Dowiedz się, jak budować gotowe do produkcji systemy AI z wieloma agentami, korzystając z otwartego frameworka Strands od AWS. Odkryj, jak tworzyć wyspecjalizowanych agentów współpracujących przy generowaniu raportów business intelligence i automatyzacji złożonych procesów.
Obszar sztucznej inteligencji przeszedł fundamentalną zmianę wraz z pojawieniem się zaawansowanych systemów z wieloma agentami, które mogą współpracować przy rozwiązywaniu złożonych problemów biznesowych. Zamiast polegać na jednym monolitycznym modelu AI do obsługi wszystkich zadań, organizacje odkrywają obecnie siłę wyspecjalizowanych agentów pracujących zespołowo, z których każdy wnosi unikalne umiejętności i wiedzę. To podejście stanowi zmianę paradygmatu w myśleniu o automatyzacji AI – przechodzimy od prostych systemów pytanie-odpowiedź do skoordynowanych zespołów inteligentnych agentów, które potrafią prowadzić research, analizować, syntetyzować i rekomendować rozwiązania na niezwykle zaawansowanym poziomie. W tym obszernym przewodniku pokażemy, jak budować gotowe do produkcji systemy z wieloma agentami przy użyciu Strands – otwartego frameworka od Amazon Web Services, który czyni rozwój agentów dostępnym, elastycznym i potężnym. Niezależnie od tego, czy chcesz zautomatyzować raportowanie business intelligence, usprawnić operacje, czy stworzyć inteligentne systemy badawcze, zrozumienie orkiestracji wielu wyspecjalizowanych agentów staje się obecnie kluczową wiedzą dla współczesnych zespołów developerskich.
Systemy AI z wieloma agentami stanowią zasadnicze odejście od tradycyjnych podejść, opartych na jednym modelu. Zamiast zlecać jednemu modelowi AI realizację wszystkich elementów złożonego zadania, systemy wieloagentowe rozkładają problem na specjalistyczne domeny, a każdy agent staje się ekspertem w swojej dziedzinie. Ta architektura przypomina sposób działania ludzkich zespołów w firmach – zespół marketingu, zespół badawczy, finansowy czy operacyjny, każdy wnosi specjalistyczną wiedzę i narzędzia, aby rozwiązać różne aspekty większego wyzwania biznesowego. W AI może to oznaczać, że jeden agent specjalizuje się w gromadzeniu i przetwarzaniu informacji z newsów, inny analizuje sentyment i trendy w mediach społecznościowych, trzeci zajmuje się analizą konkurencji i rynku, a kolejny syntetyzuje całość informacji w rekomendacje strategiczne. Siła tego podejścia polega na zdolności do radzenia sobie ze złożonością dzięki specjalizacji, poprawie dokładności przez różnorodne perspektywy, równoległym przetwarzaniu zadań oraz tworzeniu bardziej skalowalnych i łatwiejszych w utrzymaniu systemów. Odpowiednio wdrożone, systemy wieloagentowe mogą zrealizować w kilka minut to, co ludzkim zespołom zajęłoby godziny lub dni, przy zachowaniu niuansów i kontekstu, które czynią business intelligence naprawdę wartościowym.
Droga do nowoczesnych frameworków agentowych, takich jak Strands, odzwierciedla ogromny postęp w możliwościach dużych modeli językowych w ostatnich latach. W początkach rozwoju agentów AI, około 2023 roku, gdy pojawiła się praca ReAct (Reasoning and Acting), deweloperzy musieli budować bardzo złożoną logikę orkiestracyjną, by modele językowe efektywnie korzystały z narzędzi i rozwiązywały problemy. Same modele nie były trenowane do działania jako agenci – ich głównym zadaniem była rozmowa w języku naturalnym. Oznaczało to konieczność pisania długich instrukcji w promptach, budowania parserów do wyłuskiwania wywołań narzędzi z wyników modelu oraz implementowania zaawansowanej logiki orkiestracji, aby uzyskać podstawowe funkcje agenta. Nawet wtedy uzyskanie poprawnej składni JSON lub ścisłego trzymania się formatu było dużym wyzwaniem. Zespoły spędzały miesiące na strojenie i dopracowywanie agentów pod produkcję, a każda zmiana modelu wymagała często znacznej przebudowy całego systemu. Jednak sytuacja uległa drastycznej zmianie. Współczesne modele językowe, jak Claude, GPT-4 i inne, posiadają natywnie wbudowane możliwości korzystania z narzędzi i rozumowania. Rozumieją, jak wywoływać funkcje, dobierać narzędzia i radzić sobie ze złożonymi zadaniami wieloetapowymi przy minimalnym prowadzeniu. Ta ewolucja sprawiła, że skomplikowane frameworki orkiestracji, niezbędne w 2023 roku, stały się zbędnym balastem. Strands powstał właśnie z tej świadomości – po co budować złożone workflow, skoro nowoczesne modele potrafią same planować i rozumować? Przejście od złożonej orkiestracji do prostoty opartej na modelu czyni Strands tak potężnym i świadczy o jego przyszłościowym charakterze.
