Rodzaje LLM stosowane w agentach AI i jak wybrać właściwy

Każdego dnia pojawiają się nowe modele, nazwy i testy porównawcze (GPT, Claude, Gemini 2.0 , LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen…) i łatwo się w tym pogubić. Jeśli projektujesz agentów AI, nie wystarczy wiedzieć, który z nich jest „najlepszy” w teorii; musisz zrozumieć, jakie rodzaje LLM istnieją, którzy dostawcy je oferują, jak są wykorzystywane w agencie i który z nich najlepiej pasuje do Twojego przypadku użycia, budżetu i potrzeby kontroli.

Czym jest LLM i dlaczego jest tak ważny dla agentów AI?

Model Dużego Języka (LLM) to model sztucznej inteligencji (AI) trenowany na ogromnych ilościach tekstu , aby nauczyć się rozumieć i generować język ludzki. Opiera się on na głębokich sieciach neuronowych, niemal zawsze z architekturą Transformer , wprowadzoną w 2017 roku. Wykorzystuje ona mechanizmy samouważności do łączenia ze sobą słów, nawet jeśli znajdują się one daleko od siebie w zdaniu.

To „duże” to nie tylko marketingowy chwyt : mówimy o modelach z setkami milionów, miliardami, a nawet bilionami parametrów. Każdy parametr to wewnętrzna waga, która jest dostosowywana podczas treningu i determinuje reakcję modelu. Im więcej dobrze wytrenowanych parametrów, tym większa zdolność modelu do wychwytywania niuansów, kontekstu i złożonych struktur rozumowania.

Podstawowy proces rozpoczyna się od podziału tekstu na tokeny , czyli małe jednostki (fragmenty słów, całe słowa, symbole), które model konwertuje na wektory numeryczne zwane osadzeniami . Wektory te przechodzą przez warstwy Transformera, gdzie samoświadomość oblicza, które tokeny są najbardziej istotne dla każdej pozycji i krok po kroku udoskonala kontekstową reprezentację tekstu.

Self-attention działa z trzema typami wektorów na token : zapytaniem, kluczem i wartością. Podczas treningu model uczy się macierzy wag, które rzutują osadzenia na te trzy widoki. Następnie porównuje zapytania i klucze, aby przypisać wyniki uwagi, normalizuje te wyniki do wag i wykorzystuje je do łączenia wartości i tworzenia nowych, kontekstualizowanych reprezentacji.

Co więcej, Transformery dodają kodowanie pozycyjne, dzięki czemu model wie, gdzie w sekwencji znajduje się każdy token. Po wielu warstwach model nauczył się głębokich relacji semantycznych: na przykład, że „szczekanie” i „pies” często występują razem w pewnych kontekstach, podczas gdy „szczekanie” i „drzewo” nie.

Podczas treningu model LLM tworzy prognozy miliony razy na podstawie danych z książek, stron internetowych, kodu, czatów i innych źródeł. Funkcja straty mierzy błąd, a do dopasowania wag wykorzystuje się propagację wsteczną i gradient spadkowy. Celem jest generowanie przez model wiarygodnych i spójnych tekstów token po tokenie, ucząc się gramatyki, faktów, formatów i stylów.

Dla agentów AI, LLM-y są „językowym mózgiem” : rozumieją instrukcje użytkownika, dzielą problemy na kroki, wybierają narzędzia do użycia, interpretują odpowiedzi z zewnętrznych interfejsów API i generują jasne i uzasadnione komunikaty. Bez dobrego LLM-a agent jest niczym więcej niż sztywnym ciągiem instrukcji if/else z predefiniowanymi frazami.

Główne typy LLM według ich zastosowania w agentach AI

W praktyce nie istnieje jeden „typ” LLM , lecz kilka rodzin dostosowanych do różnych scenariuszy. Aby zbudować agentów AI, warto wyróżnić trzy główne grupy: uniwersalne modele konwersacyjne, modele skoncentrowane na rozumowaniu oraz lekkie modele zoptymalizowane pod kątem szybkości lub lokalnego wdrożenia.

