Agentów AI nie warto używać jako punktu wyjścia, ponieważ ich złożoność często prowadzi do błędów i trudności w debugowaniu.
Większość zadań można rozwiązać za pomocą prostych wzorców przepływu pracy LLM, takich jak łączenie promptów, przetwarzanie równoległe, routing, wzorzec orkiestrator-pracownik oraz ewaluator-optymalizator.
Te wzorce są łatwiejsze do monitorowania i debugowania, a ich działanie jest bardziej przewidywalne niż w pełni autonomiczne agenty.
Agentów AI warto stosować jedynie w dynamicznych scenariuszach z nadzorem człowieka, gdzie elastyczność i kreatywność LLM są kluczowe.
Do stabilnych i krytycznych systemów produkcyjnych lepiej wykorzystać deterministyczne, explicite kontrolowane procesy z dobrą obserwowalnością niż pełnoprawne agenty.
Get notified when new stories are published for "🇵🇱 Hacker News Polski"