Strands Agents to otwartoźródłowy SDK stworzony przez AWS, który podchodzi do budowy agentów AI w zupełnie inny sposób. Zamiast wymagać od deweloperów definiowania skomplikowanych workflow, maszyn stanów czy logiki orkiestracyjnej, Strands wykorzystuje możliwości współczesnych modeli językowych do autonomicznego planowania, rozumowania i wyboru narzędzi. Framework opiera się na prostym, lecz potężnym założeniu: agent to połączenie trzech podstawowych komponentów – modelu, zestawu narzędzi i promptu. Tylko tyle. Określasz, jakiego modelu chcesz użyć (czy to Claude, GPT-4, Llama lub dowolny inny), wskazujesz, z jakich narzędzi agent może korzystać (wbudowane, własne funkcje Pythona lub serwery MCP) i piszesz jasny prompt, co agent ma zrobić. Model, dzięki wbudowanym zdolnościom rozumowania, wykonuje resztę. To, co czyni Strands szczególnie rewolucyjnym, to pełna niezależność od modelu i dostawcy. Nie jesteś zamknięty na AWS Bedrock – choć to świetna opcja. Możesz używać modeli OpenAI, Claude od Anthropic poprzez API, modeli Llama od Meta, modeli lokalnych przez Ollama czy dowolnego innego dostawcy przez LiteLLM. Ta elastyczność pozwala rozpocząć rozwój na lokalnym modelu dla szybkiej iteracji, przełączyć się na mocniejszy model do produkcji, a nawet zmienić dostawcę bez przepisywania kodu agentów. Framework bezproblemowo integruje się też z innymi popularnymi frameworkami, jak CrewAI i LangGraph, oraz posiada natywną obsługę serwerów Model Context Protocol (MCP), co daje dostęp do całego ekosystemu gotowych narzędzi i integracji. Ponadto Strands wspiera pamięć konwersacyjną i zarządzanie sesją, dzięki czemu nadaje się zarówno do prostych zadań jednorazowych, jak i złożonych rozmów wieloetapowych.
Rozpoczęcie pracy ze Strands jest wyjątkowo proste, co jest jedną z największych zalet tego frameworka. Cały proces ogranicza się do kilku podstawowych kroków, które każdy programista Pythona wykona w kilka minut. Najpierw tworzysz nowy katalog projektu i konfigurujesz środowisko Pythona. Tworzysz plik requirements.txt, w którym określasz zależności – co najmniej paczkę strands oraz strands-agents, a także inne, w zależności od używanych narzędzi. Następnie tworzysz plik .env na zmienne środowiskowe – najważniejsze będą dane uwierzytelniające do wybranego dostawcy LLM. Jeśli używasz AWS Bedrock, musisz skonfigurować uprawnienia IAM w swoim koncie AWS: przejdź do konsoli IAM, wybierz użytkownika, dołącz politykę Bedrock i wygeneruj klucze dostępowe. Klucze zapisujesz bezpiecznie w .env jako AWS_ACCESS_KEY_ID i AWS_SECRET_ACCESS_KEY. W przypadku innego dostawcy, np. OpenAI, zapisujesz odpowiedni klucz API. Następnie tworzysz główny plik Pythona, np. strands_demo.py, w którym importujesz potrzebne komponenty, inicjalizujesz agenta z wybranym modelem i narzędziami oraz zlecasz mu zadanie. Piękno Strands polega na tym, że cała konfiguracja – od utworzenia projektu po uruchomienie pierwszego agenta – zajmie mniej niż pięć minut. Framework zajmuje się całą złożonością pętli agentów, parsowaniem wyników modelu, wywoływaniem narzędzi i zarządzaniem kontekstem. Ty po prostu definiujesz, czego oczekujesz, a model sam rozumuje, jak to wykonać.