1. Uniwersyteckie kursy LLM o charakterze konwersacyjnym

Modele te najlepiej sprawdzają się w długich i zróżnicowanych dialogach . Utrzymują kontekst między wypowiedziami, zmieniają tematy, nie gubiąc wątku, i potrafią wykonywać złożone polecenia w naturalnym tonie. Stanowią one typowy fundament chatbotów, wirtualnych asystentów i agentów obsługi klienta.

GPT-4o (OpenAI) jest najbardziej reprezentatywnym przykładem tej kategorii. To model multimodalny, który akceptuje tekst, obrazy, dźwięk i pliki, a także może odpowiadać w tych formatach. Wyróżnia się bardzo niskim opóźnieniem głosu (kilkaset milisekund) i możliwością prowadzenia płynnych rozmów, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla agentów wsparcia technicznego w czasie rzeczywistym, asystentów głosowych i korepetytorów językowych.

Sonet Claude'a 4 (Antropiczny) jest definiowany jako zrównoważony model konwersacyjny: szybki, z dobrym, długim kontekstem i bardzo dobrym wykonywaniem instrukcji w środowisku biznesowym. Jest to silny kandydat dla agentów wewnętrznych (HR, IT, wsparcie pracowników), gdzie wymagane są ustrukturyzowane odpowiedzi, profesjonalny ton i pamięć do wielu interakcji w ramach jednej sesji.

2. Studia magisterskie (LLM) skupiające się na rozumowaniu i planowaniu

Ta grupa obejmuje modele zaprojektowane z myślą o głębszym „myśleniu ”, choć kosztem dłuższego czasu obliczeń i, w wielu przypadkach, wyższych kosztów. Najlepiej sprawdzają się, gdy agent musi rozwiązywać problemy wieloetapowe, programować, analizować dane liczbowe lub naukowe i starannie uzasadniać swoje decyzje.

OpenAI o3 to program LLM skoncentrowany na rozumowaniu, będący koncepcyjnym następcą rodziny o1. Wykorzystuje techniki łańcucha myślowego , aby rozbić problemy na etapy pośrednie i zastosować myślenie strukturalne do zaawansowanych zadań matematycznych, programistycznych i naukowych. Ponadto, wdraża mechanizmy deliberatywnego dopasowania , porównując własne działania z wytycznymi bezpieczeństwa przed kontynuacją.

Claude 4 Opus to największy i najbardziej zaawansowany model firmy Anthropic, zaprojektowany do głębokiego rozumowania w bardzo rozbudowanych kontekstach: obszernych raportach, gęstych bazach wiedzy i dużych repozytoriach dokumentów biznesowych. Jest odpowiedni dla agentów, którzy muszą czytać obszerną dokumentację (instrukcje obsługi, umowy, regulaminy) i tworzyć szczegółowe analizy lub podejmować decyzje w oparciu o wewnętrzne odniesienia.

Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) sprawdza się znakomicie w scenariuszach, w których może wykorzystywać zintegrowane narzędzia i dogłębną analizę , na przykład w Google AI Studio z włączoną funkcją Deep Research. Dla złożonych agentów, którzy muszą konsultować się z wieloma źródłami, planować działania w kilku krokach i wyjaśniać logikę swoich działań, jest to potężne rozwiązanie, zwłaszcza jeśli pracujesz już w ekosystemie Google Cloud.

DeepSeek R1 reprezentuje podejście oparte na otwartym rozumowaniu . Oferuje konkurencyjną wydajność w testach logicznych i matematycznych i jest przeznaczony dla użytkowników, którzy chcą mieć pełną kontrolę nad modelem i jego wdrożeniem . Jest szczególnie interesujący dla agentów wymagających jasnego rozumowania, dobrze zdefiniowanych kroków i możliwości działania w ramach własnej infrastruktury.

