Sztuczna inteligencja coraz odważniej wkracza do świata biznesu, edukacji, obsługi klienta czy analizy danych. W centrum tej rewolucji znajduje się tworzenie agentów AI – rozwiązań, które uczą się, podejmują decyzje i reagują na zmienne otoczenie. Budowa inteligentnych agentów nie jest już wyłącznie domeną gigantów technologicznych – dziś, dzięki powszechnemu dostępowi do narzędzi open source, stworzenie wydajnego i elastycznego agenta AI jest w zasięgu każdego zespołu projektowego.
W tym artykule:
Pierwszym etapem procesu jest zrozumienie, czym jest tworzenie agentów AI w praktyce. Agent AI to system zdolny do samodzielnego podejmowania decyzji na podstawie danych wejściowych i reguł działania. Aby stworzyć efektywnego agenta AI krok po kroku, należy najpierw określić jego przeznaczenie. Czy ma to być chatbot obsługujący klientów? A może agent AI dla biznesu, analizujący dane operacyjne i generujący rekomendacje?
Na tym etapie konieczna jest analiza kontekstu, środowiska wdrożenia i dostępnych zasobów. Nie bez znaczenia jest również dobór narzędzi do tworzenia agentów AI – frameworki, biblioteki, modele językowe czy API. Wszystkie te elementy wpływają na ostateczną wydajność i elastyczność systemu.Jeśli dopiero zaczynasz swoją przygodę z tematem, polecamy agenci AI – kurs, który pozwala na praktyczne poznanie zasad działania agentów i ich tworzenia w środowisku produkcyjnym.
Budowa inteligentnych agentów wymaga zrozumienia różnic pomiędzy agentami reaktywnymi a deliberatywnymi. Reaktywne rozwiązania podejmują decyzje na podstawie aktualnych danych, natomiast deliberatywne korzystają z historii, pamięci i przewidywań. W obu przypadkach projektant musi podjąć decyzję, czy zależy mu na szybkiej reakcji, czy może raczej na wieloetapowym przetwarzaniu informacji.
W tym miejscu warto też wspomnieć o metodologii reinforcement learning (RL), która pozwala agentom uczyć się poprzez nagrody i kary. Dzięki RL możliwa jest automatyzacja z agentami AI, które same wyciągają wnioski z wcześniejszych działań i dostosowują się do zmieniających się warunków. Połączenie RL z modelami językowymi, czyli agenci AI z wykorzystaniem LLM, to obecnie jedno z najbardziej innowacyjnych podejść w świecie sztucznej inteligencji. Chcesz wiedzieć więcej? Sprawdź nasze praktyczne szkolenia IT, które obejmują także komponenty pracy z modelami językowymi i RL.
Wybór narzędzi ma ogromne znaczenie, jeśli chodzi o tworzenie agentów AI. Na rynku znajdziemy zarówno zamknięte środowiska komercyjne, jak i open source agenci AI, którzy pozwalają na pełną personalizację. Do najczęściej wybieranych frameworków należą TensorFlow, PyTorch oraz platformy wspierające reinforcement learning, takie jak OpenAI Gym czy Stable Baselines.
Dodatkowe narzędzia do tworzenia agentów AI to biblioteki do przetwarzania języka naturalnego (SpaCy, Hugging Face Transformers) oraz pakiety analityczne, np. NumPy, Pandas czy scikit-learn. Z ich pomocą można szybko zbudować agenta AI dla biznesu, który analizuje dokumenty, dane z CRM lub wiadomości e-mail. Zastanawiasz się, jak stworzyć agenta AI efektywnie i bez błędów? Nasze ChatGPT szkolenie zawiera moduły dotyczące integracji LLM z agentami oraz praktyczne przykłady wdrożeń w środowiskach produkcyjnych.
Jednym z głównych powodów, dla których organizacje decydują się na tworzenie agentów AI, jest chęć automatyzacji procesów. Automatyzacja z agentami AI pozwala na odciążenie pracowników z powtarzalnych zadań, takich jak odpowiadanie na zapytania klientów, przetwarzanie dokumentów czy analiza danych.
W praktyce agent AI krok po kroku może zostać zbudowany tak, by realizować konkretną funkcję – np. monitorować stan magazynowy, reagować na przekroczenia progów cenowych lub analizować sygnały zewnętrzne (np. zmiany na rynku). Tego typu automatyzacja z agentami AI przekłada się bezpośrednio na oszczędność czasu i zasobów oraz poprawę jakości obsługi klienta. Warto też wspomnieć o tym, że tworzenie agentów AI umożliwia tworzenie skalowalnych systemów, które mogą obsługiwać coraz większą liczbę użytkowników bez konieczności rozbudowy zespołów ludzkich.
Rozwój dużych modeli językowych (LLM) otworzył nowe możliwości w zakresie tworzenia agentów AI. Dzięki integracji z LLM, agent AI może nie tylko reagować na dane wejściowe, ale również rozumieć kontekst, przewidywać intencje i dostarczać naturalnie brzmiące odpowiedzi. Agenci AI z wykorzystaniem LLM stają się coraz częściej wybieranym rozwiązaniem w takich zastosowaniach jak:
Zastosowanie LLM zwiększa elastyczność i inteligencję agenta, a także pozwala uprościć tworzenie interfejsów użytkownika. Dzięki temu możliwa staje się budowa inteligentnych agentów, którzy nie tylko reagują na polecenia, ale też uczą się z interakcji. Jeśli interesuje Cię tworzenie agentów AI w praktyce – sprawdź nasze szkolenia ze sztucznej inteligencji, które pozwalają poznać wszystkie aspekty projektowania i wdrażania takich systemów.
Zbudowanie działającego agenta AI to dopiero początek. Utrzymanie systemu, jego ciągła optymalizacja i skalowanie to procesy, które wymagają zarówno wiedzy technicznej, jak i strategicznej. Tworzenie agentów AI z myślą o długofalowym zastosowaniu wymaga przewidywania potrzeb użytkowników, testowania nowych funkcji oraz reagowania na zmiany w środowisku biznesowym.
Jednym z aspektów jest monitoring działania agenta – zarówno pod kątem wydajności, jak i bezpieczeństwa. Regularne aktualizacje, wdrażanie mechanizmów automatycznego uczenia oraz analiza danych wejściowych i wyjściowych to niezbędne kroki, jeśli chcemy utrzymać wysoką jakość działania. Dzięki nowoczesnym narzędziom możliwa jest również dalsza automatyzacja z agentami AI – np. poprzez integrację z systemami ERP, CRM czy BI. Wszystko to sprawia, że agenci AI z wykorzystaniem LLM stają się istotnym elementem transformacji cyfrowej.
Tworzenie agentów AI nie musi być skomplikowanym przedsięwzięciem zarezerwowanym dla wąskiej grupy specjalistów. Dzięki dostępowi do narzędzi open source, gotowym modelom LLM oraz praktycznym kursom online, każdy może dziś nauczyć się, jak stworzyć agenta AI dostosowanego do swoich potrzeb. Jeśli chcesz zdobyć praktyczne umiejętności, poznać narzędzia do tworzenia agentów AI oraz rozwijać się zawodowo w obszarze sztucznej inteligencji – wybierz Expose i dołącz do grona specjalistów gotowych na przyszłość AI.
