SERIA: Agentic AI Systems – Część 1

Dlaczego systemy agentyczne AI to przyszłość technologii

Podczas gdy ChatGPT i podobne modele świetnie odpowiadają na pytania nie potrafią samodzielnie wykonywać złożonych zadań. System agentyczny AI to autonomiczny pracownik cyfrowy który otrzymuje cel i sam planuje jak go osiągnąć – może wyszukiwać informacje używać narzędzi komunikować się z innymi systemami i podejmować decyzje w trakcie realizacji.

Systemy agentyczne vs tradycyjne AI – kluczowe różnice

Charakterystyki systemów agentycznych

Autonomia: Agent samodzielnie podejmuje decyzje o kolejnych krokach bez czekania na instrukcje.

Planowanie: System może rozłożyć złożone zadanie na mniejsze etapy i wykonywać je sekwencyjnie.

Używanie narzędzi: Agent może korzystać z zewnętrznych API baz danych czy innych systemów.

Adaptacja: System może modyfikować swój plan w trakcie wykonania na podstawie otrzymanych wyników.

// Przykład prostego agenta zadaniowego
public class TaskAgent {
    private final LLMClient llmClient;
    private final ToolRegistry toolRegistry;
    private final PlanningEngine planningEngine;
    
    public AgentResponse executeTask(String userGoal) {
        // 1. Analiza celu użytkownika
        TaskAnalysis analysis = analyzeUserGoal(userGoal);
        
        // 2. Tworzenie planu działania
        ExecutionPlan plan = planningEngine.createPlan(analysis);
        
        // 3. Wykonanie planu krok po kroku
        ExecutionResult result = executePlan(plan);
        
        // 4. Zwrócenie wyniku
        return new AgentResponse(result.getOutput() result.getStepsExecuted());
    }
    
    private ExecutionResult executePlan(ExecutionPlan plan) {
        ExecutionContext context = new ExecutionContext();
        
        for (PlanStep step : plan.getSteps()) {
            StepResult stepResult = executeStep(step context);
            
            // Adaptacja planu jeśli krok się nie powiódł
            if (!stepResult.isSuccessful()) {
                plan = planningEngine.replanFromFailure(plan step stepResult);
            }
            
            context.addStepResult(stepResult);
        }
        
        return new ExecutionResult(context);
    }
}

Architektura systemu agentycznego – kluczowe komponenty

1. Reasoning Engine – silnik rozumowania

To mózg agenta który analizuje sytuację i podejmuje decyzje. Zazwyczaj oparty na dużym modelu językowym (LLM) z dodatkowymi warstwami logiki.

@Service
public class ReasoningEngine {
    
    @Autowired
    private LLMClient llmClient;
    
    public ReasoningResult analyzeAndDecide(String context 
                                          List availableTools
                                          String currentGoal) {
        String prompt = buildReasoningPrompt(context availableTools currentGoal);
        
        LLMResponse response = llmClient.complete(prompt);
        
        return parseReasoningResponse(response);
    }
    
    private String buildReasoningPrompt(String context 
                                      List tools 
                                      String goal) {
        return String.format(
            'Kontekst: %s\\n\\n' +
            'Dostępne narzędzia: %s\\n\\n' +
            'Cel do osiągnięcia: %s\\n\\n' +
            'Przeanalizuj sytuację i zdecyduj:\\n' +
            '1. Jakie narzędzie użyć jako następne?\\n' +
            '2. Jakie parametry przekazać do tego narzędzia?\\n' +
            '3. Czy cel został już osiągnięty?\\n\\n' +
            'Odpowiedz w formacie JSON.'
            context String.join(' ' tools) goal);
    }
}

Szczegółowe informacje o prompt engineering dla systemów agentycznych znajdziesz w dedykowanym artykule.

2. Tool Registry – rejestr narzędzi

Agent musi wiedzieć jakie narzędzia ma do dyspozycji i jak ich używać.

@Component
public class ToolRegistry {
    
    private final Map tools = new HashMap<>();
    
    @PostConstruct
    public void initializeTools() {
        registerTool(new WebSearchTool());
        registerTool(new EmailTool());
        registerTool(new CalendarTool());
        registerTool(new DatabaseQueryTool());
    }
    
    public void registerTool(Tool tool) {
        tools.put(tool.getName() tool);
    }
    
    public ToolExecutionResult executeTool(String toolName 
                                         Map parameters) {
        Tool tool = tools.get(toolName);
        if (tool == null) {
            throw new ToolNotFoundException('Tool not found: ' + toolName);
        }
        
        return tool.execute(parameters);
    }
    
    public List getAvailableTools() {
        return tools.values().stream()
            .map(Tool::getDescription)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

Więcej o integracji z zewnętrznymi API znajdziesz w artykule REST API integration w Spring Boot.

3. Memory System – system pamięci

Agent musi pamiętać poprzednie kroki kontekst i wyniki swoich działań.

