12-czynnikowy Agent AI: Budowanie Skutecznych Systemów AI o Wysokiej Skalowalności

Co czyni skutecznego Agenta AI?

Zanim przejdziemy do czynników, wyjaśnijmy, co rozumiemy przez „agentów AI”. U podstaw są to systemy, które potrafią interpretować polecenia w języku naturalnym, podejmować decyzje w oparciu o kontekst i wykonywać określone działania przez narzędzia lub API — zachowując przy tym spójne, ciągłe interakcje.

Najpotężniejsi agenci łączą zdolności rozumowania modeli językowych z niezawodnością deterministycznego kodu. Osiągnięcie tej równowagi wymaga jednak przemyślanych decyzji projektowych — i właśnie temu służą opisane dalej czynniki.

12 czynników budowania solidnych agentów AI

1. Opanuj konwersję języka naturalnego na wywołania narzędzi

Umiejętność przekształcania poleceń w języku naturalnym w ustrukturyzowane wywołania narzędzi to sedno funkcjonalności agenta. Pozwala to agentowi zamienić proste polecenie, np. „utwórz link płatności na 750$ dla Terri na lutowe spotkanie AI Tinkerers”, w poprawnie sformatowane wywołanie API.

Adres URL obrazka

{
  "function": {
    "name": "create_payment_link",
    "parameters": {
      "amount": 750,
      "customer": "cust_128934ddasf9",
      "product": "prod_8675309",
      "price": "prc_09874329fds",
      "quantity": 1,
      "memo": "Hey Jeff - see below for the payment link for the February AI Tinkerers meetup"
    }
  }
}

Kluczem do niezawodnego działania jest wykorzystanie deterministycznego kodu do obsługi ustrukturyzowanego wyjścia z modelu językowego. Zawsze waliduj dane wysyłane do API przed wykonaniem, aby unikać błędów, i upewnij się, że Twój LLM zwraca spójne formaty JSON, które można łatwo sparsować.

2. Bądź właścicielem swoich promptów

Twoje prompty to interfejs między aplikacją a modelem językowym — traktuj je jak kod najwyższej klasy. Chociaż frameworki, które abstrakcyjnie zarządzają promptami, mogą wydawać się wygodne, często ukrywają, jak instrukcje są przekazywane do LLM, utrudniając lub uniemożliwiając precyzyjne dostrajanie.

Zamiast tego, zachowaj pełną kontrolę, pisząc prompty wprost:

function DetermineNextStep(thread: string) -> DoneForNow | ListGitTags | DeployBackend | DeployFrontend | RequestMoreInformation {
  prompt #"
    {{ _.role("system") }}
    You are a helpful assistant that manages deployments for frontend and backend systems.
    ...
    {{ _.role("user") }}
    {{ thread }}
    What should the next step be?
  "#
}

Takie podejście daje kilka korzyści:

• Pełna kontrola nad precyzyjnym dopasowaniem instrukcji do indywidualnych przypadków użycia
• Możliwość budowania ewaluacji i testów promptów jak każdego innego kodu
• Przejrzystość — dokładnie wiesz, co trafia do LLM
• Swoboda iterowania na podstawie metryk wydajności

3. Projektuj okno kontekstu strategicznie

Okno kontekstu to wejście dla LLM, obejmujące prompty, historię rozmowy i dane zewnętrzne. Optymalizacja tego okna poprawia wydajność i efektywność użycia tokenów.

Adres URL obrazka

Wyjdź poza standardowe formaty wiadomości, stosując własne struktury maksymalizujące gęstość informacji:

<slack_message>
    From: @alex
    Channel: #deployments
    Text: Can you deploy the backend?
</slack_message>
<list_git_tags>
    intent: "list_git_tags"
</list_git_tags>
<list_git_tags_result>
    tags:
      - name: "v1.2.3"
        commit: "abc123"
        date: "2024-03-15T10:00:00Z"
</list_git_tags_result>

Takie podejście zapewnia:

• Zmniejszone zużycie tokenów dzięki zwartym formatom
• Lepsze filtrowanie wrażliwych danych przed przekazaniem do LLM
• Elastyczność eksperymentowania z formatami poprawiającymi zrozumienie przez LLM

4. Implementuj narzędzia jako ustrukturyzowane wyjścia

U podstaw narzędzia to po prostu wyjścia JSON z LLM, które wyzwalają deterministyczne działania w Twoim kodzie. Tworzy to wyraźny podział między podejmowaniem decyzji przez AI a logiką wykonawczą.

