Pokročilí AI agenti: Ako zabezpečiť efektívne plánovanie AI agentov

Úvod

Budovanie efektívnych AI agentov si vyžaduje viac než len prepojenie jazykových modelov s nástrojmi. Skutočná výzva spočíva v tom, ako agenti uvažujú o zložitých problémoch, pracujú s veľkým množstvom informácií a efektívne vykonávajú viacstupňové workflowy. V tomto komplexnom sprievodcovi sa pozrieme na pokročilé techniky implementácie AI agentov, najmä na plánovanie – kľúčovú schopnosť, ktorá oddeľuje výkonné agentov od základných implementácií. Plánovanie umožňuje AI agentom rozložiť zložité úlohy na zvládnuteľné kroky, prekonať obmedzenia kontextového okna a vykonávať workflowy rýchlejšie a nákladovo efektívnejšie. Či už tvoríte výskumných agentov, automatizačné systémy alebo inteligentných asistentov, pochopenie implementácie plánovania v AI agentoch výrazne zvýši ich výkon a spoľahlivosť.

{{ youtubevideo videoID=“qPfpV4ZAnXA” provider=“youtube” title=“Pokročilí AI agenti Ep.1: Ako zabezpečiť plánovanie AI agenta” class=“rounded-lg shadow-md” }}

Čo sú AI agenti a prečo sú dôležití?

Agenti umelej inteligencie predstavujú zásadnú zmenu v prístupe k riešeniu problémov pomocou jazykových modelov. Na rozdiel od tradičných aplikácií, ktoré spracujú vstup a vygenerujú výstup jednorazovo, AI agenti fungujú ako autonómne systémy, ktoré vnímajú prostredie, robia rozhodnutia a konajú opakovane. Typický AI agent sa skladá z jazykového modelu („mozgu“), sady nástrojov alebo funkcií, ktoré môže vyvolať, a riadiacej slučky, ktorá rozhoduje, kedy a ktorý nástroj použiť. Táto architektúra umožňuje agentom zvládnuť zložité, viacstupňové úlohy, ktoré by jeden LLM nedokázal vykonať jednorazovo. Napríklad agent môže potrebovať vyhľadať informácie na webe, tieto informácie spracovať, vykonať výpočty a potom všetko zhrnúť do koherentnej odpovede. Sila agentov spočíva v ich schopnosti uvažovať o potrebných krokoch a vykonávať ich postupne, pričom sa učia z výsledkov každého kroku pre ďalšiu akciu.

Význam AI agentov prudko vzrástol, keď si organizácie uvedomili ich potenciál pre automatizáciu, výskum, zákaznícky servis a znalostnú prácu. Firmy čoraz viac nasadzujú agentov na úlohy ako analýza dát, generovanie obsahu, zákaznícka podpora a riešenie zložitých problémov. S rastúcou sofistikovanosťou agentov a zvyšovaním komplexnosti riešených problémov však narastajú aj výzvy. Jednou z najvýznamnejších je manažment obmedzení jazykových modelov, najmä ich kontextového okna – maximálneho množstva textu, ktorý dokážu spracovať naraz. Pri práci s veľkými dokumentmi, rozsiahlymi výsledkami vyhľadávania alebo zložitými workflowmi agenti rýchlo narážajú na zníženie presnosti a výkonu. Práve tu sa plánovanie stáva nevyhnutným.

Pochopenie problému kontextového okna: Prečo je plánovanie dôležité

Obmedzenie kontextového okna predstavuje jednu z najväčších výziev v návrhu moderných AI agentov. Hoci najnovšie modely zvládajú aj 100 000 tokenov, výskum ukázal paradoxný problém: väčšie kontextové okná automaticky neznamenajú lepší výkon. Tento jav, ktorý výskumníci Chroma označili ako „context rot“, ukazuje, že jazykové modely majú problém presne získavať a spracúvať informácie z obrovských kontextov tokenov. V praxi, ak má LLM nájsť konkrétnu informáciu ukrytú v 10 000 tokenoch textu, jeho presnosť výrazne klesá v porovnaní so situáciou, keď je tá istá informácia v menšom kontexte. Problém je ešte výraznejší, ak kontext obsahuje „rušičky“ – informácie príbuzné dotazu, ktoré však nie sú odpoveďou.

