Dowiedz się, jak budować zaawansowanych agentów AI z dostępem do systemu plików, wdrażać strategie zrzucania kontekstu i optymalizować wykorzystanie tokenów dzięki zaawansowanym technikom zarządzania stanem z użyciem LangGraph i wzorca reducer.
Budowa zaawansowanych agentów AI to coś więcej niż tylko podłączanie modeli językowych do podstawowych narzędzi. Wraz ze wzrostem złożoności zastosowań AI pojawia się kluczowe wyzwanie: zarządzanie wykładniczym wzrostem liczby tokenów kontekstu, który może z czasem pogarszać wydajność. W tym artykule pokazujemy, jak architektować zaawansowanych agentów AI z dostępem do systemu plików, wdrażać inteligentne strategie zrzucania kontekstu oraz wykorzystywać zaawansowane wzorce zarządzania stanem, by tworzyć gotowe do produkcji autonomiczne systemy. Niezależnie czy budujesz boty obsługi klienta, asystentów naukowych czy złożone systemy automatyzacji przepływów pracy, zrozumienie, jak właściwie zarządzać kontekstem i operacjami na plikach, jest kluczowe dla tworzenia agentów utrzymujących wysoką dokładność i wydajność w skali.
{{ youtubevideo videoID=“APVJ5GPDnnk” provider=“youtube” title=“Zaawansowani agenci AI z dostępem do plików – wyjaśnienie” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Agenci sztucznej inteligencji to ważny krok w ewolucji budowy inteligentnych systemów. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów, które po prostu odpowiadają na zapytania użytkownika, agenci AI to autonomiczne systemy zdolne do planowania, realizacji wieloetapowych działań i korzystania z różnych narzędzi, by osiągnąć złożone cele. Agent AI działa w pętli: przyjmuje dane wejściowe, rozważa możliwe działania, wykonuje je przy użyciu dostępnych narzędzi, obserwuje rezultaty i powtarza cykl, aż osiągnie cel lub uzna zadanie za zakończone. Takie podejście agentowe pozwala systemom rozwiązywać problemy wieloetapowe, adaptować się do nieoczekiwanych sytuacji i realizować zadania, które byłyby niemożliwe do wykonania przez pojedyncze wywołanie modelu.
Jednak wraz ze wzrostem zaawansowania agentów AI i złożoności rozwiązywanych problemów, pojawia się fundamentalne ograniczenie: okno kontekstu. Każda interakcja z modelem językowym zużywa tokeny – jednostki tekstu przetwarzane przez model. Okno kontekstu to maksymalna liczba tokenów, jaką model potrafi obsłużyć w jednym żądaniu. Mimo że nowoczesne modele językowe mają rozszerzone okna kontekstu liczące setki tysięcy tokenów, ta pojemność nie jest nieskończona, a co ważniejsze – jakość wyników modelu pogarsza się wraz z rozrostem kontekstu. To zjawisko degradacji, zwane gniciem kontekstu, jest jednym z największych wyzwań przy budowaniu niezawodnych agentów AI do środowisk produkcyjnych.
Gnicie kontekstu to dobrze udokumentowane zjawisko, w którym wydajność modelu AI pogarsza się wraz ze wzrostem liczby tokenów w oknie kontekstu. Badania organizacji takich jak Anthropic i Chroma pokazują, że wraz z wydłużaniem kontekstu modele doświadczają mierzalnego spadku dokładności, wolniejszych odpowiedzi i zmniejszonej zdolności skupienia na istotnych informacjach. Nie jest to ograniczenie pojedynczego modelu – to fundamentalna cecha sposobu, w jaki modele językowe oparte na transformatorach przetwarzają informacje. Gdy kontekst agenta zapełnia się wcześniejszymi interakcjami, odpowiedziami narzędzi i wynikami pośrednimi, mechanizmy uwagi modelu tracą skuteczność w rozróżnianiu sygnału od szumu.
Konsekwencje praktyczne gnicia kontekstu są poważne dla agentów AI wykorzystywanych produkcyjnie. Agent, który doskonale radzi sobie na początku swojej pracy, może zacząć popełniać błędy w miarę gromadzenia coraz większej ilości kontekstu z poprzednich operacji. Odpowiedzi narzędzi zawierające duże ilości danych – np. wyniki zapytań do baz danych, odpowiedzi API czy zawartość plików – szybko pochłaniają dostępne okno kontekstu. Bez odpowiedniego zarządzania agent może nie być w stanie obsłużyć nowych żądań, bo większość jego kontekstu jest już zajęta przez historyczne dane. Tworzy to twardy limit, jak długo agent może pracować bez resetu, co przerywa ciągłość złożonych, wieloetapowych procesów.
