Paradygmat dużych modeli językowych (LLM) ewoluuje w stronę struktur, które nie tylko generują tekst, ale aktywnie oddziałują na otoczenie. Architektura agentowa stanowi odejście od pasywnego modelu odpowiedzi na prompt w stronę systemów posiadających zdolność planowania, korzystania z zewnętrznych narzędzi i korygowania własnych błędów w procesie iteracyjnym. Zamiast jednorazowego przetwarzania danych, agent AI operuje w pętli decyzyjnej, gdzie każdy krok przybliża go do realizacji złożonego celu postawionego przez użytkownika.

Fundamentem takich systemów jest zdolność do dekompozycji zadań. Model, zamiast próbować wygenerować rozwiązanie skomplikowanego problemu w jednym przebiegu, dzieli go na mniejsze, zarządzalne etapy. Czytaj dalej Architektura agentowa: Nowa era inteligencji maszynowej →