że zadania kończą się przedwcześnie lub pozostają wykonane niekompletnie. Rezultaty stają się przez to niestabilne i wątpliwe jakościowo.

⚠️ Stosowanie frameworków typu LanChain LlamaIndex (lub podobne)