{"id":7945,"date":"2026-02-05T22:30:00","date_gmt":"2026-02-05T21:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/helping-ai-agents-search-smarter-how-encompass-boosts-llm-performance\/"},"modified":"2026-02-05T22:30:00","modified_gmt":"2026-02-05T21:30:00","slug":"pomaganie-agentom-ai-w-inteligentniejszym-wyszukiwaniu-jak-encompass-zwieksza-wydajnosc-llm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/helping-ai-agents-search-smarter-how-encompass-boosts-llm-performance\/","title":{"rendered":"Pomaganie agentom AI w inteligentniejszym wyszukiwaniu: jak EnCompass zwi\u0119ksza wydajno\u015b\u0107 LLM"},"content":{"rendered":"
Nowy horyzont: Agenci AI przekszta\u0142caj\u0105cy miejsca pracy <\/h5>\n

W dzisiejszym szybko zmieniaj\u0105cym si\u0119, nap\u0119dzanym technologi\u0105 \u015bwiecie, sztuczna inteligencja (AI) sta\u0142a si\u0119 cichym, ale skutecznym asystentem pomagaj\u0105cym wielu profesjonalistom. Od naukowca burzy m\u00f3zg\u00f3w nad prze\u0142omowym pomys\u0142em badawczym po dyrektora generalnego, kt\u00f3ry chce zoptymalizowa\u0107 zasoby ludzkie i finanse, sztuczna inteligencja, a konkretnie agenci sztucznej inteligencji, s\u0105 narz\u0119dziami, o kt\u00f3rych nigdy nie wiedzieli, \u017ce s\u0105 im potrzebne. Dzia\u0142aj\u0105c jako p\u00f3\u0142autonomiczne systemy oprogramowania, agenci AI s\u0105 coraz cz\u0119\u015bciej wykorzystywani do wykorzystywania du\u017cych modeli j\u0119zykowych (LLM) w celu rozwi\u0105zywania problem\u00f3w i szybkiego wykonywania zada\u0144.<\/p>\n

LLM odgrywaj\u0105 jeszcze wi\u0119ksz\u0105 rol\u0119 w po\u0142\u0105czeniu z agentami AI ze wzgl\u0119du na ich zdolno\u015b\u0107 adaptacji i wydajno\u015b\u0107. Jednym z ich powszechnie uznanych zastosowa\u0144 jest automatyzacja t\u0142umaczenia przestarza\u0142ych baz kodu na wsp\u00f3\u0142czesne j\u0119zyki programowania. Na przyk\u0142ad, firma programistyczna mo\u017ce wykorzysta\u0107 LLM do t\u0142umaczenia jednego pliku programistycznego na raz, a nast\u0119pnie przetestowa\u0107 ka\u017cdy z nich. Proces ten mo\u017ce by\u0107 jednak pracoch\u0142onny i czasoch\u0142onny, gdy LLM pope\u0142nia b\u0142\u0119dy, kt\u00f3re musz\u0105 zosta\u0107 r\u0119cznie naprawione.<\/p>\n

EnCompass: Innowacja u\u0142atwiaj\u0105ca proces<\/h5>\n

Ta zagadka doprowadzi\u0142a do opracowania EnCompass<\/a> przez naukowc\u00f3w z MIT's Computer Science and AI Laboratory (CSAIL) i Asari AI. EnCompass to najnowocze\u015bniejszy framework, kt\u00f3ry umo\u017cliwia agentom AI automatyczne cofanie si\u0119 i ponawianie pr\u00f3b, gdy LLM napotkaj\u0105 b\u0142\u0119dy. Dodatkowo, eliminuje on d\u0142ugie kody obs\u0142ugi b\u0142\u0119d\u00f3w wymagane przez programist\u00f3w.<\/p>\n