Inżynieria kontekstu to strategiczne dobieranie i zarządzanie informacjami przekazywanymi agentom AI w celu utrzymania optymalnej wydajności. Zamiast przekazywać agentowi wszystkie dostępne dane, inżynieria kontekstu polega na starannym wyborze, jakich informacji agent potrzebuje na danym etapie, jak powinny być sformatowane oraz jak są przechowywane i pobierane. Ta dziedzina stała się kluczowa przy budowie niezawodnych systemów AI na dużą skalę. Inżynieria kontekstu obejmuje wiele strategii: inżynierię promptów do kierowania zachowaniem agenta, wyszukiwanie informacji, by pobierać tylko istotne dane, zarządzanie stanem do śledzenia postępów agenta, a przede wszystkim zrzucanie kontekstu, by zapobiegać nadmiarowi tokenów.
Celem inżynierii kontekstu jest utrzymanie zwięzłego, ukierunkowanego okna kontekstu, zawierającego wyłącznie informacje niezbędne do podjęcia przez agenta kolejnej decyzji. Wymaga to decyzji architektonicznych dotyczących projektowania narzędzi, formatowania ich odpowiedzi i przechowywania wyników pośrednich. Przy prawidłowej implementacji inżynieria kontekstu pozwala agentom działać przez dłuższy czas, obsługiwać złożone przepływy pracy i utrzymywać stałą dokładność przez cały czas działania. FlowHunt inkorporuje zasady inżynierii kontekstu bezpośrednio w swoim frameworku agentów, oferując narzędzia i wzorce ułatwiające programistom budowę agentów utrzymujących wysoką wydajność przez długi czas.
Zrzucanie kontekstu to zaawansowana technika, która rozwiązuje problem gnicia kontekstu poprzez przenoszenie dużych struktur danych poza bezpośrednie okno kontekstu agenta. Zamiast dołączać pełne odpowiedzi narzędzi do kontekstu agenta, zrzucanie polega na zapisaniu tych odpowiedzi w systemie plików i przekazaniu agentowi jedynie podsumowania oraz identyfikatora referencyjnego. Gdy agent potrzebuje dostępu do pełnych danych, może je pobrać, odwołując się do tego identyfikatora. Podejście to zostało zapoczątkowane w takich systemach jak Manus, zaawansowany framework agentów AI traktujący system plików jako nieskończoną pamięć – agenci zapisują wyniki pośrednie do plików i ładują do kontekstu tylko podsumowania.
Mechanika zrzucania kontekstu wygląda następująco: gdy agent wykonuje wywołanie narzędzia, które zwraca dużą odpowiedź, zamiast włączać całą odpowiedź do kontekstu agenta, system zapisuje ją do pliku i zwraca agentowi wiadomość zawierającą tylko istotne dane – na przykład podsumowanie, liczbę wyników oraz identyfikator pliku. Agent może wtedy zdecydować, czy potrzebuje przeanalizować całą odpowiedź – jeśli tak, wykonuje kolejne wywołanie narzędzia, by odczytać konkretny plik i pobrać tylko te dane, których faktycznie potrzebuje. Taki wzorzec radykalnie ogranicza zużycie tokenów, zachowując jednocześnie możliwość agentów dostępu do pełnej informacji w razie potrzeby.
Przykład praktyczny: agent analizujący dużą bazę danych może otrzymać wynik zapytania zawierający tysiące rekordów. Bez zrzucania wszystkie te dane zajęłyby tokeny w oknie kontekstu. Dzięki zrzucaniu agent otrzymuje komunikat typu: “Zapytanie zwróciło 5000 rekordów. Podsumowanie: 60% rekordów spełnia kryterium X. Pełne wyniki zapisane w pliku query_results_001.txt.” Agent może w razie potrzeby odczytać konkretne sekcje pliku, zamiast od razu obciążać okno kontekstu wszystkimi 5000 rekordami.
