Naučte se vytvářet sofistikované AI agenty s přístupem k souborovému systému, implementovat strategie pro odkládání kontextu a optimalizovat využití tokenů pomocí pokročilých technik správy stavů s využitím LangGraph a vzorů reducerů.
Vytváření pokročilých AI agentů vyžaduje více než jen propojení jazykových modelů se základními nástroji. S rostoucí složitostí AI aplikací přichází zásadní výzva: zvládání exponenciálního nárůstu kontextových tokenů, který může vést k postupné degradaci výkonu. Tento článek se zaměřuje na to, jak navrhnout sofistikované AI agenty s možností přístupu k souborovému systému, implementovat inteligentní strategie odkládání kontextu a využít pokročilé vzory správy stavů k vytvoření autonomních systémů připravených pro produkční nasazení. Ať už budujete chatboty zákaznické podpory, asistenty pro výzkum či složité automatizační workflow, správné řízení kontextu a souborových operací je klíčové pro tvorbu agentů, kteří si zachovají přesnost a efektivitu i při velkém měřítku.
{{ youtubevideo videoID=“APVJ5GPDnnk” provider=“youtube” title=“Pokročilí AI agenti s přístupem k souborům – vysvětlení” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Agenti umělé inteligence představují zásadní evoluci v konstrukci inteligentních systémů. Na rozdíl od tradičních chatbotů, kteří pouze odpovídají na dotazy uživatelů, jsou AI agenti autonomními systémy schopnými plánovat, provádět více kroků a využívat různé nástroje k dosažení složitých cílů. AI agent funguje ve smyčce: přijímá vstup, rozhoduje o dalších krocích, vykonává akce pomocí dostupných nástrojů, sleduje výsledky a pokračuje, dokud nedosáhne cíle nebo nevyhodnotí, že úkol je splněn. Tento agentní přístup umožňuje systémům zvládat vícekrokové problémy, adaptovat se na neočekávané situace a řešit úkoly, které by jeden modelový dotaz nezvládl.
S rostoucí sofistikovaností AI agentů a řešením komplexnějších problémů se však objevuje zásadní omezení: kontextové okno. Každá interakce s jazykovým modelem spotřebovává tokeny – jednotky textu, které model zpracovává. Kontextové okno je maximální počet tokenů, které model zvládne v jednom požadavku. I když moderní jazykové modely rozšířily kontextová okna na stovky tisíc tokenů, tato kapacita není nekonečná, a co je důležitější, kvalita výstupů modelu s rostoucím kontextem klesá. Tento degradační jev, známý jako degradace kontextu, představuje jednu z největších výzev při tvorbě spolehlivých AI agentů pro produkční prostředí.
Degradace kontextu je dobře zdokumentovaný jev, kdy se výkon AI modelu zhoršuje s rostoucím množstvím tokenů v kontextovém okně. Výzkum organizací jako Anthropic a Chroma ukazuje, že s prodlužujícím se kontextem dochází k měřitelným ztrátám přesnosti, zpomalení odpovědí a snížení schopnosti modelu zaměřit se na relevantní informace. Nejde o omezení jednoho konkrétního modelu – je to základní charakteristika, jak transformerové jazykové modely zpracovávají informace. Když je kontext agenta zahlcen předchozími interakcemi, odpověďmi nástrojů a mezivýsledky, mechanismy pozornosti modelu jsou méně efektivní při odlišování důležitých informací od šumu.
Praktické důsledky degradace kontextu jsou pro produkční AI agenty závažné. Agent, který zpočátku pracuje velmi dobře, může začít chybovat, jakmile se mu v kontextu nahromadí data z předchozích operací. Odpovědi nástrojů obsahující velké množství dat – například výsledky databázových dotazů, API odpovědi nebo obsahy souborů – mohou rychle spotřebovat celé kontextové okno. Bez správného řízení může agent dojít do situace, kdy není schopen zpracovat nové požadavky, protože většinu kontextu zabírají historická data. To vytváří tvrdou hranici, jak dlouho může agent fungovat bez resetu, což narušuje kontinuitu složitých vícekrokových workflow.
