Sztuczna inteligencja weszła w zupełnie nowy etap rozwoju. Agenci AI oparte na dużych modelach językowych (LLM) przestali być tylko chatbotami odpowiadającymi na proste pytania. Dziś możemy mówić o „agentach rozumujących” – inteligentnych towarzyszach, którzy potrafią zaplanować działanie, logicznie analizować dane, podejmować decyzje i uczyć się na podstawie informacji zwrotnych. W przeciwieństwie do wcześniejszych wersji, które odpowiadały jedynie na wcześniej zaprogramowane zapytania, nowoczesne systemy potrafią wykonywać złożone operacje, wymagające logicznego myślenia i adaptacji do zmiennych warunków.
Takie zaawansowane możliwości stają się niezbędne wszędzie tam, gdzie decyzje opierają się na wielu złożonych danych i kontekstach. Przykłady zastosowań obejmują służbę zdrowia, obsługę klienta, finanse, logistykę czy nawet robotykę. Systemy oparte na logice rozumowania są w stanie analizować wieloczynnikowe dane, podejmować decyzje o wysokim stopniu precyzji i wykonywać wiele powiązanych zadań, ograniczając ilość zużywanej mocy obliczeniowej i liczby tokenów, czyli jednostek informacji przetwarzanych przez model.
Kluczowym rozwiązaniem stojącym za tą technologią jest możliwość dynamicznego włączania i wyłączania procedur rozumowania. Takie przełączanie – określane jako „Reasoning On” i „Reasoning Off” – pozwala na inteligentne zarządzanie zasobami. Przy prostych zadaniach, jak odzyskanie hasła czy sprawdzenie statusu zamówienia, wystarczy szybka odpowiedź bez rozbudowanej analizy. Jednak w przypadku skomplikowanych procesów, takich jak planowanie rozmieszczenia gości na weselu czy przygotowanie bilansu podatkowego, agent musi przejść przez cały proces logicznego myślenia, co może wymagać nawet stukrotnie więcej zasobów.
Nowe modele, takie jak NVIDIA Llama Nemotron, wprowadzają proste przełączniki wprowadzane przez deweloperów w systemie promptowania, które decydują, czy agent powinien aktywować umiejętności rozumowania w odpowiedzi na konkretne zapytanie. To rozwiązanie pozwala znacząco skrócić czas oczekiwania na odpowiedzi i zminimalizować koszty przetwarzania danych – wszystko za sprawą elastycznego podejścia do logiki działania AI.
Agenci rozumujący już teraz skutecznie rewolucjonizują wiele branż. W medycynie potrafią wspierać lekarzy w diagnozowaniu i planowaniu leczenia. W obsłudze klienta personalizują interakcje oraz rozwiązują bardziej złożone kwestie, jak spory związane z rachunkami. W finansach analizują rynek i sugerują strategie inwestycyjne. W logistyce optymalizują trasy dostaw i reagują w czasie rzeczywistym na zakłócenia w łańcuchu dostaw. W robotyce umożliwiają autonomiczne poruszanie się robotów nawet w dynamicznym środowisku magazynu czy na drodze.
Szczególnie ciekawe są przykłady wdrożeń takich systemów. Firma Amdocs wykorzystuje platformę amAIz GenAI, wzbogaconą o modele rozumowania od NVIDIA, aby wspierać operatorów telekomunikacyjnych w obsłudze klienta. EY z kolei wdrożyło agentów obsługujących pytania podatkowe, co pozwoliło osiągnąć aż 86% poprawy w jakości odpowiedzi. SAP zastosowało agentów Joule, którzy korzystając z modeli Llama Nemotron potrafią samodzielnie przetwarzać złożone żądania użytkowników na podstawie danych korporacyjnych i realizować procesy biznesowe bez udziału człowieka.
Aby stworzyć takiego agenta, potrzeba kilku kluczowych komponentów – narzędzi, pamięci oraz modułów planowania. Wszystkie te elementy razem umożliwiają agentowi interakcję ze światem zewnętrznym, generowanie i egzekwowanie dokładnych planów oraz – w razie potrzeby – autonomiczne działanie. To właśnie moduł planowania może być wzmocniony przez modele rozumowania, takie jak Llama Nemotron Ultra czy DeepSeek-R1. Poprzez zwiększenie „ciężaru” planowania przy pierwszym podejściu, uzyskuje się bardziej trafne i zrównoważone decyzje.
Dla firm, które chcą wdrażać zaawansowane agentowe systemy AI, NVIDIA opracowała narzędzia takie jak AI-Q Blueprint oraz Agent Intelligence Toolkit. AI-Q to kompletny schemat pracy z agentami AI, integrujący przyspieszone przetwarzanie, przechowywanie danych oraz narzędzia do wydobywania i analizy danych multimedialnych. Z kolei Agent Intelligence Toolkit – dostępny jako open source – pozwala na łączenie agentów z różnymi narzędziami i danymi, śledzenie ich działania oraz zwiększanie efektywności zespołów agentów.
Deweloperzy mogą również tworzyć i testować własnych agentów rozumujących dzięki otwartym zasobom, takim jak zestaw danych Llama Nemotron Post-Training Dataset czy platformy fine-tuningu. Dodatkową zaletą jest możliwość sprawdzenia wyników działania w środowiskach NIM – od rozbudowanej generacji odpowiedzi po funkcje wyszukiwania i streszczenia wideo w zastosowaniach komercyjnych.
Świat agentów AI się zmienia – i to w szybkim tempie. Modele oparte na logice i rozumowaniu pozwalają tworzyć nie tylko narzędzia odpowiadające na pytania, ale też inteligentnych współpracowników, którzy myślą, uczą się i podejmują trafne decyzje. Wkraczamy w erę, w której AI nie tylko wykonuje polecenia, ale staje się partnerem w skomplikowanych procesach podejmowania decyzji.