Były inżynier Google wyjaśnia, jak działają pętle agentów AI, harness i ewaluacje w 20 minut
Były inżynier Google wyjaśnia, jak działają pętle agentów AI, harness i ewaluacje w 20 minut
Ekspert z Google ujawnia mechanizmy ulepszania agentów AI poprzez pętle, pamięć oraz systemy ewaluacji.
Logika jest prosta: śledź każde uruchomienie → przekaż je do ewaluatora LLM → zidentyfikuj błędy → napraw je → wdroż nową wersję.
W ten sposób agenci stopniowo się doskonalą.
- Pętle agentów (Agent loops): Kluczowy mechanizm pozwalający agentom uczyć się na własnych błędach.
- Pamięć (Memory): Przechowuje informacje o poprzednich uruchomieniach, pomagając uniknąć powtarzania tych samych błędów.
- Harness: Narzędzie służące do testowania i integrowania agentów w różnych środowiskach.
- Ewaluacje (Evals): Ocena wydajności agentów w celu wykrycia ich słabych punktów.
Dlaczego to ważne
AnalizaZrozumienie tych mechanizmów ma kluczowe znaczenie dla deweloperów dążących do tworzenia bardziej efektywnych i adaptacyjnych systemów sztucznej inteligencji.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Część I. Architektura agentów AI: fundamentalne elementy
Dziesięć fundamentalnych elementów współczesnego agenta: taksonomia modeli, pętla runtime, techniki promptowania, destylacja, umiejętności (skills), pamięć, wywoływanie funkcji oraz ekonomia jednostkowa.
Część II. Architektura agentów AI: od modelu do pamięci i narzędzi
Głęboka analiza inżynierska: tokenizacja, cache KV, determinizm próbkowania, stos treningowy, kwantyzacja, inżynieria kontekstu, stos bezpieczeństwa, produkcyjny RAG, ReAct oraz systemy multiagentowe typu swarm.
Revolut przenosi około 2000 inżynierów na lokalne modele GLM do programowania
Revolut przeniosło około 2000 inżynierów na lokalnie wdrożone modele GLM, obniżając koszty kodowania z AI około dziesięciokrotnie i skracając czas realizacji zadań o 70%.
Modele Frontier
Najsilniejsza klasa sztucznej inteligencji na czele światowych badań (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), wyznaczająca granice współczesnych możliwości w zakresie rozumowania, autonomii i programowania.