Aby umożliwić zrzucanie kontekstu i zaawansowane przepływy pracy agentów, agenci AI muszą mieć dostęp do operacji na systemie plików. Trzy podstawowe narzędzia systemu plików to: listowanie, odczyt i zapis plików. Operacja listowania pozwala agentowi zobaczyć, jakie pliki są dostępne w katalogu roboczym, dzięki czemu może odkrywać wcześniejsze wyniki lub sprawdzać, jakie dane zostały już zapisane. Odczyt umożliwia pobranie zawartości konkretnego pliku, co jest kluczowe do dostępu do przechowywanych danych w razie potrzeby. Zapis pozwala agentowi tworzyć nowe pliki lub aktualizować istniejące – agent zapisuje wyniki pośrednie, analizy lub inne dane wymagające utrwalenia.
Narzędzia te muszą być starannie zaprojektowane i zintegrowane z systemem zarządzania stanem agenta. W takich frameworkach jak LangGraph operacje plikowe zwykle implementuje się jako definicje narzędzi określające wejścia, wyjścia i opisy działania. Dobrze zaprojektowane narzędzie odczytu pliku przyjmuje ścieżkę do pliku i zwraca jego zawartość, a także powinno obsłużyć przypadki braku pliku czy błędów dostępu. Narzędzie zapisu powinno umożliwiać zarówno tworzenie nowych, jak i aktualizację istniejących plików oraz zwracać potwierdzenie operacji wraz z metadanymi – rozmiarem i ścieżką pliku. Narzędzie listowania powinno zwracać nie tylko nazwy plików, ale także metadane typu rozmiar i czas modyfikacji, co pomaga agentowi podejmować świadome decyzje.
FlowHunt oferuje gotowe implementacje tych narzędzi systemu plików, zoptymalizowane do pracy z agentami. Narzędzia te integrują się z systemem zarządzania stanem FlowHunt i obsługują opisane wcześniej wzorce zrzucania kontekstu. Dzięki temu programiści nie muszą tworzyć operacji plikowych od zera – narzędzia FlowHunt automatycznie zajmują się zarządzaniem plikami, obsługą błędów i synchronizacją stanu.
Efektywne zarządzanie stanem agenta jest kluczowe przy budowie niezawodnych systemów AI. Stan to wszystkie informacje, które agent musi śledzić: aktualne zadanie, poprzednie wyniki, utworzone pliki oraz wszelkie inne dane istotne dla działania agenta. W LangGraph, potężnym frameworku do budowania przepływów agentów, zarządzanie stanem realizuje zaawansowany system, którego ważnym elementem są funkcje reducer. Reducer to mechanizm określający, jak wartości w stanie agenta mają być aktualizowane przy zmianach.
Wzorzec reducer jest szczególnie istotny przy operacjach współbieżnych lub gdy kilka elementów przepływu agenta musi aktualizować tę samą strukturę stanu. Bez reducerów aktualizowanie stanu staje się skomplikowane i podatne na błędy, zwłaszcza przy równoległych operacjach modyfikujących te same dane. Funkcja reducer przyjmuje aktualny stan i aktualizację, a następnie zwraca nowy stan. Dla operacji na plikach często stosuje się wzorzec “scal lewą i prawą stronę”, gdzie słownik plików jest aktualizowany przez łączenie nowych wpisów z istniejącymi. Zapewnia to, że podczas zapisu pliku stan systemu plików zostaje zaktualizowany bez utraty informacji o wcześniej utworzonych plikach.
Poprawna implementacja reducerów wymaga zrozumienia specyfiki aktualizacji stanu. Dla systemu plików reducer może scalić słowniki plików, dodając nowe i aktualizując istniejące. Może też śledzić metadane plików, np. czas utworzenia czy modyfikacji. System reducerów LangGraph dba o konsekwentne stosowanie tych aktualizacji w całym przebiegu agenta, nawet przy wielu równoległych operacjach.
Przejdźmy krok po kroku przez przykład budowy agenta AI z dostępem do systemu plików. Agent będzie realizował zadania badawcze, zapisywał wyniki pośrednie i korzystał z wcześniejszych analiz. Najpierw definiujesz stan agenta, który obejmuje słownik plików i listę wiadomości reprezentujących historię konwersacji. Definicja stanu określa, że słownik plików korzysta z reducer’a, który scala nowe pliki z istniejącymi, zapewniając prawidłowe zarządzanie stanem.