Context engineering znamená strategické vytváření a správu informací, které jsou AI agentům poskytovány, aby byl zachován optimální výkon. Místo toho, aby agent dostával všechny dostupné informace, context engineering spočívá v pečlivém výběru toho, co agent v daném kroku potřebuje, jak jsou informace formátovány a jak jsou ukládány a získávány. Tato disciplína se stala klíčovou pro tvorbu spolehlivých AI systémů ve velkém měřítku. Context engineering zahrnuje více strategií: prompt engineering pro řízení chování agenta, vyhledávání informací pro získání pouze relevantních dat, správu stavů pro sledování pokroku agenta a především odkládání kontextu, které brání přetížení tokeny.
Cílem context engineeringu je udržet kontextové okno štíhlé a zaměřené pouze na informace nezbytné pro další rozhodnutí agenta. To vyžaduje architektonická rozhodnutí o tom, jak jsou nástroje navrženy, jak jsou jejich odpovědi formátovány a jak jsou mezivýsledky ukládány. Při správné implementaci umožňuje context engineering agentům fungovat dlouhodobě, zvládat složité workflow a udržovat konzistentní přesnost po celou dobu. FlowHunt přímo integruje principy context engineeringu do svého rámce pro agenty a poskytuje nástroje a vzory, které vývojářům usnadňují tvorbu agentů se zachováním výkonu i v čase.
Odkládání kontextu je sofistikovaná technika řešící degradaci kontextu tím, že rozsáhlé datové struktury ukládá mimo přímé kontextové okno agenta. Místo zahrnutí celé odpovědi nástroje do kontextu se tyto odpovědi uloží do souborového systému a agentovi je předán pouze souhrn a referenční identifikátor. Když agent potřebuje přístup k plným datům, načte je pomocí tohoto identifikátoru. Tento přístup byl průkopnicky použit v systémech jako Manus – pokročilém frameworku pro AI agenty, který považuje souborový systém za nekonečnou paměť, kde agenti zapisují mezivýsledky do souborů a do kontextu načítají pouze souhrny.
Mechanika odkládání kontextu funguje následovně: když agent zavolá nástroj vracející velkou odpověď, místo začlenění celé odpovědi do kontextu ji systém uloží do souboru a agentovi vrátí zprávu obsahující jen podstatné informace – například souhrn, počet výsledků a referenční ID souboru. Agent se pak rozhodne, zda potřebuje plná data. Pokud ano, zavolá nástroj pro čtení daného souboru a získá pouze ty části dat, které skutečně potřebuje. Tento vzor dramaticky snižuje spotřebu tokenů při zachování možnosti agenta pracovat s kompletními informacemi podle potřeby.
Příklad z praxe: agent má analyzovat velkou datovou sadu a získá výsledek dotazu obsahující tisíce záznamů. Bez odkládání by všechny tyto záznamy zabraly tokeny v kontextu. S odkládáním agent obdrží zprávu „Dotaz vrátil 5 000 záznamů. Souhrn: 60 % záznamů odpovídá kritériu X. Plné výsledky uložené v souboru query_results_001.txt.“ Agent pak může načíst konkrétní části souboru podle potřeby, místo aby všech 5 000 záznamů od počátku zatěžovalo kontextové okno.
Aby bylo možné realizovat odkládání kontextu a sofistikované workflow agentů, musí mít agenti přístup k operacím nad souborovým systémem. Základními nástroji jsou operace výpisu (list), čtení (read) a zápisu (write). Výpis umožňuje agentovi zjistit, jaké soubory má ve svém pracovním adresáři, což mu umožňuje najít předchozí výsledky nebo zkontrolovat uložená data. Čtení umožňuje získat obsah konkrétního souboru, což je klíčové pro přístup k uloženým datům. Zápis umožňuje vytvářet nové soubory nebo aktualizovat existující, tedy ukládat mezivýsledky, výstupy analýz či jakákoli potřebná data.
