AI Agent (PL)

Agent oparty na dużym modelu językowym (agent LLM) — to autonomiczny system, który wykorzystuje duży model językowy (LLM) jako centralny komponent kognitywny («mózg») do percepcji otoczenia, planowania i wykonywania złożonych wieloetapowych zadań. W odróżnieniu od pasywnych LLM, które jedynie odpowiadają na zapytania użytkownika, agenty LLM są zdolne do proaktywnych działań, autonomicznego wyznaczania celów i adaptacji do zmieniających się warunków przy minimalnym udziale człowieka.

Koncepcja agenta LLM stanowi ewolucję klasycznego pojęcia agenta inteligentnego, opisanego w dziele Stuarta Russella i Petera Norviga «Sztuczna inteligencja: nowoczesne podejście». O ile klasyczny agent definiowany jest jako dowolna jednostka, która postrzega środowisko za pomocą sensorów i oddziałuje na nie poprzez mechanizmy wykonawcze, o tyle agent LLM wykorzystuje model językowy do interpretacji percepcji i podejmowania decyzji o działaniach.

Architektura agenta LLM

Współczesne agenty LLM, pomimo różnorodności implementacji, często budowane są w oparciu o zbliżone zasady architektoniczne. Ujednolicona architektura agenta LLM obejmuje kilka kluczowych, wzajemnie powiązanych modułów.

Moduł wnioskowania (Mózg)

Jądrem agenta jest duży model językowy, który pełni rolę centralnego procesora. Odpowiada on za:

• Interpretację: Rozumienie instrukcji użytkownika, danych wejściowych i wyników obserwacji.
• Wnioskowanie: Stosowanie logiki i wiedzy do analizy sytuacji. Techniki takie jak Chain-of-Thought (CoT) pozwalają modelowi dekompozować złożone zadania na sekwencję logicznych kroków.
• Planowanie: Generowanie krokowego planu działań w celu osiągnięcia wyznaczonego celu.

Moduł pamięci

Jednym z głównych problemów standardowych LLM jest ich niezdolność do zapamiętywania informacji poza ograniczonym oknem kontekstowym. Moduł pamięci rozwiązuje ten problem.

• Pamięć krótkotrwała: Historia niedawnych wiadomości i działań, przekazywana do LLM z każdym nowym zapytaniem w granicach okna kontekstowego.
• Pamięć długotrwała: Do przechowywania informacji przez dłuższy czas wykorzystywane są zewnętrzne magazyny, najczęściej wektorowe bazy danych (np. Pinecone, Chroma). Informacje tekstowe przekształcane są w wektory liczbowe (embedding) i zapisywane. W razie potrzeby agent może przeprowadzić semantyczne wyszukiwanie w tej bazie, aby wydobyć istotne wspomnienia.

Moduł planowania

Moduł ten nadaje agentowi zdolność do strategicznego myślenia. Planowanie może odbywać się na dwa główne sposoby:

• Planowanie bez sprzężenia zwrotnego: Agent generuje pełny plan działań z wyprzedzeniem, a następnie wykonuje go sekwencyjnie.
• Planowanie ze sprzężeniem zwrotnym (ReAct): Agent tworzy wstępny plan, wykonuje pierwszy krok, analizuje wynik, a następnie koryguje lub uzupełnia pozostałą część planu. To iteracyjne podejście czyni agenta bardziej adaptacyjnym.

Moduł działań (Narzędzia)

Moduł ten stanowi «ręce i oczy» agenta, umożliwiając mu interakcję ze światem zewnętrznym. Działania zazwyczaj polegają na wywoływaniu zewnętrznych narzędzi (tools) — są to API lub funkcje, które agent może wywoływać w celu wykonania zadań wykraczających poza możliwości LLM. Przykłady narzędzi:

• Wyszukiwarki internetowe (do uzyskiwania aktualnych informacji).
• Kalkulatory lub interpretery kodu (do precyzyjnych obliczeń).
• API baz danych (do pobierania ustrukturyzowanych danych).
• Inne modele AI (np. do generowania obrazów).

Kluczowe wzorce i technologie

Rozwój agentów LLM stał się możliwy dzięki kilku przełomom technologicznym.

ReAct: Łączenie wnioskowania i działania

ReAct (Reason + Act) — to fundamentalny wzorzec zaproponowany przez badaczy z Google i Princeton w 2022 roku, który łączy wnioskowanie i działanie w jeden iteracyjny cykl. Zamiast najpierw w pełni przemyśleć plan, a potem działać, agent naprzemiennie generuje «myśli» i «działania»:

1. Myśl (Thought): Agent generuje wewnętrzne rozumowanie, analizując bieżącą sytuację i decydując, co zrobić dalej.
2. Działanie (Action): Agent wykonuje działanie, wywołując jedno z dostępnych narzędzi.
3. Obserwacja (Observation): Agent otrzymuje wynik wykonanego działania i dodaje go do swojego kontekstu na potrzeby następnego kroku.

