Jeśli rok 2024 był rokiem, w którym wszyscy mieli obsesję na punkcie chatbotów AI, to teraz mamy erę agentów AI. Agenci AI przeżywają swój wielki moment, zwłaszcza ci, którzy nie tylko odpowiadają na pytania, ale faktycznie odciążają Cię w pracy.
🦾 51% respondentów ankiety LangChain State of AI Agents (2025) twierdzi, że ich firma już korzysta z agentów AI.
Ma to jednak swoją drugą stronę. Wielu programistów tworzy agentów tak, jakby byli oni zwykłymi chatbotami… z dodatkowymi wywołaniami API. W ten sposób otrzymujesz coś, co brzmi imponująco w wersji demonstracyjnej, ale rozpadnie się w momencie, gdy poprosisz go o wykonanie prawdziwych zadań.
Prawdziwy agent AI Claude jest zbudowany inaczej. Może działać niezależnie, tak jak ludzki współpracownik, bez konieczności mikrozarządzania każdym krokiem.
W tym przewodniku omówimy architekturę, narzędzia i wzorce integracji potrzebne do tworzenia agentów, którzy faktycznie sprawdzają się w produkcji.
Czym jest agent AI?
Agent AI to autonomiczne oprogramowanie, które postrzega swoje otoczenie, podejmuje decyzje i wykonuje działania w celu osiągnięcia określonych celów — bez konieczności ciągłego udziału człowieka.
Czym różni się agent AI od chatbota AI?
Agenci AI są często myleni z chatbotami, ale oferują znacznie bardziej zaawansowane możliwości.
Podczas gdy chatbot odpowiada na jedno pytanie, a następnie czeka, agent przyjmuje Twój cel, dzieli go na kroki i pracuje nieprzerwanie, aż zadanie zostanie wykonane.
Różnica sprowadza się do takich cech, jak:
- Autonomia: działa niezależnie po podaniu mu wstępnych instrukcji.
- Wykorzystanie narzędzi: może wywoływać interfejsy API, przeszukiwać internet, wykonywać kod lub uruchamiać cykle pracy, aby realizować zadania do zrobienia.
- Pamięć: zachowuje kontekst z poprzednich interakcji, aby podejmować mądrzejsze decyzje w przyszłości.
- Zorientowany na cel: działa iteracyjnie w kierunku określonego wyniku, a nie tylko reaguje na jednorazowe podpowiedzi.
Oto bezpośrednie porównanie agentów i chatbotów:
| Wymiar | Chatbot AI | Agent AI |
|---|---|---|
| Główna rola | Odpowiada na pytania i dostarcza informacje | Wykonuje zadania i osiąga wyniki |
| Styl cyklu pracy | Jedna podpowiedź → jedna odpowiedź | Plan wieloetapowy → działania → sprawdzanie postępów |
| Własność „kolejnego kroku” | Użytkownik decyduje, co dalej zrobić. | Agent decyduje, co dalej zrobić |
| Złożoność zadania | Najlepsze rozwiązanie dla prostych, liniowych zadań | Obsługuje złożone, skomplikowane, wieloczęściowe zadania |
| Korzystanie z narzędzi | Ograniczone lub ręczne przekazywanie narzędzi | Automatycznie korzysta z narzędzi w ramach wykonywanej pracy |
| Obsługa kontekstu | Głównie bieżąca rozmowa | Pobiera kontekst z wielu źródeł (aplikacje, pliki, pamięć) |
| Ciągłość w czasie | Krótkie sesje | Trwała praca na różnych krokach/sesjach (jeśli tak zaprojektowano) |
| Obsługa błędów | Zatrzymuje się lub przeprasza | Ponowne próby, dostosowania lub eskalacje w przypadku niepowodzenia |
| Typ wyjściowy | Sugestie, wyjaśnienia, szkice | Działania + artefakty (zgłoszenia, aktualizacje, raporty, zmiany w kodzie) |
| Pętla informacji zwrotnej | Minimalny — czeka na dane wprowadzone przez użytkownika | Samodzielnie sprawdza wyniki i powtarza proces aż do zrobienia. |
| Najlepsze przykłady zastosowań | FAQ, burza mózgów, przepisywanie, szybka pomoc | Segregacja, automatyzacja, wykonywanie cyklu pracy, bieżące operacje |
| Wskaźnik powodzenia | „Czy odpowiedź była poprawna?” | „Czy cel został osiągnięty w sposób niezawodny?” |
📮 ClickUp Insight: 24% pracowników twierdzi, że powtarzalne zadania uniemożliwiają im wykonywanie bardziej znaczącej pracy, a kolejne 24% uważa, że ich umiejętności są niedostatecznie wykorzystywane. Oznacza to, że prawie połowa pracowników czuje się zablokowana twórczo i niedoceniana. 💔
ClickUp pomaga ponownie skupić się na zadaniach o dużym znaczeniu dzięki łatwym w ustawieniu agentom AI, automatyzującym powtarzające się zadania w oparciu o wyzwalacze. Na przykład, gdy zadanie zostanie oznaczone jako zakończone, agent AI ClickUp może automatycznie przypisać następny krok, wysłać przypomnienia lub zaktualizować status projektu, uwalniając Cię od ręcznego śledzenia postępów.
