Wyobraź sobie, że rozmawiasz z ekspertem, który zanim otworzy usta, szybko przegląda swoje notatki, sprawdza najnowsze doniesienia w sieci i upewnia się, że to, co zaraz powie, ma sens. W świecie sztucznej inteligencji ten proces nazywamy weryfikacją dokonywaną przez agenta (ang. agentic verification). To kluczowy element ewolucji AI, który sprawia, że modele przestają być tylko „generatorami tekstu”, a stają się rzetelnymi asystentami potrafiącymi krytycznie spojrzeć na własną pracę.

Czym dokładnie jest weryfikacja agentowa?

W tradycyjnym podejściu, kiedy zadajesz pytanie prostemu modelowi językowemu, generuje on odpowiedź słowo po słowie, bazując na prawdopodobieństwie. Nie ma tam miejsca na „zatrzymanie się” i przemyślenie, czy to, co właśnie zostało napisane, jest prawdą. Weryfikacja przez agenta zmienia ten schemat, wprowadzając tzw. agentic workflow (przepływ pracy agenta).

W tym modelu AI nie działa w jednym kroku. Zamiast tego, proces udzielania odpowiedzi przypomina pętlę. Agent najpierw tworzy szkic odpowiedzi, a następnie – przed wyświetleniem go użytkownikowi – uruchamia procedury kontrolne. Może to robić sam (autorefleksja) lub delegować to zadanie innemu, wyspecjalizowanemu agentowi, którego jedynym celem jest szukanie błędów i nieścisłości.

Jak ten proces wygląda w praktyce?

Weryfikacja może przebiegać na kilku poziomach, zależnie od tego, jak zaawansowany jest dany system. Oto najpopularniejsze mechanizmy:

Samorefleksja (Self-reflection)

To najprostsza forma weryfikacji. Po wygenerowaniu odpowiedzi, system otrzymuje wewnętrzny monit typu: „Przejrzyj swoją powyższą odpowiedź pod kątem błędów logicznych i merytorycznych. Czy na pewno odpowiedziałeś na wszystkie aspekty pytania?”. Jeśli AI zauważy błąd, poprawia go i dopiero wtedy prezentuje finalną wersję.

Korzystanie z narzędzi zewnętrznych (RAG i wyszukiwanie)

Agent może zostać wyposażony w narzędzia, takie jak dostęp do wyszukiwarki internetowej czy bazy danych (Retrieval-Augmented Generation). Przed udzieleniem odpowiedzi agent sprawdza fakty w zaufanych źródłach. Jeśli użytkownik pyta o kurs akcji, agent nie zgaduje, lecz „wychodzi” do sieci, pobiera dane, weryfikuje ich aktualność i dopiero wtedy formułuje komunikat.

Systemy wieloagentowe (Multi-agent systems)

To obecnie jeden z najciekawszych trendów w AI. W takim układzie mamy dwóch lub więcej agentów. Jeden pełni rolę „twórcy” (Generator), a drugi „recenzenta” (Critic). Twórca przygotowuje treść, a recenzent ją podważa, wytyka błędy i odsyła do poprawki. Proces ten może powtórzyć się kilka razy, aż recenzent uzna, że jakość jest zadowalająca.

Dlaczego weryfikacja jest tak ważna?

Głównym problemem współczesnych modeli AI są tzw. halucynacje, czyli sytuacje, w których model z dużą pewnością siebie podaje całkowicie nieprawdziwe informacje. Weryfikacja agentowa jest najskuteczniejszą bronią w walce z tym zjawiskiem.

Dzięki niej AI staje się użyteczna w branżach, gdzie precyzja jest krytyczna, takich jak:

• Prawo: Weryfikacja, czy przytaczane paragrafy i wyroki rzeczywiście istnieją.
• Medycyna: Sprawdzanie interakcji leków w oparciu o aktualne bazy medyczne.
• Programowanie: Testowanie wygenerowanego kodu w izolowanym środowisku przed podaniem go programiście.

Czy to oznacza koniec błędów w AI?

Choć weryfikacja przez agenta drastycznie podnosi jakość odpowiedzi, nie mogę jednoznacznie stwierdzić, że eliminuje ona błędy w stu procentach. Skuteczność weryfikacji zależy od jakości narzędzi, do których agent ma dostęp, oraz od tego, jak dobrze zdefiniowano kryteria oceny. Jeśli „agent-recenzent” również się pomyli lub skorzysta z błędnego źródła informacji, końcowy wynik nadal może być nieprawidłowy.

Warto jednak wiedzieć, że systemy z weryfikacją agentową są znacznie bardziej „świadome” swoich ograniczeń. Częściej potrafią przyznać: „Nie znalazłem potwierdzenia tej informacji” zamiast zmyślać odpowiedź na poczekaniu.

Ciekawostka: Metoda Chain of Thought

Jednym z elementów wspierających weryfikację jest technika Chain of Thought (łańcuch myśli). Polega ona na tym, że agent jest instruowany, aby „myśleć na głos” i rozpisywać proces rozumowania krok po kroku. Dzięki temu łatwiej jest mu (oraz użytkownikowi) wyłapać błąd logiczny na wczesnym etapie, zanim powstanie błędny wniosek końcowy. To trochę tak, jakby uczeń na matematyce musiał zapisać całe obliczenia, a nie tylko sam wynik – wtedy od razu widać, w którym miejscu doszło do pomyłki.