- Agenci LLM łączą rozumienie języka, pamięć, korzystanie z narzędzi i planowanie, aby wykonywać złożone, autonomiczne zadania wykraczające poza zwykłą rozmowę.
- Udoskonalanie agentów LLM obejmuje techniki takie jak RAG, dostrajanie, n-shot prompting oraz zaawansowaną inżynierię promptów, aby poprawić ich dokładność i niezawodność.
- Budowa agenta LLM wymaga jasnych celów, odpowiedniej platformy, konfiguracji modelu, integracji, testowania oraz stałego monitorowania.
- Mimo swojej skuteczności, agenci LLM mają ograniczenia, takie jak halucynacje, ryzyko naruszenia prywatności i ograniczenia kontekstu, dlatego kluczowe są przemyślany projekt i nadzór.
Pewnie słyszałeś już o najgorętszym temacie roku: agentach AI.
Większość z tych agentów AI to agenci LLM. Dlaczego?
„W ostatnich latach agenci autonomiczni bardzo się zmienili,” wyjaśnia CEO Botpress Sylvain Perron. „Modele bazowe uległy poprawie. LLM-y odblokowały nowy poziom rozumowania i abstrakcji.”
Dzięki mocy LLM-ów agenci AI mogą być tworzeni do wykonywania dowolnych zadań opartych na języku lub rozumowaniu.
Dzięki swoim umiejętnościom językowym i analitycznym stopniowo przejmują zadania w biurach, a ponad 80% firm planuje wdrożyć agentów AI w najbliższych latach.
Choć szeroka kategoria agentów AI obejmuje także zastosowania niejęzykowe (systemy rekomendacji treści, rozpoznawanie obrazów, sterowanie robotami itd.), agenci LLM to zazwyczaj konwersacyjne AI.
Czym są agenci LLM?
Agenci LLM to narzędzia AI wykorzystujące duże modele językowe do interpretacji języka, prowadzenia rozmów i realizacji zadań.
Agenci ci opierają się na złożonych algorytmach wytrenowanych na ogromnych zbiorach tekstów, co pozwala im rozumieć i generować język w sposób zbliżony do ludzkiej komunikacji.
Agenci LLM mogą być zintegrowani z agentami AI, chatbotami AI, wirtualnymi asystentami, narzędziami do generowania treści i innymi aplikacjami.
Jak działają agenci LLM?
Agenci LLM łączą możliwości LLM z wyszukiwaniem, rozumowaniem, pamięcią i korzystaniem z narzędzi, aby samodzielnie realizować zadania. Oto, co oznacza każdy z tych elementów.
W połączeniu te możliwości pozwalają agentom LLM realizować złożone, wieloetapowe procesy całkowicie autonomicznie.
Na przykład:
- Agent sprzedażowy B2B pobiera dane z CRM o potencjalnym kliencie, analizuje postęp transakcji, pamięta wcześniejsze interakcje z klientem, by spersonalizować kontakt, i korzysta z API e-maila i kalendarza do wysyłania wiadomości i planowania spotkań.
- Agent IT pobiera logi systemowe, by zdiagnozować błąd, analizuje możliwe kroki naprawcze, pamięta, co działało przy wcześniejszych problemach użytkowników, i wykonuje skrypty do restartu usług lub tworzenia zgłoszeń.
Jakie 4 cechy definiują agenta LLM?
Agent LLM wyróżnia się czterema kluczowymi cechami:
1. Model językowy
Model językowy często uznaje się za „mózg” agenta LLM. Jego jakość i skala bezpośrednio wpływają na skuteczność agenta.
To zaawansowany algorytm wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstów, co pozwala mu rozumieć kontekst, rozpoznawać wzorce i generować spójne, adekwatne odpowiedzi.
