Agentowe przepływy pracy

Agentowe przepływy pracy (Agentic Workflows) — to dynamiczne, wieloetapowe procesy, w których autonomiczne agenty AI oparte na dużych modelach językowych (LLM) samodzielnie podejmują decyzje, wykonują działania i koordynują zadania przy minimalnym udziale człowieka. W takich systemach LLM jest używany nie tylko do generowania odpowiedzi na jedno zapytanie, ale również do planowania sekwencji działań, interakcji z zewnętrznymi narzędziami oraz iteracyjnego doskonalenia wyników.

W odróżnieniu od tradycyjnej automatyzacji opartej na sztywno zaprogramowanych regułach, podejścia agentowe cechuje elastyczność — mogą one adaptować się do nowych danych i nieprzewidzianych warunków. Agentowy przepływ pracy różni się od prostego wywołania LLM (na przykład do streszczania tekstu) tym, że agent jest wyposażony w autonomię w wyborze działań, co obejmuje planowanie, korzystanie z narzędzi i samokorekcję.

Komponenty i architektura agentowego workflow

Agentowy przepływ pracy łączy kilka kluczowych komponentów w celu realizacji założonego celu.

Agent AI i LLM

W centrum procesu znajduje się agent AI — autonomiczny program działający w imieniu użytkownika lub systemu. Kluczowym komponentem agenta jest duży model językowy, który zapewnia rozumienie instrukcji w języku naturalnym oraz generowanie niezbędnych rozumowań. Jakość działania agenta w istotnym stopniu zależy od inżynierii promptów — różne schematy podpowiedzi (np. Chain-of-Thought) pomagają dostosować LLM do wymaganego stylu pracy.

Narzędzia (dostęp do zewnętrznych działań)

Ponieważ wiedza LLM jest ograniczona danymi jego treningu, agentowi udostępniane są zewnętrzne narzędzia rozszerzające jego możliwości. Narzędzia mogą obejmować dostęp do baz wiedzy, wyszukiwarek, API, interpreterów kodu i innych aplikacji. Za ich pomocą agent uzyskuje aktualne informacje lub wykonuje rzeczywiste działania poza samym modelem.

Pamięć i kontekst

Cechą charakterystyczną agentowych workflow jest posiadanie mechanizmu pamięci, pozwalającego agentowi uwzględniać poprzednie doświadczenia i kontekst.

• Pamięć krótkotrwała przechowuje niedawne informacje (np. historię dialogu) w ramach bieżącej sesji.
• Pamięć długotrwała zachowuje wiedzę i wyniki zgromadzone w wielu przebiegach, często z wykorzystaniem zewnętrznych magazynów danych (np. wektorowych baz danych).

Sprzężenie zwrotne i korekta

Mechanizmy sprzężenia zwrotnego odgrywają istotną rolę w zwiększaniu niezawodności. Agent może otrzymywać feedback ze środowiska wykonywania zadania, od pomocniczego modelu-„krytyka" lub od człowieka (tryb human-in-the-loop). Na przykład system Reflexion implementuje wewnętrzne samosprzężenie zwrotne: agent analizuje własne błędy i zapisuje „przemyślenia" w pamięci, aby ulepszyć kolejne próby.

Konfiguracje wieloagentowe

W złożonych scenariuszach stosuje się architekturę wieloagentową, w której kilka wyspecjalizowanych agentów współdziała ze sobą. Na przykład agent-„planista" wyznacza podzadania, a kilku agentów-„wykonawców" realizuje swoje wąskie zadania (wyszukiwanie danych, obliczenia itp.).

Typowe wzorce i algorytmy działania agentów

Chociaż uniwersalna, ustandaryzowana architektura agentowych systemów LLM nie została jeszcze wypracowana, w latach 2023–2024 zaczęły pojawiać się powtarzające się wzorce.

• Planowanie krokowe (Prompt Chaining). Zadanie jest dzielone na sekwencję etapów za pomocą łańcucha wywołań LLM. Każdy krok otrzymuje jako wejście wynik poprzedniego i wykonuje część ogólnego zadania. Podejście to poprawia interpretowalność, lecz jest mniej elastyczne.
• Routing i wybór narzędzia (Router Pattern). Agent najpierw klasyfikuje typ zadania wejściowego, a następnie wybiera specjalny proces lub narzędzie do jego rozwiązania, działając jako dyspozytor.
• Równoległe poszukiwanie rozwiązań. Zamiast jednego liniowego toku myślenia eksplorowanych jest kilka wariantów rozwiązania jednocześnie. Przykładem jest podejście Tree-of-Thoughts, gdzie agent rozgałęzia łańcuch rozumowania podobnie do drzewa, generując na każdym kroku kilka kandydujących „myśli" i wybierając najbardziej obiecujące.
• Refleksja i samokorekcja. Agent krytycznie ocenia własne rozwiązania i uczy się na błędach. W metodzie Reflexion agent po każdej próbie analizuje wynik i zapisuje wnioski, które wykorzystuje w kolejnych cyklach.

