Agenci AI w LangGraph: jak ich tworzyć? Poradnik krok po kroku

Quick answer (TL;DR)

Agenci AI to już nie tylko wizja przyszłości. Działają produkcyjnie w firmach takich jak Klarna, Uber czy LinkedIn, wspierając zarówno obsługę klienta, jak i generowanie kodu. Jeśli nadal postrzegasz AI wyłącznie jako chatbot, umyka Ci znacznie większa zmiana: przejście w stronę w pełni autonomicznych systemów.

W praktyce warto skupić się na trzech kluczowych obszarach:

• Dobór właściwej architektury: Trzeba zdecydować, w jaki sposób agent ma realizować zadania, czy ma działać w oparciu o pętlę ReAct, czy raczej bardziej złożony system wieloagentowy.
• Wykorzystanie wyspecjalizowanych frameworków: Narzędzia takie jak LangGraph dają odpowiednią strukturę do zbudowania pierwszego agenta i skutecznego zarządzania jego logiką.
• Zapewnienie niezawodności i bezpieczeństwa: Wdrożenie agenta do środowiska produkcyjnego wiąże się z konkretnymi wyzwaniami programistycznymi i wymaga stosowania dobrych praktyk, aby system był bezpieczny i działał w przewidywalny sposób.

Najważniejszy wniosek jest taki, że jeśli twoja organizacja rozważa skorzystanie z usług tworzenia agentów AI albo szuka doradztwa AI, by określić, jakie miejsce agenci powinni zająć w Waszym stosie technologicznym, to jest to bardzo dobry punkt wyjścia. Szczegółowe omówienie architektur i kolejnych etapów budowy znajduje się poniżej.

We współczesnym, dynamicznie zmieniającym się świecie technologii coraz powszechniej spotykamy modele AI, które potrafią generować tekst przypominający ludzki, podejmować inteligentne decyzje i wchodzić w interakcje ze światem za pomocą zaawansowanych narzędzi. Innowacje te stopniowo przenikają do naszych systemów informatycznych, zwiększając efektywność i wygodę w codziennym życiu. W różnych branżach wdrażanie agentów AI zrewolucjonizowało sposób działania organizacji, umożliwiając tworzenie autonomicznych systemów zdolnych do rozumowania, planowania i realizacji złożonych zadań przy minimalnym udziale człowieka. Wraz z dalszym rozwojem tych technologii zrozumienie podstawowych koncepcji stojących za agentami AI oraz sposobów ich praktycznego wdrażania staje się niezbędne dla programistów i organizacji, które chcą wykorzystać ich transformacyjny potencjał.

Zrozumienie Agentów AI: czym są i dlaczego są tak ważni

Agenci AI to systemy, które wykorzystują duży model językowy (LLM) do decydowania o przebiegu działania aplikacji. Ta zasadnicza różnica sprawia, że agenci zyskują poziom autonomii i działania ukierunkowanego na cel, którego standardowym modelom językowym brakuje.

Sprawczość w AI ma charakter stopniowy, podobnie jak poziomy autonomii w pojazdach samojezdnych. Zamiast spierać się o to, czy dany system jest „prawdziwym” agentem, bardziej sensowne jest patrzenie na różne stopnie jego agentowości. System staje się tym bardziej agentowy, im większy wpływ model (LLM) ma na to, jak się zachowuje. Może to obejmować zarówno proste mechanizmy kierujące dane wejściowe do odpowiednich przepływów pracy, jak i zaawansowane maszyny stanów zdolne do realizowania złożonych sekwencji decyzyjnych.

Same modele językowe nie potrafią podejmować działań, generują jedynie tekst. Agenci rozwiązują to ograniczenie, pełniąc rolę silników rozumowania, które określają, jakie działania należy podjąć, a następnie wykonują je za pomocą wyspecjalizowanych narzędzi. Po wykonaniu tych działań ich wyniki mogą zostać ponownie przekazane do modelu (LLM), aby ustalić, czy potrzebne są kolejne kroki, czy też zadanie zostało już zakończone. W ten sposób powstaje silna pętla sprzężenia zwrotnego, która umożliwia coraz bardziej złożone zachowania.

Jak działają agenci AI

U podstaw działania agentów AI leżą zaawansowane modele językowe, takie jak architektury oparte na transformerach, na przykład GPT czy Claude, które służą do przetwarzania informacji i podejmowania decyzji. Modele te pełnią rolę „mózgu” agenta, zapewniając mu zdolność rozumowania potrzebną do interpretowania zapytań, określania właściwych działań i generowania spójnych odpowiedzi.