Aby zrozumieć, jak działa Strands w praktyce, przejdźmy przez najprostszy możliwy przykład – stworzenie agenta z narzędziem kalkulatora. Ten przykład pokazuje podstawowe koncepcje, które wykorzystasz w bardziej złożonych systemach. Importujesz klasę Agent z biblioteki Strands oraz narzędzie kalkulatora z biblioteki narzędzi Strands. Następnie tworzysz obiekt Agent, przekazując mu narzędzie kalkulatora. Piszesz prosty prompt, prosząc agenta o obliczenie pierwiastka kwadratowego z 1764. Wynik przypisujesz do zmiennej i drukujesz. To cztery linijki kodu. Po uruchomieniu skryptu agent otrzymuje Twój prompt, rozumuje, że musi użyć kalkulatora do obliczenia pierwiastka, wywołuje kalkulator z odpowiednim wejściem, otrzymuje wynik (42) i zwraca go Tobie. To, co dzieje się w tle, jest bardzo zaawansowane – model analizuje Twój tekst, decyduje, które narzędzie użyć, poprawnie formatuje wywołanie, wykonuje je, a następnie syntetyzuje wynik do języka naturalnego. Dla dewelopera to po prostu cztery linijki kodu. Ta prostota to kluczowa idea filozofii Strands. Framework zajmuje się całą orkiestracją, parsowaniem i zarządzaniem, a Ty możesz się skupić na tym, co mają robić agenci, a nie jak mają to robić.
Choć Strands oferuje narzędzia wbudowane, jak kalkulator, prawdziwa moc ujawnia się, gdy tworzysz narzędzia dostosowane do własnych potrzeb. W Strands tworzenie własnego narzędzia jest niezwykle proste – piszesz funkcję Pythona, dekorujesz ją dekoratorem @tool i dodajesz docstring opisujący, co funkcja robi. Ten opis jest kluczowy – to właśnie na jego podstawie agent rozumie, do czego służy narzędzie i kiedy go użyć. Na przykład, jeśli chcesz stworzyć narzędzie dodające dwie liczby, piszesz funkcję add_numbers z docstringiem „Dodaje dwie liczby”, po czym implementujesz logikę dodawania. Agent przeczyta ten opis, zrozumie zastosowanie narzędzia i użyje go, gdy będzie potrzebował dodać liczby. Możesz tworzyć narzędzia do praktycznie wszystkiego, co da się zaimplementować w Pythonie – pobierania danych z API, zapytań do baz danych, przetwarzania plików, wywołań usług zewnętrznych czy złożonych obliczeń. Dekorator @tool zajmuje się całą rejestracją i integracją z frameworkiem agentowym. Możesz także używać serwerów MCP jako narzędzi, co otwiera dostęp do całego ekosystemu gotowych integracji. Strands posiada repozytorium narzędzi wbudowanych – od zarządzania pamięcią, przez operacje na plikach, po obsługę usług AWS. Połączenie narzędzi własnych i gotowych pozwala szybko budować potężne możliwości agentów bez wynajdywania koła na nowo.
Prawdziwa moc Strands ujawnia się, gdy wyjdziesz poza pojedynczych agentów i zaczniesz tworzyć zespoły wyspecjalizowanych agentów współpracujących ze sobą. W ten sposób możesz budować zaawansowane systemy rozwiązujące złożone problemy biznesowe. Podejście jest proste: tworzysz wielu agentów, z których każdy ma określoną rolę, własne narzędzia i ekspertyzę. Jeden agent może być specjalistą od zbierania informacji z newsów, inny od analizy sentymentu w mediach społecznościowych, trzeci od badań konkurencji, a czwarty od syntetyzowania całości w rekomendacje strategiczne. Każdy agent ma dostęp do innych narzędzi, zgodnie ze swoją rolą. Agent do zbierania newsów korzysta z narzędzi do scrapowania i parsowania stron; agent od analizy sentymentu – z narzędzi do przetwarzania tekstu i oceny emocji; agent badawczy – z narzędzi do zapytań do baz danych; agent do syntezy – z narzędzi do formatowania i organizacji raportów. Orkiestrujesz tych agentów, przekazując im zadania, z których każdy wnosi swoją ekspertyzę do realizacji celu. To podejście odzwierciedla pracę ludzkich zespołów – nie oczekujesz, że jedna osoba zrobi wszystko, ale że specjaliści zajmą się swoimi obszarami i połączą efekty pracy. W Strands możesz zaimplementować ten sam wzorzec w kodzie, tworząc inteligentne systemy bardziej zdolne, łatwiejsze w utrzymaniu i skalowalne w porównaniu do podejścia monolitycznego.
