Od chatbota do agenta AI.

Co zmienia się, gdy model może nie tylko mówić, ale również korzystać z narzędzi i wykonywać działania.

Agent to LLM z narzędziami i odpowiedzialnością.

Chatbot generuje tekst. Agent może pobrać dane, utworzyć rekord, wysłać wiadomość albo rozpocząć workflow. Zmienia to profil ryzyka: błąd nie musi już oznaczać złej odpowiedzi, może oznaczać niepożądaną akcję w systemie.

1. Rozdziel „myślenie” od narzędzi

Model nie powinien mieć bezpośredniego dostępu do bazy produkcyjnej. Dostaje ściśle zdefiniowane funkcje o ograniczonych parametrach.

2. Zaczynaj od read-only

Pierwszy agent może zbierać dane, podsumowywać i rekomendować. Operacje zapisujące dodawaj dopiero po zmierzeniu jakości.

3. Human-in-the-loop tam, gdzie trzeba

Wysyłka do klienta, zmiany finansowe, zamówienia lub decyzje o dużym wpływie powinny mieć bramkę zatwierdzenia.

4. Ustal budżet działań

Limit liczby kroków, czasu i wywołań narzędzi chroni przed pętlami i niekontrolowanym zużyciem zasobów.

5. Rejestruj kroki

Audyt powinien pozwalać odtworzyć: cel, wybrane narzędzia, parametry, odpowiedzi systemów i finalny rezultat.

Dobra heurystyka: im większa możliwość zmiany świata przez agenta, tym mniejsza powinna być jego swoboda i tym większa obserwowalność.

Chcesz przełożyć temat na swoją organizację? Możemy przeprowadzić warsztat architektoniczny lub przygotować PoC na kontrolowanym zbiorze danych.

Porozmawiaj o projekcie →