Od dwóch lat firmom pojawia się pomysł autonomicznych agentów AI: systemów, które mogą rezerwować loty, pisać kod i analizować dane przy minimalnej interwencji człowieka. Jednak pomimo szeroko zakrojonych eksperymentów, faktyczne wykorzystanie w przedsiębiorstwach pozostaje na niskim poziomie. Około 95% projektów AI nie przynosi wymiernej wartości biznesowej i ugina się pod ciężarem rzeczywistej złożoności. Główny problem? Fundamentalne niezrozumienie czym agentami: nie magiczne skrzynki, ale złożone systemy oprogramowania wymagające rygorystycznej inżynierii.
Problem: traktowanie sztucznej inteligencji jako demonstracji, a nie produktu
Różnica między demonstracjami sztucznej inteligencji a wartością przedsiębiorstwa nie wynika z lepszych modeli, ale z lepszej architektury. Antonio Gulli, starszy inżynier w Google, twierdzi, że branża goni za najnowszymi frameworkami, a nie za podstawami. „Inżynieria sztucznej inteligencji nie różni się od żadnej innej formy inżynierii” – wyjaśnia. Aby tworzyć trwałe systemy, potrzebne są powtarzalne standardy, a nie tylko najlepsze w swojej klasie modele.
Najnowsza książka Gulleya, Agent Design Patterns, oferuje właśnie to: 21 podstawowych wzorców, które przekształcają eksperymentalnych agentów w niezawodne narzędzia dla przedsiębiorstw. Podejście to przypomina rewolucję „wzorców projektowych” w tworzeniu oprogramowania, wprowadzającą porządek w chaotycznym obszarze. Wzorce te określają sposób, w jaki agent myśli, zapamiętuje i działa – czyli podstawowe elementy składowe solidnych systemów sztucznej inteligencji.
Pięć kluczowych wzorców zapewniających natychmiastowy efekt
Dla organizacji pragnących ustabilizować swoją infrastrukturę sztucznej inteligencji Gulli identyfikuje pięć wysoce skutecznych wzorców:
- Refleksja: Zamiast natychmiastowych, potencjalnie halucynacyjnych reakcji, agenci muszą pomyśleć o stworzeniu planu, jego wykonaniu i krytycznej ocenie wyniku przed jego przedstawieniem. Naśladuje to ludzki sposób myślenia i znacznie poprawia dokładność.
- Routing: Skaluj bez zwiększania kosztów, kierując proste zadania do tańszych modeli, pozostawiając skomplikowane rozumowanie dla najpotężniejszych (i najdroższych) systemów. Modele mogą działać jako routery, optymalizując wydajność.
- Komunikacja: standaryzowane protokoły komunikacyjne, takie jak Model Context Protocol (MCP), służą jako „port USB do sztucznej inteligencji”, umożliwiając bezproblemową integrację z narzędziami, bazami danych i innymi agentami.
- Pamięć: Strukturyzacja sposobu, w jaki agenci przechowują i odzyskują przeszłe interakcje, tworzy trwałych, świadomych kontekstu asystentów, rozwiązując problem złotej rybki polegającej na utracie pamięci krótkotrwałej.
- Ograniczenia: Ograniczenia architektoniczne mają kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa i zgodności, zapobiegając wyciekom danych lub nieupoważnionym działaniom. Są to twarde granice, a nie tylko grzeczne podpowiedzi systemowe.
Bezpieczeństwo transakcji: klucz do zaufania agentom autonomicznym
Jedną z głównych barier w adopcji jest strach: autonomiczny agent z dostępem do zapisu w krytycznych systemach stwarza ryzyko, jeśli zawiedzie. Rozwiązanie? Bezpieczeństwo transakcji, zapożyczone z zarządzania bazami danych. Tak jak bazy danych korzystają z punktów kontrolnych i wycofywania zmian, tak agenci muszą działać ostrożnie i mieć możliwość powrotu do bezpiecznego stanu w przypadku wystąpienia błędów. Dzięki temu firmy mogą ufać agentom, którzy piszą, wiedząc, że istnieje przycisk „anuluj”.
Testowanie tych systemów wymaga oceny Trajektorii agentów : nie tylko ostatecznej reakcji, ale całego procesu decyzyjnego. Gulli opowiada się również za zautomatyzowanymi systemami wzajemnej oceny, w których wyspecjalizowani agenci wzajemnie krytykują swoje działania, aby zapobiec rozprzestrzenianiu się błędów.
Przyszłość: od wskazówek do kontekstu
Do 2026 roku prawdopodobnie zakończy się era modeli uniwersalnych. Przyszłość należy do wyspecjalizowanych flot agentów: agentów skupionych na ekstrakcji danych, generowaniu obrazów lub wideo, płynnie ze sobą współdziałających. Programiści przejdą od inżynierii przemysłowej (sztuczki językowe) do inżynierii kontekstowej : projektowania przepływu informacji, zarządzania stanem i kontrolowania danych widocznych dla agentów.
Ostatecznym celem nie jest samo wykorzystanie AI, ale efektywne rozwiązywanie problemów biznesowych. Gully ostrzega przed sztuczną inteligencją dla samej sztucznej inteligencji. Firmy muszą zacząć od jasnego zdefiniowania swoich potrzeb i strategicznego wykorzystania technologii, aby je zaspokoić.
