Zamykanie luki: najlepsze praktyki inżynierii oprogramowania dla agentów AI

By Mirko Peters · 2026-08-13

Witamy ponownie na blogu! Jeśli śledzisz nasze ostatnie odcinki audio, wiesz, że zagłębialiśmy się w najtrudniejsze obszary współczesnej sztucznej inteligencji…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Witamy ponownie na blogu! Jeśli śledzisz nasze ostatnie odcinki audio, wiesz, że zagłębialiśmy się w najtrudniejsze obszary współczesnej sztucznej inteligencji. Dziś rozwijamy temat, który staje się coraz ważniejszy dla deweloperów, architektów przedsiębiorstw i liderów technologicznych: wyjście poza kruche inżynierię promptów i zastosowanie podstawowych zasad inżynierii oprogramowania do agentów AI. Jeśli polegamy wyłącznie na surowych, niezarządzanych dużych modelach językowych, nasze systemy często nie wytrzymują nieprzewidywalności świata rzeczywistego. W tym wpisie wyjaśnimy, skąd bierze się ten ukryty problem, przeanalizujemy ryzyko związane z zaniedbaniem podstawowych praktyk inżynierskich i pokażemy, jak platformy takie jak Azure AI Foundry mogą pomóc zbudować skalowalne, godne zaufania i klasy korporacyjnej architektury agentowe.

Zrozumienie agentów AI i LLM-ów

Czym są agenci AI?

Agenci AI są dziś wszędzie w aplikacjach korporacyjnych. Działają jak cyfrowi asystenci, którzy pomagają wykonywać zadania, odpowiadać na pytania i automatyzować przepływy pracy. Branża AI wykorzystuje ich do budowy systemów konwersacyjnych, asystentów programistycznych, a nawet narzędzi dla prawników, którzy pracują z bazami danych prawnych. Przykłady to TxGemma w obszarze terapeutyków czy systemy agentowe uruchamiające aplikacje internetowe. Agenci AI opierają się na wiedzy zarówno ludzi, jak i maszyn. Ich skuteczność zależy od tego, jak dobrze łączą się z tradycyjnymi systemami danych i oprogramowania. Gdy używasz agentów AI do złożonych zadań, potrzebujesz nadzoru i weryfikacji przez człowieka, aby zapewnić jakość i precyzję.

• Agenci AI umożliwiają systemy konwersacyjne w zastosowaniach programistycznych, prawnych i terapeutycznych.
• Mogą przedefiniować paradygmaty obliczeń, ale nie zawsze przynoszą zyski laboratoriom AI.
• Ich działanie zależy od integracji z tradycyjnym oprogramowaniem i wiedzą ekspertów.

Jeśli firmy tworzące oprogramowanie dla kancelarii prawnych dodadzą interfejsy konwersacyjne do swoich danych, wykorzystując systemy agentowe, prawnicy mogą pracować efektywniej. Do tego nie potrzebujesz modeli z czołówki. Liczą się dane i oprogramowanie wokół LLM-ów bardziej niż sam model. Nawet modele drugiej kategorii mogą tworzyć skuteczne agenty, jeśli połączy się je z odpowiednimi narzędziami AI i wiedzą specjalistyczną.

LLM-y w AI

LLM-y, czyli duże modele językowe, to podstawowa technologia stojąca za narzędziami generatywnej AI. Używasz LLM-ów do generowania tekstu, odpowiadania na pytania i streszczania informacji. Deweloperzy budują autonomicznych agentów, łącząc LLM-y z narzędziami i pamięcią. Agenci ci potrafią wykonywać zadania bez stałego nadzoru. Agentowa AI to złożone systemy, w których wielu agentów planuje działania i dostosowuje się, aby osiągnąć cele. LLM-y napędzają wszystko, od chatbotów po automatyzację przepływów pracy.

Oto porównanie architektur opartych na modelu i opartych na agentach:

Widzisz, że architektury oparte na agentach wykorzystują LLM-y z pamięcią i narzędziami, aby tworzyć autonomicznych agentów. Agenci ci mogą współpracować i z czasem się poprawiać.