- Rozpoznaje i uczy się wzorców językowych
- Zyskuje pewien poziom świadomości kontekstu (dzięki rozległym danym treningowym)
- Dostosowuje się do różnych dziedzin i obsługuje szeroki zakres tematów
Model językowy decyduje o głębokości, precyzji i trafności odpowiedzi, stanowiąc fundament możliwości językowych agenta.
2. Pamięć
Pamięć to zdolność do zapamiętywania informacji z wcześniejszych interakcji, takich jak fakty, preferencje użytkownika czy tematy rozmów między sesjami.
To zwiększa zrozumienie kontekstu przez agenta i sprawia, że rozmowy są bardziej ciągłe i trafne.
W niektórych konfiguracjach pamięć pozwala agentowi przechowywać informacje w czasie. Wspiera to długoterminową interakcję, gdzie agent „uczy się” na podstawie powtarzających się zachowań lub preferencji użytkownika – choć często jest to regulowane ze względu na prywatność i trafność.
3. Korzystanie z narzędzi
Korzystanie z narzędzi pozwala agentowi LLM przejść od rozmowy do działania.
Agent LLM może integrować się z zewnętrznymi aplikacjami, bazami danych lub API, by wykonywać określone funkcje.
Oznacza to, że mogą pobierać aktualne informacje, wykonywać zewnętrzne akcje lub uzyskiwać dostęp do specjalistycznych baz danych, co daje im możliwość udzielania odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Przykłady to:
- Wywoływanie API
- Pobieranie aktualnych danych, np. prognozy pogody czy kursów akcji
- Planowanie spotkań lub wizyt
- Wyszukiwanie w bazach danych, np. katalogach produktów czy dokumentach HR
Korzystanie z narzędzi pozwala agentowi LLM przejść od biernego systemu wiedzy do aktywnego uczestnika, który może współdziałać z innymi systemami.
4. Planowanie
Planowanie to zdolność agenta LLM do rozbijania złożonych zadań na szereg łatwiejszych kroków.
Agent LLM może planować z informacją zwrotną lub bez niej. Jaka jest różnica?
- Planowanie bez informacji zwrotnej oznacza, że agent tworzy plan na podstawie początkowego zrozumienia. Jest to szybsze i prostsze, ale mniej elastyczne.
- Planowanie z informacją zwrotną pozwala agentowi stale udoskonalać plan, uwzględniając dane z otoczenia. Jest to bardziej złożone, ale znacznie zwiększa elastyczność i poprawia skuteczność w czasie.
Dzięki planowaniu agent LLM może tworzyć logiczne sekwencje działań prowadzące do rozwiązania, co zwiększa jego skuteczność przy złożonych zadaniach.
Jakie są 4 typy agentów LLM?
.webp)
1. Agenci konwersacyjni (np. obsługa klienta i generowanie leadów)
Tacy agenci prowadzą naturalny dialog z użytkownikami – często udzielają informacji, odpowiadają na pytania i pomagają w różnych zadaniach.
Agenci ci polegają na LLM-ach, by rozumieć i generować odpowiedzi zbliżone do ludzkich.
Przykłady: Agenci obsługi klienta i chatboty medyczne
2. Agenci zadaniowi (np. asystenci AI i przepływy pracy AI)
Skupieni na realizacji konkretnych zadań lub osiąganiu określonych celów, ci agenci rozmawiają z użytkownikami, by poznać ich potrzeby, a następnie wykonują odpowiednie działania.
Przykłady: Asystenci AI i boty HR
3. Agenci kreatywni (np. narzędzia do generowania treści)
Potrafią tworzyć oryginalne i kreatywne treści, takie jak grafika, muzyka czy teksty. Wykorzystują LLM-y do rozumienia ludzkich preferencji i stylów artystycznych, co pozwala im tworzyć treści trafiające do odbiorców.
Przykłady: Narzędzia do generowania treści i obrazu (np. Dall-E)
4. Agenci współpracujący (np. agenci AI dla firm)
Tacy agenci współpracują z ludźmi, by realizować wspólne cele lub zadania, ułatwiając komunikację, koordynację i współpracę w zespole lub między ludźmi a maszynami.
