Jak tworzyć agenty AI przy użyciu Google Gemini

Jeśli kiedykolwiek tworzyłeś cykl pracy, który zaczynał się jako „zwykły skrypt”, a szybko przekształcił się w mini produkt, to już wiesz, dlaczego tworzenie agentów AI staje się coraz bardziej popularne.

Solidny agent AI może przyjmować dane od użytkownika, wywoływać dostępne narzędzia AI, pobierać dane z odpowiednich źródeł danych i kontynuować proces aż do zrobienia zadania.

Ta zmiana technologiczna już nabiera tempa, a firma Gartner przewiduje, że w tym roku 40% aplikacji korporacyjnych będzie zawierało agentów AI przeznaczonych do konkretnych zadań.

Właśnie w tym zakresie Google Gemini sprawdza się doskonale. Dzięki dostępowi do modeli Gemini za pośrednictwem API Gemini można tworzyć wszystko, od prostego agenta AI, który przygotowuje odpowiedzi, po agenta obsługującego narzędzia AI, który przeprowadza kontrole i wykonuje złożone zadania obejmujące wiele kroków.

W tym przewodniku dotyczącym tworzenia agentów AI przy użyciu Google Gemini dowiesz się, dlaczego modele Google Gemini są praktycznym wyborem dla cykli pracy agentów oraz jak przejść od pierwszej podpowiedzi do działającej pętli, którą można przetestować i wysłać.

Czym jest agent AI?

Agent AI to system, który może wykonywać zadania w imieniu użytkownika, wybierając działania prowadzące do osiągnięcia celu, często przy mniejszym stopniu szczegółowości niż standardowy chatbot. Innymi słowy, nie tylko generuje on odpowiedź, ale także decyduje, co zrobić dalej, w oparciu o cel agenta, aktualny kontekst i narzędzia, z których może korzystać.

Praktycznym sposobem myślenia o tym jest: chatbot odpowiada, agent działa.

Większość nowoczesnych ustawień agentów składa się z kilku bloków:

W tym miejscu pojawia się również kwestia wielu agentów. W systemach wieloagentowych jeden agent może zajmować się planowaniem, inny pobieraniem danych, a jeszcze inny zapisywaniem lub weryfikacją wyników. Tego rodzaju interakcja wieloagentowa może dobrze funkcjonować, gdy zadania mają jasno określone role, np. „badacz + autor + kontrola jakości”, ale powoduje również dodatkowe obciążenie związane z koordynacją i zwiększa liczbę punktów awarii.

Później zobaczysz, jak zacząć od pojedynczej pętli agenta, a następnie rozszerzyć ją tylko wtedy, gdy naprawdę przyniesie to korzyści w obciążeniu pracą.

Dlaczego warto używać Google Gemini do tworzenia agentów AI?

Korzystanie z Google Gemini w przypadku agentów ma kilka zalet, zwłaszcza jeśli chcesz przejść od prototypu do czegoś, co można niezawodnie uruchomić w rzeczywistym produkcie.

✅ Oto dlaczego warto używać Gemini do tworzenia agentów AI:

Wbudowane narzędzia i wywoływanie funkcji

Gemini oferuje wsparcie dla wywoływania funkcji, więc Twój agent może zdecydować, kiedy potrzebuje funkcji zewnętrznej, i przekazać jej ustrukturyzowane parametry. Na tym polega różnica między „Myślę, że odpowiedź brzmi…” a „Wywołałem punkt końcowy cenowy i potwierdziłem najnowszą wartość”.

Ta funkcja ma fundamentalne znaczenie dla każdego agenta narzędziowego, który musi pobierać dane lub być wyzwalaczem działań.

Długi kontekst dla wieloetapowej pracy

Wiele cykli pracy agentów kończy się niepowodzeniem, ponieważ tracą one wątek. Gemini zawiera modele z wbudowanym wsparciem dla bardzo dużych okien kontekstowych, co jest pomocne, gdy agent musi przechowywać w pamięci roboczej długą rozmowę, specyfikację, logi lub fragmenty kodu podczas iteracji.

Na przykład Gemini w wersji Pro ma okno kontekstowe o pojemności miliona tokenów.

Wprowadzanie danych multimodalnych, gdy „dane” to nie tylko tekst

Agenci rzadko mają do czynienia wyłącznie z zwykłym tekstem. Modele Gemini oferują wsparcie dla wielomodalnych podpowiedzi, które mogą zawierać zawartość taką jak obrazy, pliki PDF, audio lub wideo, w zależności od wybranej ścieżki integracji.

Ma to znaczenie dla zespołów tworzących agenty, które przeglądają pliki, wyodrębniają szczegóły lub weryfikują wyniki w odniesieniu do materiałów źródłowych.

