Czym są agenci AI?

Question

Czym są agenci AI?

Accepted Answer

**Agenci AI** to systemy wykorzystujące LLM-y do **autonomicznego wykonywania zadań** — planowania, używania narzędzi i podejmowania działań w celu osiągnięcia celów, zamiast jedynie odpowiadania na pojedyncze polecenia. Reprezentują ewolucję w kierunku bardziej zdolnych, autonomicznych aplikacji AI.

## Czym są agenci AI

```text
AI AGENT → an LLM-powered system that autonomously works toward a GOAL:
  → REASONS/plans → breaks a goal into steps
  → uses TOOLS → calls functions, APIs, searches, runs code, accesses data
  → takes ACTIONS and observes results → iterates (a loop of think → act → observe)
  → works toward the goal with some AUTONOMY (multi-step, not a single response)
→ beyond single Q&A → an LLM that can DO things over multiple steps
```

## Jak działają agenci

```text
→ the LLM is the 'brain' → decides what to do next based on the goal and observations
→ TOOLS extend its abilities → web search, code execution, APIs, databases, file access
→ a LOOP → the agent plans, acts (uses a tool), observes the result, and continues until
  the goal is met
→ patterns: ReAct (reason+act), tool-calling/function-calling, planning, memory
```

## Możliwości, zastosowania i wyzwania

```text
✓ USES → complex multi-step tasks, research, coding agents, automation, assistants that
  take actions, workflow automation
⚠️ CHALLENGES → reliability (errors compound over steps), cost (many LLM calls), can go
  wrong/loop, safety (autonomous actions need guardrails), hard to control/verify
→ a promising but evolving area → powerful but needs careful design, guardrails, oversight
```

## Dlaczego to ważne

Zrozumienie agentów AI jest cenną wiedzą na poziomie senior, ponieważ reprezentują **ważny, szybko rozwijający się kierunek w aplikacjach AI** (bardziej autonomiczne, zdolne AI), więc jest to coraz bardziej istotna wiedza na temat AI.

Agenci AI — systemy zasilane LLM-ami, które autonomicznie wykonują zadania poprzez planowanie, używanie narzędzi i podejmowanie działań w celu osiągnięcia celów — reprezentują ewolucję poza odpowiadanie na pojedyncze polecenia w kierunku bardziej zdolnego AI.

Zrozumienie **czym są agenci AI** — systemy, które rozumują i planują (rozbijając cele na kroki), używają narzędzi (wywoływanie API-ów, wyszukiwanie, uruchamianie kodu) i podejmują działania obserwując wyniki w pętli, pracując w kierunku celów z autonomią (wieloetapowe, nie pojedyncze odpowiedzi) — wyjaśnia tę ważną ewolucję (LLM-y, które mogą *coś robić*, nie tylko odpowiadać).

Zrozumienie **jak działają agenci** — LLM jako mózg decydujący o następnych krokach, narzędzia rozszerzające jego możliwości (wyszukiwanie web, wykonywanie kodu, bazy danych) i pętla plan-działanie-obserwacja-kontynuacja, ze wzorcami takimi jak ReAct i function-calling — zapewnia konceptualny model architektury agenta.

Zrozumienie **możliwości, zastosowania i wyzwań** — zastosowania (złożone wieloetapowe zadania, badania, agenci kodujący, automatyzacja, asystenci podejmujący działania) i szczególnie **wyzwania** (niezawodność z błędami nawarstwiającymi się w ciągu kroków, koszt z wielu wywołań LLM, możliwość pójścia nie w tę stronę lub zapętlenia, bezpieczeństwo wymagające zabezpieczeń dla autonomicznych działań i trudność w kontrolowaniu i weryfikowaniu) — odzwierciedla zbilansowane zrozumienie agentów jako obiecujących, ale wyzwaniowych.

Zaznajomienie się z tym, że agenci są potężni, ale wymagają ostrożnego projektu, zabezpieczeń i nadzoru, odzwierciedla dojrzałe zrozumienie.

Agenci AI to szybko rozwijający się, coraz bardziej ważny kierunek w AI (w kierunku autonomicznych, zdolnych aplikacji), co sprawia, że ich zrozumienie jest coraz bardziej istotne dla deweloperów i architektów budujących zaawansowane systemy AI.

Ponieważ agenci AI reprezentują ważny, szybko rozwijający się kierunek w aplikacjach AI (autonomiczne, wykorzystujące narzędzia, wieloetapowe systemy) ze znaczącymi możliwościami i wyzwaniami, oraz ponieważ ich zrozumienie jest coraz bardziej istotne, gdy aplikacje AI ewoluują w kierunku agentów, zrozumienie agentów AI jest cenną, coraz bardziej istotną wiedzą na poziomie senior w AI — ważny, rozwijający się kierunek w AI (w kierunku autonomicznych, wykorzystujących narzędzia, realizujących cele systemów), z kluczowymi możliwościami i wyzwaniami (niezawodność, koszt, bezpieczeństwo), coraz bardziej istotny w miarę postępu aplikacji AI, i ważny dla zrozumienia kierunku zdolnych aplikacji AI.