3. Lekkie programy LLM dla agentów szybkiego reagowania lub agentów brzegowych

Modele lekkie to pomniejszone lub uproszczone wersje większych modeli, które poświęcają część ogólnej pojemności lub głębi wnioskowania w zamian za mniejsze zużycie zasobów i większą szybkość. Idealnie nadają się do agentów wbudowanych, zintegrowanych z aplikacjami mobilnymi, urządzeniami brzegowymi lub usługami wymagającymi minimalnego opóźnienia reakcji.

Gemma 3 (4B) firmy Google kondensuje rodzinę Gemma do około czterech miliardów parametrów. Zapewnia dobrą zgodność z instrukcjami i solidną wydajność, ale przy znacznie niższych wymaganiach sprzętowych. Doskonale nadaje się do obsługi agentów lokalnych lub urządzeń średniej klasy, które nie zawsze mogą polegać na chmurze.

Mistral Small 3.1 został zaprojektowany do działania na pojedynczym procesorze graficznym (GPU) dla użytkowników indywidualnych, oferując jednocześnie duże okno kontekstowe (rzędu 128 tys. tokenów) i dobrą prędkość generowania. Idealnie nadaje się dla agentów czatu brzegowego, wewnętrznych asystentów krytycznych pod względem opóźnień lub integracji, w których wymagana jest niemal natychmiastowa reakcja na serwerach o niewielkiej mocy obliczeniowej.

Qwen 3 (4B) , pochodzący z ekosystemu Alibaba, łączy niewielkie rozmiary z imponującym wsparciem wielojęzycznym (ponad 100 języków) i dobrą integracją z wywołaniami narzędzi. To bardzo atrakcyjna opcja dla agentów operujących w wielu językach, którzy muszą zarządzać API lub usługami zewnętrznymi z ograniczonej liczby urządzeń.

Najlepsi dostawcy LLM dla agentów AI

Oprócz typów modeli, bardzo ważne jest, kto je opracowuje i jak są dystrybuowane . Każdy dostawca kieruje się inną filozofią dotyczącą otwartości, bezpieczeństwa, integracji i wsparcia, co wpływa na projekt agentów.

OpenAI oferuje serię GPT (w tym GPT-4o i modele wnioskowania, takie jak o3) za pośrednictwem interfejsów API i produktów takich jak ChatGPT (zobacz oficjalny przewodnik tworzenia agentów ). Koncentruje się na tworzeniu wysoce wydajnych modeli ogólnego przeznaczenia z bogatym ekosystemem narzędzi, konfiguracją niestandardową i funkcjami pamięci. Jest to ulubiony wybór wielu zespołów poszukujących szybkich rezultatów i wsparcia komercyjnego.

Anthropic rozwija rodzinę Claude (Sonnet, Opus…), która koncentruje się na bezpieczeństwie, sterowalności i wydajności w długich konwersacjach. Jej modele są szeroko stosowane w środowiskach korporacyjnych, gdzie etyka, dokładność w długich tekstach i stabilność behawioralna są istotne.

Google DeepMind napędza rodzinę agentów Gemini, kładąc nacisk na multimodalność (tekst, obraz, dźwięk, wideo) i kontekstowość długich form. Jego główną zaletą jest integracja z Google Workspace i Google Cloud , która upraszcza tworzenie agentów współpracujących z Gmailem, Dokumentami, Arkuszami, Dyskiem lub usługami wdrożonymi w Vertex AI.

Meta odpowiada za LLaMA 2 i LLaMA 3, jedne z najbardziej wydajnych modeli open-weight dostępnych na rynku. Chociaż licencja ma ograniczenia, można je pobrać i uruchomić we własnej infrastrukturze , dostosować do własnych potrzeb za pomocą LoRA/QLoRA i budować prywatne agenty, które nie są zależne od usług zewnętrznych.