Tool calling, nazywane również function calling, to mechanizm, który pozwala agentom AI wykonywać konkretne zadania wymagające aktualnych informacji, niedostępnych bezpośrednio dla wcześniej wytrenowanych dużych modeli językowych. Dzięki temu agenci mogą łączyć się z zewnętrznymi systemami, bazami danych, interfejsami API oraz innymi zasobami obliczeniowymi, co znacząco poszerza ich możliwości poza wiedzę zawartą w danych treningowych.

Przebieg działania agenta zazwyczaj opiera się na określonej sekwencji kroków. Najpierw agent otrzymuje od użytkownika zapytanie lub polecenie. Następnie, korzystając z modelu językowego, analizuje, jakie działania będą odpowiednie do realizacji tego żądania. Potem wybiera właściwe narzędzia i wywołuje je z odpowiednio dobranymi parametrami. Na końcu przetwarza wyniki tych operacji, aby sformułować odpowiedź albo zdecydować, jakie kolejne działania powinien podjąć.

Kolejnym kluczowym elementem zaawansowanych agentów jest pamięć. Dzięki zapisywaniu wcześniejszych interakcji i podjętych decyzji agenci mogą z czasem budować szerszy kontekst, co pozwala im prowadzić bardziej spójne rozmowy w wielu etapach i udzielać coraz trafniejszych odpowiedzi na podstawie zgromadzonej wiedzy.

Rodzaje architektur agentów

Wykształciło się wiele podejść architektonicznych do budowy skutecznych agentów AI, a każde z nich ma specyficzne cechy i najlepiej sprawdza się w konkretnych zastosowaniach:

ReAct (Reasoning + Acting) to jedno z najczęściej wykorzystywanych podejść w tworzeniu agentów. W tym modelu etapy rozumowania przeplatają się z wykonywaniem działań, dzięki czemu agent może zastanowić się, co zrobić, podjąć działanie, zaobserwować jego rezultat, a następnie kontynuować rozumowanie na podstawie tych obserwacji. Tworzy to dynamiczny proces rozwiązywania problemów, który przypomina ludzki proces myślenia.

Agenci typu plan-and-execute działają w taki sposób, że najpierw opracowują całościowy plan rozwiązania problemu, a następnie metodycznie realizują kolejne kroki tego planu. Podejście to szczególnie dobrze sprawdza się w przypadku złożonych, wieloetapowych zadań, które wymagają strategicznego zaplanowania działań przed ich rozpoczęciem.

Systemy wieloagentowe opierają się na współpracy wielu wyspecjalizowanych agentów, którzy wspólnie dążą do osiągnięcia określonych celów. Dzięki podziałowi zadań między agentów dysponujących różnymi kompetencjami lub wiedzą z odmiennych obszarów, systemy te są w stanie rozwiązywać bardziej złożone problemy niż pojedynczy agent działający samodzielnie.

Agenci typu self-ask wykorzystują mechanizm samodzielnego zadawania pytań, w którym agent aktywnie identyfikuje luki w swojej wiedzy i formułuje pytania pozwalające je uzupełnić, zanim przejdzie dalej. Takie podejście zwiększa jego zdolność do rozwiązywania problemów dzięki zastosowaniu procesów metapoznawczych.

Agenci typu critique-revise opierają się na pętlach informacji zwrotnej, w których jeden komponent generuje rozwiązania, a drugi je ocenia i krytycznie analizuje, co prowadzi do stopniowego ich udoskonalania. Architektura ta jest szczególnie skuteczna w zadaniach kreatywnych oraz w zastosowaniach, w których jakość ma kluczowe znaczenie.

Na początek zdefiniujmy stan oraz narzędzia, z których będzie korzystać nasz model.

Teraz możemy stworzyć graf działania naszego agenta.

Musimy dodać pamięć do agenta, aby umożliwić mu zapamiętywanie kontekstu rozmowy.

Praktyczne zastosowania i przykłady sukcesów

Agenci AI wykazali się wyjątkową wszechstronnością w różnych branżach, rozwiązując złożone problemy i zwiększając produktywność w wielu obszarach:

LinkedIn opracował rekrutera AI, który usprawnia procesy zatrudniania dzięki wyszukiwaniu konwersacyjnemu i dopasowywaniu kandydatów. Ich hierarchiczny system agentów, oparty na LangGraph, zmienił sposób prowadzenia procesów rekrutacyjnych, automatyzując rutynowe zadania przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości doboru kandydatów.