Jasno zdefiniuj schematy narzędzi:

class CreateIssue {
  intent: "create_issue";
  issue: {
    title: string;
    description: string;
    team_id: string;
    assignee_id: string;
  };
}

class SearchIssues {
  intent: "search_issues";
  query: string;
  what_youre_looking_for: string;
}

Następnie zbuduj niezawodne parsowanie wyjść JSON z LLM, wykorzystaj deterministyczny kod do realizacji działań i przekazuj wyniki z powrotem do kontekstu dla iteracyjnej pracy agenta.

5. Ujednolicaj stan wykonania i stan biznesowy

Wiele frameworków agentów oddziela stan wykonania (np. aktualny etap procesu) od stanu biznesowego (np. historia wywołań narzędzi i ich wyników). To wprowadza niepotrzebną złożoność.

Zamiast tego przechowuj cały stan bezpośrednio w oknie kontekstu, wyciągając wnioski o stanie wykonania z sekwencji zdarzeń:

<deploy_backend>
    intent: "deploy_backend"
    tag: "v1.2.3"
    environment: "production"
</deploy_backend>
<error>
    error running deploy_backend: Failed to connect to deployment service
</error>

To ujednolicone podejście zapewnia:

• Prostotę — jedno źródło prawdy dla stanu
• Lepsze debugowanie z pełną historią w jednym miejscu
• Łatwe wznawianie — wystarczy załadować wątek od dowolnego punktu

Wdrażanie agentów AI w produkcji

6. Projektuj API do uruchamiania, pauzowania i wznawiania

Agenci produkcyjni muszą integrować się bezproblemowo z systemami zewnętrznymi, pauzować przy długotrwałych zadaniach i wznawiać działanie po wywołaniu webhooków lub innych zdarzeń.

Implementuj API umożliwiające uruchamianie, pauzowanie i wznawianie agentów, z solidnym przechowywaniem stanu między operacjami. Pozwala to na:

• Elastyczne wsparcie dla asynchronicznych przepływów pracy
• Czystą integrację z webhookami i systemami zewnętrznymi
• Niezawodne wznawianie po przerwach bez konieczności restartu

7. Umożliwiaj współpracę z ludźmi poprzez wywołania narzędzi

Agenci AI często potrzebują wkładu człowieka przy decyzjach o dużym znaczeniu lub w niejasnych sytuacjach. Wykorzystanie ustrukturyzowanych wywołań narzędzi czyni tę interakcję płynną:

class RequestHumanInput {  
  intent: "request_human_input";  
  question: string;  
  context: string;  
  options: {  
    urgency: "low" | "medium" | "high";  
    format: "free_text" | "yes_no" | "multiple_choice";  
    choices: string[];  
  };  
}

Adres URL obrazka

To podejście zapewnia jasną specyfikację typu i pilności interakcji, obsługuje wkład wielu użytkowników i doskonale współpracuje z API przy budowie trwałych przepływów pracy.

8. Kontroluj przepływ swojego agenta

Własny przepływ sterowania umożliwia pauzowanie w celu uzyskania akceptacji człowieka, cache’owanie wyników czy wdrożenie ograniczeń — dopasowując zachowanie agenta do Twoich potrzeb:

Adres URL obrazka

async function handleNextStep(thread: Thread) {
  while (true) {
    const nextStep = await determineNextStep(threadToPrompt(thread));
    if (nextStep.intent === 'request_clarification') {
      await sendMessageToHuman(nextStep);
      await db.saveThread(thread);
      break;
    } else if (nextStep.intent === 'fetch_open_issues') {
      const issues = await linearClient.issues();
      thread.events.push({ type: 'fetch_open_issues_result', data: issues });
      continue;
    }
  }
}