Výskumný tím Chroma vykonal rozsiahle testy vylepšenou verziou testu „needle in a haystack“, ktorý tradične meral schopnosť modelov nájsť konkrétnu informáciu vo veľkých dokumentoch. Tradičný test však nezohľadňoval reálne situácie s rušivými, ale súvisiacimi informáciami. Po zaradení rušičiek – odsekov, ktoré sa téme dotýkajú, ale neodpovedajú na otázku – výskumníci zistili, že presnosť modelov dramaticky klesá. Napríklad Claude 4.5 si udržuje vyššiu presnosť ako iné modely pri rôznych počtoch rušičiek, no aj najlepšie modely vykazujú výrazný pokles výkonu so zvyšujúcim sa kontextom. Tento výskum zásadne zmenil pohľad vývojárov na tvorbu AI agentov: namiesto spoliehania sa na prehľadávanie obrovského kontextu musíme agentom pomôcť naplánovať si postup a rozložiť problém na menšie, zvládnuteľné celky.

Ako plánovanie rieši problém kontextu

Plánovanie predstavuje paradigmatickú zmenu v architektúre AI agentov. Namiesto toho, aby agent reagoval na každý krok a prehľadával obrovské kontexty, plánovanie núti agenta premyslieť si celý problém vopred a vytvoriť štruktúrovaný prístup. Je to podobné ako pri riešení zložitých úloh ľuďmi: nezačíname pracovať náhodne, ale najprv si problém rozdelíme, vytvoríme plán a až potom konáme. Keď agent vytvorí plán pred vykonaním, môže sa sústrediť na konkrétne podúlohy len s relevantným kontextom potrebným pre daný krok. Tým výrazne znižuje kognitívnu záťaž jazykového modelu a zvyšuje presnosť. Napríklad namiesto toho, aby LLM prehľadával 50 000-tokenový dokument a hľadal viacero informácií, plánovací agent najprv vytvorí plán: „Krok 1: Nájsť informácie o X, Krok 2: Nájsť informácie o Y, Krok 3: Syntetizovať obe časti.“ Pre každý krok potom stačí pracovať len s príslušnou časťou kontextu, čím sa zachová vysoká presnosť.

Plánovanie tiež umožňuje agentom efektívnejšie zvládať komplexné workflowy. Ak má agent jasný plán, dokáže identifikovať, ktoré kroky môže vykonať paralelne, ktoré sú závislé a ako optimalizovať celkovú exekúciu. Je to obzvlášť cenné v situáciách, kde treba volať viacero nástrojov alebo API. Namiesto sekvenčného volania, pri ktorom sa čaká na dokončenie každého kroku, môže dobre naplánovaný agent identifikovať nezávislé úlohy a vykonať ich súčasne. Táto paralelizácia môže skrátiť čas vykonania 3–4× v porovnaní s tradičnými reaktívnymi agentmi, ako ukazujú pokročilé architektúry typu LLMCompiler. Navyše plánovanie umožňuje lepšie riešenie chýb a obnovenie workflowu – ak má agent plán a niečo sa pokazí, vie preplánovať ďalší postup, namiesto toho, aby začínal odznova.

