Modele podstawowe (ang. Foundation Models – FM) oraz modele językowe o dużej skali (ang. Large Language Models – LLM) zmieniają oblicze aplikacji opartych na sztucznej inteligencji (AI), umożliwiając realizację takich zadań jak streszczanie tekstów, tłumaczenia w czasie rzeczywistym czy rozwój oprogramowania. Dzięki tym technologiom rozwinięto autonomiczne agentki AI, które potrafią podejmować złożone decyzje i przeprowadzać procesy iteracyjne przy minimalnej interwencji człowieka. Jednak w miarę jak te systemy stają się coraz bardziej zaawansowane i złożone, rośnie potrzeba zapewnienia ich solidnej obserwowalności, śledzenia działań oraz zgodności z regulacjami. Jest to kluczowe, szczególnie w kontekście rosnącego zapotrzebowania na autonomicznych agentów opartych na modelach FM zarówno w środowisku akademickim, jak i w przemyśle.
Wyzwania związane z obserwowalnością i śledzeniem działań agentów FM
Jednym z głównych wyzwań, przed którymi stoją agenci autonomiczni oparci na modelach FM, jest konieczność zapewnienia spójnego śledzenia i monitorowania ich działań w ramach przepływów operacyjnych. Agenci ci opierają się na skomplikowanych procesach, które łączą różnorodne narzędzia, moduły pamięci oraz mechanizmy podejmowania decyzji, aby wykonywać swoje zadania. Taka złożoność często prowadzi do suboptymalnych wyników, które są trudne do zdiagnozowania i naprawienia. Dodatkowo, wymagania regulacyjne, takie jak Akt AI UE, narzucają dodatkowe warunki, na przykład konieczność zapewnienia przejrzystości i możliwości śledzenia działań w systemach AI o wysokim ryzyku. Zgodność z tymi regulacjami jest niezbędna do zdobycia zaufania i zapewnienia etycznego wdrażania systemów AI.
Ograniczenia obecnych narzędzi
Obecnie dostępne narzędzia i platformy oferują jedynie częściowe rozwiązania w kontekście pełnej obserwowalności. Na przykład narzędzia takie jak LangSmith i Arize umożliwiają monitorowanie kosztów agentów oraz optymalizację opóźnień, jednak nie zapewniają pełnej możliwości śledzenia działań na różnych etapach cyklu życia agenta, co utrudnia debugowanie oraz zgodność z regulacjami. Podobnie, platformy takie jak SuperAGI i CrewAI, które wspierają współpracę agentów i ich personalizację, nie posiadają silnych mechanizmów umożliwiających monitorowanie ścieżek podejmowania decyzji bądź powiązywania błędów z ich źródłem. W związku z tym istnieje pilna potrzeba opracowania narzędzi, które mogłyby zapewnić kompleksowy nadzór w całym cyklu życia agenta.
Innowacje w systemach AgentOps
Australijscy naukowcy z CSIRO Data61 przeprowadzili szybki przegląd dostępnych narzędzi i metod w ekosystemie AgentOps, aby zidentyfikować luki i potrzeby w zakresie obserwowalności i śledzenia działań agentów FM. Ich badanie objęło analizę istniejących narzędzi AgentOps, a także wskazało kluczowe funkcje niezbędne do osiągnięcia pełnej przejrzystości i możliwości śledzenia. Na podstawie wyników badania naukowcy zaproponowali kompleksowy przegląd danych dotyczących obserwowalności oraz artefaktów śledzenia obejmujących cały cykl życia agenta. Przegląd podkreśla, jak istotne są te narzędzia w kontekście zapewnienia niezawodności systemów, rozwiązywania problemów oraz zgodności z regulacjami, takimi jak Akt AI UE.
Kluczowe elementy zapewniające niezawodność agentów FM
Metodologia zastosowana w badaniu obejmowała szczegółową analizę narzędzi wspierających ekosystem AgentOps. Naukowcy zidentyfikowali obserwowalność i możliwość śledzenia jako kluczowe komponenty, które mają na celu poprawę niezawodności agentów FM. Narzędzia AgentOps umożliwiają programistom monitorowanie przepływów pracy, rejestrowanie interakcji modeli językowych oraz śledzenie zewnętrznych narzędzi wykorzystywanych przez agentów. Szczególną uwagę zwrócono na moduły pamięci, które umożliwiają agentom zachowanie zarówno krótkoterminowego, jak i długoterminowego kontekstu, co jest kluczowe dla generowania spójnych wyników w zadaniach wieloetapowych. Innym istotnym elementem jest integracja zabezpieczeń, które wprowadzają ograniczenia etyczne i operacyjne, kierujące agentów w stronę osiągania z góry określonych celów. Funkcje obserwowalności, takie jak śledzenie artefaktów czy analiza sesji, okazały się kluczowe dla monitorowania w czasie rzeczywistym oraz rozwiązywania problemów.
Zgodność z regulacjami i optymalizacja wydajności
Badanie ujawniło, że narzędzia AgentOps skutecznie rozwiązują problemy związane z obserwowalnością i zgodnością działań agentów FM, zapewniając zgodność z artykułami 12, 26 i 79 Aktu AI UE dzięki wdrożeniu kompleksowego monitoringu i rejestracji działań. Programiści mogą śledzić każdą decyzję podejmowaną przez agenta, począwszy od pierwszych danych wejściowych użytkownika, przez etapy pośrednie, aż po końcowy rezultat. Taki poziom śledzenia nie tylko ułatwia debugowanie, ale również zwiększa przejrzystość działań agenta. Narzędzia obserwowalności dostępne w ekosystemie AgentOps umożliwiają także optymalizację wydajności, oferując analizy na poziomie sesji oraz dostarczając programistom cennych informacji ułatwiających optymalizację przepływów pracy i poprawę efektywności.
Perspektywy rozwoju agentów FM
Odkrycia naukowców z CSIRO Data61 dostarczają systematycznego przeglądu ekosystemu AgentOps oraz jego potencjału w transformacji rozwoju agentów opartych na modelach FM. Przegląd ten oferuje cenne wskazówki dla programistów i interesariuszy planujących wdrożenie niezawodnych i zgodnych z regulacjami systemów AI, koncentrując się na obserwowalności i śledzeniu działań. Badanie podkreśla, jak ważna jest integracja tych funkcji w platformy AgentOps, które stanowią fundament budowania skalowalnych, transparentnych i godnych zaufania agentów autonomicznych. W miarę jak rośnie zapotrzebowanie na agentów FM, zaprezentowane metody i narzędzia stanowią punkt odniesienia dla przyszłych innowacji w tym obszarze.
Podsumowanie
To badanie pokazuje, że rozwój agentów opartych na dużych modelach językowych i modelach FM wymaga zaawansowanych narzędzi do monitorowania i śledzenia, aby zapewnić ich zgodność z regulacjami i możliwość efektywnego debugowania. Narzędzia AgentOps, dzięki swojej zdolności do rejestrowania działań na każdym etapie operacji agenta, stanowią kluczowy element umożliwiający dalszy rozwój zaufanych i wydajnych systemów AI.