💫 Rzeczywiste wyniki: Firma STANLEY Security skróciła czas potrzebny na tworzenie raportów o co najmniej 50% dzięki konfigurowalnym narzędziom do raportowania ClickUp — dzięki temu jej zespoły mogą poświęcić mniej czasu na formatowanie, a więcej na prognozę.
Dlaczego warto tworzyć agentów AI za pomocą Claude'a?
Wybór odpowiedniego modelu języka naturalnego (LLM) dla agenta może wydawać się przytłaczający. Przechodzisz od jednego dostawcy do drugiego, nakładasz na siebie narzędzia, a mimo to uzyskujesz niespójne wyniki — ponieważ model, który świetnie brzmi, nie zawsze jest dobry w wykonywaniu poleceń lub niezawodnym korzystaniu z narzędzi.
Dlaczego Claude tak dobrze nadaje się do tego typu zadań? Dobrze radzi sobie z długimi kontekstami, jest dobry w wykonywaniu złożonych instrukcji i niezawodnie korzysta z narzędzi, dzięki czemu Twoi agenci mogą rozwiązywać wieloetapowe problemy, zamiast rezygnować w połowie drogi.
Dzięki Agent SDK firmy Anthropic tworzenie wydajnych agentów jest znacznie łatwiejsze niż kiedyś.
🧠 Ciekawostka: Firma Anthropic zmieniła nazwę Claude Code SDK na Claude Agent SDK, ponieważ ten sam „agent harness” stojący za Claude Code okazał się znacznie bardziej wydajny niż tylko w przypadku cykli pracy związanych z kodowaniem.
Oto dlaczego Claude wyróżnia się w tworzeniu agentów:
- Rozszerzony kontekst: Łatwo przetwarza i przywołuje informacje z dużych dokumentów i długich historii rozmów, co pozwala mu lepiej zrozumieć Twój projekt.
- Niezawodne wykonywanie narzędzi: działa zgodnie ze strukturalnymi formatami wymaganymi do wywoływania funkcji, dzięki czemu narzędzia działają bardziej spójnie i przewidywalnie.
- Integracja Claude Code: Twórz, testuj i udoskonalaj swoich agentów bezpośrednio z terminala, przyspieszając cykl rozwoju.
- Zabezpieczenia: wbudowane zabezpieczenia zaprojektowane przez Anthropic w celu zmniejszenia ryzyka wystąpienia halucynacji i utrzymania autonomicznych cykli pracy na właściwym torze.
Kluczowe komponenty agenta AI Claude
Kuszące jest od razu przystąpić do tworzenia i „zobaczyć, co potrafi Claude”. Jeśli jednak pominiesz podstawy, Twój agent może nie mieć wystarczającego kontekstu do wykonania zadań i poniesie frustrującą porażkę.
Zanim napiszesz pierwszą linię kodu, musisz poznać schemat działania każdego skutecznego agenta Claude.
Nie, to nie jest tak skomplikowane, jak się wydaje. W rzeczywistości większość niezawodnych agentów Claude sprowadza się do trzech podstawowych bloków, które współpracują ze sobą: podpowiedź/cel, pamięć i narzędzia.
1. Podpowiedź systemowa i definicja celu (do czego służy Twój agent)
Pomyśl o podpowiedzi systemowej jako o „instrukcji obsługi” swojego agenta. To tam definiujesz jego osobowość, cele, zasady zachowania i ograniczenia. Niejasna podpowiedź, taka jak „bądź pomocnym asystentem”, sprawia, że agent staje się nieprzewidywalny. Może napisać wiersz, gdy potrzebujesz, aby przeanalizował dane.
Skuteczna systemowa podpowiedź zazwyczaj obejmuje:
- Definicja roli: Kim jest ten agent? Na przykład: „Jesteś ekspertem w dziedzinie tworzenia oprogramowania, specjalizującym się w języku Python”.
- Jasność celu: Jaki wynik powinien osiągnąć? Na przykład: „Twoim celem jest napisanie czystego, wydajnego kodu, który przejdzie wszystkie testy jednostkowe”.
- Ograniczenia behawioralne: Czego agent nigdy nie powinien robić? Przykładem może być: „Nie używaj żadnych przestarzałych bibliotek ani funkcji”.
- Format wyjściowy: Jak powinien wyglądać układ odpowiedzi? Możesz poinstruować go, aby „zawsze podawał kod w jednym bloku, a następnie krótko wyjaśniał swoją logikę”.
Podobnie jak w przypadku każdego systemu AI, złota zasada pozostaje prosta: im bardziej konkretny jesteś, tym lepsze wyniki osiągnie Twój agent.
2. Zarządzanie pamięcią i kontekstem (aby nie zaczynać za każdym razem od zera)
Agent bez pamięci to tylko chatbot, który musi zaczynać od zera przy każdej interakcji. To mija się z celem automatyzacji, bo musisz za każdym razem wyjaśniać kontekst projektu w każdej wiadomości. Żeby działać samodzielnie, agenci muszą mieć sposób na zachowanie kontekstu między krokami, a nawet między sesjami.
