Wyobraźcie sobie program, który otrzymuje jedno zdanie polecenia, a potem sam otwiera przeglądarkę, loguje się na kilka kont, porównuje oferty, wypełnia formularze i na koniec wysyła potwierdzenie rezerwacji. Taki właśnie jest agent AI – nie zwykły chatbot czekający na kolejne pytanie, tylko samodzielny wykonawca potrafiący realizować wieloetapowe zadania od początku do końca.
Agent AI to autonomiczny system, który łączy trzy podstawowe zdolności: percepcję otoczenia, rozumienie postawionego celu oraz umiejętność sekwencyjnego działania. W odróżnieniu od tradycyjnych aplikacji czy prostych asystentów głosowych, agent sam decyduje o kolejności kroków, wybiera odpowiednie narzędzia i dostosowuje strategię, gdy napotyka przeszkody.
W centrum każdego nowoczesnego agenta znajduje się duży model językowy – ten sam rodzaj technologii, który napędza znane modele konwersacyjne. Model językowy odpowiada za rozumienie poleceń w języku naturalnym i generowanie sensownych odpowiedzi. Jednak sama rozmowa to za mało. Agent otrzymuje dostęp do zewnętrznych narzędzi poprzez API: przeglądarki internetowej, poczty elektronicznej, kalendarza, systemów płatności, edytorów kodu czy baz danych.
Kluczowym elementem pozostaje zdolność do planowania. Przed wykonaniem zadania agent tworzy wewnętrzny plan działania – rozbija cel na mniejsze podzadania, przewiduje możliwe problemy i określa kolejność operacji. Często stosuje technikę „łańcucha myśli”, zapisując krok po kroku własne rozumowanie, co pozwala radzić sobie ze złożonymi instrukcjami typu „znajdź i zarezerwuj najlepszy nocleg w górach na przyszły weekend dla rodziny z psem”.
Pamięć odgrywa równie ważną rolę. Agenci przechowują informacje z poprzednich interakcji, budują profil preferencji użytkownika i wykorzystują wcześniejsze doświadczenia przy kolejnych zadaniach. Dzięki temu kolejne zlecenia stają się coraz bardziej precyzyjne – system pamięta, że użytkownik woli okna od strony lasu, unika lotów z przesiadkami i zawsze wybiera ubezpieczenie premium.
Współczesne agenty potrafią również przeprowadzać samoocenę. Po wykonaniu kroku sprawdzają, czy wynik jest zgodny z oczekiwaniami. W razie błędu cofają się, analizują przyczynę i próbują innej ścieżki. Taka pętla refleksji znacznie zwiększa niezawodność w porównaniu do sztywnych skryptów.
Przykłady takich systemów pojawiły się już kilka lat temu. AutoGPT pokazało, jak agent może sam generować podzadania i korzystać z wyszukiwarki internetowej. BabyAGI wprowadziło koncepcję zarządzania własną listą priorytetów. Dzisiaj istnieją całe frameworki – LangChain, CrewAI, Microsoft AutoGen – które umożliwiają tworzenie zespołów agentów, gdzie jeden specjalizuje się w wyszukiwaniu, drugi w analizie danych, trzeci w pisaniu raportów, a czwarty w weryfikacji faktów.
Tworzenie własnego agenta stało się dostępne dla każdego, kto zna podstawy programowania. Wystarczy kilka linijek kodu w Pythonie, klucz API do wybranego modelu językowego i odpowiedni framework. W ciągu jednego wieczoru można zbudować asystenta, który przeszukuje oferty pracy, przygotowuje spersonalizowane CV i wysyła aplikacje.
Agenty AI nie są jeszcze sztuczną inteligencją ogólną, ale już teraz potrafią przejąć znaczną część rutynowych, czasochłonnych obowiązków. Rezerwują podróże, prowadzą korespondencję handlową, analizują dokumenty prawne, piszą i testują kod, zarządzają kampaniami marketingowymi. W praktyce działają jak niewidzialny, niezwykle szybki zespół specjalistów dostępny przez całą dobę.
https://infotexto.pl/jak-urzadzic-bardzo-maly-przedpokoj-podpowiedzi/
To właśnie ta kombinacja autonomii, dostępu do narzędzi i ciągłej samodoskonalenia sprawia, że agenty powoli zmieniają sposób, w jaki ludzie współpracują z komputerami – z wydawania pojedynczych poleceń na zlecanie całych procesów.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz
Uwaga: tylko uczestnik tego bloga może przesyłać komentarze.