Żyjemy w czasach, w których sztuczna inteligencja przestała być jedynie ciekawostką technologiczną czy futurystyczną wizją. Z etapu „czatowania z chatbotem” przeszliśmy do fascynującego świata Agentów AI – cyfrowych bytów, które nie tylko generują tekst, ale potrafią planować, korzystać z narzędzi, wyciągać wnioski i samodzielnie realizować złożone procesy biznesowe. To zmiana paradygmatu: od AI jako pasywnego asystenta do AI jako autonomicznego wykonawcy zadań. W tym dynamicznie zmieniającym się krajobrazie technologicznym książka Mariusza Hofmana – „Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania” stanowi próbę uporządkowania wiedzy o tym, co dzieje się „pod maską” tych nowoczesnych systemów.
Autor zabiera czytelnika w podróż przez architekturę agentów AI. Zaczynając od teoretycznych podstaw i definicji tego, czym w ogóle jest „agent” w kontekście modeli językowych (LLM), szybko przechodzi do konkretów. Książka porusza kilka kluczowych kwestii, takich jak: architektura i logika (jak zbudować mózg agenta, który nie tylko odpowiada, ale rozumuje), technologia (przegląd najpopularniejszych bibliotek, takich jak LangChain, LangGraph czy AutoGen, które stały się standardem w branży), praktyka (od definiowania profili agentów i prompt engineeringu, przez zarządzanie pamięcią, aż po projektowanie systemów multi-agentowych – współdziałanie wielu agentów), biznesowy kontekst (autor nie skupia się wyłącznie na kodzie, ale wskazuje, jak rozwiązania te mogą realnie wpłynąć na optymalizację procesów w firmach).
Największą wartością książki jest systemowe podejście. Mariusz Hofman nie próbuje nauczyć nas jedynie używania konkretnego narzędzia, które może stracić na aktualności za pół roku. Zamiast tego uczy myślenia o agentach jako o elementach większych systemów. Rozdziały poświęcone konfiguracji (prompt jako klucz, rola narzędzi, pamięć) pozwalają zrozumieć fundamenty, na których buduje się skuteczne aplikacje AI. Warto również docenić próbę pokazania „życia” w środowisku wieloagentowym (Multi-Agent Systems) – to obecnie jeden z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju, gdzie kilka specjalizowanych agentów współpracuje ze sobą, by rozwiązać zadanie, z którym pojedynczy model mógłby sobie nie poradzić.
Trzeba uczciwie zaznaczyć, że jest to pozycja wymagająca. Czytelnik, który oczekuje lekkiej lektury „o AI do poduszki”, może poczuć się przytłoczony technicznymi szczegółami. Z drugiej strony, programiści szukający zaawansowanych wzorców projektowych mogą momentami odczuwać lekki niedosyt głębi implementacyjnej w niektórych rozdziałach. Książka balansuje na granicy między podręcznikiem dla inżynierów a kompendium wiedzy dla architektów biznesowych, co sprawia, że odbiór treści może być różny w zależności od posiadanej wiedzy wstępnej.
Książkę “Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania” szczególnie polecam kilku grupom czytelników. Entuzjastom technologii i programistom, którzy znają podstawy obsługi modeli LLM (np. przez API czy proste promptowanie) i chcą przenieść swoje projekty na wyższy poziom, budując autonomiczne systemy agentowe. Architektom systemów i liderom technicznym, którzy chcą zrozumieć, jak zaprojektować przepływ pracy (workflow) z wykorzystaniem agentów, aby realnie zautomatyzować procesy w organizacji. Analitykom i pasjonatom AI, którzy mają solidne podstawy teoretyczne i chcą usystematyzować wiedzę o frameworkach takich jak LangChain czy AutoGen, traktując lekturę jako wstęp do samodzielnego eksperymentowania. Jeśli celem jest przejście od zadawania pytań czatowi do projektowania systemów, które wykonują pracę za użytkownika, ta książka będzie bardzo dobrym punktem wyjścia.
Wydawca: Helion (2025)