Przykłady znanych podejść

• ReAct (Reasoning and Acting) — podstawowa metoda (2022) łącząca rozumowanie i działanie. LLM naprzemiennie generuje logiczne wnioski (thoughts) i konkretne kroki-działania (actions), które są wykonywane za pomocą narzędzi.
• Reflexion (2023) — framework autorefleksji umożliwiający agentom uczenie się na własnych błędach poprzez tekstowe sprzężenie zwrotne, bez aktualizacji wag modelu.
• Tree-of-Thoughts (ToT) (2023) — framework uogólniający ideę Chain-of-Thought w celu organizacji poszukiwania rozwiązania w formie drzewa, co pozwala modelowi rozważać kilka wariantów przebiegu zdarzeń.
• Auto-GPT (2023) — jeden z pierwszych szeroko znanych projektów open-source demonstrujących w pełni autonomiczny agentowy workflow. System generuje grupę wyspecjalizowanych agentów GPT-4, które wspólnie planują i wykonują kroki w celu osiągnięcia wysokopoziomowego celu zadanego przez użytkownika.

Zastosowania i wpływ

Podejścia agentowe znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, gdzie wymagane są inteligentna automatyzacja i elastyczność.

• Procesy biznesowe: Systemy agentowe rozszerzają możliwości chatbotów wsparcia technicznego, które mogą samodzielnie diagnozować problemy i znajdować rozwiązania. Są one również stosowane w finansach, zarządzaniu zasobami ludzkimi i marketingu.
• Symulacje generatywne: Autonomiczne agenty LLM mogą modelować złożone zachowania społeczności lub postaci. W pracy „Generative Agents" (Park et al., 2023) dziesiątki agentów GPT, wyposażonych w różne osobowości, wiarygodnie imitowały życie społeczne w symulowanym miasteczku.

Zdaniem analityków Gartner, agentowa AI (Agentic AI) została uwzględniona wśród strategicznych trendów technologicznych na rok 2025.

Problemy i perspektywy rozwoju

Pomimo sukcesów agentowe systemy LLM pozostają nową i złożoną technologią.

• Koszty zasobów: Każdy dodatkowy krok planowania, wyszukiwania lub samoanaliz to osobne wywołanie LLM, co zwiększa czas wykonania i koszty.
• Nieprzewidywalność zachowania: Im więcej swobody ma agent, tym trudniej zagwarantować, jaką ścieżkę wybierze. Wymaga to wprowadzenia ograniczeń i mechanizmów ochronnych (guardrails).
• Ocena jakości i debugowanie: Analiza rozległych logów wieloetapowych systemów w celu wykrycia błędów stanowi nietrywialnie trudne zadanie.
• Bezpieczeństwo i etyka: Wraz ze wzrostem autonomiczności AI pojawia się konieczność zapewnienia, że agenty działają w interesie użytkownika i społeczeństwa.

Przyszłe badania koncentrują się na tworzeniu uniwersalnych środków korzystania z narzędzi, opracowywaniu jednolitych kompleksowych workflow oraz optymalizacji efektywności systemów agentowych.

Odnośniki

• Przegląd agentowych przepływów pracy od IBM
• Przewodnik po tworzeniu skutecznych agentów AI od Anthropic

Literatura

• 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.
• Yao, S. et al. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv:2305.10601.
• Shinn, N. et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. arXiv:2303.11366.
• 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. DOI:10.1126/science.ade9097.
• Wang, L. et al. (2025). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv:2308.11432.
• Li, X. (2024). A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components. arXiv:2406.05804.
• Jung, J. et al. (2024). Trust or Escalate: LLM Judges with Provable Guarantees for Human Agreement. arXiv:2407.18370.
• Xu, W. et al. (2025). A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents. arXiv:2502.12110.
• He, G. et al. (2025). Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents as a Daily Assistant. arXiv:2502.01390.
• Huang, X. et al. (2024). Understanding the Planning of LLM Agents: A Survey. arXiv:2402.02716.
• Kuang, Z. et al. (2023). PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Reasoning over Long Documents. arXiv:2305.14564.