Dlaczego ukryty problem istnieje

Wielu deweloperów i organizacji normalizuje podejścia oparte na LLM-ach w tworzeniu agentów AI. Koncentrują się na orkiestracji LLM-ów poprzez łańcuchowanie promptów i ustrukturyzowane rozumowanie. Ten trend zwiększa produktywność i elastyczność. Systemy wieloagentowe umożliwiają współpracę wyspecjalizowanych agentów. Frameworki zorientowane na przepływy pracy łączą deterministyczne potoki z podejmowaniem decyzji przez agentów. Platformy klasy korporacyjnej rozszerzają możliwości o kontrolę zarządzania i zgodności.

Jednak polegając zbyt mocno na llm, narażasz się na ukryty problem. Jakość wyników poprawia się, gdy łączysz llm z wiedzą dziedzinową i uporządkowanymi procesami. Oceny ekspertów pokazują, że połączenie llm z wiedzą dziedzinową daje lepsze rezultaty. Pamiętaj, że same llm nie mogą zagwarantować niezawodnego działania. Aby zbudować godnych zaufania autonomicznych agentów, potrzebujesz wiedzy eksperckiej, odpowiednich narzędzi AI i zasad inżynierii.

Ukryty problem w projektowaniu agentów AI

Nadmierne poleganie na llm

Możesz sądzić, że same duże modele językowe rozwiążą wszystkie wyzwania związane z agentami AI. Wielu programistów i organizacji przyjęło takie podejście jako normę, silnie opierając podejmowanie decyzji i wykonywanie zadań na llm. Jednak takie nadmierne poleganie tworzy ukryty problem, który wpływa na jakość i niezawodność Twoich agentów AI. Modele llm generują wyniki na podstawie wzorców w danych, ale nie mają prawdziwego zrozumienia ani deterministycznej kontroli. Gdy zbyt mocno na nich polegasz, Twoje systemy mogą dawać nieprzewidywalne lub niespójne wyniki. Ta nieprzewidywalność utrudnia zaufanie do agentów AI w krytycznych procesach biznesowych.

Systemy wieloagentowe, łączące kilku agentów opartych na llm, obiecują bardziej zaawansowane zachowanie. Często jednak zużywają znacznie więcej zasobów i tokenów niż konfiguracje z jednym agentem. Na przykład Anthropic zauważył, że przebiegi wieloagentowe zużywały około 15 razy więcej tokenów przy tym samym zadaniu niż pojedynczy czat z jednym agentem. Ta nieefektywność może spowalniać Twoje systemy i zwiększać koszty, nie gwarantując lepszych wyników. Masz też do czynienia z wyzwaniami związanymi z zarządzaniem kontekstem i koordynacją między agentami, co może prowadzić do zamieszania i błędów.

Kluczowe luki inżynierskie w projektach agentów AI opartych w dużej mierze na llm obejmują potrzebę lepszej widoczności operacyjnej, wyraźnego rozróżnienia między systemami agentowymi a nieagentowymi oraz lepszej orkiestracji wieloagentowej i zarządzania kontekstem.

Luki w inżynierii oprogramowania

Ukryty problem narasta, gdy w projektowaniu agentów AI zaniedbujesz zasady inżynierii oprogramowania. Wiele projektów AI koncentruje się na inżynierii promptów i dostrajaniu modeli, ale pomija istotne praktyki inżynierskie, takie jak zarządzanie stanem, obserwowalność i obsługa błędów. Bez nich Twoje agenty AI stają się kruche i trudne w utrzymaniu.

Musisz traktować agentów AI jak złożone systemy programistyczne, wymagające rygorystycznego podejścia inżynierskiego. Oznacza to budowanie przejrzystych procesów, staranne zarządzanie stanami agentów i wdrażanie narzędzi monitorujących, które śledzą wydajność i awarie. Wiele procesów AI pozostaje podatnych na błędy, ponieważ brakuje im tych fundamentów. Nadzór człowieka staje się konieczny, aby wychwytywać częste awarie i przypadki brzegowe, co spowalnia automatyzację i obniża jakość.

Procesy z udziałem agentów AI są często złożone i wymagają stałego nadzoru człowieka ze względu na częste awarie i przypadki brzegowe, co uwidacznia wyzwania operacyjne przy wdrażaniu systemów AI opartych w dużej mierze na llm.

Jeśli pominiesz te kroki inżynierskie, Twoje agenty AI będą miały trudności ze skalowaniem lub dostosowywaniem się do nowych scenariuszy. Debugowanie i testowanie staną się trudne, a Ty stracisz kontrolę nad zachowaniem systemu. Ta luka w inżynierii oprogramowania tworzy ukryty problem, który podważa Twoje inwestycje w AI.