Opcje uziemienia dla bardziej niezawodnych odpowiedzi

Jeśli Twój agent musi udzielać odpowiedzi w oparciu o konkretne źródła, możesz użyć wzorców uziemienia, które tworzą połączenie między Gemini a systemami zewnętrznymi (na przykład wyszukiwaniem korporacyjnym lub indeksowaną zawartością) zamiast polegać wyłącznie na ogólnej wiedzy modelu. Pozwala to również rozwiązać problem danych szkoleniowych AI i daty granicznej jej wiedzy.

Jest to szczególnie istotne dla zespołów produktowych, które dbają o możliwość audytu i ograniczenie nieuzasadnionych roszczeń.

Silne wsparcie w ramach frameworków open source.

Jeśli nie chcesz budować wszystkiego od podstaw, Gemini jest powszechnie używane z frameworkami open source, takimi jak LangChain i LlamaIndex, wraz z warstwami orkiestracji, takimi jak LangGraph.

Dzięki temu szybciej zbudujesz agentów, którzy mogą obsługiwać routing narzędzi i wieloetapowe przepływy bez konieczności ponownego opracowywania lub przepisywania podstaw.

Praktyczny punkt wejścia i poziomy cenowe

Dla wielu zespołów pierwszym krokiem jest eksperymentowanie. Notatka Google wskazuje, że korzystanie z Google AI Studio jest bezpłatne w dostępnych regionach, a samo API Gemini oferuje bezpłatne i płatne poziomy z różnymi ograniczeniami szybkości.

Ułatwia to szybkie tworzenie prototypów, a następnie skalowanie po ustabilizowaniu projektu agenta.

Droga od prototypów do kontrolowanego wdrożenia

Jeśli potrzebujesz kontroli na poziomie Enterprise, Google oferuje również platformę agentów w ramach Gemini Enterprise, skupiającą się na wdrażaniu i zarządzaniu agentami w jednym miejscu. Jeśli potrzebujesz środowiska do tworzenia modeli Gemini na poziomie platformy, możesz skorzystać z narzędzia Agent Builder jako części jej stosu.

To połączenie może wydawać się zaskakująco proste, gdy już ustandaryzujesz sposób, w jaki agent wywołuje narzędzia, weryfikuje odpowiedzi i kończy działanie w sposób przejrzysty, gdy nie może potwierdzić odpowiedzi.

Jak rozpocząć pracę z Google Gemini

Zastanawiasz się, jak zacząć korzystać z Google Gemini? Ułatwimy Ci to.

Chodzi głównie o bezpieczne ustawienie dostępu i wybranie ścieżki rozwoju, która pasuje do Twojego systemu. Jeśli tworzysz prototyp prostego agenta AI, API Gemini i klucz API pozwolą Ci szybko ruszyć z miejsca.

Jeśli tworzysz agentów do cykli pracy produkcyjnych, od samego początku powinieneś zaplanować bezpieczne zarządzanie kluczami i przejrzysty proces testowania.

✅ Zapoznaj się z poniższymi krokami, aby rozpocząć pracę z Google Gemini:

Krok 1: Sprawdź wymagania wstępne i wybierz miejsce działania agenta

Pierwszym krokiem jest użycie konta Google i otwarcie Google AI Studio, ponieważ Google używa go do zarządzania kluczami API Gemini i projektami. Daje to czysty punkt wyjścia do uzyskania dostępu i wczesnego testowania.

Następnie zdecyduj, gdzie będzie działał agent AI. Kluczowe ostrzeżenia Google dotyczące bezpieczeństwa ostrzegają przed osadzaniem kluczy API w kodzie przeglądarki lub urządzenia mobilnego oraz przed commitowaniem kluczy do kontroli źródła.

Jeśli planujesz tworzyć agenty do cykli pracy w biznesie, powinieneś kierować wywołania API Gemini przez backend. Dzięki temu możesz kontrolować dostęp, rejestrowanie i monitorowanie.

Krok 2: Utwórz i zabezpiecz swój klucz API Gemini

Aby używać Gemini do tworzenia agentów AI, musisz wygenerować klucz API Gemini w Google AI Studio. Oficjalna dokumentacja Google zawiera instrukcje dotyczące tworzenia kluczy i zarządzania nimi. Klucz ten należy traktować jak tajemnicę produkcyjną, ponieważ kontroluje on dostęp i koszty związane z Twoim kontem.

Po utworzeniu klucza należy go zapisać jako zmienną środowiskową w systemie, w którym działa agent. W notatce dotyczącej migracji Google zaznacza, że obecny zestaw SDK może odczytać klucz ze zmiennej środowiskowej GEMINI_API_KEY , co pozwala zachować poufność kodu i plików współdzielonych.