DeepSeek wyrobił sobie niszę dzięki wydajnym, otwartym modelom, takim jak linia R1 do wnioskowania. Są one wysoko cenione przez zespoły poszukujące przejrzystości, możliwości audytu i elastyczności w zakresie dogłębnej personalizacji agentów.

xAI , oparty na modelach Grok, jest skierowany do agentów z dostępem do informacji w czasie rzeczywistym z platformy X i preferujących bardziej nieformalny styl konwersacji. Jest przydatny dla botów społecznościowych, monitorów trendów i asystentów, którzy muszą komentować bieżące wydarzenia w przyjaznym tonie.

Mistral , europejski startup, koncentruje się na otwartych i wydajnych modelach (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mistral Small 3.1 itd.). Są one szczególnie popularne wśród programistów, którzy chcą uruchamiać agenty lokalnie lub we własnych chmurach, optymalizując koszty i opóźnienia.

Modele komercyjne i open source w agentach AI

Projektując agenta LLM, zawsze pojawia się to samo pytanie : czy wybrać hostowany model komercyjny (GPT-4o, Claude, Gemini…), czy model open source/open weights (LLaMA, Mistral, Falcon, Gemma, Qwen, DeepSeek…)? To nie tylko kwestia infrastruktury; wpływa to również na kontrolę, prywatność, koszty i możliwości personalizacji.

Hostowane modele biznesowe są zazwyczaj wykorzystywane za pośrednictwem interfejsów API. Zalety: łatwość obsługi, automatyczne skalowanie, najwyższa wydajność i delegowanie zadań konserwacyjnych dostawcy. Wady: zamknięty kod źródłowy, mniejsze możliwości głębokiej personalizacji (chociaż dostępne są zarządzane opcje dostrajania) oraz zależność od warunków świadczenia usług i cen dostawcy.

Modele open source lub o otwartej konstrukcji można pobrać, uruchomić na własnym sprzęcie lub we własnej chmurze, a nawet dostosować do własnych danych. Zapewnia to maksymalną kontrolę, możliwość wdrożeń lokalnych lub w odizolowanych środowiskach oraz większą swobodę eksperymentowania. W zamian przejmujesz złożoność infrastruktury, koszty obliczeniowe oraz odpowiedzialność za aktualizację i bezpieczeństwo modelu.

W wielu projektach agentowych ostatecznie stosuje się podejście hybrydowe : modele hostowane dla zadań o krytycznym znaczeniu dla jakości (np. złożone wnioskowanie zaplecza) i lekkie modele typu open source dla agentów lokalnych, szybkich prototypów lub komponentów wymagających maksymalnej prywatności.

LLM i agenci: jak wpisują się w architekturę

Agent LLM to nie tylko model językowy ; to system łączący różne możliwości tego modelu w celu osiągnięcia autonomii i rzeczywistej użyteczności w zadaniach biznesowych.

1. Model języka jako rdzeń
LLM działa jako centrum rozumowania językowego. Interpretuje komunikaty, decyduje o kolejnych krokach, dobiera narzędzia i przygotowuje odpowiedzi. Jego jakość decyduje głębia, precyzja i naturalność interakcji.

2. Pamięć
Pamięć pozwala agentowi pamiętać poprzednie interakcje, preferencje użytkownika i istotne faktyMożna to zrobić w ramach sesji lub w sposób trwały. W praktyce implementuje się to za pomocą baz danych, magazynów wektorowych lub natywnych funkcji pamięci, które wstrzykują informacje do monitu w każdej turze.

3. Używanie narzędzi
Aby przejść od „mówienia” do „działania”, agent musi być w stanie wywoływać interfejsy APIZapytaj bazy danych, uruchamiaj skrypty lub aktywuj usługi zewnętrzne. Decyzję podejmuje LLM. jakiego narzędzia użyć i z jakimi parametrami zaczynając od kontekstu, a następnie interpretując wynik, kontynuuje przepływ.

4. planowanie
Najbardziej zaawansowani agenci wykorzystują jawne planowanie: model rozbija złożone żądania na uporządkowane podzadaniaMożesz sprawdzić, czy dany krok się nie powiódł i zmienić strategię. Można to zrobić w jednym kroku (planowanie bez informacji zwrotnej) lub w kolejnych iteracjach, które dostosowują plan w zależności od sytuacji.