LLM-y mogą wspierać agentów współpracujących, pomagając w podejmowaniu decyzji, generowaniu raportów czy dostarczaniu analiz.
Przykłady: Większość agentów AI dla firm i chatboty do zarządzania projektami
Jak firmy wykorzystują agentów LLM?
Firmy korzystają z agentów LLM w obszarach wymagających przetwarzania i rozumienia języka naturalnego, takich jak odpowiadanie na pytania, udzielanie wskazówek, automatyzacja procesów czy analiza tekstu.
Firmy często wykorzystują agentów LLM do marketingu, analizy danych, zgodności z przepisami, wsparcia prawnego, obsługi zdrowotnej, zadań finansowych oraz edukacji.
Oto 3 najpopularniejsze zastosowania agentów LLM:
Obsługa klienta
Według badań 167 firm przeprowadzonych przez eksperta automatyzacji Pascala Borneta, obsługa klienta to najczęstszy przypadek użycia agentów LLM.
Agenci LLM są szeroko wykorzystywani w obsłudze klienta do odpowiadania na najczęstsze pytania, rozwiązywania problemów i zapewniania wsparcia 24/7.
Tacy agenci mogą rozmawiać z klientami w czasie rzeczywistym, udzielając natychmiastowej pomocy lub przekierowując trudniejsze sprawy do pracowników.
Zobacz także: Czym jest chatbot do obsługi klienta?
Sprzedaż i generowanie leadów
W sprzedaży agenci LLM służą do generowania leadów AI — mogą nawet kwalifikować leady, prowadząc rozmowy z potencjalnymi klientami, rozpoznając potrzeby i zbierając cenne informacje.
Mogą też automatyzować dalszy kontakt, wysyłając spersonalizowane rekomendacje lub informacje o produktach na podstawie zainteresowań klienta.
Zobacz także: Jak wykorzystać AI w sprzedaży
Wsparcie wewnętrzne: HR i IT
W przypadku wsparcia wewnętrznego agenci LLM usprawniają procesy HR i IT, obsługując typowe zapytania pracowników.
Co więcej, badanie Borneta wykazało, że agenci LLM w operacjach wewnętrznych byli najbardziej opłacalni, oszczędzając 30-90% czasu potrzebnego wcześniej na realizację tych zadań.
W HR odpowiadają na pytania dotyczące benefitów, urlopów czy wynagrodzeń, a w IT pomagają rozwiązywać podstawowe problemy techniczne lub automatyzują rutynowe zadania, takie jak zakładanie kont.
Dzięki temu zespoły HR i IT mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach zamiast powtarzalnej pracy.
Zobacz także: Najlepsi agenci AI dla HR
Jak poprawić odpowiedzi agenta LLM
Jeśli dostosowujesz LLM do projektu AI, warto zmodyfikować standardowe odpowiedzi, jakie publiczny model udzieliłby użytkownikom. (Nie chcesz przecież, by Twój chatbot polecał konkurencję, prawda?) Możesz też chcieć, by korzystał z własnej logiki biznesowej, by działał bardziej jak przeszkolony pracownik niż przypadkowy generator tekstu.
Istnieją cztery ogólne sposoby na poprawę jakości odpowiedzi LLM:
- RAG
- Fine-tuning
- N-shot prompting
- Inżynieria promptów
1. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG)
RAG to efektowna nazwa prostego działania, które każdy z nas wykonywał w ChatGPT: wklejenie tekstu i zadanie pytania na jego temat.
Typowy przykład to pytanie, czy dany produkt jest dostępny w sklepie internetowym, a chatbot sprawdza to w katalogu produktów (zamiast w całym internecie).
Pod względem szybkości wdrożenia i dostępu do aktualnych informacji, RAG jest niezbędny.