Należy wziąć pod uwagę dwa główne rodzaje pamięci:
- Pamięć krótkotrwała: jest to coś w rodzaju bufora rozmowy, który przechowuje ostatnie wymiany w aktywnym oknie kontekstowym agenta.
- Pamięć długotrwała: jest to zapisana wiedza, którą Twój agent może później wykorzystać (często za pomocą wektorowej bazy danych w celu odzyskania odpowiednich informacji z poprzednich interakcji).
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Możesz zapewnić agentowi pełny kontekst, aby mógł podjąć właściwą decyzję, przechowując wszystkie informacje dotyczące projektu — zadania, dokumenty, opinie i rozmowy — w jednym miejscu dzięki połączonemu obszarowi roboczemu, takiemu jak ClickUp.
3. Struktura integracji narzędzi (różnica między „mówieniem” a „działaniem”)
Agent bez narzędzi może wyjaśnić, co należy zrobić. Agent z narzędziami może to faktycznie wykonać.
Narzędzia to zewnętrzne funkcje, z których może korzystać Twój agent, takie jak wywoływanie API, wykonywanie kodu, przeszukiwanie sieci lub wyzwalacz cyklu pracy.
Claude wykorzystuje funkcję zwaną wywoływaniem funkcji, aby inteligentnie wybierać i uruchamiać odpowiednie narzędzia do danego zadania. Wystarczy zdefiniować dostępne narzędzia, a Claude sam ustali, kiedy i jak ich użyć.
Typowe kategorie narzędzi obejmują:
- Pobieranie informacji: zapewnienie agentowi dostępu do wyszukiwarek, wewnętrznych baz wiedzy lub dokumentacji produktu.
- Wykonanie kodu: zapewnienie bezpiecznego środowiska typu sandbox, w którym agent może pisać, uruchamiać i testować kod.
- Zewnętrzne interfejsy API: Połączenie agenta z innymi usługami w celu wykonywania czynności, takich jak aktualizacja CRM, planowanie wydarzeń w kalendarzu lub wysyłanie powiadomień.
- Wyzwalacze cyklu pracy: umożliwiają agentowi uruchamianie wieloetapowych procesów za pomocą platform automatyzacji.
Jak działa pętla agenta Claude
Jeśli kiedykolwiek stworzyłeś skrypt, który zatrzymuje się po jednym kroku lub utknie w nieskończonym, kosztownym cyklu, problem leży w projekcie pętli agenta.
Pętla agenta jest podstawowym wzorcem wykonania, który naprawdę odróżnia autonomicznych agentów od prostych chatbotów. Mówiąc prościej, agenci Claude działają w ciągłym cyklu „zbieraj-działaj-weryfikuj”, aż osiągną swój cel lub napotkają z góry określony warunek zatrzymania.
Oto jak to działa:
Zbierz kontekst
Zanim agent zacznie działać, musi się zorientować w sytuacji.
W tej fazie pobiera kontekst potrzebny do podjęcia dobrej decyzji — na przykład Twoją ostatnią wiadomość, wynik działania właśnie uruchomionego narzędzia, odpowiednią pamięć lub pliki i dokumenty, do których ma dostęp.
Pomaga mu zrozumieć środowisko, w którym działa, i odpowiednio dostosować wyniki.
🤝 Przyjazne przypomnienie: Gdy informacje są rozproszone po wątkach Slacka, dokumentach i narzędziach do zadań, Twój agent musi poświęcić dużo czasu na ich wyszukiwanie (lub, co gorsza, zgadywanie). Dlatego rozrost pracy może być zabójczy dla wydajności nie tylko Twojego zespołu ludzkiego (kosztującego 2,5 mld dolarów rocznie na całym świecie), ale także Twoich agentów!
📮 ClickUp Insight: Przeciętny profesjonalista spędza ponad 30 minut dziennie na wyszukiwaniu informacji związanych z pracą — to ponad 120 godzin rocznie straconych na przeszukiwanie wiadomości e-mail, wątków na Slacku i rozproszonych plików. Inteligentny asystent AI wbudowany w Twój obszar roboczy ClickUp może to zmienić. Wprowadź ClickUp Brain. Dostarcza on natychmiastowe informacje i odpowiedzi, wyświetlając odpowiednie dokumenty, rozmowy i szczegóły zadań w ciągu kilku sekund — dzięki czemu możesz przestać szukać i zacząć pracować. 💫 Prawdziwe wyniki: Zespoły takie jak QubicaAMF odzyskały ponad 5 godzin tygodniowo dzięki ClickUp — to ponad 250 godzin rocznie na osobę — eliminując przestarzałe procesy zarządzania wiedzą. Wyobraź sobie, co Twój zespół mógłby stworzyć, mając dodatkowy tydzień wydajności w każdym kwartale!