Wpływ na wydajność AI

Ukryty problem bezpośrednio wpływa na wydajność Twoich agentów AI. Możesz zauważyć takie problemy, jak wolne czasy odpowiedzi, słaba trafność decyzji i niska zdolność adaptacji do nieoczekiwanych danych wejściowych. Te problemy obniżają ogólną jakość Twoich systemów AI i frustrują użytkowników.

Typowe wyzwania wydajnościowe obejmują:

• Trudności z szybkim przetwarzaniem nieoczekiwanych lub nowatorskich danych wejściowych
• Wysokie opóźnienia wywołań llm, które wydłużają czas odpowiedzi
• Problemy z testowaniem i ocenianiem zachowania agentów
• Trudności z debugowaniem złożonych interakcji między agentami

Te problemy wynikają z tego, że agenty AI zbyt mocno polegają na probabilistycznych wynikach llm, bez silnych mechanizmów kontroli inżynierskiej. Musisz zrównoważyć kreatywną moc llm z deterministyczną inżynierią oprogramowania, aby zwiększyć niezawodność i jakość.

Jeśli zignorujesz tę równowagę, Twoje agenty AI mogą stać się zawodne, a nawet szkodliwe w środowiskach produkcyjnych. Przedsiębiorstwa oczekują spójnych, godnych zaufania systemów. Bez odpowiedniej inżynierii Twoje agenty AI nie spełnią tych oczekiwań.

Trudności z adaptacją, problemy z czasem odpowiedzi, błędy w podejmowaniu decyzji oraz ogólne wątpliwości co do niezawodności to najczęściej zgłaszane problemy wydajnościowe w agentach AI opartych na llm.

Musisz rozpoznać ten ukryty problem i zaradzić mu, włączając solidne praktyki inżynierii oprogramowania do tworzenia agentów AI. Dzięki temu zbudujesz systemy, które zapewniają stabilną jakość i skutecznie się skalują.

Zasady inżynierii oprogramowania dla agentów AI

Budując niezawodnych agentów AI, musisz stosować sprawdzone zasady inżynierii oprogramowania. Pomagają one pokonać ograniczenia inżynierskie i tworzyć systemy, które się skalują, dostosowują i dają spójne wyniki. Inżynierowie oprogramowania skupiają się na projektowaniu systemów prostych, przejrzystych i łatwych w utrzymaniu. Te wartości musisz stawiać na pierwszym miejscu, pracując z systemami inżynieryjnymi opartymi na AI.

Orkiestracja i zarządzanie stanem

Orkiestracja pozwala podzielić złożone zadania na mniejsze kroki. Każdy krok możesz przekazać wyspecjalizowanemu agentowi. Takie podejście radzi sobie z złożonością, z którą nie poradzą sobie pojedyncze agenty. Zarządzanie stanem zapewnia, że agenci zapamiętują ważne informacje w długich procesach. Musisz utrwalać wspólny stan, aby agenci mogli wznowić pracę po przerwaniu. Inżynierowie oprogramowania wykorzystują orkiestrację do izolowania zadań i zwiększania niezawodności. Tworzą też naturalny ślad audytowy, rejestrując każde działanie. Dzięki temu łatwiej zbadasz problemy i utrzymasz zgodność z przepisami.

Powinieneś monitorować rozmiar kontekstu i stosować podsumowania, aby utrzymać go w ryzach. Inżynierowie oprogramowania utrwalają tylko niezbędne minimum stanu, aby ograniczyć ryzyko dla prywatności.

Ewaluacja i obserwowalność

Ciągła ewaluacja jest niezbędna dla niezawodności agentów AI. Musisz śledzić koszty systemu, czasy odpowiedzi i wydajność po wdrożeniu. Inżynierowie oprogramowania korzystają z narzędzi obserwowalności, aby rejestrować wzorce opóźnień i zużycie zasobów. Pozwala to wykryć problemy, zanim wpłyną na użytkowników. Monitorowanie stanów wewnętrznych i decyzji wspiera analizę przyczyn źródłowych i skraca czas diagnozy. Zyskujesz wgląd w to, jak agenci podejmują decyzje, co ma kluczowe znaczenie dla zarządzania ryzykiem i zapewnienia sprawności operacyjnej.