@Service
public class AgentMemory {
    
    private final Map conversations = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public void storeInteraction(String sessionId 
                               AgentInteraction interaction) {
        ConversationMemory memory = conversations.computeIfAbsent(
            sessionId k -> new ConversationMemory()
        );
        
        memory.addInteraction(interaction);
        
        // Ograniczenie pamięci - usuń najstarsze interakcje
        if (memory.size() > MAX_MEMORY_SIZE) {
            memory.trimToSize(MAX_MEMORY_SIZE);
        }
    }
    
    public String getRelevantContext(String sessionId String currentGoal) {
        ConversationMemory memory = conversations.get(sessionId);
        if (memory == null) return '';
        
        // Znajdź najbardziej relevantne poprzednie interakcje
        List relevantInteractions = memory.findRelevant(currentGoal);
        
        return relevantInteractions.stream()
            .map(this::formatInteractionForContext)
            .collect(Collectors.joining('\\n\\n'));
    }
}

Wzorce komunikacji w systemach multi-agent

Coordination Pattern – wzorzec koordynacji

@Service
public class AgentCoordinator {
    
    private final Map agents;
    private final TaskDecomposer taskDecomposer;
    
    public CoordinationResult coordinateTask(ComplexTask task) {
        // 1. Decompoze zadania na mniejsze części
        List subTasks = taskDecomposer.decompose(task);
        
        // 2. Przypisz każde zadanie odpowiedniemu agentowi
        Map assignments = assignTasksToAgents(subTasks);
        
        // 3. Koordynuj wykonanie z uwzględnieniem zależności
        return executeCoordinatedTasks(assignments);
    }
}

Koncepcje distributed systems poznasz głębiej w artykule Microservices communication patterns.

Planning Engine – silnik planowania

Kluczowy komponent który pozwala agentowi myśleć przed działaniem.

@Service
public class PlanningEngine {
    
    @Autowired
    private LLMClient llmClient;
    
    @Autowired
    private ToolRegistry toolRegistry;
    
    public ExecutionPlan createPlan(String userGoal) {
        String planningPrompt = buildPlanningPrompt(userGoal);
        
        LLMResponse response = llmClient.complete(planningPrompt);
        
        return parsePlanFromResponse(response);
    }
    
    public ExecutionPlan replanFromFailure(ExecutionPlan originalPlan 
                                         PlanStep failedStep 
                                         StepResult failureResult) {
        // Analiza przyczyny niepowodzenia
        String failureAnalysis = analyzeFailure(failedStep failureResult);
        
        // Stworzenie nowego planu uwzględniającego to co już zostało wykonane
        String replanningPrompt = buildReplanningPrompt(
            originalPlan failedStep failureAnalysis
        );
        
        LLMResponse response = llmClient.complete(replanningPrompt);
        
        return parsePlanFromResponse(response);
    }
}

Error Handling i Resilience

Systemy agentyczne muszą radzić sobie z nieprzewidywalnymi sytuacjami.

@Service
public class AgentErrorHandler {
    
    private static final int MAX_RETRY_ATTEMPTS = 3;
    private static final Duration BACKOFF_DURATION = Duration.ofSeconds(2);
    
    public StepResult executeStepWithErrorHandling(PlanStep step 
                                                 ExecutionContext context) {
        int attempts = 0;
        Exception lastException = null;
        
        while (attempts < MAX_RETRY_ATTEMPTS) {
            try {
                return executeStep(step context);
                
            } catch (ToolTimeoutException e) {
                // Timeout - może spróbujmy ponownie
                lastException = e;
                attempts++;
                sleep(BACKOFF_DURATION.multipliedBy(attempts));
                
            } catch (ToolNotFoundException e) {
                // Narzędzie nie istnieje - nie ma sensu ponawiać
                return StepResult.failure(step.getId() 
                    'Tool not available: ' + e.getMessage());
            }
        }
        
        return StepResult.failure(step.getId() 
            'Max retry attempts exceeded. Last error: ' + lastException.getMessage());
    }
}

Więcej o error handling patterns znajdziesz w Spring Boot error handling patterns.

Monitoring i observability systemów agentycznych

@Component
public class AgentMonitoring {
    
    @Autowired
    private MeterRegistry meterRegistry;
    
    @Autowired
    private AgentEventPublisher eventPublisher;
    
    public void recordAgentDecision(String agentId 
                                   String reasoning 
                                   String selectedTool 
                                   Map parameters) {
        
        // Metryki
        meterRegistry.counter('agent.decisions' 
                             'agent_id' agentId
                             'tool' selectedTool).increment();
        
        // Event dla analizy
        AgentDecisionEvent event = AgentDecisionEvent.builder()
            .agentId(agentId)
            .timestamp(Instant.now())
            .reasoning(reasoning)
            .selectedTool(selectedTool)
            .parameters(parameters)
            .build();
            
        eventPublisher.publishEvent(event);
    }
    
    public void recordTaskCompletion(String agentId 
                                   String taskId 
                                   boolean successful 
                                   Duration executionTime 
                                   List toolsUsed) {
        
        meterRegistry.timer('agent.task.duration' 
                           'agent_id' agentId
                           'success' String.valueOf(successful))
                     .record(executionTime);
        
        meterRegistry.counter('agent.task.completed'
                             'agent_id' agentId
                             'success' String.valueOf(successful)).increment();
    }
}

Szczegóły o monitoringu aplikacji Java znajdziesz w artykule Spring Boot monitoring z Micrometer.

Przydatne zasoby

• LangChain4j Documentation - Framework dla agentic applications w Javie
• OpenAI Function Calling Guide - Oficjalny przewodnik po tool usage
• Anthropic Model Analysis - Research papers na temat autonomous agents
• Microsoft Semantic Kernel - Alternative framework dla agent development
• AgentFramework Examples - Open-source examples i patterns

Czy kiedykolwiek marzyłeś o cyfrowym asystencie który naprawdę rozumie czego chcesz i sam potrafi to załatwić? Jakie zadania w Twojej pracy najbardziej nadawałyby się do automatyzacji przez inteligentnego agenta?