📮 ClickUp Insight: Przeciętny profesjonalista spędza ponad 30 minut dziennie na wyszukiwaniu informacji związanych z pracą — to ponad 120 godzin rocznie straconych na przeszukiwanie wiadomości e-mail, wątków na Slacku i rozproszonych plików. Inteligentny asystent AI wbudowany w Twój obszar roboczy ClickUp może to zmienić. Wprowadź ClickUp Brain. Dostarcza on natychmiastowe informacje i odpowiedzi, wyświetlając odpowiednie dokumenty, rozmowy i szczegóły zadań w ciągu kilku sekund — dzięki czemu możesz przestać szukać i zacząć pracować. 💫 Prawdziwe wyniki: Zespoły takie jak QubicaAMF odzyskały ponad 5 godzin tygodniowo dzięki ClickUp — to ponad 250 godzin rocznie na osobę — eliminując przestarzałe procesy zarządzania wiedzą. Wyobraź sobie, co Twój zespół mógłby stworzyć, mając dodatkowy tydzień wydajności w każdym kwartale!
Podejmij działanie
Gdy agent Claude będzie miał odpowiedni kontekst, będzie mógł faktycznie coś z nim zrobić.
W tym miejscu agent „myśli”, analizując dostępne informacje, wybiera najbardziej odpowiednie narzędzie do wykonania zadania, a następnie wykonuje działanie.
Jakość tej czynności zależy bezpośrednio od jakości kontekstu zebranego przez agenta w poprzednim kroku. Jeśli brakuje kluczowych informacji lub wykorzystywane są nieaktualne dane, wyniki będą niewiarygodne.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Połączenie agenta z miejscem, w którym odbywa się praca — np. ClickUp za pomocą automatyzacji + API endpoints — ma ogromne znaczenie. Dzięki temu agent otrzymuje rzeczywiste ścieżki działania, a nie tylko sugestie.
Sprawdź wyniki
Po podjęciu działania agent musi potwierdzić, że zadziałało.
Agent może sprawdzić, czy kod odpowiedzi API jest prawidłowy, zweryfikować, czy jego wynik jest zgodny z wymaganym formatem, lub przeprowadzić testy na właśnie wygenerowanym kodzie.
Pętla powtarza się, a agent gromadzi nowe informacje w oparciu o wynik swojej ostatniej akcji. Cykl ten trwa do momentu, gdy krok weryfikacji potwierdzi osiągnięcie celu lub agent stwierdzi, że nie może kontynuować działania.
Jak to wygląda w praktyce?
Jeśli Twój agent ma połączenie z Twoim obszarem roboczym ClickUp, może łatwo sprawdzić, czy zadania ClickUp są oznaczone jako „Zakończone”, przejrzeć komentarze w celu uzyskania informacji zwrotnych lub monitorować wskaźniki na pulpitach ClickUp.
Jak zbudować agenta AI w Claude?
Przyjrzyjmy się teraz rzeczywistemu procesowi tworzenia agenta Claude krok po kroku:
Krok 1: Skonfiguruj projekt agenta Claude
Ustawienie środowiska programistycznego jest o wiele bardziej uciążliwe niż powinno — i szczerze mówiąc, to właśnie w tym momencie wiele planów typu „w ten weekend zbuduję agenta” kończy się niepowodzeniem.
Możesz stracić cały dzień na zmagania z zależnościami i kluczami API zamiast faktycznie tworzyć swojego agenta. Aby pominąć spiralę ustawień i szybciej przejść do przyjemniejszej części, oto prosty, krok po kroku proces ustawień, który należy wykonać. 🛠️
Będziesz potrzebować:
- Dostęp do API Claude: Klucze API można uzyskać, rejestrując się w konsoli Anthropic.
- Środowisko programistyczne: niniejszy przewodnik zakłada, że używasz języka Python lub Node.js, więc upewnij się, że masz zainstalowany jeden z nich wraz z menedżerami pakietów (pip lub npm).
- Claude Code (opcjonalnie): Aby przyspieszyć iterację, możesz zainstalować Claude Code, narzędzie oparte na terminalu, które pomaga zarządzać kodem agenta i podpowiedziami.
Po spełnieniu wymagań wstępnych wykonaj następujące kroki instalacyjne:
- Zainstaluj oficjalny pakiet SDK Claude dla wybranego języka (np. pip install anthropic).
- Skonfiguruj swój klucz API jako zmienną środowiskową, aby zapewnić jego bezpieczeństwo i wyłączyć go z kodu źródłowego.
- Stwórz prostą strukturę folderów dla swojego projektu, aby zachować porządek, na przykład z oddzielnymi katalogami dla narzędzi, podpowiedzi i logiki agenta.
Krok 2: Określ cel swojego agenta i podpowiedź systemową
Powiedzieliśmy to już wcześniej. Powtórzymy to jeszcze raz: ogólne podpowiedzi systemowe tworzą ogólnych, bezużytecznych agentów. Jeśli powiesz swojemu agentowi, żeby był „specjalistą ds. zarządzania projektami ”, nie będzie on wiedział, jaka jest różnica między błędem o wysokim priorytecie a prośbą o funkcję o niskim priorytecie.
Dlatego należy zacząć od jednego, konkretnego przypadku użycia i napisać bardzo szczegółową podpowiedź systemową, która nie pozostawia miejsca na niejasności.