• Ciągła ewaluacja śledzi koszty i czasy odpowiedzi.
• Obserwowalność rejestruje opóźnienia i wykorzystanie zasobów.
• Monitorowanie wspiera zarządzanie i zarządzanie ryzykiem.
• Wgląd w podejmowanie decyzji poprawia kontrolę operacyjną.

Praktyki inżynierii oprogramowania, takie jak te, pomagają utrzymać stabilne i godne zaufania systemy.

Integracja i skalowalność

Integracja łączy Twoich agentów AI z systemami przedsiębiorstwa, modelami LLM i interfejsami API. Do sprawnego działania potrzebujesz przejrzystych interfejsów API i dobrze udokumentowanych interfejsów. Inżynierowie oprogramowania skupiają się na pisaniu czystego kodu, optymalizacji algorytmów i projektowaniu systemów, które się skalują. Azure AI Foundry zapewnia zunifikowaną platformę do zarządzania całym cyklem życia AI. Obsługuje bezproblemową integrację z aplikacjami przedsiębiorstwa oraz skalowalną infrastrukturę dla dużej liczby transakcji. Firmy takie jak Kinectify i H&R Block korzystają z Azure AI Foundry, aby automatyzować złożone procesy i przetwarzać dane w czasie rzeczywistym.

• Scentralizowana platforma zmniejsza wyzwania integracyjne.
• Skalowalna infrastruktura odpowiada potrzebom przedsiębiorstw.
• Dostęp oparty na interfejsach API ułatwia połączenie z istniejącymi systemami.

Środowisko musisz projektować z myślą o modularności i rozdzieleniu odpowiedzialności. Takie podejście pozwala dodawać lub ulepszać agentów bez przeprojektowywania całej architektury systemu. Inżynierowie oprogramowania dbają o to, aby systemy inżynieryjne oparte na AI pozostawały niezawodne, elastyczne i gotowe na przyszły rozwój.

Ryzyko zaniedbania inżynierii w AI

Niewiarygodne wyniki

Jeśli pominiesz inżynierię w swoich projektach AI, ryzykujesz powstanie systemów, które generują niewiarygodne wyniki. Systemy te często opierają się na narzędziach do kodowania AI, które wykorzystują modele statystyczne. Nie rozumieją naprawdę przetwarzanych informacji. Zamiast tego zgadują, co jest prawdopodobnie słuszne, na podstawie danych z przeszłości. Takie podejście może prowadzić do nieprzewidywalnych awarii, szczególnie w sytuacjach, z którymi system wcześniej się nie zetknął. Możesz zauważyć, że kroki rozumowania typu chain-of-thought w tych systemach są wyuczonymi wzorcami, a nie prawdziwym rozumowaniem. W efekcie narzędzia do kodowania AI potrafią naśladować inteligencję, ale nadal popełniają błędy, które trudno przewidzieć lub wyjaśnić.

Możesz zaobserwować spadek wartości wiedzy eksperckiej, gdy systemy zastępują wykwalifikowanych specjalistów, ale nie są w stanie dorównać ich osądowi. Może to obniżyć zaufanie do Twojego narzędzia do kodowania AI i pogorszyć jakość wyników.

Zagadnienia dotyczące zgodności i bezpieczeństwa

Zaniedbanie inżynierii naraża Twoje systemy także na ryzyko związane ze zgodnością i bezpieczeństwem. Wiele firm waha się przed wdrażaniem AI, ponieważ obawia się kwestii ładu danych. Kod własnościowy lub wrażliwe informacje mogą zostać źle wykorzystane przez narzędzia do kodowania AI, które nie mają odpowiednich mechanizmów kontroli. Możesz utracić kontrolę nad swoimi systemami, które mogą działać nieprzewidywalnie, a nawet podejmować nieodwracalne działania. Nadmierne uprawnienia w obciążeniach chmurowych mogą stworzyć nowe ścieżki ataku dla cyberprzestępców. Niektóre systemy mogą nawet zostać wykorzystane jako broń w cyberatakach lub do dezinformacji.

Blisko 88% organizacji zgłasza potwierdzone lub podejrzewane incydenty bezpieczeństwa lub prywatności związane z agentami AI. W opiece zdrowotnej ta liczba przekracza 92%. Te dane pokazują, jak ważna jest solidna inżynieria dla bezpiecznych i zgodnych z przepisami systemów.