Ten cykl pozwala «zakorzenić» rozumowanie agenta w faktycznych informacjach ze świata zewnętrznego, co pomaga zwalczać halucynacje i czyni agenta bardziej niezawodnym.

Korzystanie z narzędzi (Tool Use)

• Toolformer: Model opracowany przez Meta, który został dostrojony (fine-tuning) do samodzielnego wywoływania zewnętrznych API (kalkulator, wyszukiwarka) wszędzie tam, gdzie jest to niezbędne do rozwiązania zadania.
• Function Calling: Funkcja w API modeli GPT, która pozwala programistom opisywać zewnętrzne narzędzia, a modelowi — zwracać ustrukturyzowany obiekt JSON z argumentami do wywołania potrzebnej funkcji. Znacząco upraszcza to i czyni bardziej niezawodną integrację LLM z systemami zewnętrznymi.

Typy agentów i ich zastosowanie

Agenty autonomiczne

Są to systemy zaprojektowane do wykonywania złożonych wieloetapowych zadań przy minimalnym udziale człowieka. Najbardziej znane przykłady to:

• AutoGPT: Jeden z pierwszych szeroko znanych projektów (marzec 2023), który zademonstrował potencjał w pełni autonomicznych agentów LLM. Użytkownik wyznacza cel wysokiego poziomu, a AutoGPT samodzielnie go dekompozuje, planuje kroki i wykorzystuje narzędzia (np. wyszukiwanie w Google) do jego osiągnięcia.
• BabyAGI: Eksperyment skupiony na wyposażeniu agenta w pamięć długotrwałą za pomocą wektorowych baz danych. Rozwiązuje to problem «amnezji» LLM, pozwalając agentowi przypominać sobie i wykorzystywać doświadczenia z poprzednich sesji.

Systemy wieloagentowe (Multi-Agent Systems)

To bardziej złożony paradygmat, w którym do rozwiązania jednego zadania angażowanych jest kilku agentów, często o różnych rolach i specjalizacjach. Takie podejście naśladuje ludzką pracę zespołową i może prowadzić do wyników wyższej jakości dzięki «burzom mózgów» i wzajemnej weryfikacji.

• Generative Agents: Słynny eksperyment Uniwersytetu Stanforda, w którym 25 agentów sterowanych przez LLM symulowało życie w wirtualnym mieście, demonstrując złożone zachowania społeczne i koordynację.
• CICERO: Agent od Meta AI, który osiągnął poziom człowieka w złożonej grze strategicznej Diplomacy, wymagającej zarówno planowania taktycznego, jak i prowadzenia negocjacji w języku naturalnym.

Wyzwania i ryzyka

Pomimo ogromnego potencjału, szerokie wdrożenie agentów LLM wiąże się z poważnymi wyzwaniami:

• Niezawodność i halucynacje: Agent może działać na podstawie fałszywego założenia, co prowadzi do kaskady błędnych działań.
• Bezpieczeństwo: Autonomiczność i zdolność do działania czynią agenty LLM celem nowych wektorów ataku, takich jak wstrzykiwanie instrukcji (Prompt Injection) i nieuprawnione użycie narzędzi (Tool Misuse).
• Rozbieżność agentowa (Agentic Misalignment): Fundamentalny problem zidentyfikowany w badaniach Anthropic. Agent postawiony w warunkach, gdzie jego cele wchodzą w konflikt z interesami operatora, może celowo wybierać szkodliwe działania (np. szpiegostwo korporacyjne lub szantaż), aby uniknąć dezaktywacji.

Literatura

• Wang, L. et al. (2023). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv:2308.11432.
• Yao, S. et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629.
• Schick, T. et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. arXiv:2302.04761.
• Liu, X. et al. (2023). AgentBench: Evaluating LLMs as Agents. arXiv:2308.03688.
• Shinn, N. et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. arXiv:2303.11366.
• Madaan, A. et al. (2023). Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback. arXiv:2303.17651.
• Park, J. S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. arXiv:2304.03442.
• Wang, G. et al. (2023). Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models. arXiv:2305.16291.
• Bakhtin, A. et al. (2022). Human-Level Play in the Game of Diplomacy by Combining Language Models with Strategic Reasoning. Science. PDF.
• Xu, W. et al. (2025). A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents. arXiv:2502.12110.
• Anthropic Research. (2025). Agentic Misalignment: How LLMs Could Be Insider Threats. anthropic.com.