Doskonała podpowiedź pełni rolę szczegółowej instrukcji obsługi dla Twojego agenta. Wykorzystaj tę strukturę, aby go skonstruować:
- Oświadczenie dotyczące tożsamości: Zacznij od zdefiniowania roli i wiedzy eksperckiej agenta. Na przykład: „Jesteś ekspertem ds. testowania jakości aplikacji mobilnych”.
- Lista możliwości: Jasno określ, do jakich narzędzi i informacji ma dostęp agent. Na przykład: „Możesz użyć narzędzia report_bug, aby utworzyć nowy bilet”.
- Ograniczenia: Ustal jasne granice tego, czego agent nie powinien robić. Na przykład: „Nie angażuj się w swobodne rozmowy. Skup się wyłącznie na identyfikowaniu i raportowaniu błędów”.
- Oczekiwania dotyczące wyników: Określ dokładny format, ton i strukturę odpowiedzi agenta. Na przykład: „W trakcie raportowania błędu musisz podać kroki pozwalające go odtworzyć, oczekiwany wynik i rzeczywisty wynik”.
Krok 3: Dodaj narzędzia i integracje
Dobrze, teraz sprawimy, że Twój agent będzie naprawdę użyteczny. Aby to zrobić, musisz nadać mu możliwość wykonywania działań w świecie rzeczywistym. Zacznij od zdefiniowania narzędzi — zewnętrznych funkcji, które agent może wywoływać — i zintegrowania ich z logiką agenta. Proces ten obejmuje zdefiniowanie każdego narzędzia wraz z nazwą, jasnym opisem jego działania, akceptowanymi parametrami oraz kodem, który wykonuje jego logikę.
Typowe wzorce integracji agentów obejmują:
- Wyszukiwanie w Internecie: umożliwienie agentowi dostępu do aktualnych informacji z Internetu.
- Wykonanie kodu: zapewnienie agentowi bezpiecznej piaskownicy do pisania, uruchamiania i debugowania kodu.
- Połączenia API: Połączenie agenta z usługami zewnętrznymi, takimi jak CRM, kalendarze lub bazy danych.
- Platformy cyklu pracy: Połączenie agenta z narzędziami automatyzacji, które mogą obsługiwać złożone, wieloetapowe procesy.
Krok 4: Stwórz i przetestuj pętlę agenta
Niesprawdzone agenty stanowią zagrożenie.
Wyobraź sobie, że wysyłasz agenta Slacka, który ma tworzyć zadanie ClickUp, gdy klient zgłasza błąd. Wydaje się to nieszkodliwe — dopóki nie zinterpretuje on jednej wiadomości w niewłaściwy sposób i nagle:
- Tworzy 47 zduplikowanych zadań
- @wzmianka o całym zespole wielokrotnie
- Wykorzystuje kredyty API w nieskończonej pętli ponownych prób... a rzeczywisty pilny błąd zostaje pominięty, ponieważ nie został wykryty w tle.
Dlatego testowanie nie jest opcjonalne dla agentów.
Aby uniknąć tych problemów, musisz prawidłowo zbudować pętlę zbierania → działania → weryfikacji, a następnie przetestować ją od początku do końca — tak, aby agent mógł podjąć działanie, potwierdzić, że zadziałało, i zatrzymać się po zrobieniu (zamiast wpaść w spiralę).
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Zacznij od prostych przypadków testowych, zanim przejdziesz do bardziej złożonych scenariuszy. Twoja strategia testowania powinna obejmować:
- Testy jednostkowe: Sprawdź, czy każda z poszczególnych funkcji narzędzia działa poprawnie w izolacji.
- Testy integracyjne: Sprawdź, czy Twój agent potrafi połączyć wiele narzędzi w celu zakończenia sekwencji działań.
- Testowanie skrajnych przypadków: sprawdź, jak zachowuje się Twój agent, gdy narzędzia zawodzą, zwracają nieoczekiwane dane lub przekraczają limit czasu.
- Zakończenie pętli: upewnij się, że Twój agent ma jasno określone warunki zatrzymania i nie działa w nieskończoność.
Niezbędne jest również wdrożenie kompleksowego systemu rejestrowania. Rejestrując proces rozumowania agenta, wywołania narzędzi i wyniki weryfikacji na każdym kroku pętli, tworzysz przejrzystą ścieżkę audytu, która znacznie ułatwia debugowanie.
Zaawansowane architektury agentów Claude
Jeden agent z pewnością poradzi sobie z podstawowymi zadaniami, ale gdy praca staje się bardziej skomplikowana (wiele danych wejściowych, interesariuszy, przypadków granicznych), zaczyna mieć problemy.
To tak, jakby poprosić jedną osobę o samodzielne przeprowadzenie badań, napisanie tekstu, sprawdzenie jakości i wysłanie Wszystkiego. Kiedy będziesz gotowy do rozszerzenia możliwości swojego agenta, musisz wyjść poza system oparty na jednym agencie i rozważyć bardziej zaawansowane architektury.
Oto kilka wzorców, które warto poznać:
- Systemy wieloagentowe: zamiast jednego agenta wykonującego wszystkie zadania, tworzysz zespół wyspecjalizowanych agentów, którzy współpracują ze sobą. Na przykład agent „badacz” może znaleźć informacje, przekazać je agentowi „pisarzowi” w celu sporządzenia dokumentu, a następnie przekazać je agentowi „recenzentowi” w celu ostatecznej kontroli.