Tyto nástroje musí být pečlivě navrženy, aby byly integrovány se systémem správy stavů agenta. Ve frameworcích jako LangGraph jsou souborové operace typicky implementovány jako definice nástrojů se specifikovanými vstupy, výstupy a popisy. Dobře navržený nástroj pro čtení souboru například přijímá cestu k souboru a vrací jeho obsah, ale měl by také elegantně ošetřit situace, kdy soubor neexistuje nebo dojde k chybě oprávnění. Zápis by měl umožnit vytváření nových i aktualizaci existujících souborů a vracet potvrzení o operaci i metadata jako velikost a cestu k souboru. Výpis by měl vracet nejen názvy souborů, ale i metadata jako velikost a čas poslední úpravy, což agentovi pomáhá rozhodovat, které soubory použít.
FlowHunt poskytuje vestavěné implementace těchto souborových nástrojů optimalizovaných pro workflow agentů. Tyto nástroje se bez problémů integrují se systémem správy stavů FlowHunt a podporují vzory odkládání kontextu popsané v tomto článku. Vývojáři tak nemusí implementovat souborové operace od nuly – FlowHunt nástroje se postarají o správu souborů, ošetření chyb i synchronizaci stavů automaticky.
Efektivní správa stavů agenta je zásadní pro tvorbu spolehlivých AI systémů. Stav reprezentuje veškeré informace, které si agent potřebuje uchovávat: aktuální úkol, předchozí výsledky, vytvořené soubory a další data důležitá pro jeho činnost. V LangGraph, mocném frameworku pro stavbu workflow agentů, je správa stavů řešena sofistikovaným systémem zahrnujícím redukční funkce (reducery). Reducer je mechanismus určující, jak mají být hodnoty ve stavu aktualizovány při změnách.
Vzor reduceru je obzvlášť důležitý při práci s paralelními operacemi či když více částí workflow aktualizuje stejnou strukturu stavu. Bez reducerů se správa změn stává složitou a náchylnou k chybám, zejména pokud různá vlákna nebo paralelní operace mění stejná data. Reducer přijímá aktuální stav a aktualizaci a vrací nový stav. Pro souborové operace je běžný vzor „merge left and right“, kdy se slovník souborů aktualizuje spojením nových záznamů s existujícími. To zaručuje, že při zápisu nového souboru agent neztratí přehled o dříve vytvořených souborech.
Správná implementace reduceru vyžaduje pochopení konkrétních významů aktualizací stavů. Pro souborový systém můžete definovat reducer, který slučuje slovníky souborů, přidává nové soubory a aktualizuje existující. Reducer může navíc sledovat metadata o souborech, jako je čas vytvoření či poslední úpravy. Systém reducerů LangGraph zajišťuje konzistentní aplikaci těchto změn v průběhu činnosti agenta, i při paralelních operacích.
Pojďme si projít konkrétní příklad stavby AI agenta s přístupem k souborovému systému. Agent bude schopen provádět výzkumné úkoly, ukládat mezivýsledky a navazovat na předchozí práci. Nejprve definujete stav agenta, který zahrnuje slovník souborů a seznam zpráv reprezentujících historii konverzace. Definice stavu určuje, že slovník souborů využívá reducer slučující nové soubory se stávajícími, což zajišťuje správnou správu stavu.
Dále definujete nástroje, které může agent využít. Kromě operací se soubory lze přidat nástroje pro webové vyhledávání, zpracování dat či analýzu. Každý nástroj je definován jasným popisem, požadovanými vstupy a vracenými výstupy. Nástroje pro práci se souborovým systémem – výpis, čtení a zápis – jsou implementovány tak, aby pracovaly se stavem agenta, ukládaly a načítaly soubory z paměťového slovníku (nebo v produkci z perzistentního úložiště jako je cloud storage).