Zyskujesz w ten sposób:

• Możliwość przerwania działania w celu uzyskania akceptacji człowieka przed kluczowymi akcjami
• Opcje dostosowania — logowanie, cache’owanie, podsumowania
• Niezawodne obsługiwanie zadań długotrwałych

9. Kompaktuj błędy w kontekście dla samonaprawy

Włączenie błędów bezpośrednio do okna kontekstu pozwala agentom AI uczyć się na niepowodzeniach i dostosowywać swoje działania:

try {
  const result = await handleNextStep(thread, nextStep);
  thread.events.push({ type: `${nextStep.intent}_result`, data: result });
} catch (e) {
  thread.events.push({ type: 'error', data: formatError(e) });
}

Aby to działało skutecznie:

• Ograniczaj liczbę powtórzeń, by uniknąć nieskończonych pętli
• Eskaluj do człowieka po wielokrotnych niepowodzeniach
• Formatuj błędy jasno, by LLM rozumiał, co poszło nie tak

Najlepsze praktyki architektoniczne

10. Buduj małych, wyspecjalizowanych agentów

Mali agenci obsługujący 3–20 kroków utrzymują okna kontekstu na rozsądnym poziomie, poprawiając wydajność i niezawodność LLM. Takie podejście zapewnia:

• Przejrzystość dzięki dobrze zdefiniowanemu zakresowi działania każdego agenta
• Mniejsze ryzyko utraty koncentracji przez agenta
• Łatwiejsze testowanie i walidację konkretnych funkcji

Adres URL obrazka

Wraz z rozwojem LLM tacy mali agenci mogą stopniowo rozszerzać zakres działania bez utraty jakości, zapewniając długofalową skalowalność.

11. Umożliwiaj wyzwalanie z wielu źródeł

Uczyń swoich agentów dostępnymi dzięki wyzwalaniu ich z Slacka, e-maila czy systemów zdarzeniowych — docierając do użytkowników tam, gdzie już pracują.

Implementuj API uruchamiające agentów z różnych kanałów i odpowiadające przez te same media. Dzięki temu:

• Zyskujesz lepszą dostępność dzięki integracji z preferowanymi przez użytkowników platformami
• Wspierasz workflow automatyzacji oparty na zdarzeniach automation
• Realizujesz workflow akceptacji przez człowieka dla operacji krytycznych

12. Projektuj agentów jako bezstanowe reduktory

Traktowanie agentów jako bezstanowych funkcji, które przekształcają wejściowy kontekst w wyjściowe działania, upraszcza zarządzanie stanem, czyniąc ich przewidywalnymi i łatwymi do debugowania.

Adres URL obrazka

To podejście traktuje agentów jak czyste funkcje bez wewnętrznego stanu, zapewniając:

• Przewidywalne zachowanie dla określonych wejść
• Łatwiejsze śledzenie problemów przez historię kontekstu
• Prostsze testowanie i walidację

Budowanie z myślą o przyszłości

Dziedzina agentów AI rozwija się niezwykle dynamicznie, ale opisane tu podstawowe zasady pozostaną aktualne nawet wraz z postępem modeli bazowych. Zaczynając od małych, wyspecjalizowanych agentów pracujących zgodnie z tymi praktykami, możesz tworzyć systemy dostarczające wartość już dziś i gotowe na przyszłe innowacje.

Pamiętaj, że najskuteczniejsi agenci AI łączą zdolności rozumowania modeli językowych z niezawodnością deterministycznego kodu — a te 12 czynników pozwala osiągnąć tę równowagę.

Jak FlowHunt wdrożył metodologię 12 czynników

W FlowHunt wcieliliśmy te zasady w praktykę, tworząc własnego agenta AI, który automatycznie buduje automatyzacje workflow dla naszych klientów. Oto, jak zastosowaliśmy metodologię 12 czynników, by stworzyć niezawodny, gotowy do produkcji system