Jak stworzyć AI agenta: proces i najlepsze praktyki

Szacowany czas czytania: 7 minut

Kluczowe wnioski

• Definicja i znaczenie AI agentów w dzisiejszym świecie.
• Krok po kroku przewodnik tworzenia AI agenta.
• Omówienie różnych typów AI agentów i ich zastosowań.
• Najlepsze praktyki przy tworzeniu AI agentów.
• Wykorzystanie dostępnych narzędzi i technologii do budowy AI agentów.

W dzisiejszym dynamicznie rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji, temat tworzenia AI agentów zyskuje na ogromnym znaczeniu. W tym artykule przyjrzymy się szczegółowo, jak krok po kroku stworzyć AI agenta, na co zwrócić uwagę podczas jego budowy oraz jakie narzędzia i technologie najlepiej wspomagają ten proces. Wiedza ta jest nie tylko cenna dla programistów i zespołów badawczo-rozwojowych, ale również dla każdego, kto chce zrozumieć, jak sztuczna inteligencja może być zastosowana w praktyce.

Co to jest AI agent?

AI agent to program komputerowy zaprojektowany do wykonywania określonych zadań bez ciągłej, bezpośredniej ingerencji człowieka. Taki agent może działać w różnych środowiskach – od aplikacji webowych, przez systemy mobilne, aż po roboty fizyczne. AI agenty można podzielić na kilka rodzajów, m.in. na agentów opartych na regułach, uczących się, konwersacyjnych czy autonomicznych. Każdy z nich ma swoje charakterystyki i zastosowania.

Dlaczego warto tworzyć AI agentów?

AI agenci mogą znacznie zoptymalizować różnorodne procesy – od automatyzacji obsługi klienta, poprzez analizę inwestycji, aż po generowanie treści i zarządzanie przepływem pracy. Pozwalają one firmom na zwiększenie efektywności, obniżenie kosztów oraz tworzenie nowych, inteligentnych usług. Aby jednak osiągnąć zamierzony efekt, należy przestrzegać sprawdzonych kroków i wykorzystać odpowiednie narzędzia.

---

Jak stworzyć AI agenta? Kompleksowy przewodnik krok po kroku

1. Określ cel i zakres działania agenta

Zanim przystąpisz do kodowania, musisz dokładnie określić, jakie zadania ma realizować twój AI agent. Czy będzie to chatbot do obsługi klientów? Może system analizujący dane inwestycyjne? A może automatyzujący powtarzalne procesy w firmie? Równie ważne jest ustalenie środowiska, w jakim agent będzie funkcjonować – czy to będzie aplikacja webowa, mobilna, czy może oprogramowanie dla urządzeń IoT?

Jak podkreślają eksperci z Uptech, „przed rozpoczęciem pracy, zidentyfikuj środowisko, w którym umieścisz swojego agenta, aby zapewnić kompatybilność z otoczeniem” (źródło).

2. Zbuduj zespół projektowy

Stworzenie efektywnego AI agenta wymaga współpracy specjalistów z różnych dziedzin. Najczęściej w projekcie biorą udział:

• Programiści, którzy implementują logikę i integracje
• Data scientists, którzy zajmują się przygotowaniem i modelowaniem danych
• Eksperci merytoryczni z branży klienta
• Menedżerowie projektu, pilnujący harmonogramu i zasobów

Dzięki temu każdy aspekt – od danych, poprzez algorytmy, aż po finalną integrację – jest dopracowany (źródło, źródło, mentoring).

3. Zbierz, oczyść i przygotuj dane treningowe

Dane są paliwem dla każdego AI agenta. Muszą pochodzić z wiarygodnych źródeł, być odpowiednio zebrane oraz poddane procesom czyszczenia i wstępnej obróbki. To zapewnia lepszą jakość modelu i precyzyjniejsze wyniki. Czyszczenie danych polega na usunięciu błędów, uzupełnieniu braków oraz standaryzacji formatów.

Zasady te przypominają badacze z Uptech i Neurond: „Czyszczenie oraz przygotowanie danych to kluczowy etap dla wysokiego poziomu dokładności AI agenta” (źródło, źródło).

4. Wybierz odpowiednie technologie i narzędzia

Na rynku jest obecnie wiele platform i frameworków, które znacznie ułatwiają tworzenie AI agentów (źródło). Do najważniejszych należą:

• LangGraph – platforma do budowy przepływów logicznych i architektury agentów (źródło)
• Pydantic AI – narzędzie do walidacji i strukturyzacji danych wejściowych agenta (źródło)
• Make.com AI Agents – platforma umożliwiająca konfigurację AI agentów za pomocą naturalnego języka oraz automatyzację procesów (źródło)

Te narzędzia oferują zarówno kodowe, jak i bezkodowe rozwiązania, co pozwala skrócić czas od pomysłu do wdrożenia oraz dopasować się do różnych poziomów technicznych zespołu.

5. Zaprojektuj i stwórz agenta

Etap projektowania polega na opracowaniu przepływu pracy agenta – jak będzie podejmował decyzje, jakie dane będzie wykorzystywał, w jaki sposób będzie komunikował się z użytkownikiem lub innymi systemami.

Programowanie obejmuje także integrację z modelami uczenia maszynowego, np. modelami językowymi pokroju GPT, które pozwalają agentowi odpowiadać naturalnym językiem i adaptować się do złożonych scenariuszy.