Rodzaje agentów LLM ze względu na ich funkcję

W codziennej praktyce agenci, których tworzymy za pomocą LLM, zwykle dzielą się na cztery kategorie , choć często łączymy ich w większe systemy.

Agenci konwersacyjni
Są to typowe chatboty wykorzystywane do obsługi klienta, wsparcia technicznego, udzielania podstawowych porad medycznych itd. Prowadzą one naturalny dialog, odpowiadają na często zadawane pytania, prowadzą użytkowników przez procesy i w razie potrzeby eskalują do agentów. Modele takie jak GPT-4o, Claude Sonnet i Gemini, zintegrowane z bazami wiedzy, doskonale sprawdzają się w tym obszarze.

Agenci zorientowani na zadania
Koncentrują się na realizacji konkretnych celów: umów się na spotkanie, otwórz zgłoszenie, wygeneruj raport, zakończ proces HRKonfigurują narzędzia, wykonują zapytania o dane, wykonują akcje i zwracają zamknięty wynik wykraczający poza prostą konwersację. To podejście jest podobne do podejścia Agenci drugiego pilota które automatyzują określone zadania.

agenci kreatywni
Wykorzystują potencjał generatywny LLM-ów do tworzenia tekstów, scenariuszy, projektów kampanii, dokumentacji lub treści połączonych z szablonami graficznymi lub dźwiękowymi. W dużej mierze opierają się na zaawansowanych, ogólnych modelach i technikach. szybka inżynieria aby dostosować styl i ton.

Agenci współpracujący
Pracują „ramię w ramię” z osobami lub innymi agentami. Pomagają koordynować projekty, syntetyzować informacje dla zespołów, generować raporty o stanie lub decyzje wspierająceW złożonych środowiskach biznesowych często pełnią funkcję węzła łączącego wewnętrzne dane, narzędzia i użytkowników; dobrym przykładem takiego podejścia jest Fujitsu i nowa era agentów.

Jak dostosować LLM, aby Twój agent lepiej reagował

Jeśli używasz ogólnego modelu jako bazy, musisz go dostosować do swojej firmy, aby nie odwoływał się do konkurencji, respektował Twoje zasady i był zgodny z Twoją wewnętrzną logiką. Istnieją cztery główne dźwignie, które pozwalają dostosować zachowanie LLM w agencie.

1. RAG (Generacja Wzmocniona Odzyskiwaniem)
Składa się z agenta Szukaj informacji we własnych danych (dokumentacja, baza danych produktów, wewnętrzne zasady…) i przekazujemy je do LLM jako kontekst przed prośbą o odpowiedź. To samo robimy, wklejając tekst do czatu i zadając pytanie, ale w sposób zautomatyzowany.

RAG idealnie nadaje się dla agentów opartych na wiedzy, ponieważ eliminuje konieczność ponownego trenowania modelu przy każdej zmianie danych. Wystarczy zaktualizować źródło danych, a LLM nadal będzie miał dostęp do najnowszych informacji.

2. Dostrajanie
Dokładne dostrajanie polega na trenowaniu modelu (lub górnej warstwy) za pomocą konkretne przykłady z Twojej domenyNa przykład transkrypcje najlepszych rozmów handlowych, przykładowe odpowiedzi od wsparcia technicznego lub wiadomości e-mail napisane przez zespół prawny.

W modelach open source można przeprowadzić pełne dostrajanie, jeśli dysponuje się infrastrukturą i zespołem technicznym. W modelach komercyjnych wielu dostawców oferuje zarządzane dostrajanie: dostarczasz dane, a oni trenują wariant modelu na Twoje potrzeby. Jest to droższe niż RAG, ale może znacząco poprawić spójność stylu i wydajność w przypadku bardzo specyficznych zadań.