- Agenci hierarchiczni: Ten wzorzec obejmuje agenta „koordynatora”, który dzieli duży cel na mniejsze zadania i deleguje je wyspecjalizowanym podagentom.
- Architektura oparta na umiejętnościach: Możesz zdefiniować modułowe „umiejętności” w oddzielnych plikach, które każdy agent może wywołać, dzięki czemu Twoje narzędzia będą wielokrotnego użytku i łatwiejsze w zarządzaniu.
- Human-in-the-loop: W przypadku krytycznych cykli pracy można utworzyć punkty kontrolne, w których agent musi zatrzymać się i poczekać na zatwierdzenie przez człowieka przed kontynuowaniem (praktyka znana jako human-in-the-loop ).
📚 Przeczytaj również: Rodzaje agentów AI
Najlepsze praktyki dotyczące agentów AI Claude
Zanim zaczniesz się ekscytować działającym agentem, pamiętaj: stworzenie agenta to tylko pierwszy krok. Bez odpowiedniej konserwacji, monitorowania i iteracji nawet najlepiej zaprojektowany agent z czasem ulegnie degradacji. Agent, którego stworzyłeś w poprzednim kwartale, może dziś zacząć popełniać błędy, ponieważ zmieniły się dane lub interfejsy API, na których się opiera.
Aby agenci Claude byli skuteczni i niezawodni, postępuj zgodnie z poniższymi najlepszymi praktykami:
- Zacznij od prostych rozwiązań: zawsze zaczynaj od jednego, dobrze zdefiniowanego celu dla swojego agenta, zanim spróbujesz dodać więcej złożoności.
- Podawaj konkretne podpowiedzi: Niejasne instrukcje prowadzą do nieprzewidywalnych zachowań. Podpowiedzi systemowe powinny być jak najbardziej szczegółowe.
- Wprowadź zabezpieczenia: Dodaj wyraźne ograniczenia, aby zapobiec podejmowaniu przez agenta szkodliwych, nieistotnych lub niepożądanych działań.
- Monitoruj wykorzystanie tokenów: długie rozmowy i złożone pętle mogą szybko zużywać kredyty API, więc miej oko na swoje koszty.
- Rejestruj wszystko: rejestruj rozumowanie agenta, wywołania narzędzi i wyniki na każdym kroku, aby ułatwić debugowanie.
- Plan na awarie: Twoje narzędzia i API nieuchronnie ulegną czasem awarii. Stwórz procedury awaryjne, aby elegancko radzić sobie z tymi błędami.
- Powtarzaj na podstawie informacji zwrotnych: regularnie sprawdzaj wydajność swojego agenta i wykorzystuj te informacje zwrotne do udoskonalania jego podpowiedzi i logiki.
Przekształcanie wyników pracy agenta w prawdziwy silnik wykonawczy
Najtrudniejszą częścią tworzenia agenta AI nie jest sprawienie, by generował dobre wyniki. Najtrudniejsze jest sprawienie, by te wyniki faktycznie przekładały się na pracę.
Jeśli Twój agent tworzy świetny plan projektu, ale ktoś nadal musi go skopiować/wkleić do narzędzia do zarządzania projektami, przypisać właścicieli, aktualizować statusy i ręcznie śledzić postępy, to tak naprawdę nic nie zautomatyzowałeś. Po prostu dodałeś nowy krok.
Rozwiązanie jest proste: użyj ClickUp jako warstwy działania, aby Twój agent mógł przejść od „pomysłów” do „realizacji” w tym samym obszarze roboczym, w którym pracuje już Twój zespół.
Dzięki ClickUp Brain zyskujesz natywną warstwę AI zaprojektowaną do połączenia wiedzy z różnych zadań, dokumentów i osób, dzięki czemu Twój agent nie działa na ślepo.
Jak przeprowadzić połączenie agentów Claude z ClickUp
W zależności od tego, jak bardzo chcesz się zaangażować, masz kilka solidnych opcji:
- API ClickUp: Twórz i aktualizuj zadania, komentarze, a nawet programowo ustawiaj wartości pól niestandardowych.
- Automatyzacje ClickUp: uruchamiaj cykle pracy agenta na podstawie zdarzeń w Twoim obszarze roboczym, takich jak zmiana statusu zadania lub dodanie nowego elementu do listy.
- ClickUp Brain: Wykorzystaj wbudowaną AI ClickUp do podsumowywania, odpowiadania na pytania i dostarczania agentowi odpowiedzi i podsumowań uwzględniających kontekst.
Po połączeniu agent może wykonywać rzeczywiste zadania:
- Twórz i aktualizuj zadania na podstawie wyników rozmowy.
- Przeszukuj wszystkie dokumenty i zadania w swoim obszarze roboczym, aby znaleźć odpowiedzi na pytania.
- Uruchamiaj wyzwalacze, które przydzielają zadania i powiadamiają członków zespołu.
- Generuj raporty z postępów, korzystając z danych z pulpitów nawigacyjnych.