FlowHunt a automatizácia AI agentov: Zjednodušenie zložitých workflowov

FlowHunt poskytuje výkonnú platformu na budovanie a automatizáciu workflowov AI agentov bez potreby hlbokej technickej znalosti. Platforma umožňuje navrhovať sofistikované architektúry agentov vrátane tých plánovacích cez intuitívne rozhranie bez programovania. S FlowHunt môžete definovať stavy agentov, tvoriť plánovacie kroky, nastavovať integráciu nástrojov a monitorovať vykonávanie agenta – bez písania komplexného kódu. To demokratizuje vývoj AI agentov a umožňuje tímom budovať pokročilé automatizačné systémy, ktoré by inak vyžadovali veľké inžinierske zdroje. Prístup FlowHuntu k automatizácii agentov sa dokonale zhoduje s architektúrou založenou na plánovaní popísanou v tomto článku – umožňuje rozdelenie zložitých úloh na zvládnuteľné kroky, udržiavanie presnosti v rámci veľkých informačných priestorov a efektívnu exekúciu.

Platforma tiež poskytuje vstavané monitorovanie a analytiku výkonu agentov, čo tímom pomáha porozumieť, kde sú ich agenti úspešní a kde je potrebné zlepšenie. To je kľúčové pri iterácii návrhov a optimalizácii správania agentov. FlowHunt sa integruje s populárnymi poskytovateľmi LLM a ekosystémami nástrojov, takže je jednoduché prepojiť agentov so zdrojmi, ktoré potrebujú. Či už budujete výskumných agentov, čo hľadajú a syntetizujú informácie, automatizačných agentov koordinujúcich viacero systémov, alebo zákazníckych agentov na riešenie zložitých dotazov, FlowHunt poskytuje infraštruktúru, ktorá to umožní efektívne.

LangGraph: Základ pre pokročilú implementáciu AI agentov

LangGraph je framework špeciálne navrhnutý na budovanie stavových AI agentov na báze stavových automatov. V jadre LangGraph reprezentuje workflow agenta ako orientovaný graf, kde každý uzol predstavuje stav alebo akciu a hrany predstavujú prechody medzi stavmi. Tento grafový prístup má oproti tradičnému sekvenčnému programovaniu viacero výhod: robí logiku agenta explicitnou a vizualizovateľnou, umožňuje komplexný riadiaci tok vrátane cyklov a podmienok a poskytuje jasnú štruktúru na správu stavu počas vykonávania agenta. Pri tvorbe agenta v LangGraph v podstate definujete stavový automat, ktorého kroky agent bude nasledovať pri plnení úlohy.

Koncept stavového automatu je základom pre pochopenie fungovania pokročilých agentov. V LangGraph agente stav obsahuje všetky informácie potrebné na rozhodnutia a vykonávanie akcií. Pri plánovacom agentovi môže stav obsahovať pôvodný používateľský dotaz, aktuálny plán, dokončené úlohy, čakajúce úlohy a výsledky volaní nástrojov. Ako agent postupuje workflowom, v každom kroku aktualizuje stav. Napríklad po dokončení úlohy označí túto úlohu v stave ako splnenú a uloží výsledok. Keď má rozhodnúť, čo ďalej, pozrie sa na aktuálny stav a určí vhodnú ďalšiu akciu. Tento stavový prístup zaručuje, že agent má vždy prístup k potrebným informáciám a dokáže si udržať konzistentnosť počas celej exekúcie.

Implementácia plánovania v LangGraph: Deep Agent State

Implementácia plánovania v LangGraph zahŕňa vytvorenie štruktúrovaného stavu, ktorý sleduje pokrok agenta v rámci plánu. „Deep Agent State“ je dátová štruktúra s dvoma hlavnými komponentmi: todos (úlohy na splnenie) a files (nazbierané informácie). Každá úloha v stave predstavuje konkrétnu úlohu, ktorú agent musí splniť, s vlastnosťami ako popis úlohy a jej aktuálny stav (čaká, prebieha, dokončená). Táto štruktúra agentovi umožňuje udržiavať jasný prehľad o tom, čo treba urobiť, na čom sa pracuje a čo už je hotové. Sledovanie stavu je kľúčové, pretože agent chápe svoj pokrok a dokáže inteligentne rozhodovať, čo ďalej.