Logika agenta je implementována jako funkce přijímající aktuální stav a vracející další akci. Tato funkce využívá jazykový model pro rozhodnutí o dalším postupu na základě aktuálního kontextu. Model může rozhodnout například o vyhledání na webu, zápisu výsledků do souboru, čtení předchozího souboru či poskytnutí finální odpovědi uživateli. Smyčka agenta pokračuje, dokud model nevyhodnotí, že je úkol splněn, nebo nenastane chybový stav.
Při provádění agent postupuje takto: přijme uživatelský požadavek, rozhodne o použití nástrojů, provede je, velké výsledky uloží do souborů a v kontextu ponechá pouze souhrny. Například při žádosti o přehled složitého tématu agent vyhledá na webu, výsledky uloží do souboru, přečte a shrne části těchto výsledků, shrnutí uloží do dalšího souboru a nakonec poskytne uživateli komplexní odpověď. Během celého procesu je kontextové okno agenta udržováno v rozumných mezích, protože objemná data jsou odkládána do souborů.
FlowHunt má vzory odkládání kontextu a pokročilou správu stavů přímo zabudované do své AI agentní platformy. Vývojáři tak nemusí tyto vzory implementovat od nuly – FlowHunt poskytuje framework, kde jsou tato osvědčená řešení již obsažena. Agenti FlowHunt automaticky optimalizují kontext, provádějí operace se souborovým systémem a spravují stav, takže vývojáři se mohou soustředit na definování schopností a chování agenta místo řešení infrastrukturních detailů.
Implementace FlowHunt zahrnuje předpřipravené nástroje pro souborový systém optimalizované pro workflow agentů, vzory správy stavů předcházející běžným chybám a nástroje pro monitoring, které vývojářům umožňují sledovat, jak agenti využívají kontext a spravují stav. Při tvorbě agenta ve FlowHunt máte tyto pokročilé možnosti ihned k dispozici, bez nutnosti jejich vlastní implementace. To výrazně zkracuje čas potřebný k tvorbě produkčně připravených agentů a zajišťuje důsledné dodržování osvědčených postupů.
{{ cta-dark-panel heading=“Posuňte svůj workflow na novou úroveň s FlowHunt” description=“Vyzkoušejte, jak FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflow — od výzkumu a tvorby obsahu až po publikaci a analytiku — vše na jednom místě.” ctaPrimaryText=“Rezervovat demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyzkoušet FlowHunt zdarma” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Jedním z nejsilnějších vzorů pro pokročilé AI agenty je kombinace přístupu k souborovému systému s možností webového vyhledávání. Agent vybavený těmito nástroji může provádět sofistikované výzkumné workflow: vyhledávat informace na webu, ukládat výsledky do souborů, analyzovat a shrnovat je, ukládat shrnutí do nových souborů a vytvářet komplexní výstupy kombinací více zdrojů. Tento vzor je obzvláště užitečný pro výzkumné asistenty, nástroje pro konkurenční analýzu nebo systémy pro generování obsahu.
Workflow obvykle probíhá následovně: agent obdrží výzkumný požadavek, provede webové vyhledávání na relevantní témata, surové výsledky uloží do souborů pro jejich zachování, čte a zpracovává tyto soubory pro získání klíčových informací, zpracované výsledky ukládá do nových souborů a nakonec vše syntetizuje do komplexní odpovědi. V každé fázi zůstává kontextové okno agenta zaměřené na aktuální úkol, protože historická data jsou ukládána do souborů.
Díky tomu může agent zvládat výzkumné úkoly libovolné složitosti bez vyčerpání kontextového okna.
Implementace tohoto vzoru vyžaduje pečlivý návrh toku informací systémem. Agent musí mít jasně definované rozhodovací body – kdy vyhledávat, kdy číst soubory, kdy zpracovávat informace a kdy je syntetizovat. Konvence pojmenovávání souborů by měla být jasná a konzistentní, aby agent snadno rozuměl, kde jsou jaká data uložena. Nezbytná je také správa chyb – agent by měl umět elegantně řešit situace, kdy nejsou nalezeny žádné výsledky, soubory chybí nebo selže zpracování.