- Twórz nowe dokumenty na podstawie kontekstu projektu
Dlaczego te ustawienia działają (i są skalowalne)
Takie podejście eliminuje rozrost sztucznej inteligencji i fragmentację kontekstu. Zamiast zarządzać oddzielnymi połączeniami dla zadań, dokumentacji i komunikacji, Twój agent uzyskuje ujednolicony dostęp poprzez pojedynczy zintegrowany obszar roboczy AI. Twoje zespoły nie muszą już ręcznie przenosić wyników pracy agenta do swoich systemów roboczych — agent już tam pracuje.
👀 Czy wiesz, że... Według ankiety ClickUp dotyczącej rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji 46,5% pracowników jest zmuszonych do przechodzenia między dwoma lub więcej narzędziami AI, aby wykonać zadanie. Jednocześnie 79,3% pracowników twierdzi, że wysiłek związany z korzystaniem ze sztucznej inteligencji jest nieproporcjonalnie wysoki w porównaniu z wartością wynikową.
Jak w kilka minut przygotować gotowego do użycia agenta AI dzięki ClickUp Super Agents
Jeśli tworzenie agenta AI za pomocą Claude wydaje się techniczne i nieco skomplikowane, to dlatego, że osobom nieposiadającym umiejętności programistycznych może być trudno dopracować wszystkie szczegóły.
Właśnie dlatego agenci ClickUp Super Agents wydają się być czymś w rodzaju kodu oszukańczego.
Są to spersonalizowani współpracownicy AI, którzy rozumieją Twoją pracę, korzystają z potężnych narzędzi i współpracują jak ludzie — wszystko to w ramach Twojego obszaru roboczego ClickUp.
Co więcej, nie musisz projektować wszystkiego od podstaw. ClickUp pozwala stworzyć superagenta za pomocą narzędzia do tworzenia języka naturalnego (znanego również jako Super Agent Studio), dzięki czemu możesz opisać, co ma on zrobić (w prostym języku angielskim) i udoskonalać go w miarę postępów.
Jak zbudować i przetestować superagenta w ClickUp
Pokażemy Ci, jak stworzyć superagenta w ClickUp (bez zakłócania prawdziwej pracy):
1) Najpierw utwórz przestrzeń „Sandbox” (bezpieczną strefę testową).
Stwórz przestrzeń podobną do 🧪 Agent Sandbox z realistycznymi zadaniami ClickUp, dokumentami i niestandardowymi statusami. Przypomina to przestrzenie ClickUp, w których wykonywana jest rzeczywista praca. Dzięki temu Twój agent może działać na podstawie prawdziwych danych, ale nie może przypadkowo spamować Twojego zespołu ani ingerować w pracę z klientami.
2) Stwórz swojego superagenta w języku naturalnym
Aby stworzyć superagenta ClickUp:
- W globalnej nawigacji wybierz AI. Jeśli nie widzisz AI w globalnej nawigacji, kliknij menu Więcej, a następnie wybierz AI. Możesz również przypiąć AI do globalnej nawigacji.
- Jeśli nie widzisz AI w globalnej nawigacji, kliknij menu Więcej, a następnie wybierz AI. Możesz również przypiąć AI do globalnej nawigacji.
- Jeśli nie widzisz AI w globalnej nawigacji, kliknij menu Więcej, a następnie wybierz AI. Możesz również przypiąć AI do globalnej nawigacji.
- W pasku bocznym AI Hub kliknij New Super Agent (Nowy superagent).
- W polu polecenia zacznij wpisywać polecenie dla swojego Super Agenta. Dowiedz się więcej o najlepszych praktykach dotyczących poleceń dla ClickUp Super Agent!
- Kreator pomoże Ci stworzyć Super Agenta, zadając Ci pytania.
- Po tym, jak wszystko jest zrobione w prawym pasku bocznym, wyświetli się profil Twojego Super Agenta. Jeśli profil Super Agenta jest zadowalający, jest on gotowy! Zaraz po utworzeniu Super Agent wyśle Ci wiadomość prywatną z opisem tego, co może, a czego nie może zrobić. Możesz wchodzić w interakcję z Super Agentem, wpisując pytania lub prosząc go o dostosowanie dowolnych ustawień.
- Jeśli profil Twojego Super Agenta jest zadowalający, oznacza to, że jest on gotowy!
- Zaraz po utworzeniu Super Agent wyśle Ci wiadomość prywatną z opisem tego, co może, a czego nie może zrobić.
- Możesz wchodzić w interakcję z Super Agentem, wpisując pytania lub prosząc go o dostosowanie dowolnych ustawień.
- Jeśli profil Twojego Super Agenta jest zadowalający, oznacza to, że jest on gotowy!
- Zaraz po utworzeniu Super Agent wyśle Ci wiadomość prywatną z opisem tego, co może, a czego nie może zrobić.
- Możesz wchodzić w interakcję z Super Agentem, wpisując pytania lub prosząc go o dostosowanie dowolnych ustawień.
📌 Przykładowa podpowiedź:
Jesteś superagentem Sprint Triage. Gdy pojawi się zgłoszenie błędu, utwórz lub zaktualizuj zadanie, przypisz właściciela, poproś o brakujące szczegóły i ustaw priorytet w oparciu o wpływ.
