--- title: "Agentowe przepływy pracy" source: "https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Agentowe_przepływy_pracy" language: "pl" categories: - "Category:AI Agents" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 234 wiki_created_at: 2026-09-06T22:30:48Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:30:48Z downloaded_at: 2026-09-07T22:38:54Z --- # 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_what_is-1). 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[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-weaviate_blog-2). ## 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_what_is-1). ### 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[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-weaviate_blog-2). ### 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)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_autogpt-3). ### 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[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-reflexion_paper-4). ### 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.)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_what_is-1). ## 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[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-vellum_guide-5). - **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[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-tot_paper-6). - **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[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-reflexion_paper-4). ## 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[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-react_paper-7). - **Reflexion** (2023) — framework autorefleksji umożliwiający agentom uczenie się na własnych błędach poprzez tekstowe sprzężenie zwrotne, bez aktualizacji wag modelu[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-reflexion_paper-4). - **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[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-tot_paper-6). - **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[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_autogpt-3). ## 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_what_is-1). - **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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-ibm_what_is-1). ## 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[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_note-survey_li_2024-8). ## 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. ## Przypisy 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_what_is_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_what_is_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_what_is_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_what_is_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_what_is_1-4) «What are Agentic Workflows?». *IBM*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-weaviate_blog_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-weaviate_blog_2-1) «What Are Agentic Workflows? Patterns, Use Cases, Examples, and More». *Weaviate*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_autogpt_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-ibm_autogpt_3-1) «What is AutoGPT?». *IBM*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-reflexion_paper_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-reflexion_paper_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-reflexion_paper_4-2) Shinn, N. et al. «Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning». *arXiv:2303.11366*, 2023. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-vellum_guide_5-0) «Agentic Workflows in 2025: The ultimate guide». *Vellum.ai*. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-tot_paper_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-tot_paper_6-1) Yao, S. et al. «Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models». *arXiv:2305.10601*, 2023. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-react_paper_7-0) Yao, S. et al. «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». *arXiv:2210.03629*, 2022. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Agentowe_przep%C5%82ywy_pracy#cite_ref-survey_li_2024_8-0) Li, X. «A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components». *arXiv:2406.05804*, 2024. [8]