Tvorba robustních AI agentů vyžaduje důsledné ošetření okrajových případů a chybových scénářů. Co když soubor neexistuje? Co když selže volání nástroje? Jak má agent reagovat, pokud mu dojde kontext i přes odkládání? Tyto otázky je třeba řešit v produkčních systémech. Nástroje pro správu souborů by měly při chybě vracet jasné chybové zprávy, aby agent pochopil, co se stalo, a mohl rozhodnout o dalším postupu. Logika agenta by měla obsahovat ošetření chyb, pokusy o obnovení nebo smysluplnou zpětnou vazbu uživateli.
Důležitý okrajový případ je, když se agent pokusí načíst soubor, který neexistuje. Místo pádu by měl nástroj vrátit jasnou chybovou zprávu a agent ji umět zpracovat. Podobně, pokud selže zápis kvůli oprávněním nebo nedostatku místa, měl by agent obdržet srozumitelnou zpětnou vazbu. Součástí promptu agenta by měly být instrukce, jak tyto chyby řešit – například opakovat operaci, použít alternativní postup nebo informovat uživatele, že úkol nelze dokončit.
Další důležitou otázkou je správa samotného souborového systému. Jak agenti vytvářejí více souborů, může se systém zahltit mezivýsledky. Implementace strategií úklidu – například mazání starých souborů nebo archivace výsledků – pomáhá udržovat systém přehledný. Někteří agenti mohou využít vlastní nástroj pro správu souborů, který jim umožní soubory organizovat, mazat nebo archivovat podle potřeby.
Porozumění výkonu AI agentů je klíčové pro jejich kontinuální vylepšování. Mezi hlavní metriky patří počet tokenů spotřebovaných na úkol, počet volání nástrojů, přesnost výsledků a čas potřebný k dokončení úkolů. Sledováním těchto metrik můžete identifikovat příležitosti k optimalizaci a lépe porozumět účinnosti vašich strategií odkládání kontextu.
Zvlášť důležité je sledovat spotřebu tokenů. Porovnáním tokenů použitých s a bez odkládání můžete kvantifikovat přínosy svých optimalizačních strategií. Pokud agent i přes odkládání stále spotřebovává příliš mnoho tokenů, může to znamenat, že je strategie odkládání třeba dále vylepšit – možná ukládáte do kontextu příliš mnoho dat před odkládáním, nebo načítáte více informací, než je nutné.
Efektivita volání nástrojů je dalším důležitým ukazatelem. Pokud agent provádí mnoho zbytečných volání – například opakovaně čte stejný soubor – je zde prostor pro optimalizaci. Agent může využít cacheování často přistupovaných dat nebo restrukturalizovat workflow, aby minimalizoval nadbytečné operace. FlowHunt nabízí vestavěné nástroje pro monitoring a analytiku, které vám umožní tyto metriky sledovat a hledat příležitosti pro optimalizaci.
Jak se jazykové modely dále vyvíjejí, správa kontextu zůstane klíčovou výzvou. I když jsou k dispozici modely s většími kontextovými okny, základní problém degradace kontextu přetrvává. Budoucí vývoj v této oblasti pravděpodobně přinese sofistikovanější techniky komprese kontextu, lepší metody sumarizace velkých datových sad a pokročilejší nástroje pro správu stavu agentů. Vzory a techniky popsané v tomto článku – odkládání kontextu, přístup k souborům a inteligentní správa stavů – si udrží relevanci i s dalším vývojem oboru.
