Dowiedz się, czym naprawdę jest agent w AI coding oraz kiedy warto wdrożyć architekturę multi-agent. Poznaj wzorce Supervisor, Handoffs i Router w ciągu kilku minut.
Czym właściwie jest agent w kontekście AI coding
Tradycyjny program działa według ściśle zdefiniowanej ścieżki. Wykonuje instrukcje krok po kroku, a o każdym warunku decyduje logika zaszyta przez programistę. Nawet jeśli do takiego systemu wciśniemy model językowy, to bez odpowiedniej architektury będzie on jedynie prostym przetwornikiem tekstu na tekst (jak klasyczny autocomplete podpowiadający pojedynczą linijkę).
Agent w programowaniu to wzorzec, w którym model językowy otrzymuje nie tylko wejście i wyjście, ale przede wszystkim pętlę decyzyjną oraz dostęp do środowiska i narzędzi. Narzędziami mogą być komendy terminala, dostęp do systemu plików, kompilator, linter czy klient API.
Cały cykl pracy agenta sprowadza się do autonomicznej pętli:
- Agent analizuje cel przekazany przez użytkownika oraz bieżący stan projektu.
- Model decyduje, jakiego narzędzia użyć oraz z jakimi argumentami je wywołać.
- System wykonuje wskazaną akcję i zwraca wynik do kontekstu agenta.
- Agent analizuje wynik, ocenia czy cel został osiągnięty i decyduje o kolejnym kroku lub zakończeniu pracy.
W codziennym AI coding agentem jest system (np. Claude Code w terminalu czy Cursor w trybie agenta), który potrafi samemu przeczytać plik z kodem, uruchomić testy jednostkowe, odczytać błąd z konsoli, wprowadzić poprawkę w pliku i ponownie odpalić testy, aby sprawdzić czy naprawił problem. Kluczowa różnica polega na tym, że to model decyduje o kolejności wykonywanych akcji na podstawie zwracanych rezultatów.
Jak wygląda agent?
Gdy tworzysz agenta przy użyciu np. standardu Managed Agents w ekosystemie Claude, jego definicję zapisujesz w pliku konfiguracyjnym YAML. Deklarujesz w nim model, instrukcję systemową oraz wpięte narzędzia i serwery MCP.
name: "refactoring-engineer"
description: "Autonomous agent for code refactoring and test verification"
model: "claude-3-7-sonnet"
system_prompt: |
You are an expert agentic software engineer.
Analyze code and fix bugs in an autonomous loop according to rules in CLAUDE.md.
Always run tests after code modifications and iterate until all tests pass.
tools:
- type: "agent_toolset_20260101"
name: "bash"
- type: "agent_toolset_20260101"
name: "text_editor"
mcp_servers:
- name: "postgres"
url: "http://localhost:8000/mcp"Tożsamość i uprawnienia agenta są zdefiniowane w pliku konfiguracyjnym. Z kolei zasady samego repozytorium (np. styl pisania kodu, zakazy czy komendy testowe) przekazujesz bezpośrednio w pliku CLAUDE.md znajdującym się w katalogu głównym projektu.
Gdy uruchamiasz sesję w terminalu lub jakimś narzędziu wywołanie sprowadza się do pojedynczej komendy:
$ claude "Napraw błąd wycieku pamięci w module płatności i upewnij się, że testy przechodzą."
[Agent] Odczytuję wytyczne z CLAUDE.md...
[Narzędzie: edytor_tekstu] podgląd("src/services/payment.ts")
[Agent] Wykryto błąd. Wprowadzam poprawkę.
[Narzędzie: edytor_tekstu] podmień_tekst("src/services/payment.ts", ...)
[Narzędzie: bash] wykonaj("npm test")
[Wynik] BŁĄD: Wyryto wyciek pamięci w PaymentService.test.ts
[Agent] Poprawka była niewystarczająca. Modyfikuję obsługę zdarzenia zamknięcia połączenia.
[Narzędzie: edytor_tekstu] podmień_tekst("src/services/payment.ts", ...)