Zwykle nie wpływa to na wybór modelu, ale nic nie stoi na przeszkodzie, by stworzyć endpoint API LLM, który pobiera informacje i odpowiada, traktując go jak osobny LLM.
Wykorzystanie RAG w chatbotach opartych na wiedzy jest często łatwiejsze w utrzymaniu, bo nie trzeba dostrajać modelu ani go aktualizować – co też obniża koszty.
2. Dostrajanie modelu
Fine-tuning polega na dostarczeniu modelowi przykładów, by nauczył się dobrze wykonywać określone zadanie. Jeśli chcesz, by świetnie mówił o Twoim produkcie, możesz przekazać mu przykłady najlepszych rozmów sprzedażowych firmy.
Jeśli model jest open source, zastanów się, czy Twój zespół ma wystarczające zasoby inżynierskie, by go dostroić.
Jeśli model jest zamknięty i oferowany jako usługa – jak GPT-4 czy Claude – zwykle inżynierowie mogą dostrajać modele przez API. Koszty tej metody są jednak znacznie wyższe, ale praktycznie nie wymaga ona utrzymania.
Jednak w wielu przypadkach fine-tuning nie jest pierwszym krokiem do optymalizacji modelu.
Dobre zastosowanie fine-tuningu to budowa bota wiedzy dla statycznych informacji. Przekazując przykłady pytań i odpowiedzi, model powinien umieć odpowiadać na nie w przyszłości bez szukania odpowiedzi. Nie sprawdzi się to jednak przy informacjach w czasie rzeczywistym.
3. N-shot learning
Najszybszym sposobem na poprawę jakości odpowiedzi jest podanie przykładów w jednym wywołaniu API LLM.
Zero-shot – czyli brak przykładów tego, czego oczekujemy w odpowiedzi – to sposób, w jaki większość z nas korzysta z ChatGPT. Dodanie jednego przykładu (one-shot) zwykle znacząco poprawia jakość odpowiedzi.
Więcej niż jeden przykład to n-shot. N-shot nie zmienia modelu, w przeciwieństwie do fine-tuningu. Po prostu za każdym razem przed zadaniem pytania podajesz przykłady.
Nie można jednak nadużywać tej strategii: modele LLM mają ograniczony kontekst, a cena zależy od wielkości wiadomości. Fine-tuning może wyeliminować potrzebę n-shot, ale wymaga więcej czasu na dopracowanie.
4. Techniki inżynierii promptów
Są też inne techniki inżynierii promptów, jak chain-of-thought, która zmusza modele do „głośnego myślenia” przed udzieleniem odpowiedzi.
Jest też łańcuchowanie promptów, które zachęca modele do dzielenia złożonych zadań na mniejsze kroki poprzez uruchamianie kilku promptów po kolei.
Te strategie mogą znacząco poprawić jakość i niezawodność odpowiedzi — zwłaszcza przy zadaniach wymagających rozumowania — ale często wiążą się z dłuższym czasem odpowiedzi, większym zużyciem tokenów i wolniejszym działaniem.
Zwiększa to jakość odpowiedzi, ale kosztem długości, ceny i szybkości reakcji.
Jak zbudować agenta LLM w 6 krokach
1. Określ cele
Pierwszym krokiem w budowie agenta AI lub chatbota jest precyzyjne określenie, co dokładnie ma on osiągnąć.
Sprecyzuj, co agent LLM ma realizować — czy ma pomagać w obsłudze klienta, generować treści, czy wykonywać konkretne zadania.
Jasno określone cele wpłyną na konfigurację i ustawienia agenta.
2. Wybierz platformę AI
Najlepsza platforma AI zależy całkowicie od Twoich celów i potrzeb.
Wybierz platformę odpowiadającą Twoim wymaganiom, biorąc pod uwagę opcje personalizacji, możliwości integracji, łatwość obsługi i wsparcie.