Ten krok pomaga Twojemu zespołowi, oddzielając rozwój od zarządzania tajnymi danymi. Możesz zmieniać klucz API bez zmiany kodu i zachować różne klucze dla rozwoju i produkcji, gdy potrzebujesz przejrzystej kontroli dostępu.

Krok 3: Zainstaluj oficjalny pakiet Gemini SDK

Google zaleca Google GenAI SDK jako oficjalną, gotową do produkcji opcję do pracy z modelami Gemini, która oferuje wsparcie dla wielu języków, w tym Python i JavaScript.

Jeśli pracujesz w języku Python, zainstaluj pakiet google-genai. Oferuje on wsparcie dla Gemini Developer API oraz Vertex AI API. Jest to przydatne podczas tworzenia agentów, które mogą zaczynać jako eksperymenty, a później wymagać środowiska bardziej dostosowanego do potrzeb przedsiębiorstwa.

Jeśli pracujesz w JavaScript lub TypeScript, Google dokumentuje @google/genai SDK do prototypowania. Po wyjściu poza prototypy należy zachować klucz API po stronie serwera. W ten sposób można chronić dostęp i zapobiegać wyciekom poprzez kod klienta.

Jak krok po kroku zbudować agenta AI za pomocą Gemini

Tworzenie agenta AI przy użyciu modeli Google Gemini jest zaskakująco proste, jeśli zastosujesz podejście modułowe. Zaczynasz od podstawowego wywołania modelu, a następnie dodajesz użycie narzędzia poprzez wywołanie funkcji. Następnie zawiązujesz wszystko w pętlę, która może bezpiecznie podejmować decyzje, działać i zatrzymywać się.

Proces ten pozwala programistom przejść od prostego agenta, który tylko rozmawia, do zaawansowanego systemu zdolnego do wykonywania złożonych zadań za pomocą narzędzi.

✅ Wykonaj poniższe kroki, aby stworzyć funkcjonalnego agenta, który może wchodzić w interakcje ze światem poprzez wywoływanie funkcji lub przeszukiwanie źródeł danych:

Krok 1: Skonfiguruj podstawowe generowanie tekstu

Zacznij od prostego agenta AI, który przyjmuje dane od użytkownika i zwraca odpowiedź zgodną z celem agenta. Pierwszym krokiem jest zdefiniowanie:

Pomocnym wzorcem jest tworzenie krótkich i jednoznacznych podpowiedzi, a następnie iterowanie z inżynierią podpowiedzi po zobaczeniu rzeczywistych wyników. Wytyczne Google dotyczące tworzenia agentów są zasadniczo następujące: zacznij od prostych rozwiązań, często testuj, udoskonalaj podpowiedzi i logikę w miarę postępów.

✅ Oto prosty przykład w języku Python, który można uruchomić jako punkt odniesienia:

Zasadniczo tworzy to pomost między lokalnym środowiskiem a dużymi modelami językowymi Google.

💡 Porada dla profesjonalistów: Zachowaj spójność inżynierii podpowiedzi dzięki szablonowi Gemini Prompts Template ClickUp.

Pobierz bezpłatny szablon

Szablon Gemini Prompts Template ClickUp to gotowy do użycia dokument ClickUp, który zawiera obszerną bibliotekę podpowiedzi Gemini w jednym miejscu, zaprojektowaną, aby pomóc Ci szybko uzyskać pomysły i ujednolicić sposób, w jaki Twój zespół pisze podpowiedzi.

Ponieważ istnieje on jako pojedynczy dokument, można traktować go jak wspólne źródło informacji. Jest to przydatne, gdy wiele osób tworzy podpowiedzi dla tego samego agenta i chcesz uzyskać spójne dane wejściowe, mniej odchyleń i szybszą iterację w ramach eksperymentów.

🌻 Oto dlaczego spodoba ci się ten szablon:

• Ponowne wykorzystanie wzorców podpowiedzi dotyczących użycia narzędzi i wywoływania funkcji podczas tworzenia agentów wymagających ustrukturyzowanych wyników.
• Ujednolicenie podpowiedzi w całym zespole, dzięki czemu te same dane wprowadzone przez użytkownika generują bardziej przewidywalne odpowiedzi.
• Szkicuj podpowiedzi oparte na rolach dla systemów wieloagentowych, takich jak cykle pracy planisty, badacza i recenzenta.
• Twórz szybkie podpowiedzi testowe , aby zweryfikować skrajne przypadki przed wysłaniem pętli agenta.
• Stwórz lekki zbiór zadań do wykonania, który dział produktu i inżynierii będzie mógł wspólnie przejrzeć, udoskonalić i zatwierdzić.

