Budowa agentów AI i aplikacji agentowych

Aplikacje agentowe AI łączą modele językowe z logiką wykonawczą, narzędziami oraz warstwą integracyjną, dzięki czemu agenci mogą pobierać dane, podejmować decyzje i uruchamiać operacje w systemach zewnętrznych. W praktyce warto sprawdzić podział ról agentów, sposób wywoływania API, kontrolę uprawnień oraz obsługę błędów i limitów po stronie usług zewnętrznych. Przykładem jest agent, który pobiera dokumenty z SharePoint, analizuje ich treść i przekazuje wynik do aplikacji webowej.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: AgentKit - budowa i wdrażanie agentów AI.

Systemy multiagentowe składają się z wielu współpracujących agentów, które realizują zadania w podziale na role, odpowiedzialności i ścieżki decyzyjne. Podczas projektowania trzeba określić hierarchię agentów, format komunikatów, reguły eskalacji oraz warunki przekazywania kontekstu między komponentami. Przykładem jest układ z agentem koordynującym, agentem wyszukującym dane i agentem wykonawczym odpowiedzialnym za integrację z API.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Multiagentowe aplikacje AI.

Testowanie agentów AI obejmuje sprawdzanie poprawności odpowiedzi, stabilności workflow, jakości użycia narzędzi oraz zgodności działania z założonym scenariuszem biznesowym. Warto przygotować test case’y dla typowych i granicznych wejść, uruchamiać testy automatyczne oraz analizować trace’y, aby wykrywać błędy w promptach, integracjach i logice orkiestracji. Przykładem jest porównanie wyników agenta dla tych samych danych wejściowych przy różnych parametrach modelu i różnych wersjach promptów.
Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: AgentKit - budowa i wdrażanie agentów AI.

Optymalizacja promptów i parametrów LLM w agentach AI polega na takim ustawieniu instrukcji, kontekstu i konfiguracji modelu, aby agent działał przewidywalnie i poprawnie korzystał z narzędzi. Należy sprawdzić strukturę poleceń, temperaturę, limity tokenów, sposób przekazywania kontekstu oraz warunki uruchamiania function calling. Przykładem jest skrócenie promptu systemowego i doprecyzowanie reguł użycia narzędzia, co zmniejsza liczbę błędnych wywołań API.
To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Multiagentowe aplikacje AI.

Przy wdrożeniach produkcyjnych znaczenie mają narzędzia do projektowania workflow, budowy interfejsów, integracji danych oraz ewaluacji jakości działania agentów. Dobrze sprawdzić, czy dany zestaw obsługuje wersjonowanie, guardrails, konektory do źródeł firmowych, testy Evals i osadzanie agentów w aplikacjach webowych. Przykładem jest użycie Agent Builder do projektowania przepływu, ChatKit do interfejsu i Connector Registry do podłączenia danych organizacyjnych.
Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: AgentKit - budowa i wdrażanie agentów AI.

Zabezpieczanie agentów AI obejmuje kontrolę dostępu do narzędzi, filtrowanie danych wejściowych, ograniczanie uprawnień oraz monitorowanie ryzyk wynikających z działania modeli generatywnych. W praktyce trzeba sprawdzić guardrails, zakres operacji dostępnych dla agentów, odporność na prompt injection oraz sposób logowania działań i decyzji systemu. Przykładem jest agent, który może odczytywać dane z repozytorium dokumentów, ale nie może wykonywać operacji zapisu bez dodatkowej autoryzacji.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Multiagentowe aplikacje AI.