Jak stworzyć bankowego asystenta z użyciem Strands Agents i Langfuse?

Jak to działa

Strands Agents to lekki zestaw SDK dla Pythona, który umożliwia budowanie agentów zasilanych dużymi modelami językowymi (LLM). Stworzony przez AWS w maju 2025 roku, ten framework pozwala na łatwe korzystanie z narzędzi i pamięci sesji, co czyni go idealnym do zastosowań w bankowości. W połączeniu z Langfuse, które zapewnia obserwowalność i ciągłą ewaluację, można stworzyć system, który nie tylko działa, ale także dostarcza cennych informacji o jego wydajności.

Co ustawić

Aby rozpocząć, użytkownicy powinni zainstalować zarówno Strands Agents, jak i Langfuse. Langfuse można uruchomić lokalnie przy użyciu prostego polecenia docker compose up, co czyni go dostępnym dla każdego, kto chce eksperymentować z AI. Kluczowym krokiem jest skonfigurowanie struktury danych dla śledzenia, co obejmuje rejestrowanie wszystkich wywołań LLM, wywołań narzędzi oraz kroków pod-agentów. Dzięki temu możliwe jest monitorowanie wejść, wyjść, latencji oraz kosztów.

Typowe problemy

Jednym z głównych wyzwań w budowaniu agentów AI jest nieprzewidywalność wyników. W przeciwieństwie do klasycznych aplikacji, wyniki mogą różnić się przy każdym uruchomieniu ze względu na zmienność modelu językowego. Aby temu zaradzić, Langfuse oferuje zarówno ewaluacje offline, jak i online. Ewaluacje offline pozwalają na testowanie agenta na stałym, uprzednio przygotowanym zbiorze danych, natomiast ewaluacje online umożliwiają wychwycenie problemów na żywo, w odpowiedzi na dane z rzeczywistych interakcji.

Gdzie to znaleźć

Strands Agents i Langfuse są dostępne w repozytoriach GitHub. Użytkownicy mogą z łatwością pobrać kod źródłowy i rozpocząć budowę własnych rozwiązań. Warto również śledzić dokumentację obu narzędzi, aby być na bieżąco z nowymi funkcjami i najlepszymi praktykami. W miarę jak technologia się rozwija, dostępność otwartych narzędzi staje się kluczowa dla innowacji w dziedzinie AI.