[Narzędzie: bash] wykonaj("npm test")
[Wynik] SUKCES: Wszystkie testy (14) przeszły pomyślnie.
[Agent] Zadanie wykonane. Zmiany zostały zweryfikowane testami.Warto pamiętać, że standardy plików konfiguracyjnych mogą się różnić w zależności od środowiska, ale idea pozostaje ta sama, odseparowanie uprawnień i kontekstu domenowego.
Co potrafi agent? Skills!
Mechanizm Skills (Progressive Disclosure) pozwala na dynamiczne rozszerzanie możliwości agenta bez zanieczyszczania jego stałego kontekstu. Zamiast wciskać do instrukcji głównej wszystkie zasady projektu, agent odczytuje i ładuje dedykowane pliki reguł z dysku (np. z katalogu .claude/skills/) dokładnie wtedy, gdy napotka zadanie wymagające konkretnej wiedzy domenowej.
Dzięki temu agent otrzymuje precyzyjne wytyczne wyłącznie dla obszaru, nad którym w danym momencie pracuje. A konkretne agenty mogą posiadać własność na wybrane skill sety. Przykładowa struktura i plik skilla:
---
name: code-review
description: Check new codebase
disable-model-invocation: true
---
Analyze and review uncommitted changed files.
1. Use npm run format:check
2. Ensure best practices
3. Check modules' boundariesCzym jest Model Context Protocol (MCP)?
O ile Skills dostarczają agentowi wiedzę i instrukcje, o tyle Model Context Protocol (MCP) daje mu realne ręce i oczy do interakcji ze światem zewnętrznym. MCP to otwarty standard, który pozwala agentowi bezpiecznie łączyć się z zewnętrznymi źródłami danych i usługamim, takimi jak bazy PostgreSQL, API GitHuba, środowiska Dockerowe czy wewnętrzne systemy firmy. Zamiast pisać własne integracje od zera, podpinasz gotowy serwer MCP (np. w pliku .mcp.json), a agent automatycznie zyskuje nowe narzędzia do odczytu i modyfikacji danych w Twoim środowisku deweloperskim.
mcp_servers:
- name: "postgres"
url: "http://localhost:8000/mcp"Przykładowo po podłączeniu MCP postgress-a agent sam będzie w stanie połączyć się do bazy, wprowadzić w niej modyfikacji czy po prostu coś zweryfikować.
Pojedynczy agent to często wszystko, czego potrzebujesz
Zanim przejdziemy do wielkich i skomplikowanych architektur, warto wyraźnie zaznaczyć jedną rzecz, że w większości codziennych zastosowań pojedynczy agent wyposażony w dobrze zaprojektowane narzędzia jest w zupełności wystarczający.
Architektury wieloagentowe brzmią efektownie na prezentacjach, ale w praktyce wnoszą ogromny narzut na naruszenie spójności kontekstu, koszt zapytania do API oraz opóźnienia. Trochę jak z mikroserwisami? Jeśli masz do rozwiązania konkretny problem programistyczny, zacznij od prostej pętli z jednym agentem.
Kiedy stosować architekturę multi-agent
Złożoność problemu rośnie wraz z liczbą reguł biznesowych, ograniczeniami rozmiaru okna kontekstowego oraz podziałem odpowiedzialności w zespole. Architektura multi-agent znajduje uzasadnienie w konkretnych scenariuszach architektonicznych i programistycznych.
Niezależny rozwój przez różne zespoły
Gdy budujesz rozbudowany system, w którym osobny zespół odpowiada za analizę kodu, inny za generowanie infrastruktury, a jeszcze inny za audyty bezpieczeństwa, trzymanie całej logiki w jednym agencie staje się utrapieniem. Każda zmiana w instrukcjach systemowych czy narzędziach wpływa na cały system.
Wzorzec wieloagentowy pozwala na rozdzielenie odpowiedzialności. Zespół do spraw bezpieczeństwa rozwija i utrzymuje własnego agenta bezpieczeństwa, który wystawia czysty interfejs. Zespół deweloperski tworzy agenta kodującego. System staje się łatwiejszy w utrzymaniu i testowaniu.