Implementácia zahŕňa aj „reducer“ vzor na správu aktualizácií stavu, hlavne keď sa viaceré úlohy vykonávajú paralelne. Reducer je funkcia, ktorá prijíma aktuálny stav a aktualizáciu a vracia nový stav. V LangGraph je tento vzor kľúčový, pretože zabezpečuje, že ak sa paralelne dokončí viacero úloh a všetky chcú aktualizovať stav, tieto aktualizácie sa orchestrujú správne a žiadna informácia sa nestratí. Napríklad ak sa súčasne dokončia dva úlohy a obe aktualizujú stav, reducer zabezpečí, že sa obe zmeny správne zlúčia. Tento pokročilý koncept odlišuje produkčné implementácie agentov od jednoduchých prototypov. Vzor reducer umožňuje aj zložitejšie správy stavu, ako agregovanie výsledkov z viacerých paralelných úloh alebo riešenie konfliktov pri aktualizácii tej istej informácie.

Workflow plánovacieho agenta: Od dotazu po vykonanie

Plánovací agent postupuje podľa workflowu, ktorý ukazuje, ako plánovanie zlepšuje výkon agenta. Keď používateľ zadá dotaz, agent najprv vstúpi do plánovacej fázy, kde pomocou jazykového modelu vygeneruje komplexný plán riešenia dotazu. Tento plán rozdelí zložitú úlohu na menšie, zvládnuteľné kroky. Ak napríklad používateľ požiada „Daj mi krátke zhrnutie MCP (Model Context Protocol)“, agent vytvorí plán: „Krok 1: Vyhľadať informácie o MCP, Krok 2: Zistiť, čo MCP je a jeho kľúčové vlastnosti, Krok 3: Syntetizovať informácie do stručného zhrnutia.“ Tieto kroky zapíše do svojho todo listu v stave a označí ich ako čakajúce.

Po vytvorení plánu vstupuje agent do exekučnej fázy. Prečíta todo list a začne pracovať na každej úlohe postupne. Pri prvej úlohe (vyhľadanie informácií) agent použije nástroj na vyhľadávanie na webe s vhodným dotazom. Výsledky sa uložia do stavu. Agent túto úlohu označí ako dokončenú a pokračuje na ďalšiu. Pri druhej úlohe môže použiť jazykový model na spracovanie a pochopenie výsledkov vyhľadávania a získanie kľúčových informácií o MCP. Opäť tento výsledok uloží do stavu a úlohu označí ako dokončenú. Nakoniec v treťom kroku agent syntetizuje všetky zozbierané informácie do stručného zhrnutia, ktoré priamo odpovedá na pôvodný dotaz. Počas celého procesu si agent udržiava jasný prehľad o tom, čo už spravil, na čom pracuje a čo ešte zostáva. Táto štruktúra zabezpečuje, že agent nestratí prehľad o pokroku a zvládne zložité viacstupňové úlohy spoľahlivo.

Pokročilé architektúry plánovania: Viac než len základné plánovanie

Základné plánovanie predstavuje významný krok vpred oproti reaktívnym agentom, no existuje viacero pokročilých architektúr, ktoré posúvajú plánovanie ešte ďalej. Architektúra Plan-and-Execute je základný plánovací prístup, kde agent vytvorí plán a potom ho krok po kroku vykonáva. Má však obmedzenia: kroky vykonáva sekvenčne a každý krok stále vyžaduje LLM volanie. Architektúra ReWOO (Reasoning WithOut Observations) niektoré z týchto obmedzení rieši tým, že umožňuje plánovaču používať premenné. Plánovač môže odkazovať na výstupy predchádzajúcich úloh pomocou syntaxe ako „#E2“ (výstup úlohy 2), čo umožňuje závislosť úloh bez potreby opätovného konzultovania plánovača po každom kroku. Tým sa znižuje počet LLM volaní a zrýchľuje exekúcia.