3. Podpowiadanie N-shot
Zamiast trenować za nic, włączasz Przykłady pożądanych danych wejściowych i wyjściowych w samym komunikacie Za każdym razem, gdy wywołujesz model. Już przy jednym przykładzie (pojedynczym) często widać znaczną poprawę; przy kilku (n-przykładach) model lepiej oddaje wzorzec.

Ograniczeniem jest rozmiar kontekstu i koszt tokena: im więcej metaprzykładów, tym drożej i wolniej. Często stosuje się to jako szybkie rozwiązanie, aby dostroić działanie agenta bez modyfikowania modelu bazowego.

4. Szybkie techniki inżynieryjne
Obejmują one strategie takie jak: łańcuch myślowy (poproś model o rozumowanie krok po kroku), szybkie łączenie łańcuchowe (dzielenie złożonych zadań na kilka rozmów) lub bardzo precyzyjne instrukcje dotyczące stylu (ton, struktura odpowiedzi, ograniczenia długości).

Techniki te mogą znacząco poprawić jakość odpowiedzi , zwłaszcza w zakresie rozumowania i planowania, chociaż mają tendencję do zwiększania liczby używanych tokenów, długości wyników i opóźnień.

Jak wybrać odpowiedni rodzaj LLM dla swojego agenta

Nie ma jednego kierunku studiów LLM, który byłby idealny do wszystkiego ; musisz dokonać wyboru w oparciu o konkretny przypadek użycia, wymagania biznesowe i ograniczenia techniczne. Ogólnie rzecz biorąc, możesz wykorzystać te kryteria jako wskazówkę.

Jeśli dopiero zaczynasz i zależy Ci na czymś wszechstronnym , ogólny model biznesowy, taki jak GPT-4o, Claude lub zaawansowany Gemini, umożliwia szybką weryfikację pomysłu na agenta, testowanie monitów, eksperymentowanie z narzędziami i zrozumienie, czego naprawdę potrzebujesz, zanim utkniesz we własnych wdrożeniach.

Jeśli potrzebujesz prywatnej kontroli i wdrożenia , LLaMA 2/3, Mistral, Gemma, Falcon, Qwen lub DeepSeek to mocni kandydaci. Możesz je hostować w swojej infrastrukturze, dostroić do swoich danych i upewnić się, że żadne poufne informacje nie opuszczą Twojego środowiska.

Jeśli priorytetem jest dla Ciebie złożone rozumowanie (obliczenia, kod, podejmowanie kluczowych decyzji), warto zdecydować się na specjalistyczne modele rozumowania, takie jak OpenAI o3, Claude Opus, Gemini 2.5 Pro lub DeepSeek R1, i połączyć je z technikami opartymi na łańcuchu myślowym oraz wyraźnym planowaniu.

Jeśli wąskim gardłem są opóźnienia lub koszty , rozważ lekkie i wydajne modele (Gemma 4B, Mistral Small, Qwen 4B) lub architektury typu MoE, takie jak Mixtral, które dobrze się skalują, zachowując jednocześnie dobrą wydajność. Są idealne dla agentów, którzy muszą reagować szybko, w dużych ilościach lub z urządzeń o niewielkich rozmiarach.

Oprócz modelu nie zapomnij ocenić jakości wsparcia, dokumentacji, łatwości integracji (zestawy SDK, biblioteki, platformy takie jak Botpress lub Vertex AI) oraz gwarancji bezpieczeństwa i zgodności z przepisami, których potrzebujesz.

Ostatecznie sukces agenta AI zależy nie tylko od wybranego modelu LLM , ale także od tego, jak połączymy ten model z pamięcią, narzędziami, wyszukiwaniem informacji i najlepszymi praktykami w zakresie szybkiego i płynnego projektowania. Zrozumienie różnych typów modeli LLM i ich dostawców pozwala na inteligentne złożenie tego kluczowego elementu i stworzenie agentów, którzy rzeczywiście dostarczają wartość, a nie są tylko kolejnym chatbotem z ogólnymi odpowiedziami.