Równoległe wykonywanie zadań
Pojedynczy agent wykonuje swoje akcje sekwencyjnie. Jeśli Twoim celem jest przeprowadzenie wieloaspektowej analizy wielkiego projektu, wykonywanie wszystkiego krok po kroku zajmie zbyt dużo czasu.
System wieloagentowy pozwala na zrównoleglenie prac. Główny komponent zarządczy może zlecić jednemu pod-agentowi analizę wydajnościową, drugiemu szukanie luk w zabezpieczeniach, a trzeciemu sprawdzanie zgodności ze standardami architektonicznymi. Wszystkie te procesy wykonują się jednocześnie, po czym ich wyniki są agregowane.
Wielokrokowe konwersacje i przekazywanie kontekstu
Często rozwiązanie problemu wymaga wyspecjalizowanych etapów, z których każdy generuje obszerny kontekst. Trzymanie pełnej historii w jednym procesie szybko zapycha okno kontekstowe modelu i prowadzi do sytuacji, w której model zaczyna ignorować wcześniejsze wytyczne.
Podział na agentów obsługujących poszczególne etapy pozwala zachować czysty kontekst. Agent odpowiedzialny za architekturę przekazuje do agenta wykonawczego tylko zwięzły podsumowany plan działania, zamiast przekazywać cały proces myślowy, który doprowadził do powstania tego planu.
Bezpośrednia interakcja sub-agent z użytkownikiem
Czasami proces wymaga dopytania użytkownika o szczegóły w trakcie wykonywania zadania. Zamiast budować skomplikowaną logikę rozróżniającą, czy odpowiedź użytkownika dotyczy problemu bazodanowego, czy front-endowego, sterowanie przydziela się do wyspecjalizowanego agenta domenowego, który prowadzi bezpośrednią konwersację z programistą do momentu doprecyzowania wymagań.
Podstawowe wzorce pracy multi-agent
W codziennej pracy programisty architektury wieloagentowe realizuje się poprzez odpowiednią organizację narzędzi, pod-agentów i reguł w środowisku deweloperskim.
Wzorzec Supervisor (Sub-agents)
Główny agent sterujący w CLI (np. Claude Code) otrzymuje dostęp do wyspecjalizowanych pod-agentów zarejestrowanych jako dedykowane narzędzia lub serwery MCP. Agent główny podejmuje decyzję, kiedy zlecić analizę pod-agentowi do spraw bezpieczeństwa lub pod-agentowi od bazy danych, po czym odbiera skondensowany wynik i kontynuuje pracę.
Wzorzec Handoffs
Przekazywanie kontekstu w sekwencyjnym potoku zadań. Wykorzystywane najczęściej w automatyzacjach CI/CD lub rozbudowanych komendach: pierwszy agent przygotowuje specyfikację zmian architektonicznych i przekazuje pełne sterowanie drugiemu agentowi wykonawczemu, który generuje kod i automatycznie uruchamia zestaw testów integracyjnych.
Wzorzec Router
Mechanizm kierowania zadań na wlocie. W zależności od intencji wyrażonej przez programistę („zoptymalizuj zapytanie SQL” vs „napraw komponent w React”) system przekazuje zapytanie do agenta posiadającego odpowiednio dobrany zestaw narzędzi oraz właściwy kontekst domenowy.
Take away
W projektowaniu architektury oprogramowania od lat obowiązuje zasada YAGNI You Aren’t Gonna Need It. W świecie narzędzi AI ma ona zastosowanie bardziej niż kiedykolwiek.
Zanim zaczniesz budować skomplikowaną sieć współpracujących ze sobą agentów, upewnij się, że wyczerpałeś możliwości prostszych rozwiązań. Dobrze napisana instrukcja systemowa, przemyślany podział na małe, deterministyczne funkcje pomocnicze oraz pojedyncza pętla agentowa potrafią rozwiązać przeważającą większość problemów programistycznych
Dodaj komentarz