Krok 2: Dodaj użycie narzędzia i wywołanie funkcji

Gdy agent tekstowy zacznie działać, dodaj funkcję korzystania z narzędzi, aby model mógł wywoływać kontrolowany przez Ciebie kod. Funkcja wywoływania funkcji Gemini została zaprojektowana właśnie w tym celu: zamiast generować tylko tekst, model może zażądać nazwy funkcji wraz z parametrami, dzięki czemu system może wykonać działanie i odesłać wyniki.

Typowy przepływ wygląda następująco:

Jeśli chcesz uniknąć problemów związanych z parsowaniem, użyj ustrukturyzowanych wyników (JSON Schema), aby model zwracał przewidywalne, bezpieczne pod względem typu dane. Jest to szczególnie przydatne, gdy agent generuje dane wejściowe narzędzia.

✅ Oto kod w języku Python, który pomoże Ci w ustawieniu kształtu:

Ten skrypt daje AI „możliwość” interakcji z własnymi systemami zewnętrznymi — w tym przypadku z wewnętrzną bazą danych zgłoszeń w zakresie wsparcia technicznego.

Krok 3: Utwórz pętlę agenta

Teraz przechodzisz od „pojedynczej odpowiedzi” do agenta, który może powtarzać działania, aż osiągnie warunek wyjścia. Jest to pętla, o której większość ludzi myśli, mówiąc o „trybie agenta”:

Aby zachować kontekst bez nadmiernego rozbudowywania podpowiedzi:

Chcesz mieć wielu agentów lub systemy wieloagentowe? Zacznij od jednej pętli agenta, a następnie podziel obowiązki (na przykład: agent planujący, agent narzędziowy, agent recenzujący).

Google zwraca również uwagę na frameworki open source, które ułatwiają to zadanie, w tym LangGraph i CrewAI, w zależności od tego, jak dużą kontrolę chcesz mieć nad interakcją między wieloma agentami.

✅ Oto praktyczny wzór pętli, który możesz zastosować:

AI jest mózgiem (decyduje, co należy zrobić), a pętla Python jest ciałem (wykonuje rzeczywistą pracę polegającą na pobieraniu danych).

MAX_TURNS = 8 to zabezpieczenie. Jeśli AI się pogubi i będzie wywoływać narzędzia w nieskończonej pętli, skrypt zatrzyma się po 8 próbach, oszczędzając pieniądze i limit API.

Krok 4: Przetestuj swojego agenta AI

Przetestuj swojego agenta AI, aby upewnić się, że działa on prawidłowo w określonych scenariuszach.

Dodaj testy na trzech poziomach:

Praktyczna zasada: Traktuj każde wywołanie narzędzia jak produkcyjne API. Sprawdzaj poprawność danych wejściowych, rejestruj dane wyjściowe i zapewnij bezpieczne działanie w przypadku awarii.

Opcjonalnie: użyj kreatora agentów Gemini lub frameworków open source.

Jeśli nie chcesz wszystkiego podłączać ręcznie, Google oferuje wsparcie dla kilku tras typu „budowniczy”:

Najlepsze praktyki dotyczące tworzenia agentów AI za pomocą Gemini

Tworząc agentów AI do cykli pracy w biznesie, przed optymalizacją pod kątem inteligencji należy zoptymalizować niezawodność. Gemini 3 zapewnia większą kontrolę nad sposobem rozumowania modelu i jego interakcją z narzędziami. Pomaga to tworzyć agentów, którzy zachowują się spójnie podczas wykonywania złożonych zadań i w rzeczywistych systemach.

✅ Oto kilka najlepszych praktyk dotyczących tworzenia agentów AI za pomocą Gemini:

Zacznij od specyfikacji agenta, która egzekwuje ograniczenia.

Przed napisaniem kodu określ cel agenta i warunki zakończenia działania. Właśnie w tym miejscu wiele projektów związanych z agentami kończy się niepowodzeniem, zwłaszcza gdy agent może być wyzwalaczem działań w systemach klienckich lub produkcyjnych. Wiele inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją opartą na agentach zostaje anulowanych, gdy zespoły nie są w stanie udowodnić ich wartości lub utrzymać ryzyka pod kontrolą.

Dostosuj głębokość rozumowania do zadania.

Gemini 3 wprowadziło kontrolę poziomu myślenia, która pozwala zmieniać głębokość rozumowania dla każdego żądania. Należy stosować rozumowanie wysokiego poziomu podczas planowania i debugowania, a także w przypadku kroków wymagających wielu instrukcji. Rozumowanie niskiego poziomu należy stosować w przypadku rutynowych kroków, gdzie opóźnienia i koszty mają większe znaczenie niż głęboka analiza. Kontrola ta równoważy wydajność LLM.