Aby zobrazować możliwości wieloagentowych systemów w praktyce, przyjrzyjmy się konkretnemu przykładowi: budowie automatycznego systemu business intelligence generującego kompleksowe raporty na dowolny temat. System ten pokazuje, jak wielu wyspecjalizowanych agentów może współpracować przy zaawansowanej analizie. W jego skład wchodzi agent contentowy odpowiedzialny za pobieranie i przetwarzanie newsów z serwisów takich jak TechCrunch, wyłuskiwanie istotnych artykułów i streszczanie kluczowych punktów. Agent analizy mediów społecznościowych symuluje analizę rozmów online, identyfikuje trendy sentymentu i główne tematy dyskusji. Agent badawczy gromadzi wiedzę kontekstową, bada kluczowych graczy i tworzy timeline wydarzeń. Agent strategiczny analizuje dynamikę rynku, konkurencję i identyfikuje szanse. Agent sentymentu ocenia ton emocjonalny różnych źródeł i dostarcza psychologicznych insightów. Agent rekomendacji tworzy konkretne zalecenia strategiczne z krokami wdrożenia. Wreszcie, agent syntetyzujący łączy wszystkie insighty w gotowy, prezentacyjny raport. Każdy agent ma określoną rolę, odpowiednie narzędzia i jasne wytyczne. Gdy pytasz system o „Co obecnie dzieje się z OpenAI?”, cały mechanizm rusza: agent contentowy zbiera newsy z TechCrunch, agent badawczy kompiluje informacje o firmie i wydarzeniach, agent sentymentu analizuje ton przekazu, agent strategiczny identyfikuje implikacje rynkowe, a agent syntetyzujący składa całość w spójny raport. Cały proces trwa kilka minut, dostarczając analizę, którą ludzki zespół przygotowywałby godzinami. To właśnie siła dobrze orkiestracji systemów wieloagentowych.
Zobacz, jak FlowHunt automatyzuje Twoje procesy AI i SEO – od researchu i generowania treści po publikację i analitykę – wszystko w jednym miejscu.
Jednym z najbardziej praktycznych aspektów budowy systemów wieloagentowych jest tworzenie własnych narzędzi łączących agentów z rzeczywistymi źródłami danych. Zobaczmy, jak zbudować narzędzie pobierające nagłówki newsów AI z TechCrunch, wykorzystywane przez agenta contentowego w systemie business intelligence. Narzędzie zaczyna się od jasnego opisu (docstring) dokładnie mówiącego, co robi: „Pobiera nagłówki newsów AI z TechCrunch”. Ten opis jest kluczowy, bo agent na jego podstawie rozumie, kiedy i jak użyć narzędzia. Następnie narzędzie określa argumenty – np. może przyjmować temat lub zapytanie. Określa również, co zwraca – np. ciąg nagłówków oddzielonych pionową kreską. Implementacja polega na zdefiniowaniu adresu URL do scrapowania, ustawieniu odpowiednich nagłówków HTTP, wysłaniu żądania do serwisu, sprawdzeniu odpowiedzi, sparsowaniu HTML do wyłuskania nagłówków i zwróceniu wyniku w określonym formacie. Ważna jest tu obsługa błędów – trzeba łagodnie radzić sobie z problemami sieciowymi, błędami parsowania czy innymi sytuacjami podczas pobierania danych z zewnątrz. Narzędzie może zawierać logowanie dla łatwiejszego debugowania i zrozumienia, jak agent z niego korzysta. Po stworzeniu i dekoracji @tool, agent może korzystać z tego narzędzia zawsze, gdy potrzebuje informacji newsowych. Agent nie musi wiedzieć, jak scrapować strony czy parsować HTML – wystarczy, że wie, że takie narzędzie istnieje, co robi i kiedy go użyć. Takie rozdzielenie odpowiedzialności ułatwia utrzymanie systemu i pozwala zmieniać źródła danych bez modyfikowania logiki agentów.