Wolisz uczyć się wizualnie? Obejrzyj to wideo, aby uzyskać szczegółowy przewodnik po każdym kroku tworzenia swojego pierwszego superagenta w ClickUp:
3) Przetestuj go w taki sam sposób, w jaki będzie go faktycznie używać Twój zespół.
ClickUp sprawia, że jest to niezwykle praktyczne:
- Wyślij wiadomość do agenta, aby dopracować jego zachowanie i skrajne przypadki.
- Wzmiankuj go w zadaniach, dokumentach lub czacie w ClickUp, aby zobaczyć, jak reaguje w kontekście.
- Przypisz zadania agentowi, aby mógł on zarządzać elementami pracy.
- Wyzwalacz uruchamiający działa za pomocą harmonogramu lub automatyzacji, gdy będziesz gotowy.
To wielka zaleta: Twój agent uczy się w prawdziwym środowisku, w którym będzie działał — a nie w zabawowej pętli CLI.
4) Wyzwalaj go za pomocą automatyzacji (aby działał bez Twojej pomocy).
Gdy agent zacznie działać w środowisku Sandbox, połącz go z takimi wydarzeniami jak:
- „Gdy status zmieni się na Wymaga segregacji → wyzwalacz Super Agenta”.
- „Gdy nowe zadanie zostanie utworzone w Bugs → użyj wyzwalacza Super Agent”.
5) Szybsze debugowanie dzięki dziennikowi audytowemu Super Agents
Zamiast zgadywać, co się stało, skorzystaj z dziennika audytowego Super Agents, aby śledzić aktywność agenta i sprawdzić, czy zakończyła się sukcesem, czy porażką.
Staje się to wbudowaną „obserwowalnością agenta” bez konieczności wcześniejszego tworzenia potoku logowania.
Dzięki tym ustawieniom agenci Super Agents są łatwiejsi w użyciu niż agenci tworzeni samodzielnie za pomocą narzędzi takich jak Claude.
Podsumowanie: jak stworzyć agentów, którzy wykonują zadania do zrobienia
Agenci AI szybko stają się prawdziwym hitem tej dekady w zakresie wydajności. Ale znaczenie będą miały tylko te, które potrafią doprowadzić zadanie do końca.
Co odróżnia efektowny prototyp od agenta, któremu naprawdę ufasz?
Trzy rzeczy: zdolność agenta do zachowania kontekstu, podejmowania właściwych działań za pomocą narzędzi i weryfikowania wyników bez popadania w spiralę.
Zacznij więc od czegoś małego. Wybierz jeden cykl pracy o dużej wartości. Daj swojemu agentowi jasne instrukcje, prawdziwe narzędzia i pętlę, która wie, kiedy się zatrzymać. Następnie rozszerz ustawienia na wiele agentów dopiero wtedy, gdy pierwsza wersja będzie stabilna, przewidywalna i naprawdę pomocna.
Gotowy, aby przejść od eksperymentów z agentem do rzeczywistego wykonania?
Połącz swojego agenta z obszarem roboczym ClickUp. Lub stwórz superagenta ClickUp! Niezależnie od tego, którą opcję wybierzesz, załóż bezpłatne konto ClickUp, aby rozpocząć!
Często zadawane pytania (FAQ)
Claude Agent SDK to oficjalna platforma firmy Anthropic do tworzenia aplikacji agentowych, oferująca wbudowane wzorce wykorzystania narzędzi, pamięci i zarządzania pętlami. Chociaż upraszcza ona proces tworzenia, nie jest wymagana; możesz tworzyć potężne agenty przy użyciu standardowego API Claude z własnym, niestandardowym kodem koordynacyjnym. Możesz też skorzystać z gotowych ustawień, takich jak ClickUp Super Agents!
Chatboty są zaprojektowane tak, aby odpowiadać na pojedyncze podpowiedzi, a następnie czekać na kolejne dane wejściowe, podczas gdy agenci działają autonomicznie w ciągłych pętlach. Agenci mogą gromadzić kontekst, używać narzędzi do podejmowania działań i weryfikować wyniki, aż osiągną określony cel, a wszystko to bez konieczności ciągłego nadzoru ze strony człowieka.
Tak, agenci Claude doskonale nadają się do zadań związanych z zarządzaniem projektami, takich jak tworzenie zadań na podstawie notatek ze spotkań, aktualizowanie statusów projektów i odpowiadanie na pytania dotyczące pracy zespołu. Stają się jeszcze bardziej wydajni, gdy są połączeni z zunifikowaną przestrzenią roboczą, taką jak ClickUp, gdzie wszystkie istotne dane i kontekst znajdują się w jednym miejscu.
Claude Code to narzędzie zaprojektowane specjalnie w celu przyspieszenia rozwoju modeli Claude, ale zdefiniowane przez Ciebie wzorce architektoniczne i umiejętności są przenośne. Jeśli potrzebujesz wsparcia dla wielu modeli LLM w swoim projekcie, musisz zastosować podejście bardziej niezależne od frameworka lub narzędzie zaprojektowane specjalnie do przełączania modeli.