Narzędzia projektowe, takie jak interfejsy API produktów

Ogranicz zakres każdej funkcji, nadając jej jasną nazwę i utrzymując ścisłe parametry. Wywoływanie funkcji staje się bardziej niezawodne, gdy model wybiera spośród niewielkiego zestawu dobrze zdefiniowanych narzędzi. Zawartość Google Gemini 3 również podkreśla niezawodne wywoływanie narzędzi jako kluczowy składnik tworzenia pomocnych agentów.

Zadbaj o to, aby powierzchnia narzędzia była niewielka i bezpieczna.

Należy kontrolować, do których narzędzi agent ma dostęp i jakie operacje może wykonywać za pomocą każdego z nich. Należy wprowadzić do systemu kontrole uprawnień. Należy rejestrować każde wywołanie narzędzia wraz z danymi wejściowymi i wyjściowymi, aby można było debugować awarie i udowodnić, co agent zrobił podczas incydentu.

Traktuj ocenę jako wymóg produktowy.

Należy sprawdzić, czy zadanie zostało faktycznie zakończone przez agenta, a nie czy za każdym razem sformułował odpowiedź w ten sam sposób. Przy każdym uruchomieniu należy sprawdzić, czy agent wybrał właściwe narzędzie i wysłał prawidłowe dane wejściowe. Należy upewnić się, że prowadzi to do właściwego stanu końcowego w systemie.

Możesz również przeprowadzić niewielki zestaw testów scenariuszowych opartych na rzeczywistych żądaniach użytkowników i rzeczywistych formatach danych. Cykl pracy agentów, takie jak wypełnianie formularzy i działania internetowe, często kończy się niepowodzeniem w skrajnych przypadkach, chyba że zostanie celowo przetestowany.

Wyraźne zaznaczanie multimodalnych danych wejściowych, gdy mają one znaczenie

Jeśli Twój cykl pracy obejmuje pliki PDF, zrzuty ekranu, pliki audio lub wideo, należy zaplanować, w jaki sposób agent będzie interpretował każdy format. Gemini 3 Flash Preview oferuje wsparcie dla danych wejściowych multimodalnych, co pomaga uprościć sposób, w jaki system obsługuje mieszane artefakty robocze.

Kontroluj koszty i opóźnienia od pierwszej kompilacji.

Pętle agentów mogą szybko się rozrastać, gdy żądanie staje się złożone. Ustaw limity i limity czasu, aby agent nie mógł działać w nieskończoność, i obsługuj ponowne próby w systemie, aby awarie nie powodowały efektu kaskadowego.

Dodaj potwierdzenia przed podjęciem nieodwracalnych działań, zwłaszcza gdy agent aktualizuje rekordy lub jest wyzwalaczem cyklu pracy.

Pamiętaj również, aby oddzielić rutynowe kroki od kroków wymagających głębokiego rozumowania. Pomoże to zachować szybkość realizacji codziennych zadań, rezerwując bardziej skomplikowane rozumowanie dla nielicznych zadań, które faktycznie tego wymagają.

📽️Obejrzyj wideo: Chcesz, aby AI pracowała dla Ciebie, a nie tylko dodawała hałasu? Dowiedz się, jak najlepiej wykorzystać AI, oglądając to wideo.

Ograniczenia związane z wykorzystaniem Google Gemini do tworzenia agentów AI

Gemini zapewnia solidne elementy składowe agentów, ale agent produkcyjny zawodzi za każdym razem z tych samych powodów. Tracą kontekst lub tworzą narzędzie, którego system nie może bezpiecznie wykonać. Jeśli zaplanujesz te limity z wyprzedzeniem, unikniesz większości niespodzianek po pierwszym pilotażu.

✅ Oto niektóre limity związane z wykorzystaniem Google Gemini do tworzenia agentów AI:

Limity i ograniczenia szybkości mogą stanowić przeszkodę w rzeczywistym wykorzystaniu

Interfejs API Gemini egzekwuje ograniczenia szybkości, aby chronić wydajność systemu i zapewnić uczciwe korzystanie, więc agent, który działa podczas testów, może spowolnić w rzeczywistym ruchu. Należy spodziewać się konieczności zaprojektowania funkcji przetwarzania wsadowego i kolejkowania, gdy wielu użytkowników są wyzwalaczami agenta w tym samym czasie.

Filtry bezpieczeństwa mogą blokować nieszkodliwe żądania biznesowe.

Interfejs API Gemini zawiera wbudowane filtrowanie zawartości i regulowane ustawienia bezpieczeństwa. Filtry te mogą czasami blokować zawartość, która jest nieszkodliwa w kontekście biznesowym, zwłaszcza gdy agent zajmuje się wrażliwymi tematami lub tekstami generowanymi przez użytkowników.

Należy przetestować ustawienia bezpieczeństwa w oparciu o rzeczywiste podpowiedzi i cykle pracy, a nie tylko podpowiedzi demonstracyjne.