Jedną z największych zalet Strands jest elastyczność w wyborze modelu i dostawcy. Nie jesteś ograniczony do jednego modelu czy dostawcy – możesz wybrać najlepsze narzędzie do konkretnego zadania i budżetu. Domyślnie Strands szuka danych uwierzytelniających AWS i korzysta z Amazon Bedrock, który oferuje dostęp do modeli, takich jak Claude, Llama i inne. Jeśli jednak wolisz modele OpenAI, proces jest prosty: importujesz klasę modelu OpenAI ze Strands, inicjalizujesz ją z wybranym modelem (np. „gpt-3.5-turbo” lub „gpt-4”) i przekazujesz do agenta. Kod agenta pozostaje identyczny – zmienia się tylko konfiguracja modelu. Ta elastyczność dotyczy też innych dostawców: możesz użyć modeli Claude od Anthropic przez API, modeli Llama od Meta przez Llama API, modeli lokalnych przez Ollama do deweloperki i testów czy dowolnego innego przez LiteLLM. Możesz zacząć od szybkiego, taniego modelu lokalnego do iteracji, a potem przełączyć się na mocniejszy do produkcji – bez zmiany kodu agentów. Możesz też eksperymentować z różnymi modelami, by znaleźć najlepszy do swojego przypadku. Jedne lepiej radzą sobie z rozumowaniem, inne z dokładnym wykonaniem instrukcji, inne ze specyficznymi domenami. Możliwość zmiany modelu bez przepisywania kodu to ogromna przewaga Strands nad sztywnymi frameworkami.
Wraz z rozwojem Twoich systemów wieloagentowych, pojawi się potrzeba implementacji zaawansowanych wzorców, takich jak komunikacja agent-do-agenta czy przekazywanie zadań (handoffs). Pozwalają one agentom delegować zadania innym agentom, tworząc hierarchiczne lub sieciowe systemy agentów. W przekazywaniu zadań jeden agent rozpoznaje, że dane zadanie wykracza poza jego kompetencje i przekazuje je agentowi lepiej przygotowanemu do jego realizacji. Przykładowo, w naszym systemie business intelligence agent contentowy może zebrać newsy, a następnie przekazać analizę sentymentu agentowi specjalizującemu się w tej dziedzinie. Ten przetwarza artykuły i zwraca analizę, którą agent contentowy może dołączyć do raportu. Ten wzorzec odwzorowuje pracę zespołów ludzkich – gdy ktoś napotyka problem poza swoją specjalizacją, przekazuje go ekspertowi. Strands wspiera takie wzorce dzięki możliwości użycia agenta jako narzędzia przez innego agenta. Tworzy to potężne hierarchie, gdzie agent nadrzędny koordynuje pracę wyspecjalizowanych, podrzędnych agentów. Możesz też zaimplementować wzorce rójowe (swarm), gdzie wielu agentów pracuje równolegle nad różnymi aspektami problemu, a następnie ich wyniki są agregowane. Te zaawansowane wzorce pozwalają budować systemy o dowolnej złożoności – od prostych przekazań zadań między dwoma agentami po rozbudowane sieci dziesiątek agentów współpracujących nad wspólnym celem.
Integracja Strands z usługami AWS jest szczególnie cenna dla firm korzystających już z tej chmury. Możesz tworzyć narzędzia, które współpracują z usługami AWS, jak S3 (przechowywanie plików), DynamoDB (bazy danych), Lambda (serverless) i wieloma innymi. Oznacza to, że agenci mogą nie tylko zbierać i analizować dane, ale również wykonywać akcje w Twojej infrastrukturze AWS. Na przykład agent może wygenerować raport i automatycznie zapisać go w S3, albo pobrać dane z DynamoDB i wykorzystać je w analizie. Poza AWS, Strands pozwala na integrację z niemal dowolnym zewnętrznym API przez własne narzędzia. Możesz tworzyć narzędzia do wywoływania REST API, obsługi webhooków, komunikacji z usługami trzecimi czy integracji z dowolnym systemem biznesowym. Ta rozszerzalność sprawia, że Strands może być centralnym układem nerwowym Twojej infrastruktury automatyzacji, koordynującym działania w całym stacku technologicznym. Połączenie integracji AWS i wsparcia dla API zewnętrznych sprawia, że Strands nadaje się do budowy systemów klasy enterprise, które muszą działać w skomplikowanych, heterogenicznych środowiskach.