Architektúra LLMCompiler predstavuje špičku v plánovaní agentov. Prináša viacero inovácií, ktoré dramaticky zvyšujú výkon. Po prvé, plánovač nevytvára len zoznam úloh, ale výstupom je orientovaný acyklický graf (DAG) úloh. Každá úloha v DAG obsahuje nástroj, ktorý má byť vyvolaný, argumenty a zoznam závislostí (ktoré ďalšie úlohy sa musia najprv dokončiť). Po druhé, jednotka na získavanie úloh prijíma streamovaný výstup plánovača a plánuje ich hneď, ako sú splnené závislosti. To umožňuje masívnu paralelizáciu: ak plánovač identifikuje desať nezávislých úloh, všetky sa spustia naraz. Po tretie, argumenty úloh môžu byť premenné odkazujúce na výstupy predchádzajúcich úloh, takže agent pracuje ešte rýchlejšie ako pri tradičnom paralelnom volaní nástrojov. Kombinácia týchto vlastností znamená podľa výskumu zrýchlenie až 3,6× oproti tradičným agentom. Tieto pokročilé architektúry ukazujú, že plánovanie nie je jedna technika, ale spektrum prístupov s rôznymi kompromismi medzi komplexnosťou, výkonom a nákladmi.

Nástroje a integrácia: Výbava pre plánovacieho agenta

Aby bol plánovací agent efektívny, potrebuje prístup k vhodným nástrojom – na získavanie informácií aj na akcie. Najčastejšie nástroje sú webové vyhľadávanie (informácie z internetu), databázové dotazy (štruktúrované dáta), API volania (interakcia s externými službami) a volania jazykového modelu (spracovanie a uvažovanie o informáciách). V implementácii LangGraphu sú nástroje agentovi sprístupnené cez premyslené rozhranie. Agent ich vyvoláva špecifickými funkčnými volaniami a výsledky získava na ďalšie spracovanie. Kľúčom k efektívnej integrácii nástrojov je jasná definícia vstupov a výstupov každého nástroja a pochopenie, kedy a ako ich správne použiť.

Pokročilejší plánovací agenti často obsahujú aj špeciálne nástroje na správu vlastného stavu a pokroku. Napríklad nástroj „read todos“ umožňuje agentovi prezerať aktuálny plán a zistiť, ktoré úlohy zostávajú. Nástroj „write todos“ umožňuje meniť plán, označovať úlohy ako dokončené alebo pridávať nové podľa toho, čo agent zistí počas exekúcie. Tieto meta-nástroje (nástroje pôsobiace na vlastný stav agenta) sú kľúčové pre schopnosť agenta adaptovať plán podľa nových informácií. Ak agent počas vykonávania zistí, že pôvodný plán nestačí alebo bol nesprávny, cez write todos ho vie upraviť. Táto adaptívna schopnosť odlišuje produkčné implementácie agentov od jednoduchých prototypov. Kombinácia doménovo špecifických nástrojov (na samotnú prácu) a meta-nástrojov (na správu plánovania a uvažovania agenta) vytvára výkonný systém pre zvládnutie zložitých, nepredvídateľných scenárov.

Praktický príklad: Implementácia výskumného agenta

Pre ilustráciu fungovania plánovania si vezmime výskumného agenta s úlohou získať informácie o zložitej téme. Pri zadaní dotazu „Poskytnite komplexný prehľad Model Context Protocol (MCP) a jeho aplikácií“ by agent postupoval nasledovne. Najprv vytvorí plán: „Krok 1: Vyhľadať všeobecné informácie o MCP, Krok 2: Vyhľadať použitia a aplikácie MCP, Krok 3: Vyhľadať technické detaily implementácie MCP, Krok 4: Syntetizovať všetky informácie do komplexného prehľadu.“ Tieto štyri úlohy si zapíše do todo listu, všetky označí ako čakajúce. Potom začne s vykonaním. Pre krok 1 spustí vyhľadávanie s dotazom „Čo je Model Context Protocol MCP?“ a výsledky uloží. Krok 1 označí ako dokončený. Pre krok 2 vyhľadá „aplikácie a použitia MCP“ a opäť uloží výsledky. Pre krok 3 vyhľadá technické detaily implementácie. Nakoniec, v kroku 4 využije jazykový model na syntézu všetkých informácií do súvislého, komplexného prehľadu k pôvodnému dotazu.