Okna kontekstowe limitują ilość informacji, które agent może „zobaczyć” jednocześnie.

Każdy model Gemini ma okno kontekstowe mierzone w tokenach. Limit ten ogranicza ilość danych wejściowych i historii rozmów, które można wysłać w jednym żądaniu. Po przekroczeniu tego limitu konieczne jest zastosowanie strategii, takiej jak podsumowanie lub pobieranie danych ze źródeł danych.

Zarządzanie kluczami staje się ryzykowne, gdy tylko opuścisz prototypy.

Agenci często muszą działać w sposób ciągły, co oznacza, że klucz API staje się infrastrukturą operacyjną. W przypadku wycieku klucza może dojść do gwałtownego wzrostu wykorzystania i kosztów, a agent może ujawnić dostęp, którego nie zamierzałeś udostępniać.

Klucz należy traktować jak każdą tajemnicę produkcyjną i nie umieszczać go w kodzie po stronie klienta ani w repozytoriach.

Kontrola bezpieczeństwa Enterprise zależy od miejsca wdrożenia.

Jeśli potrzebujesz ścisłej kontroli sieci i szyfrowania, zestaw opcji zależy od tego, czy uruchamiasz Gemini za pośrednictwem Vertex AI i Google Cloud.

Google Cloud dokumentuje funkcje takie jak VPC Service Controls i klucze szyfrujące zarządzane przez klienta dla Vertex AI. Jest to ważne w przypadku regulowanych cykli pracy i obsługi danych klientów.

Testowanie jest trudniejsze niż w przypadku normalnego kodu, ponieważ wyniki są zróżnicowane.

Nawet jeśli kod jest poprawny, odpowiedzi modelu mogą się różnić w poszczególnych uruchomieniach. Może to zakłócić ścisłe cykle pracy, gdy agent musi generować ustrukturyzowane dane wejściowe narzędzi lub spójne decyzje. Należy ograniczyć losowość testów routingu narzędzi i zweryfikować każdy argument funkcji.

Ponadto należy skupić się na testowaniu stanów końcowych, które system może zweryfikować, a nie na dokładnym sformułowaniu.

Alternatywne narzędzie do tworzenia agentów AI: ClickUp

Tworzenie agentów AI w Gemini ma swoje zalety, ale może szybko stać się bardzo pracochłonne. Zaczynasz od podpowiedzi i wywoływania funkcji. Następnie podłączasz narzędzia, ustawiasz klucz API i utrzymujesz kontekst w pętli agenta, aby agent mógł wykonywać złożone zadania bez zbaczania z kursu.

Tak wygląda rozrost pracy, gdy zespół używa różnych narzędzi do zarządzania cyklami pracy i działaniami następczymi.

Teraz dodaj do tego obrazu rozrost sztucznej inteligencji. Różne zespoły próbują różnych narzędzi AI i nikt nie ma pewności, które wyniki są niezawodne, a jakie dane można bezpiecznie udostępniać. Nawet jeśli wiesz, jak tworzyć agentów AI za pomocą Google Gemini, w końcu zarządzasz bardziej infrastrukturą niż wynikami.

W tym miejscu integralną rolę odgrywa zintegrowany obszar roboczy AI, taki jak ClickUp. Pozwala ono zespołom tworzyć i uruchamiać agentów w tym samym obszarze roboczym, w którym już odbywa się praca, dzięki czemu agenci mogą działać na rzeczywistych zadaniach, dokumentach i rozmowach, zamiast pozostawać w oddzielnym prototypie.

✅ Sprawdźmy, jak ClickUp sprawdza się jako odpowiednia alternatywa do tworzenia agentów AI:

Utrzymuj wieloetapową pracę dzięki ClickUp Super Agents.

Podczas tworzenia agentów za pomocą Gemini wiele wysiłku poświęca się koordynacji. Należy zdefiniować cel agenta, wybrać narzędzia, zaprojektować pętlę i zadbać o przejrzystość kontekstu.

Agenci ClickUp Super Agents działają jak ludzcy współpracownicy AI w Twoim obszarze roboczym, dzięki czemu mogą współpracować tam, gdzie już odbywa się praca. Możesz kontrolować, do których narzędzi i źródeł danych mają dostęp agenci AI, a oni mogą również zwracać się do ludzi o zatwierdzenie krytycznych decyzji.

Agenci ClickUp Super Agents są bezpieczni, kontekstowi i dostosowani do otoczenia. Mogą działać zgodnie z harmonogramem, reagować na wyzwalacze i wykonywać rzeczywiste zadania, takie jak tworzenie dokumentów, aktualizowanie zadań, wysyłanie e-maili i podsumowywanie spotkań.