Skutki ekonomiczne i dla produktywności

Niewiarygodne systemy AI mogą powodować znaczne straty ekonomiczne i obniżać produktywność. Gdy polegasz na narzędziach do kodowania AI, którym brakuje rygoru inżynierskiego, możesz napotkać kosztowne błędy i konieczność ręcznej weryfikacji. W 2024 roku udokumentowane straty ekonomiczne wynikające z niewiarygodnej AI sięgnęły 67,4 mld USD. Przedsiębiorstwa odnotowały 22% spadek produktywności, ponieważ zespoły musiały sprawdzać i poprawiać treści wygenerowane przez AI. To nie tylko marnuje czas, ale także podważa obietnicę wzrostu produktywności, jaką AI powinna zapewniać.

Możesz też zauważyć spadek wartości wiedzy eksperckiej, gdy systemy automatyzują zadania bez dorównania dokładności wykwalifikowanych pracowników. Może to prowadzić do niespójnych decyzji i obniżyć zaufanie do systemów w Twojej organizacji. Aby osiągnąć rzeczywisty wzrost produktywności, musisz połączyć AI z solidną inżynierią i wiarygodnymi danymi.

Rzeczywiste wyzwania agentów AI

Przypadek: zawodne agenty AI w środowisku produkcyjnym

Możesz zaobserwować, że wiele organizacji ma problemy, gdy wdraża agentów AI bez solidnej inżynierii. Te porażki często wynikają z nadmiernego polegania na modelach językowych i pomijania ważnych praktyk programistycznych. Do najczęstszych wyzwań należą niezawodność, słaba obserwowalność oraz utrata nadzoru człowieka. Te problemy przedstawia poniższa tabela:

Możesz także napotkać problemy kosztowe, szczególnie przy mniejszych wdrożeniach. Agenty o dużym ruchu mogą cierpieć z powodu opóźnień i problemów z niezawodnością. Bez solidnej oceny i monitoringu nie wykryjesz problemów na wczesnym etapie. W obszarach o wysokiej stawce, takich jak opieka zdrowotna i finanse, nadmierne poleganie na tych systemach może prowadzić do złych decyzji. Potrzebujesz ładu etycznego, aby Twoje działania były przejrzyste i rozliczalne.

Wiele zespołów zauważa, że słaba obserwowalność utrudnia śledzenie sposobu, w jaki agenci podejmują decyzje. Ten brak widoczności może prowadzić do błędów, które pozostają niezauważone, dopóki nie wyrządzą realnej szkody.

Przypadek: historie sukcesów oparte na inżynierii

Lepsze wyniki osiągniesz, łącząc inżynierię ze sztuczną inteligencją. Firmy stosujące sprawdzone praktyki inżynierskie notują poprawę niezawodności, wydajności i wyników biznesowych. Na przykład zespoły inżynieryjne Synera wdrażają agentów na skalowalnej infrastrukturze chmurowej. Agenci obsługują duże obciążenia i automatyzują powtarzalne zadania. Takie podejście usprawnia przepływy pracy i zwiększa produktywność w branżach takich jak motoryzacja i lotnictwo.

Jako studium przypadku sprawdzonych praktyk warto też przyjrzeć się usłudze Azure AI Foundry. Firma NTT DATA użyła tej platformy do zbudowania agentów, które łączą się z agentem danych Microsoft Fabric Data Agent i innymi narzędziami korporacyjnymi. Pracownicy z działów HR i operacji wchodzą teraz w interakcje z danymi w naturalny sposób, zyskując wgląd w czasie rzeczywistym i szybko podejmując działania. To rozwiązanie skróciło czas wprowadzenia na rynek o połowę i zapewniło użytkownikom nietechnicznym łatwy dostęp do informacji biznesowych.

• Azure AI Foundry stosuje domyślnie bezpieczne zarządzanie narzędziami, zapewniając nadzór na poziomie wymaganym w przedsiębiorstwach.
• Wbudowane łączniki obsługują uwierzytelnianie i tożsamość, co ułatwia zespołom ds. bezpieczeństwa kontrolowanie dostępu.
• Platforma obsługuje integrację z zewnętrznymi systemami tożsamości, co pomaga skalować rozwiązanie w całej organizacji.

Widać więc, że podejście oparte na inżynierii pozwala budować niezawodne, skalowalne i bezpieczne systemy AI, które dostarczają realnej wartości.