Platforma powinna:
- Obsługiwać Twój przypadek użycia
- Udostępnij preferowane LLM-y
- Zapewnij możliwości integracji
3. Skonfiguruj LLM
W zależności od możliwości platformy wybierz gotowy model LLM lub dostrój model do specjalistycznych zadań, jeśli to konieczne.
Wiele platform oferuje wbudowane modele językowe, które są już wytrenowane i gotowe do użycia.
Jeśli chcesz dostosować wykorzystanie LLM, przeczytaj nasz artykuł o wyborze własnego LLM do projektu AI autorstwa naszego inżyniera rozwoju, Patricka Hamelina.
4. Zintegruj narzędzia
Większość platform oferuje opcje integracji z narzędziami zewnętrznymi. Połącz dowolne API, bazy danych lub zasoby, do których Twój agent będzie musiał mieć dostęp, takie jak dane CRM czy informacje w czasie rzeczywistym.
5. Testuj i udoskonalaj
Dokładnie przetestuj agenta, korzystając z wbudowanych narzędzi testowych platformy. Dostosuj parametry, treść promptów i przebieg rozmów na podstawie wyników testów, by agent dobrze sprawdzał się w rzeczywistych sytuacjach.
6. Wdrażaj i monitoruj
Korzystaj z narzędzi monitorujących platformy, aby śledzić interakcje i wydajność agenta po wdrożeniu.
Zbieraj wnioski i w razie potrzeby udoskonalaj konfigurację, korzystając z mechanizmów informacji zwrotnej dostępnych na platformie.
Wdróż własnego agenta LLM
Agenci LLM zdobywają ogromną popularność w przedsiębiorstwach – w obsłudze klienta, operacjach wewnętrznych i e-commerce. Firmy, które zwlekają z wdrożeniem, mogą odczuć skutki przegapienia rewolucji AI.
Botpress to nieskończenie rozbudowywalna platforma agentów AI stworzona dla przedsiębiorstw. Nasz stack pozwala deweloperom budować agentów LLM o dowolnych możliwościach, jakich potrzebujesz.
Nasz zaawansowany pakiet zabezpieczeń gwarantuje, że dane klientów są zawsze chronione i w pełni kontrolowane przez Twój zespół deweloperski.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Lub skontaktuj się z naszym zespołem, by dowiedzieć się więcej.
Najczęstsze pytania
1. Czym różni się agent LLM od chatbota?
Chatbot zwykle działa według ustalonych scenariuszy lub przepływów, natomiast agent LLM jest bardziej elastyczny. Agenci LLM wykorzystują duży model językowy do rozumowania, pobierania informacji, korzystania z narzędzi i podejmowania decyzji.
2. Czy agenci LLM mogą działać bez połączenia z internetem?
Agenci LLM mogą częściowo działać bez internetu, jeśli wszystko, czego potrzebują (np. model językowy i dane), działa lokalnie. Jednak większość z nich opiera się na usługach chmurowych, np. do pobierania danych w czasie rzeczywistym, korzystania z zewnętrznych API czy aktualnej wiedzy.
3. Czy agenci LLM zawsze potrzebują backendu z modelem językowym?
Tak, to podstawowy składnik. "LLM" w nazwie agent LLM oznacza duży model językowy. Bez niego agent traci zdolność rozumienia i generowania naturalnego języka.
4. Jakie są główne ograniczenia lub ryzyka związane z używaniem agentów LLM obecnie?
Mogą generować błędne odpowiedzi, mieć trudności z niejasnymi poleceniami lub ujawniać wrażliwe informacje, jeśli nie są odpowiednio zabezpieczone. Poza tym są tak dobre, jak dane i projekt, na których bazują.
5. Które branże najszybciej wdrażają agentów LLM?
Obsługa klienta, wsparcie IT, opieka zdrowotna i sprzedaż wdrażają je najszybciej. W zasadzie wszędzie tam, gdzie jest dużo powtarzalnej pracy opartej na języku, którą można zautomatyzować.