Dowiedz się więcej na ten temat z tego wideo

✅ Oto, w jaki sposób narzędzie Super Agent Builder ClickUp pomaga tworzyć agentów AI:

💡 Porada dla profesjonalistów: użyj tablic ClickUp , aby zaprojektować cykl pracy swojego superagenta przed jego stworzeniem.

Super agenci działają najlepiej, gdy przypiszesz im jasno określone zadania i warunki zakończenia pracy. Tablice ClickUp Whiteboards pomagają wizualnie przedstawić cały cykl pracy, dzięki czemu Ty i Twój zespół możecie uzgodnić, co super agent powinien robić, zanim zacznie wykonywać zadania i aktualizacje.

• Mapa pętli agenta z punktem wejścia, punktami decyzyjnymi, narzędziami i warunkami wyjścia.
• Podaj listę tego, co Super Agent może zmienić, a co powinno wymagać zatwierdzenia przez człowieka.
• Przekształć ostateczny cykl pracy w zadania, które Twój zespół może przydzielać i śledzić.

Standaryzuj powtarzalne cykle pracy za pomocą agentów ClickUp Autopilot.

Nie każdy „agent” wymaga zaawansowanego rozumowania. Wiele zespołów potrzebuje jedynie powtarzalnego wykonywania zadań: segregowania wniosków, kierowania ich dalej, proszenia o brakujące informacje, aktualizowania statusu lub publikowania aktualizacji w przypadku zmian. Jeśli tworzysz każdy z tych elementów od podstaw w Gemini, poświęcasz czas na utrzymywanie kodu dla cykli pracy, które powinny być przewidywalne.

Agenci ClickUp Autopilot zostali zaprojektowani właśnie w tym celu. Wykonują oni działania w oparciu o zdefiniowane wyzwalacze i warunki, w określonych lokalizacjach (w tym listach, folderach, przestrzeniach i kanałach czatu). Postępują zgodnie z instrukcjami użytkownika, korzystając z skonfigurowanej wiedzy i narzędzi.

💡 Porada dla profesjonalistów: użyj ClickUp Automatyzacji jako wyzwalacza dla agentów Autopilot ClickUp w odpowiednim momencie.

Jeśli tworzysz agentów za pomocą Gemini, najtrudniejszą częścią do skalowania nie jest model. Jest to niezawodność: upewnienie się, że właściwa akcja jest wykonywana we właściwym czasie, za każdym razem. Automatyzacje ClickUp zapewniają podstawę opartą na zdarzeniach w Twoim obszarze roboczym, dzięki czemu cykle pracy agentów są wyzwalane przez rzeczywiste sygnały robocze (zmiany statusu, aktualizacje, wiadomości).

Najbardziej przydatnym wzorcem dla zespołów technicznych i produktowych jest traktowanie automatyzacji ClickUp jak dyspozytora:

• Użyj wyzwalacza + warunku, aby zdecydować, kiedy agent powinien zostać uruchomiony.
• W razie potrzeby dodaj dodatkowe instrukcje (szczególnie w przypadku superagentów), aby agent działał w odpowiednim kontekście w danym momencie.
• Uruchom agenta Autopilot z poziomu narzędzia Automation Builder, korzystając z akcji Launch Autopilot Agent, gdy cykl pracy wymaga powtarzalnego wykonania.
• Uruchom superagenta za pomocą wyzwalaczy i warunków automatyzacji, gdy potrzebujesz bardziej elastycznej, wieloetapowej pracy (i w razie potrzeby dodaj dodatkowe instrukcje dla każdej automatyzacji).
• Uruchom agenta, gdy wiadomość czatu zostanie opublikowana w kanale, aby przyjmowanie i segregowanie mogło odbywać się tam, gdzie faktycznie pojawiają się żądania.
• Zachowaj spójność działania agentów we wszystkich zespołach, ponownie wykorzystując tę samą logikę automatyzacji w tych samych lokalizacjach cyklu pracy (lista, folder, przestrzeń, kanał czatu).

Odpowiadaj na powtarzające się pytania na czacie dzięki ClickUp Ambient Answers.

W zapracowanych zespołach produktowych i inżynieryjnych co tydzień pojawiają się te same pytania. Co się zmieniło w zakresie, co jest zablokowane, jaka jest najnowsza decyzja i gdzie jest aktualna wersja procesu? Ludzie pytają na czacie, ponieważ jest to szybsze niż wyszukiwanie, a odpowiedź często zależy od tego, co jest aktualnie prawdziwe w zadaniach i dokumentach.

ClickUp Ambient Answers działa w kanałach czatu i odpowiada, uwzględniając kontekst. Jest przeznaczony do zapytań typu Q&A na czacie, dzięki czemu Twój zespół może uzyskać odpowiedź bez konieczności ręcznego wyszukiwania linków i podsumowań.