Budowanie lepszych agentów AI

Równowaga między LLM a inżynierią

Lepszych agentów AI zbudujesz, łącząc duże modele językowe (LLM) z solidnymi praktykami inżynierskimi. Wiele zespołów skupia się wyłącznie na wydajności modelu, a aby uzyskać niezawodne rezultaty, trzeba połączyć oba podejścia. Zacznij od wspólnego nadzoru. Pozwól agentom AI wspierać swoją pracę, ale zawsze weryfikuj ich wyniki. Zwróć uwagę na jakość danych. Trenuj agentów na zróżnicowanych, wysokiej jakości zbiorach danych, aby zwiększyć ich niezawodność. Zapewnij przejrzystość podejmowania decyzji, aby zespół mógł ufać systemowi. Projektuj agentów tak, by skalowali się wraz z rozwojem projektów. Zajmij się kwestiami etycznymi, sprawdzając występowanie stronniczości i dbając o sprawiedliwość.

Oto pięć praktycznych kroków, które możesz wykonać:

1. Regularnie stosuj wspólny nadzór, aby weryfikować wyniki agentów.
2. Trenuj agentów na wysokiej jakości, zróżnicowanych danych.
3. Zapewnij zespołowi przejrzystość podejmowania decyzji.
4. Projektuj agentów tak, aby skalowali się wraz z organizacją.
5. Zajmij się kwestiami etycznymi i zachowaj odpowiedzialność.

Azure AI Foundry pomaga połączyć inżynierię z LLM. Platforma oferuje narzędzia do orkiestracji modeli i zarządzania cyklem życia. Możesz korzystać z funkcji inżynierii promptów i wielokrotnego użytku szablonów, aby budować inteligentne przepływy pracy. Azure AI Foundry obsługuje bezproblemową integrację z systemami korporacyjnymi za pośrednictwem interfejsów REST API i zestawów SDK. Ułatwia to wdrażanie agentów AI w rzeczywistych aplikacjach biznesowych.

Zespoły międzydyscyplinarne

Lepsze wyniki osiągniesz, budując zespoły międzydyscyplinarne. Łączą one badaczy, klinicystów, regulatorów i innych ekspertów. Każdy członek wnosi unikalną wiedzę, co pomaga rozwiązywać złożone wyzwania. Automatyzacja rutynowych zadań pozwala zespołowi skupić się na pracy kreatywnej i strategicznej. Agent rozumujący pełni rolę końcowego audytora, sprawdzając i łącząc wyniki z różnych modeli. Proces ten zwiększa przejrzystość i niezawodność. Gdy zespoły współpracują, obserwujesz wyższą dokładność, mniejszą stronniczość i większą odporność na dryf modelu.

• Współpraca międzydyscyplinarna łączy różnorodną wiedzę ekspertów.
• Automatyzacja zwalnia czas na zadania kreatywne i strategiczne.
• Agent rozumujący zwiększa przejrzystość i niezawodność.

Najlepsze praktyki i zarządzanie

Aby agenci AI działali dobrze i pozostawali bezpieczni, musisz stosować sprawdzone praktyki i solidne modele zarządzania. Ustal mierzalne wskaźniki KPI, takie jak współczynniki dokładności i wskaźniki ukończenia zadań. Opracuj programy zarządzania zmianą, które pomogą pracownikom zrozumieć role agentów AI. Twórz ramy zarządzania z hierarchiami decyzyjnymi i procedurami zarządzania ryzykiem. Zarządzaj cyklem życia agentów dzięki uporządkowanym procesom projektowania, trenowania i monitorowania. Stosuj ramy bezpieczeństwa, aby chronić dane i kontrolować dostęp. Zapewnij zgodność z przepisami, aby uniknąć kar. Monitoruj wydajność agentów w czasie rzeczywistym i przygotuj plany zarządzania kryzysowego na wypadek awarii lub naruszeń bezpieczeństwa. Dbaj o czystość potoków danych i weryfikuj jakość danych. Stawiaj na integrację API-first, aby zapewnić płynną komunikację. Planuj orkiestrację wielu agentów oraz wysoką dostępność. Śledź zachowanie agentów i zgodność z zasadami za pomocą systemów monitorowania. Zarządzaj dostępem za pomocą systemów tożsamości i prowadź ścieżki audytu, aby ułatwić diagnozowanie problemów. Stosuj bezpieczne praktyki programistyczne na każdym etapie cyklu życia agenta.