Choć Strands ułatwia development, wdrożenie agentów do produkcji wymaga przemyślenia kilku kwestii. Po pierwsze, musisz zdecydować, gdzie agenci będą uruchamiani. Strands działa wszędzie, gdzie Python – na lokalnej maszynie w deweloperce, na EC2 w klasycznym serwerze, na Lambda w modelu serverless, na EKS w środowisku Kubernetes czy w dowolnej innej infrastrukturze. Każda opcja ma inne wymagania dotyczące skalowania, kosztów i zarządzania. Musisz też zdecydować, co wyzwala działania agentów – czy uruchamiają się według harmonogramu? Przez API? W reakcji na zdarzenia? Strands dobrze współpracuje z różnymi mechanizmami wyzwalania, ale musisz to przemyśleć pod kątem własnych potrzeb. Kolejna kluczowa sprawa to bezpieczeństwo. Agenci mają dostęp do danych uwierzytelniających, kluczy API i potencjalnie wrażliwych danych. Trzeba zarządzać nimi bezpiecznie, najlepiej przez zmienne środowiskowe lub AWS Secrets Manager zamiast wpisywać w kodzie. Powinieneś też wdrożyć właściwe logowanie i monitoring, aby rozumieć działania agentów i szybko wychwytywać problemy. Obsługa błędów jest bardzo ważna – agent powinien łagodnie radzić sobie z awariami, ponawiać próby i alarmować w razie problemów. Na koniec warto wdrożyć ograniczenia kosztowe i limitowanie wywołań, by uniknąć niekontrolowanych wydatków na API lub inference modeli.
Strands jest potężny i elegancki, ale warto wiedzieć, jak wypada na tle innych frameworków, takich jak CrewAI czy LangGraph. CrewAI to popularny framework stawiający na orkiestrację zespołów agentów, z naciskiem na definiowanie ról i hierarchii. Oferuje więcej struktury wokół pracy zespołowej, co pomaga przy bardzo złożonych systemach, ale zwiększa złożoność wdrożenia. LangGraph, zbudowany na LangChain, zapewnia podejście grafowe – pozwala definiować jawne maszyny stanów i workflow, co daje precyzyjną kontrolę nad zachowaniem agentów, ale wymaga więcej pracy projektowej. Strands stawia na zaufanie do modelu – pozwala mu rozumować i planować, przez co wymaga mniej jawnej orkiestracji. To sprawia, że rozwój jest szybszy, ale w systemach wymagających bardzo deterministycznych zachowań lepszy może być LangGraph. Dobra wiadomość jest taka, że frameworki te nie wykluczają się – Strands może współpracować z CrewAI i LangGraph, wybierasz najlepsze narzędzie do danego zadania. Do szybkiego rozwoju i systemów korzystających z rozumowania modelu Strands jest świetny. Do workflow wymagających jawnej kontroli – LangGraph. Do zespołów agentów z wyraźnymi hierarchiami – CrewAI. Znajomość mocnych i słabych stron każdego frameworka pozwala dobrać najlepszą architekturę do Twojego przypadku.