✅ Oto, jak pomaga ClickUp Ambient Answers:

💡 Porada dla profesjonalistów: użyj ClickUp Chat , aby zwiększyć niezawodność funkcji ClickUp Ambient Answers.

Ambient Answers działa lepiej, gdy kanał czatu pozostaje połączony z rzeczywistym kontekstem pracy. ClickUp Chat oferuje wsparcie dla przekształcania wiadomości w zadania, wykorzystując AI do podsumowywania wątków i utrzymywania rozmów powiązanych z daną pracą.

• Przekształcaj powtarzające się żądania w połączone zadania, aby „odpowiedź” stała się śledzonym elementem pracy.
• Używaj kanału Posts do aktualizacji procesów, aby później łatwiej było odnieść się do kluczowego kontekstu.
• Ogranicz zakres kanału (jeden obszar produktu lub jeden cykl pracy), aby odpowiedzi agenta były spójne.
• Wykorzystaj podsumowania AI dla długich wątków, aby interesariusze mogli nadrobić zaległości bez konieczności ponownego czytania wszystkiego.

Przyspiesz ustawienia agenta AI dzięki ClickUp Brain.

Kiedy zaczynasz tworzyć agenta AI, musisz skonfigurować pracę i potrzebujesz jasnej definicji zadania. Potrzebujesz również niezawodnego materiału źródłowego i przejrzystego sposobu przekształcania wyników w rzeczywiste elementy pracy. Jeśli najpierw zrobisz to w kodzie, poświęcisz czas na tworzenie szkieletu, zanim będziesz mógł udowodnić wartość.

ClickUp Brain skraca fazę ustawień, udostępniając wiele bloków w jednym obszarze roboczym. Możesz pobierać odpowiedzi, przekształcać je w zadania oraz zamieniać spotkania w podsumowania i działania do wykonania.

Funkcje te pomagają zdefiniować zadania agenta i generować ustrukturyzowane wyniki, które Twój zespół może wykonać.

✅ Oto, jak ClickUp Brain pomaga w pracy agentów AI:

💡 Wskazówka dla profesjonalistów: użyj ClickUp Brain MAX do zaprojektowania i sprawdzenia cyklu pracy agenta AI.

ClickUp Brain MAX pomaga przejść od ogólnego pomysłu na agenta AI do cyklu pracy, który można faktycznie wdrożyć. Zamiast najpierw pisać pełną pętlę agenta, można użyć Brain MAX do zdefiniowania celu agenta i mapowania kroków narzędzia. Następnie należy przetestować skrajne przypadki przy użyciu tego samego języka, którego będą używać użytkownicy.

• Szybko rejestruj wymagania dzięki funkcji Talk to Text, wypowiadając nieuporządkowane żądania interesariuszy i przekształcając je w uporządkowany plan agenta zawierający kroki, wywołania narzędzi i warunki zakończenia.
• Zweryfikuj kontekst za pomocą Enterprise Search, pobierając najnowsze specyfikacje, notatki dotyczące decyzji i aktualizacje zadań z obszaru roboczego przed sfinalizowaniem podpowiedzi i instrukcji dotyczących narzędzi.
• Przetestuj przepływ agenta, prosząc ClickUp Brain MAX o wygenerowanie skrajnych przypadków i scenariuszy awarii, a następnie przepisując swoje podpowiedzi i reguły narzędzi, aby sprawnie obsłużyć te przypadki.
• Przełączaj się między różnymi modelami AI (ChatGPT, Claude lub Gemini), aby generować różne wyniki w oparciu o swoje wymagania.

Szybciej twórz i uruchamiaj agenty AI dzięki ClickUp

Google Gemini zapewnia solidną ścieżkę do tworzenia agentów AI, gdy potrzebujesz niestandardowej logiki i kontroli narzędzi we własnej bazie kodu. Definiujesz cel, tworzysz połączenia narzędzi poprzez wywoływanie funkcji i powtarzasz operacje, aż agent zacznie działać niezawodnie w rzeczywistych cyklach pracy.

W miarę rozwoju firmy prawdziwa presja przenosi się na realizację zadań. Potrzebujesz, aby praca Twojego agenta była połączona z zadaniami, dokumentami, decyzjami i odpowiedzialnością zespołu. Właśnie w tym przypadku ClickUp staje się praktyczną opcją, zwłaszcza gdy potrzebujesz sposobu na tworzenie agentów bez kodowania i utrzymanie ich blisko realizacji.

Jeśli chcesz, aby cykle pracy agentów AI były spójne we wszystkich zespołach, scentralizuj pracę w jednym miejscu. Zarejestruj się w ClickUp za darmo już dziś ✅.