Wskazówka: Wykorzystaj platformy takie jak Azure AI Foundry, aby uprościć integrację i zarządzanie. Zyskujesz narzędzia do orkiestracji, funkcje inżynierii promptów oraz skalowalne opcje wdrażania dla Twojej organizacji.

Poważne zagrożenia pojawiają się, gdy zbyt mocno polegasz na modelach LLM w tworzeniu agentów AI.

Powinieneś łączyć solidną inżynierię oprogramowania z modelami LLM. Wiele organizacji korzysta obecnie z platform takich jak Azure AI Foundry, aby budować niezawodne i skalowalne systemy. Zacznij od ustalenia jasnych wskaźników KPI, poprawy jakości danych i planowania zarządzania kryzysowego. Równoważąc inżynierię i modele LLM, zobaczysz, jak inteligentniejsi i bardziej godni zaufania agenci AI kształtują przyszłość biznesu.

Często zadawane pytania

Jakie jest główne ryzyko nadmiernego poleganiu na modelach LLM w agentach AI?

Ryzykujesz nieprzewidywalne wyniki, dryf celów i brak odpowiedzialności. Nadmierne poleganie na modelach LLM może sprawić, że agenci AI będą zawodni i niebezpieczni w krytycznych zadaniach biznesowych.

W jaki sposób inżynieria oprogramowania poprawia niezawodność agentów AI?

Inżynieria wprowadza strukturę dzięki orkiestracji, zarządzaniu stanem i obserwowalności. Te praktyki pomagają kontrolować zachowanie AI, śledzić wydajność i skutecznie obsługiwać błędy.

Czy agenci AI mogą działać bez nadzoru człowieka?

Nie w pełni. Nadzór człowieka pozostaje niezbędny, aby wychwytywać błędy, kierować decyzjami i utrzymywać zaufanie, zwłaszcza w złożonych lub wysokiej stawki środowiskach.

Jaką rolę odgrywa Azure AI Foundry w tworzeniu agentów AI?

Azure AI Foundry zapewnia narzędzia do orkiestracji, oceny i zarządzania. Pomaga budować skalowalnych, bezpiecznych i niezawodnych agentów AI, które dobrze integrują się z systemami przedsiębiorstwa.

Jak systemy wieloagentowe wpływają na wydajność i koszty AI?

Systemy wieloagentowe mogą zwiększać możliwości, ale często zwiększają zużycie zasobów i złożoność. Bez odpowiedniej inżynierii mogą spowalniać przepływy pracy i podnosić koszty.

Jakie kroki mogę podjąć, aby zrównoważyć modele LLM i inżynierię w moich projektach AI?

Stosuj wspólny nadzór, koncentruj się na jakości danych, projektuj z myślą o skalowalności, zapewnij przejrzystość i stosuj solidne zarządzanie. Połączenie tych kroków prowadzi do godnych zaufania agentów AI.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Chcesz praktycznego wyjaśnienia tematu Enterprise AI Agent Engineering z Karthikeyanem VK [MVP]? Ten odcinek w przystępny sposób omawia ten temat i pokazuje, dlaczego ma on znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, AI i nowoczesnej pracy.

Aby zagłębić się w tę rozmowę i poznać eksperckie spojrzenie na ujarzmianie nieprzewidywalnych modeli LLM, zajrzyj do naszego pełnego wywiadu: Enterprise AI Agent Engineering with Karthikeyan VK [MVP].

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje stojące za Enterprise AI Agent Engineering z Karthikeyanem VK [MVP]
• Zobaczyć, jak to wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
• Dowiedzieć się, gdzie może przynieść praktyczną wartość w Twojej organizacji

Mogą Cię również zainteresować następujące odcinki M365 FM:

• Microsoft AI Agent Runtimes: Beyond Enterprise Chatbots
• Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots
• Od danych do inteligentnych agentów: budowanie zaufanej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie dzięki Microsoft AI Foundry z Shubhangi Goyal [MVP]
• Od szumu wokół AI do AI Harness Engineering – budowanie AI, której ludzie mogą naprawdę ufać, z Alanem Buscaglią [MVP] z Gentleman Programming
• Komunikacja agent-agent (A2A) – proste wyjaśnienie

Więcej praktycznych rozmów o Microsoft znajdziesz w serwisie M365 FM.