Następnie określasz narzędzia dostępne dla agenta. Oprócz operacji na plikach mogą to być narzędzia do przeszukiwania internetu, analizy danych czy przetwarzania informacji. Każde narzędzie jest zdefiniowane z jasnym opisem działania, wymaganych wejść i generowanych wyjść. Narzędzia systemu plików – listowanie, odczyt, zapis – są zaimplementowane tak, by współpracowały ze stanem agenta, zapisując i odczytując pliki ze słownika w pamięci (lub w środowisku produkcyjnym – z trwałej pamięci masowej, np. cloud storage).
Logika agenta jest zaimplementowana jako funkcja przyjmująca aktualny stan i zwracająca kolejną akcję. Funkcja ta korzysta z modelu językowego, by podjąć decyzję na podstawie bieżącego kontekstu: może wyszukać informacje w internecie, zapisać wyniki do pliku, odczytać wcześniejszy plik lub udzielić użytkownikowi końcowej odpowiedzi. Pętla agenta trwa, dopóki model nie uzna zadania za zakończone lub nie wystąpi błąd.
Gdy agent działa, stosuje następujący schemat: przyjmuje żądanie użytkownika, decyduje, jakich narzędzi użyć, wykonuje te operacje, zapisuje duże wyniki do plików i kontynuuje pracę, mając w kontekście jedynie podsumowania. Przykładowo, proszony o przygotowanie przeglądu złożonego tematu, agent może przeszukać internet, zapisać wyniki do pliku, odczytać i podsumować wybrane fragmenty, zapisać podsumowanie do innego pliku, a na końcu przedstawić użytkownikowi kompleksowy przegląd. Przez cały proces okno kontekstu agenta pozostaje zwięzłe, bo obszerne dane są zrzucane do plików.
FlowHunt posiada wbudowane zrzucanie kontekstu i zaawansowane zarządzanie stanem bezpośrednio w swojej platformie agentów AI. Zamiast zmuszać programistów do ręcznej implementacji tych wzorców, FlowHunt dostarcza framework z gotowymi rozwiązaniami. Agenci FlowHunt automatycznie optymalizują kontekst, realizują operacje plikowe oraz zarządzają stanem, dzięki czemu programiści mogą skupić się na definiowaniu możliwości i zachowań agenta, a nie na zmaganiach z infrastrukturą.
Implementacja FlowHunt obejmuje gotowe narzędzia systemu plików zoptymalizowane pod przepływy agentów, wzorce zarządzania stanem zapobiegające typowym błędom oraz narzędzia monitorujące pozwalające śledzić, jak agenci wykorzystują kontekst i zarządzają stanem. Budując agenta w FlowHunt, otrzymujesz dostęp do tych zaawansowanych funkcji bez konieczności ich samodzielnej implementacji. Znacząco skraca to czas budowy agentów gotowych do produkcji i zapewnia stosowanie najlepszych praktyk.
{{ cta-dark-panel heading=“Przyspiesz pracę z FlowHunt” description=“Zobacz, jak FlowHunt automatyzuje przepływy AI i SEO — od badań i generowania treści po publikację i analitykę — wszystko w jednym miejscu.” ctaPrimaryText=“Umów demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Wypróbuj FlowHunt za darmo” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Jednym z najpotężniejszych wzorców dla zaawansowanych agentów AI jest połączenie dostępu do systemu plików z możliwościami wyszukiwania w internecie. Agent wyposażony w oba narzędzia może realizować zaawansowane przepływy badawcze: wyszukiwać informacje w sieci, zapisywać wyniki w plikach, analizować i podsumowywać te wyniki, zapisywać podsumowania w nowych plikach i budować kompleksowe odpowiedzi poprzez łączenie różnych źródeł. Wzorzec ten jest szczególnie przydatny dla asystentów badawczych, narzędzi do analizy konkurencji czy systemów generowania treści.
Typowy przebieg pracy wygląda następująco: agent otrzymuje zlecenie badawcze, wyszukuje informacje na odpowiednie tematy, zapisuje surowe wyniki w plikach, by je zachować, odczytuje i przetwarza te pliki w celu wyłonienia kluczowych informacji, zapisuje przetworzone wyniki w nowych plikach i ostatecznie syntetyzuje całość w kompleksową odpowiedź. Na każdym etapie okno kontekstu agenta skupione jest na bieżącym zadaniu, ponieważ dane historyczne są przechowywane w plikach.
Pozwala to agentowi obsługiwać zadania badawcze o dowolnej złożoności bez wyczerpywania kontekstu.
