Sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie, a jej najnowszym osiągnięciem są tzw. „agenci z rozumowaniem” – zaawansowane systemy oparte na dużych modelach językowych (LLM), które przekształcają sposób, w jaki działają cyfrowi asystenci. Jeszcze niedawno chatboty AI służyły głównie jako narzędzia do udzielania odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania. Obecnie potrafią analizować, planować, podejmować decyzje, a także uczyć się na podstawie otrzymanych informacji zwrotnych.
Systemy te przestały być jedynie pasywnymi respondentami – zaczęły pełnić rolę pełnoprawnych cyfrowych partnerów. Agenci z rozumowaniem posiadają zdolność krytycznego myślenia i radzą sobie z wielowarstwowymi problemami, analizując dostępne opcje i podejmując decyzje w oparciu o najefektywniejsze wykorzystanie mocy obliczeniowej i liczby tokenów.
Nowa generacja agentów znajduje coraz szersze zastosowanie w branżach, w których decyzje zależą od wielu zmiennych – od medycyny, przez obsługę klienta i finanse, aż po logistykę i robotykę. Ich rola w tych sektorach rośnie z każdym miesiącem.
Największym atutem tzw. reasoning agents jest elastyczność. Potrafią one w zależności od kontekstu włączyć lub wyłączyć moduł rozumowania. Jeśli zapytanie użytkownika jest proste – na przykład dotyczące statusu zamówienia lub resetu hasła – agent odpowiada jednym komunikatem, zużywając minimalną ilość zasobów obliczeniowych. Natomiast w razie potrzeby – chociażby podczas planowania rozmieszczenia gości na weselu czy optymalizacji harmonogramu produkcji – agent potrafi uruchomić pełne łańcuchy rozumowania, konsumując więcej zasobów, ale dając znacznie bardziej precyzyjne odpowiedzi.
Nowe modele NVIDIA Llama Nemotron wznoszą tę technologię na jeszcze wyższy poziom. Dzięki prostemu przełącznikowi w systemowym promptcie, deweloperzy mogą aktywować tryb rozumowania jedynie wtedy, gdy naprawdę jest to potrzebne. To z jednej strony oszczędza czas użytkowników, a z drugiej – minimalizuje zużycie kosztownych zasobów chmurowych.
Agenci z rozumowaniem już teraz zmieniają sposób funkcjonowania firm różnej wielkości. W sektorze zdrowia potrafią wspierać lekarzy w diagnozowaniu i planowaniu leczenia, bazując na szerokich danych medycznych. W obsłudze klienta prowadzą bardziej złożone rozmowy, personalizując oferty i efektywnie rozwiązując spory. Branża finansowa z kolei korzysta z nich do analizowania danych rynkowych i budowy strategii inwestycyjnych. W logistyce pomagają planować trasy dostaw, przewidywać zakłócenia i reagować na nie w czasie rzeczywistym, a w robotyce kierują się logiką i adaptacją, aby sprawnie poruszać się w dynamicznie zmieniających środowiskach, takich jak magazyny i ulice miast.
Wyraźnym przykładem wykorzystania tej technologii jest Amdocs – firma, która dla operatorów telekomunikacyjnych wdrożyła platformę amAIz GenAI opartą na modelach Llama Nemotron. Dzięki temu ich agenci obsługują złożone ścieżki klienta, obejmujące sprzedaż, obsługę faktur i wsparcie techniczne. EY, globalna firma doradcza, używa agentów do odpowiadania na skomplikowane pytania podatkowe – testy wykazały aż 86% poprawę jakości odpowiedzi w porównaniu do modeli ogólnego zastosowania. SAP, z kolei, integruje agentów Joule z funkcjami rozumowania, umożliwiając im przetwarzanie złożonych zapytań, odkrywanie danych z systemów ERP i autonomiczne wykonanie procesów biznesowych.
Kluczowe elementy architektury agenta AI to: narzędzia, pamięć oraz moduły planowania. Rozszerzenie tych komponentów o rozumowanie – na przykład przy wsparciu modeli jak Llama Nemotron Ultra czy DeepSeek-R1 – sprawia, że system potrafi dokładniej planować swoje działania i podejmować lepsze decyzje. Takie podejście pozwala na osiąganie wymiernych korzyści dla całych ekosystemów biznesowych.
Aby ułatwić tworzenie i wdrażanie tego typu rozwiązań, NVIDIA udostępniła zestaw narzędzi i struktur wspierających rozwój inteligentnych agentów. AI-Q NVIDIA AI Blueprint to szkielet procedur, który pomaga łączyć infrastruktury obliczeniowe, dane i procesy, usprawniając tworzenie rozbudowanych cyfrowych agentów. AI-Q pozwala też na wdrożenie procesów opartych o szybkie pobieranie danych z wykorzystaniem produktów takich jak NVIDIA NeMo Retriever czy NIM microservices.
Kolejne narzędzie to NVIDIA Agent Intelligence Toolkit – open source’owy pakiet narzędzi, który umożliwia integrację i optymalizację zespołów agentów AI. Dostępny na GitHubie zestaw narzędzi pozwala na monitorowanie działania wielu agentów, identyfikowanie wąskich gardeł oraz ocenę efektywności całego systemu – niezależnie od używanego frameworka.
Dla tych, którzy chcą rozpocząć własną przygodę z budowaniem agentów wykorzystujących rozumowanie, modele Llama Nemotron to doskonały punkt wyjścia. Zostały one sklasyfikowane jako liderzy benchmarków dla zadań wymagających precyzji w obszarach nauki, kodowania i matematyki. Można je dostosować, korzystając z dostępnych publicznie datasetów do treningu końcowego, a dodatkowe funkcje, takie jak tryby on/off dla rozumowania, pozwalają balansować między kosztem a jakością działania.
Na koniec warto wspomnieć o możliwości testowania agentów w zaawansowanych scenariuszach zastosowania – od systemów typu retrieval-augmented generation, aż po platformy do przeszukiwania i podsumowywania materiałów wideo. Tego typu rozwiązania otwierają nowe horyzonty dla przedsiębiorstw pragnących wykorzystać pełnię możliwości agentów AI z rozumowaniem.
Sztuczna inteligencja wchodzi dziś w erę, w której nie tylko odpowiada na pytania, lecz podejmuje racjonalne decyzje. Agenci z rozumowaniem to krok milowy w stronę inteligentnych, cyfrowych zespołów gotowych wspierać biznes na każdym etapie działania.