W Uberze zespół Developer Platform wykorzystał LangGraph do stworzenia sieci agentów automatyzujących generowanie testów jednostkowych na potrzeby migracji kodu na dużą skalę. System ten znacząco przyspiesza cykle rozwoju oprogramowania, nie obniżając przy tym standardów jakości kodu.

Asystent AI firmy Klarna obsługuje zadania związane ze wsparciem klienta dla 85 milionów aktywnych użytkowników, skracając czas rozwiązania zgłoszeń o 80%. Zbudowany z wykorzystaniem LangGraph i LangSmith, ten oparty na agentach system pokazuje, jak AI może na dużą skalę zmieniać funkcjonowanie obsługi klienta.

Replit stworzył agenta AI, który pomaga programistom generować kod i szybko wdrażać aplikacje. Ich wieloagentowy system udostępnia użytkownikom działania agentów i wspiera procesy typu human-in-the-loop, zachowując równowagę między automatyzacją a nadzorem człowieka.

Wyzwania i przydatne wskazówki podczas tworzenia agentów

Choć agenci AI oferują ogromny potencjał, ich rozwój wiąże się również z poważnymi wyzwaniami. Zapewnienie, że będą działać w sposób niezawodny, etyczny i przejrzysty, wymaga starannego projektowania oraz szeroko zakrojonych testów. Zdarza się, że agenci podejmują nieoczekiwane działania, błędnie interpretują intencje użytkownika albo mają trudności z zadaniami wymagającymi złożonego rozumowania.

Aby sprostać tym wyzwaniom, wypracowano kilka dobrych praktyk:

Mechanizmy human-in-the-loop zapewniają niezbędny nadzór, umożliwiając człowiekowi przegląd i zatwierdzenie działań agenta przed ich wykonaniem. Takie podejście jest szczególnie istotne w zastosowaniach wysokiego ryzyka, gdzie błędy mogą prowadzić do poważnych konsekwencji.

Uporządkowane projektowanie narzędzi pomaga utrzymać zachowanie agentów w odpowiednich granicach, a jednocześnie zapewnia jasne interfejsy do współpracy z systemami zewnętrznymi. Dobrze zaprojektowane narzędzia mogą ograniczyć wiele typowych błędów, a przy tym zwiększyć możliwości agentów.

Kompleksowe ramy testowania i oceny pomagają wykrywać oraz eliminować problemy jeszcze przed wdrożeniem. Narzędzia takie jak LangSmith oferują pełną obserwowalność ścieżki działania, wgląd w dobór narzędzi oraz szczegółowe wskaźniki wydajności, co przyspiesza debugowanie i optymalizację.

Przyszłość agentów AI

Modele przetwarzania języka naturalnego nieustannie zmieniają naszą rzeczywistość, a agenci AI stanowią jeden z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju tej technologii. Wraz z dojrzewaniem tych rozwiązań możemy spodziewać się coraz bardziej zaawansowanych agentów, którzy będą łączyć wiele kompetencji, skutecznie współpracować z ludźmi i innymi agentami oraz realizować coraz bardziej złożone zadania w różnych obszarach.

Tempo wdrażania agentów AI stale rośnie: 51% organizacji już wykorzystuje ich w środowisku produkcyjnym, a 78% aktywnie planuje ich wdrożenie w najbliższym czasie. Szczególnie dynamicznie po technologie agentowe sięgają firmy średniej wielkości, zatrudniające od 100 do 2000 pracowników - 63% z nich ma już agentów działających w produkcji.

Wspierając odpowiedzialny rozwój i wykorzystanie agentów AI, możemy w pełni wykorzystać ich potencjał do wzmacniania możliwości ludzi i organizacji. Technologie te stają się katalizatorem pozytywnych zmian, jeśli są wdrażane rozważnie, z odpowiednim nadzorem człowieka i jasno określonymi zasadami etycznymi. Przyszłość agentów AI nie opiera się wyłącznie na ich autonomii, lecz także na zdolności do wzmacniania ludzkiej inteligencji, kreatywności i produktywności w sposób, który tworzy wartość, a jednocześnie szanuje ludzką sprawczość.

W miarę jak dalej badamy i rozwijamy możliwości agentów AI, współpraca między ludzką inteligencją a sztucznymi systemami rozumowania będzie otwierać nowe obszary innowacji i poszerzać zdolność do rozwiązywania problemów, głęboko przekształcając sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią i ze sobą nawzajem.