Implementacja tego wzorca wymaga starannego zaprojektowania przepływu informacji w systemie. Agent potrzebuje jasnych punktów decyzyjnych: kiedy wyszukać informacje, kiedy odczytać pliki, kiedy przetwarzać dane, a kiedy syntetyzować wyniki. Konwencja nadawania nazw plikom powinna być przejrzysta i spójna, by agent łatwo rozumiał, gdzie znajdują się konkretne dane. Kluczowa jest obsługa błędów – agent powinien radzić sobie z sytuacjami, gdy wyszukiwanie nie zwraca wyników, brakuje pliku lub przetwarzanie zawodzi.
Tworzenie odpornych agentów AI wymaga szczególnej uwagi na przypadki brzegowe i scenariusze błędów. Co dzieje się, gdy plik nie istnieje? Co jeśli wywołanie narzędzia się nie powiedzie? Jak agent powinien zareagować, jeśli mimo zrzucania kontekstu zabraknie mu miejsca w oknie kontekstu? Na te pytania trzeba odpowiedzieć w systemach produkcyjnych. Narzędzia systemu plików powinny zwracać jasne komunikaty o błędach, gdy operacja się nie uda, umożliwiając agentowi zrozumienie problemu i podjęcie decyzji, jak postąpić dalej. Logika agenta powinna zawierać obsługę błędów, która próbuje odzyskać sprawność lub przekazać użytkownikowi zrozumiałą informację.
Ważnym przypadkiem brzegowym jest próba odczytu nieistniejącego pliku przez agenta. Zamiast “wywracać się”, narzędzie powinno zwrócić jasny komunikat o błędzie, a agent powinien umieć obsłużyć tę sytuację. Podobnie, jeśli zapis się nie powiedzie z powodu uprawnień czy braku miejsca, agent powinien otrzymać zrozumiałą informację. Prompt agenta powinien zawierać instrukcje, jak postępować w takich przypadkach – np. ponowić próbę, zastosować alternatywne rozwiązanie lub poinformować użytkownika o niemożności realizacji zadania.
Warto także zarządzać samym systemem plików. W miarę tworzenia kolejnych plików system może zostać zagracony wynikami pośrednimi. Wdrożenie strategii czyszczenia – np. usuwania starych plików lub archiwizacji wyników – pomaga utrzymać porządek. Niektórzy agenci mogą skorzystać z narzędzia do zarządzania plikami, które pozwala im porządkować, usuwać lub archiwizować pliki wedle potrzeb.
Zrozumienie wydajności agentów AI jest kluczowe dla ciągłego doskonalenia. Najważniejsze metryki to liczba tokenów zużytych na zadanie, liczba wywołań narzędzi, dokładność wyników i czas realizacji zadań. Monitorując te wskaźniki, możesz identyfikować możliwości optymalizacji i sprawdzać skuteczność strategii zrzucania kontekstu.
Szczególnie ważna jest analiza zużycia tokenów. Porównując liczbę tokenów użytych z i bez zrzucania kontekstu, można policzyć korzyści z optymalizacji. Jeśli agent nadal zużywa zbyt dużo tokenów mimo zrzucania, może to oznaczać, że strategia wymaga korekty – być może zbyt dużo danych trafia do kontekstu przed zrzuceniem, albo odczyty plików pobierają za dużo informacji naraz.
Efektywność wywołań narzędzi to kolejny istotny parametr. Jeśli agent wielokrotnie wykonuje te same operacje – np. wielokrotnie czyta ten sam plik – to sygnał do optymalizacji. Można zastosować cache’owanie często używanych danych lub przeprojektować przepływ pracy, by ograniczyć redundancję. FlowHunt oferuje wbudowane narzędzia monitorujące i analityczne, które pomagają śledzić te metryki i identyfikować miejsca do poprawy.
Wraz z rozwojem modeli AI zarządzanie kontekstem pozostanie kluczowym wyzwaniem. Choć pojawiają się modele z coraz większymi oknami kontekstu, podstawowy problem gnicia kontekstu nadal istnieje. Przyszłe rozwiązania będą zapewne obejmować bardziej zaawansowane techniki kompresji kontekstu, lepsze metody podsumowania dużych zbiorów danych i coraz lepsze narzędzia do zarządzania stanem agenta. Opisane tu wzorce i techniki – zrzucanie kontekstu, dostęp do plików i inteligentne zarządzanie stanem – pozostaną aktualne w miarę rozwoju branży.
