Architektura samokorygujących się systemów AI z Gemini: semantyczne trasowanie i symboliczne zabezpieczenia
Wraz z rosnącą złożonością zastosowań sztucznej inteligencji, potrzeba tworzenia systemów zdolnych do samoorganizacji i autonomicznej korekcji staje się priorytetem. Zaprojektowanie takiego środowiska, gdzie agenci AI nie tylko wykonują zadania, ale także uczą się na błędach i dostosowują swoje działanie, to wyzwanie inżynieryjne. Jedno z innowacyjnych podejść do tego problemu bazuje na integracji semantycznego trasowania, symbolicznych zabezpieczeń oraz pętli samokorekty, wykorzystując model Gemini.
Centralnym punktem tej architektury jest orkiestracja agentów, która charakteryzuje się modułowością i elastycznością. Podstawą jest zdefiniowanie struktury komunikacji między agentami (np. AgentMessage), co gwarantuje spójność wymiany informacji. Rozwiązanie to zakłada, że każdy agent ma jasno określoną rolę – może to być analityk, kreatywny twórca czy programista. Taki podział ról w ekosystemie agentowym pozwala na efektywne delegowanie zadań, gdzie scentralizowany orkiestrator odpowiedzialny jest za zarządzanie przepływem pracy.
Kluczowym elementem systemu jest warstwa kognitywna, zaimplementowana z użyciem Gemini, która umożliwia generowanie zarówno odpowiedzi tekstowych, jak i danych w formacie JSON, w zależności od zadanej instrukcji. Na tym poziomie operuje również router semantyczny. Jego zadaniem jest analiza zapytań i inteligentne przekierowanie ich do najbardziej odpowiedniego agenta. Ta zdolność do dynamicznego wyboru właściwego wykonawcy zadania minimalizuje ryzyko błędów i zwiększa efektywność całego systemu.
W celu zapewnienia niezawodności i zgodności z określonymi standardami, wprowadzono tzw. symboliczne zabezpieczenia (symbolic guardrails) oraz pętle samokorekty. Mechanizmy te odpowiadają za egzekwowanie ograniczeń — na przykład wymuszają ścisły format JSON dla generowanych danych lub zakazują użycia Markdown w innych kontekstach. Kiedy wynik działania agenta narusza te reguły, system uruchamia proces iteracyjnego udoskonalania. Agenci są programowani do samodzielnego identyfikowania i naprawiania swoich niedoskonałości, co znacznie zwiększa ich autonomię i minimalizuje potrzebę interwencji zewnętrznej.
Praktyczne testy tego rozwiązania, obejmujące zarówno zadania analityczne z wymuszonym formatem JSON, jak i zadania programistyczne z ograniczeniami dotyczącymi Markdown, demonstrują skuteczność semantycznego trasowania, egzekwowania ograniczeń oraz refleksyjnego zachowania systemu. Integracja tych komponentów – od trasowania, przez wyspecjalizowanych agentów, po zabezpieczenia i mechanizmy samokorekty – tworzy niezawodny i inteligentny system agentowy. Potwierdza to jego zdolność do precyzyjnego wykonywania zadań, zapewniając spójność, trafność i zgodność wyników z założonymi wymogami. Co istotne, architektura jest skalowalna, co pozwala na łatwe dodawanie nowych agentów, rozszerzanie zestawu ograniczeń oraz implementację bardziej zaawansowanych strategii rozumowania.
