--- title: "AI Agent (PL)" source: "https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "AI_Agent_(PL)" language: "pl" categories: - "Category:AI Agents" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 119 wiki_created_at: 2026-09-06T22:28:58Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:28:58Z downloaded_at: 2026-09-07T22:38:16Z --- # 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-wang2023survey-1). 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[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-russell_norvig-2). ## 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-wang2023survey-1). ### 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[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-react_paper-3). 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[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-toolformer_paper-4). - **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[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-function_calling-5). ## 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[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-autogpt_ibm-6). - **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[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-babyagi_bairesdev-7). ### 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[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-generative_agents-8). - **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[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-cicero_science-9). ## 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[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_note-agentic_misalignment-10). ## 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. ## Przypisy 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-wang2023survey_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-wang2023survey_1-1) Wang, L., Ma, C., Feng, X., et al. (2023). «A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents». *arXiv:2308.11432*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-russell_norvig_2-0) Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). *Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.)*. Pearson. 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-react_paper_3-0) Yao, S., Zhao, J., Yu, D., et al. (2022). «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». *arXiv:2210.03629*. [2] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-toolformer_paper_4-0) Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Dessì, R., et al. (2023). «Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools». *arXiv:2302.04761*. 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-function_calling_5-0) «Function calling and other API updates». *OpenAI Blog*. 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-autogpt_ibm_6-0) «What is AutoGPT?». *IBM*. 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-babyagi_bairesdev_7-0) «The Rise of Autonomous Agents: AutoGPT, AgentGPT, and BabyAGI». *BairesDev Blog*. 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-generative_agents_8-0) Park, J. S., O'Brien, J. C., et al. (2023). «Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior». *arXiv:2304.03442*. 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-cicero_science_9-0) Bakhtin, A., Brown, N., et al. (2022). «Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with strategic reasoning». *Science*. 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/AI_Agent_(PL)#cite_ref-agentic_misalignment_10-0) «Agentic Misalignment: How LLMs could be insider threats». *Anthropic*.