Pojawiające się technologie, takie jak retrieval-augmented generation (RAG) czy bazy wektorowe, są już integrowane z agentami AI, dostarczając jeszcze bardziej zaawansowane sposoby zarządzania i dostępu do informacji. Technologie te uzupełniają podejścia oparte na systemie plików, dostarczając dodatkowych narzędzi do budowy agentów, którzy mogą pracować na dużych zbiorach danych przy zachowaniu skupionego kontekstu. Połączenie wielu strategii zarządzania kontekstem – systemów plików, baz wektorowych i systemów wyszukiwania – zapewne stanie się standardem przy budowie zaawansowanych agentów AI.
Budowa zaawansowanych agentów AI z dostępem do systemu plików i zaawansowanym zarządzaniem kontekstem jest kluczowa dla tworzenia autonomicznych systemów gotowych do użycia produkcyjnego. Zrzucanie kontekstu, realizowane przez narzędzia systemu plików i inteligentne zarządzanie stanem, pozwala agentom obsługiwać złożone przepływy pracy przy zachowaniu optymalnej wydajności. Dzięki zrozumieniu gnicia kontekstu, wdrożeniu właściwych wzorców zarządzania stanem (jak reducery LangGraph) i projektowaniu agentów, którzy strategicznie zrzucają duże struktury danych, programiści mogą tworzyć agentów utrzymujących wysoką dokładność i efektywność w skali. FlowHunt dostarcza kompleksową platformę do budowy tych zaawansowanych agentów, z wbudowaną obsługą optymalizacji kontekstu, operacji plikowych i zarządzania stanem. Niezależnie czy tworzysz asystentów badawczych, systemy generowania treści czy złożone automatyzacje przepływów pracy, opisane tu wzorce i techniki stanowią fundament do budowy agentów niezawodnych w środowiskach produkcyjnych.
Zrzucanie kontekstu to technika, w której obszerne odpowiedzi narzędzi lub dane pośrednie są zapisywane w systemie plików zamiast być przechowywane w oknie kontekstu agenta. Agent otrzymuje jedynie podsumowanie i identyfikator referencyjny, dzięki czemu może pobrać pełne dane w razie potrzeby. Pozwala to ograniczyć zużycie tokenów i zapobiega zjawisku gnicia kontekstu.
Gnicie kontekstu występuje, gdy liczba tokenów w oknie kontekstu agenta AI rośnie, powodując mierzalny spadek dokładności i wydajności w czasie. Wraz z rozrostem kontekstu modelowi trudniej jest skupić się na istotnych informacjach, co prowadzi do mniej wiarygodnych wyników i wolniejszego działania.
Reducer w LangGraph to mechanizm, który zarządza sposobem aktualizacji wartości w stanie agenta, gdy występują zmiany. Obsługuje scalanie aktualizacji z różnych wątków lub operacji, zapewniając bezpieczne zarządzanie stanem bez konieczności ręcznego synchronizowania.
Dostęp do systemu plików umożliwia agentom AI zapisywanie wyników pośrednich, zarządzanie dużymi zbiorami danych oraz wdrażanie zaawansowanych przepływów pracy. Pozwala agentom pracować na danych przekraczających limity okna kontekstu, realizować strategie cache'owania i utrzymywać stan pomiędzy wieloma operacjami.
FlowHunt oferuje wbudowane narzędzia systemu plików obejmujące operacje listowania, odczytu i zapisu, które integrują się z przepływami pracy agentów AI. Narzędzia te wspierają wzorce zrzucania kontekstu, umożliwiając agentom realizację złożonych zadań przy zachowaniu optymalnego wykorzystania tokenów.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Wdrażaj zaawansowane przepływy AI z dostępem do plików, optymalizacją kontekstu i inteligentnym zarządzaniem stanem.
Dowiedz się, jak agenci AI wykorzystują planowanie do pokonywania ograniczeń okna kontekstu i poprawy realizacji zadań. Poznaj implementację LangGraph, automaty...
Dowiedz się, jak budować solidnych, gotowych do produkcji agentów AI dzięki naszej kompleksowej metodologii 12 czynników. Poznaj najlepsze praktyki w zakresie p...
Dowiedz się, jak projektować kontekst dla agentów AI poprzez zarządzanie informacjami zwrotnymi z narzędzi, optymalizację wykorzystania tokenów oraz wdrażanie s...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