Budowa skutecznych systemów wieloagentowych to nie tylko znajomość frameworka – to także przemyślany design systemu. Po pierwsze, jasno określ rolę i specjalizację każdego agenta. Za co odpowiada? Jakich narzędzi potrzebuje? Na czym ma się skupić? Jasna definicja ról ułatwia debugowanie i zwiększa skuteczność. Po drugie, pisz jasne i konkretne prompty. Prompt to Twój sposób komunikacji z agentem, więc warto poświęcić czas na jego dopracowanie. Opisz rolę agenta, na czym powinien się skupić, czego unikać i w jakim formacie ma zwracać wyniki. Po trzecie, dobierz agentom odpowiednie narzędzia. Zbyt wiele narzędzi może prowadzić do niepewności, które wybrać, zbyt mało – do niemożności realizacji zadania. Przemyśl, czego każdy agent naprawdę potrzebuje. Po czwarte, testuj agentów pojedynczo zanim połączysz ich w system. Upewnij się, że każdy działa prawidłowo w izolacji, zanim zaczniesz koordynować wielu. Po piąte, wdrażaj właściwą obsługę błędów i logowanie. Gdy coś pójdzie nie tak, musisz wiedzieć, co się stało. Po szóste, zaczynaj prosto i stopniowo zwiększaj złożoność. Najpierw zbuduj system z dwoma agentami, zanim przejdziesz do dziesięciu. Po siódme, monitoruj zachowanie agentów w produkcji – śledź, co robią, ile czasu zajmują, jakie napotykają błędy i czy realizują swoje cele. Te
Strands to otwartoźródłowy, niezależny od modelu SDK do pracy z agentami AI, opracowany przez AWS. Upraszcza tworzenie agentów dzięki wykorzystaniu nowoczesnych możliwości LLM w zakresie rozumowania i obsługi narzędzi. W przeciwieństwie do złożonych frameworków orkiestracyjnych, Strands opiera się na podejściu modelowym, w którym agenta definiuje się za pomocą trzech komponentów: modelu, narzędzi i promptu. Obsługuje dowolnego dostawcę LLM, w tym Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic oraz modele lokalne, i bezproblemowo integruje się z innymi frameworkami, jak CrewAI i LangGraph.
Aby zacząć korzystać ze Strands, utwórz plik requirements.txt z wymaganymi zależnościami, skonfiguruj plik .env z danymi uwierzytelniającymi AWS (lub innego dostawcy LLM) i utwórz główny plik Pythona. Musisz nadać odpowiednie uprawnienia IAM do Bedrock w swoim koncie AWS, wygenerować klucze dostępu, a następnie możesz uruchomić agenta z modelem, narzędziami i promptem w kilku linijkach kodu.
Tak, Strands jest całkowicie niezależny od modelu. Możesz korzystać z modeli Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Llama od Meta przez Llama API, Ollama do pracy lokalnej oraz wielu innych dostawców przez LiteLLM. Możesz przełączać się między dostawcami bez zmiany głównego kodu agenta, co daje elastyczność pod różne potrzeby i preferencje.
Systemy z wieloma agentami pozwalają rozdzielić złożone zadania na wyspecjalizowane role, każda z własną ekspertyzą i narzędziami. Takie podejście umożliwia przetwarzanie równoległe, lepszą obsługę błędów, większą dokładność dzięki różnorodnym perspektywom oraz bardziej przejrzysty i łatwy w utrzymaniu kod. W business intelligence wyspecjalizowani agenci mogą jednocześnie zbierać newsy, analizować sentyment, badać konkurencję i syntetyzować wyniki w użyteczne raporty.
FlowHunt zapewnia możliwości automatyzacji procesów, które uzupełniają systemy z wieloma agentami poprzez orkiestrację złożonych zadań, zarządzanie przepływem danych między agentami, obsługę harmonogramów i monitorowania oraz widoczność wydajności agentów. Razem FlowHunt i frameworki wieloagentowe, jak Strands, tworzą kompleksowe systemy inteligentnej automatyzacji, zdolne obsłużyć zaawansowane procesy biznesowe.
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.
Połącz możliwości systemów AI z wieloma agentami z automatyzacją procesów w FlowHunt, aby tworzyć inteligentne, samoorganizujące się procesy biznesowe generujące insighty na dużą skalę.
Dowiedz się, jak tworzyć agentów AI, którzy zarządzają całą działalnością firmy w Bexio – od zarządzania kontaktami po automatyzację projektów – zwiększając pro...
Poznaj frameworki multi-agentowe Crew.ai i Langchain. Crew.ai wyróżnia się współpracą i podziałem zadań, idealny do złożonych symulacji, podczas gdy Langchain j...
Dowiedz się, jak budować zaawansowanych agentów AI z dostępem do systemu plików, wdrażać strategie zrzucania kontekstu i optymalizować wykorzystanie tokenów dzi...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