Praktycy radzą, aby dokładnie przemyśleć każdą ścieżkę interakcji, co zdecydowanie zwiększa gotowość i jakość produktu końcowego (źródło, źródło).

6. Testuj agenta w różnych scenariuszach

Testowanie to fundament bezpiecznego i skutecznego wdrożenia. AI agent powinien być sprawdzany wielokrotnie w różnych warunkach – zarówno typowych, jak i krawędziowych, które mogą ujawnić błędy czy niepożądane zachowania.

Ważne jest, aby weryfikować zarówno precyzję odpowiedzi, jak i stabilność oraz bezpieczeństwo podczas interakcji. Testy powinny być powtarzane i uzupełniane o nowe przypadki, zwłaszcza po każdej aktualizacji (źródło).

7. Wdrożenie i monitorowanie

Gdy AI agent jest gotowy i przetestowany, można go uruchomić w docelowym środowisku. Jednak praca nie kończy się na wdrożeniu. Konieczne jest ciągłe monitorowanie wydajności i jakości usługi, zbieranie opinii użytkowników i bieżąca optymalizacja.

Regularne aktualizacje i retrening modeli pozwalają na dostosowywanie agenta do zmieniających się warunków oraz nowych danych (źródło).

---

Typy AI agentów i ich zastosowania

Sztuczna inteligencja daje możliwość tworzenia różnorodnych typów agentów, które można zastosować w wielu branżach. Przyjrzyjmy się kluczowym typom:

• Agenci regułowi – działają według ustalonych reguł i schematów, np. proste chatboty do FAQ.
• Agenci uczący się – wykorzystują uczenie maszynowe, co pozwala im adaptować się do nowej wiedzy, np. systemy rekomendacji.
• Agenci konwersacyjni – obsługują naturalny język, służąc do komunikacji z użytkownikami w formie dialogu.
• Agenci autonomiczni – podejmują decyzje i realizują zadania samodzielnie, np. roboty dostawcze czy systemy sterowania ruchem.

Przykłady zastosowań to automatyczna analiza inwestycji, chatboty obsługujące klientów, narzędzia ekstrakcji i podsumowywania danych oraz automatyzacja przepływów pracy (źródło).

---

Najlepsze praktyki przy tworzeniu AI agentów

Tworząc AI agenta, warto pamiętać o:

• Jasno określonych wymaganiach i wskaźnikach sukcesu (KPI) – pozwalają mierzyć efektywność i skuteczność agenta.
• Bezpieczeństwie i ochronie danych – szczególnie przy pracy z wrażliwymi informacjami, należy stosować odpowiednie standardy.
• Planowaniu ciągłego rozwoju – regularne aktualizacje, rozwój funkcji i retrening modeli zwiększają użyteczność.
• Integracji z istniejącymi systemami i API – to zapewnia płynne wdrożenie i korzystanie z różnych źródeł danych.

Zastosowanie tych zasad pozwala na budowę AI agentów, które są nie tylko skuteczne, ale też bezpieczne i łatwe w dalszym utrzymaniu (źródło, źródło).

---

Podsumowanie

Proces tworzenia AI agenta to złożone, interdyscyplinarne przedsięwzięcie, które wymaga współpracy ekspertów z wielu dziedzin, odpowiedniego doboru danych, technologii i narzędzi oraz skrupulatnego testowania i monitoringu. Dzięki temu można stworzyć inteligentne rozwiązania dopasowane do specyficznych potrzeb biznesu oraz użytkowników.

Warto podkreślić, że obecnie dostępne platformy i frameworki znacząco upraszczają tworzenie takich agentów, dając możliwość zarówno kodowego, jak i bezkodowego podejścia. To otwiera drzwi do szybszych wdrożeń i innowacji, które mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki działają firmy i usługi.

Jeśli chcesz rozpocząć przygodę z AI agentami, pamiętaj o dokładnym planowaniu, doborze odpowiednich ekspertów i narzędzi oraz ciągłym doskonaleniu swojego rozwiązania na podstawie realnych danych i opinii użytkowników.

---

FAQ

Czym jest AI agent?

AI agent to program komputerowy zaprojektowany do autonomicznego wykonywania określonych zadań bez ciągłej ingerencji człowieka. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji i interakcji ze środowiskiem.

Jakie są główne kroki w tworzeniu AI agenta?

Główne kroki obejmują określenie celu agenta, zbudowanie zespołu projektowego, zebranie i przygotowanie danych, wybór odpowiednich technologii, zaprojektowanie i stworzenie agenta, testowanie oraz wdrożenie i monitorowanie.

Jakie narzędzia są zalecane do budowy AI agentów?

Do popularnych narzędzi należą LangGraph, Pydantic AI, Make.com AI Agents oraz różne platformy oferujące zarówno kodowe, jak i bezkodowe rozwiązania do tworzenia AI agentów.

Jakie są najlepsze praktyki przy tworzeniu AI agentów?

Najlepsze praktyki to jasno określone wymagania i KPI, dbałość o bezpieczeństwo i ochronę danych, planowanie ciągłego rozwoju oraz integracja z istniejącymi systemami i API.

Źródła:
– https://www.uptech.team/blog/how-to-build-an-ai-agent
– https://www.neurond.com/blog/how-to-build-an-ai-agent
– https://www.salesforce.com/agentforce/build-ai-agent/
– https://www.make.com/en/ai-agents
– https://www.youtube.com/watch?v=U6LbW2IFUQw