Počas celého procesu si agent udržiava jasný záznam o pokroku. Ak zistí, že plán nestačí (napr. výsledky vyhľadávania neobsahujú dostatočné informácie o konkrétnom aspekte), vie plán upraviť pridaním ďalších úloh. Táto adaptívna schopnosť je kľúčová v reálnych scenároch, kde pôvodný plán často nepostačuje. Agent môže zistiť, že potrebuje viac údajov o špecifických implementáciách MCP alebo že musí porovnať MCP s alternatívnymi prístupmi. Vďaka možnosti upraviť plán počas vykonávania zvládne takéto situácie elegantne, namiesto toho, aby zlyhal alebo poskytol neúplné informácie. Tento príklad ukazuje silu plánovania: vnáša štruktúru a jasnosť do uvažovania agenta pri zachovaní flexibility reagovať na nové informácie.

{{ cta-dark-panel heading=“Zrýchlite svoj workflow s FlowHunt” description=“Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflowy – od výskumu a generovania obsahu až po publikovanie a analytiku – všetko na jednom mieste.” ctaPrimaryText=“Objednať demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyskúšať FlowHunt zadarmo” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”

}}

Optimalizácia výkonu: Znižovanie nákladov a zrýchlenie

Jedným z najpresvedčivejších dôvodov na implementáciu plánovania v AI agentoch je dramatické zlepšenie výkonu. Tradiční agenti typu ReAct vyžadujú LLM volanie pri každej akcii – úloha s desiatimi krokmi potrebuje desať LLM volaní. Plánovací agenti však často potrebujú len dve-tri LLM volania: jedno na plánovanie, jedno či viac na konkrétne kroky vyžadujúce uvažovanie a prípadne jedno na preplánovanie, ak pôvodný plán nestačí. Toto zníženie LLM volaní znamená priamu úsporu nákladov, hlavne pri drahých modeloch ako GPT-4. Pre organizácie, ktoré denne spúšťajú tisíce agentov, môže rozdiel medzi ReAct a plánovanými agentmi znamenať úsporu desiatok tisíc eur mesačne.

Okrem nákladov plánovanie prináša aj významné zrýchlenie. Pri tradičných agentoch musí každý krok byť dokončený pred začiatkom ďalšieho, čo spôsobuje sekvenčné úzke hrdlo. Plánovací agenti, najmä tí s DAG architektúrou ako LLMCompiler, dokážu identifikovať nezávislé úlohy a vykonať ich paralelne. Ak je napríklad potrebné hľadať informácie o téme A a zároveň o téme B, a tieto úlohy sú nezávislé, môžu prebehnúť súčasne. Táto paralelizácia môže skrátiť celkový čas vykonania 3–4× oproti sekvenčnému vykonaniu. Pre používateľské aplikácie znamená toto zrýchlenie lepšiu používateľskú skúsenosť, pre dávkové spracovanie viac práce za rovnaký čas. Kombinácia úspory nákladov a zrýchlenia robí plánovacích agentov zaujímavými pre každú organizáciu využívajúcu AI agentov vo veľkom.