Nové technologie jako retrieval-augmented generation (RAG) a vektorové databáze se již integrují s AI agenty a poskytují ještě propracovanější způsoby správy a získávání informací. Tyto technologie doplňují přístup se souborovým systémem popsaný zde a poskytují další nástroje pro tvorbu agentů, kteří zvládnou pracovat s velkými objemy dat a zároveň si uchovají zaměřené kontextové okno. Kombinace více strategií správy kontextu – souborových systémů, vektorových databází i retrieval systémů – se pravděpodobně stane standardem při stavbě pokročilých AI agentů.
Vytváření pokročilých AI agentů s přístupem k souborovému systému a sofistikovanou správou kontextu je zásadní pro tvorbu autonomních systémů připravených pro produkci. Odkládání kontextu, realizované pomocí souborových nástrojů a inteligentní správy stavů, umožňuje agentům zvládat složité workflow při zachování optimálního výkonu. Porozuměním degradaci kontextu, implementací správných vzorů správy stavů, jako jsou reducery v LangGraph, a návrhem agentů, kteří strategicky odkládají rozsáhlá data, mohou vývojáři vytvářet agenty, kteří si udrží přesnost a efektivitu i při velkém měřítku. FlowHunt nabízí komplexní platformu pro stavbu těchto pokročilých agentů s vestavěnou podporou optimalizace kontextu, souborových operací a správy stavů. Ať už budujete výzkumné asistenty, systémy pro generování obsahu nebo složité workflow automatizace, vzory a techniky popsané v tomto článku tvoří základ pro tvorbu agentů, kteří budou v produkci fungovat spolehlivě.
Odkládání kontextu je technika, kdy jsou rozsáhlé odpovědi nástrojů nebo mezidata ukládány do souborového systému místo toho, aby byly drženy v kontextovém okně agenta. Agent obdrží pouze souhrn a referenční ID, které mu umožní získat plná data, když je to potřeba. To snižuje spotřebu tokenů a brání degradaci kontextu.
Degradace kontextu nastává, když se zvyšuje počet tokenů v kontextovém okně AI agenta, což časem způsobuje měřitelné zhoršení přesnosti a výkonu. Jak kontext narůstá, schopnost modelu zaměřit se na relevantní informace klesá, což vede k méně spolehlivým výstupům a zpomalení zpracování.
Reducer v LangGraph je mechanismus, který řídí, jak mají být hodnoty ve stavu agenta aktualizovány při změnách. Zajišťuje slučování aktualizací z různých vláken nebo operací a zaručuje bezpečnou správu stavů bez potřeby ruční synchronizační logiky.
Přístup k souborovému systému umožňuje AI agentům ukládat mezivýsledky, spravovat velké datové sady a realizovat sofistikované pracovní postupy. Umožňuje agentům pracovat s daty, která přesahují limity kontextového okna, implementovat cacheovací strategie a udržovat stav napříč více operacemi.
FlowHunt poskytuje vestavěné nástroje pro práci se souborovým systémem včetně operací výpisu, čtení a zápisu, které se bezproblémově integrují s workflow AI agentů. Tyto nástroje podporují vzory odkládání kontextu a umožňují agentům zvládat složité úkoly při zachování optimální efektivity využití tokenů.
Arshia je inženýr AI pracovních postupů ve FlowHunt. Sxa0vzděláním vxa0oboru informatiky a vášní pro umělou inteligenci se specializuje na vytváření efektivních workflow, které integrují AI nástroje do každodenních úkolů a zvyšují tak produktivitu i kreativitu.
Implementujte sofistikované AI workflow s přístupem k souborům, optimalizací kontextu a inteligentní správou stavů.
Zjistěte, jak AI agenti využívají plánování k překonání omezení kontextového okna a ke zlepšení provádění úkolů. Prozkoumejte implementaci LangGraph, stavové au...
Naučte se, jak navrhovat kontext pro AI agenty správou zpětné vazby nástrojů, optimalizací využití tokenů a implementací strategií jako offloading, komprese a i...
Zjistěte, jak inženýrství kontextu optimalizuje výkon AI agentů strategickým řízením tokenů, eliminací nadbytečného kontextu a zaváděním pokročilých technik jak...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
