Budowa autonomicznych agentów AI często bywa przedstawiana w sposób zbyt uproszczony. W rzeczywistości to, co nazywamy „doświadczeniem agentowym”, składa się z trzech wzajemnie powiązanych mechanizmów, które można porównać do trzech pętli działających wewnątrz jednego systemu. Zrozumienie tej struktury jest kluczowe dla każdego, kto chce tworzyć zaawansowane i bezpieczne rozwiązania oparte na dużych modelach językowych (LLM).
Pętla wnioskowania: fundament komunikacji
Pierwszym i najbardziej zewnętrznym elementem jest pętla wnioskowania (inference loop). W najprostszym ujęciu modele językowe to systemy przewidujące kolejne tokeny w tekście. Pętla wnioskowania odpowiada za zarządzanie tym procesem poprzez trzy główne zadania:
Warto pamiętać, że większość interfejsów API dla modeli AI jest bezstanowa. Oznacza to, że model nie „pamięta” poprzednich interakcji, dopóki nie prześlemy mu całej historii konwersji przy każdym kolejnym zapytaniu. To właśnie dlatego długie rozmowy zużywają znacznie więcej zasobów – za każdym razem wysyłamy do modelu cały dotychczasowy zapis konwersacji.
Pętla narzędzi: nadawanie sprawczości
Same modele językowe są jedynie „mózgami w słoiku” – bez dostępu do zewnętrznych funkcji nie posiadają realnej wartości użytkowej. To właśnie pętla narzędzi (tool loop) zmienia model w agenta, pozwalając mu na wykonywanie konkretnych działań, takich jak wysyłanie e-maili czy przeszukiwanie baz danych.
Gdy w pętli wnioskowania zdefiniujemy dostępne narzędzia, model może zdecydować o ich użyciu. Wówczas kontrolę przejmuje pętla narzędzi, która:
Podczas implementacji tego etapu należy zachować ostrożność. Modele mogą „halucynować”, próbując wywołać nieistniejące funkcje lub podając błędne parametry. System musi być przygotowany na obsługę takich błędów, np. poprzez zwracanie czytelnych komunikatów o niepowodzeniu, które model będzie w stanie zrozumieć i przetworzyć.
Pętla ludzka: kontrola i bezpieczeństwo
Trzeci element, nazywany pętlą ludzką (human loop), nie jest technicznie pętlą programistyczną, lecz mechanizmem blokującym. Jego zadaniem jest weryfikacja działań agenta przez człowieka przed ich ostatecznym wykonaniem. Choć nie jest obowiązkowy, stanowi kluczowy element systemów, w których wymagana jest wysoka kontrola, bezpieczeństwo lub zdrowy rozsądek.
W praktyce pętla ta działa jak „przycisk zatwierdzenia”. Zamiast automatycznie wysyłać e-mail czy wykonywać transakcję, system wstrzymuje działanie i czeka na decyzję użytkownika. Implementacja tego rozwiązania jest wyzwaniem inżynieryjnym, ponieważ procesy te mogą trwać długo – serwer nie może „zamrozić” swojego działania w oczekiwaniu na kliknięcie człowieka. W takich sytuacjach stosuje się zaawansowane wzorce projektowe, takie jak frameworki trwałego wykonywania zadań (np. Temporal), które pozwalają na bezpieczne wstrzymywanie i wznawianie procesów.
Synergia trzech pętli
Wszystkie trzy pętle tworzą spójny ekosystem: pętla wnioskowania inicjuje proces, pętla narzędzi realizuje konkretne zadania, a pętla ludzka zapewnia nadzór. Taka architektura jest podstawą nowoczesnych systemów agentowych, wykorzystywanych w zaawansowanych technikach takich jak RAG (Retrieval-Augmented Generation) czy automatyczne sprawdzanie poprawności działań. Zrozumienie tego podziału pozwala na budowanie bardziej przewidywalnych i skutecznych systemów AI.