Zvládanie komplexity: Keď treba plány prispôsobiť

Reálne scenáre málokedy nasledujú dokonalý plán. Plánovací agenti musia zvládnuť situácie, keď pôvodný plán nestačí alebo je nesprávny, čo si vyžaduje pokročilé ošetrenie chýb a schopnosť preplánovať. Ak agent narazí na nečakanú situáciu – napríklad nástroj vráti chybu, výsledky vyhľadávania neobsahujú očakávané informácie alebo úloha je zložitejšia, než sa zdalo – musí sa prispôsobiť. Najefektívnejší prístup je umožniť agentovi preplánovať na základe získaných poznatkov. Ak bol pôvodný plán hľadať informácie a syntetizovať ich, ale vyhľadávanie nič neprinesie, agent by to mal rozpoznať a plán upraviť – skúsiť iné dotazy, iné zdroje alebo úlohu nanovo rozčleniť.

Implementácia adaptívneho plánovania si vyžaduje premyslenú správu stavu a rozhodovaciu logiku. Agent musí sledovať nielen vykonané úlohy, ale aj to, čo sa o probléme dozvedel. Ak vyhľadávanie na „MCP“ neprinesie výsledky, mal by skúsiť „Model Context Protocol“ alebo „MCP protokol“ predtým, než úlohu vzdá. Ak volanie nástroja zlyhá, rozhoduje, či skúsiť znova, použiť iný nástroj alebo eskalovať problém. Tieto rozhodnutia si vyžadujú, aby agent uvažoval o pokroku a podľa toho upravoval stratégiu. Práve tu sa výhoda plánovacieho agenta prejavuje naplno: vďaka explicitnému plánu dokáže vyhodnotiť, či plán funguje, a informovane sa prispôsobiť. Reaktívny agent takúto štruktúru nemá a rozhoduje sa len podľa aktuálneho stavu bez chápania celej úlohy.

Monitorovanie a ladenie plánovacích agentov

S rastúcou sofistikovanosťou plánovacích agentov sa stáva čoraz dôležitejšie monitorovanie a ladenie. Na rozdiel od jednoduchých aplikácií, kde je cesta vykonania jasná, plánovací agenti zahŕňajú viacero rozhodovacích bodov, volaní nástrojov a aktualizácií stavu. Efektívne monitorovanie si vyžaduje prehľad o viacerých aspektoch exekúcie agenta: aký plán bol vytvorený, ktoré úlohy boli dokončené, výsledky jednotlivých volaní nástrojov a rozhodnutia agenta v každom kroku. LangGraph poskytuje vstavanú podporu cez LangSmith – platformu na monitorovanie a ladenie, ktorá vizualizuje vykonanie agenta ako graf. Vidíte presne, ktoré uzly sa vykonali, v akom poradí a aký stav sa medzi nimi prenášal. Táto vizualizácia je neoceniteľná na pochopenie, prečo sa agent správal určitým spôsobom a kde je možné zlepšenie.

Ladenie plánovacích agentov si vyžaduje aj pochopenie promptov použitých na generovanie plánov. Kvalita plánu priamo ovplyvňuje výkon agenta, preto ak agent nefunguje dobre, analýza plánovacieho promptu je často prvým krokom. Môžete zistiť, že prompt neposkytuje dostatok kontextu alebo nešpecifikuje očakávaný formát plánu. Iterácia plánovacieho promptu často dramaticky zlepší výkon agenta. Dôležité je aj monitorovanie výstupov nástrojov – ak napríklad webové vyhľadávanie vracia nerelevantné výsledky, treba možno upraviť formát dotazu alebo pridať filtre. Kombináciou vizualizácie exekučného grafu s analýzou promptov a výsledkov nástrojov môžete systematicky zlepšovať výkon plánovacích agentov.

Najlepšie postupy pri tvorbe plánovacích agentov

Z výskumu a praxe vyplynulo viacero osvedčených postupov pre tvorbu efektívnych plánovacích agentov. Po prvé, venujte čas tvorbe kvalitných plánovacích promptov. Prompt by mal jasne vysvetliť úlohu, uviesť príklady dobrých plánov a špecifikovať formát výstupu plánu. Dobre navrhnutý prompt výrazne zlepší kvalitu plánov a zníži potrebu preplánovania. Po druhé, starostlivo