Encompass wyr\u00f3\u017cnia si\u0119 mo\u017cliwo\u015bci\u0105 klonowania \u015brodowiska uruchomieniowego programu. Pozwala to na jednoczesne wykonywanie wielu pr\u00f3b rozwi\u0105zania. Innymi s\u0142owy, bada wiele mo\u017cliwych wynik\u00f3w, a nie tylko jedn\u0105 \u015bcie\u017ck\u0119, aby znale\u017a\u0107 najbardziej optymalne rozwi\u0105zanie. Dzi\u0119ki EnCompass programi\u015bci mog\u0105 oznacza\u0107 konkretne operacje, takie jak wywo\u0142ania LLM, w kt\u00f3rych wyniki mog\u0105 si\u0119 r\u00f3\u017cni\u0107. Te punkty kontrolne, znane jako \u2018punkty rozga\u0142\u0119zienia\u2019, pozwalaj\u0105 programowi bada\u0107 wiele scenariuszy, jak w historii przygodowej, znajduj\u0105c najlepsze mo\u017cliwe zako\u0144czenie.<\/p>\n

Dodatkowo u\u017cytkownicy mog\u0105 wybra\u0107 lub zdefiniowa\u0107 strategi\u0119 nawigacji po tych ga\u0142\u0119ziach. EnCompass obs\u0142uguje wiele gotowych strategii wyszukiwania, takich jak wyszukiwanie drzewa Monte Carlo i wyszukiwanie wi\u0105zki. Alternatywnie, u\u017cytkownicy mog\u0105 aktualizowa\u0107 niestandardowe strategie specjalnie dostosowane do ich zada\u0144.<\/p>\n

Korzy\u015bci z zastosowania EnCompass s\u0105 ogromne. W te\u015bcie, w kt\u00f3rym EnCompass by\u0142 u\u017cywany przez agenta AI do t\u0142umaczenia repozytori\u00f3w kodu Java na Python, ilo\u015b\u0107 kodu wymaganego do implementacji wyszukiwania zosta\u0142a zmniejszona o 82%. Zaoszcz\u0119dzi\u0142o to 348 linii kodu. Co wi\u0119cej, dok\u0142adno\u015b\u0107 zosta\u0142a poprawiona o 15-40% w pi\u0119ciu r\u00f3\u017cnych repozytoriach, gdy zastosowano dwupoziomow\u0105 strategi\u0119 wyszukiwania wi\u0105zki.<\/p>\n

\u201cDzi\u0119ki EnCompass od\u0142\u0105czyli\u015bmy strategi\u0119 wyszukiwania od podstawowego przep\u0142ywu pracy agenta AI. Pozwala to programistom swobodnie eksperymentowa\u0107 z r\u00f3\u017cnymi strategiami wyszukiwania, aby odkry\u0107 t\u0119 najbardziej efektywn\u0105\u201d - powiedzia\u0142 doktorant MIT EECS i badacz CSAIL, Zhening Li \u201925, MEng \u201925.<\/p>\n

Przysz\u0142o\u015b\u0107 EnCompass i in\u017cynierii oprogramowania opartej na sztucznej inteligencji<\/h5>\n

Encompass wykaza\u0142 obiecuj\u0105ce wyniki w przypadku agent\u00f3w zaimplementowanych w Pythonie, kt\u00f3re wywo\u0142uj\u0105 LLM. Potrafi zarz\u0105dza\u0107 obszernymi bibliotekami kodu, projektowa\u0107 eksperymenty naukowe, a nawet tworzy\u0107 z\u0142o\u017cone plany sprz\u0119towe, takie jak rakiety. Jednak obecny sukces EnCompass ma wi\u0119ksze zastosowanie do agent\u00f3w, kt\u00f3rzy pod\u0105\u017caj\u0105 za okre\u015blonym programistycznym przep\u0142ywem pracy i dzia\u0142a mniej efektywnie z agentami ca\u0142kowicie zarz\u0105dzanymi przez LLM.<\/p>\n

W nadchodz\u0105cych latach zesp\u00f3\u0142 EnCompass planuje rozszerzy\u0107 swoj\u0105 funkcjonalno\u015b\u0107 na bardziej uniwersalne ramy wyszukiwania. Zamierzaj\u0105 przetestowa\u0107 system na bardzo z\u0142o\u017conych zadaniach i zbada\u0107 jego potencja\u0142 we wsp\u00f3\u0142pracy mi\u0119dzy agentami AI i lud\u017ami, takimi jak wsp\u00f3lne projektowanie sprz\u0119tu lub t\u0142umaczenie obszernych baz kod\u00f3w.<\/p>\n

EnCompass wyznacza zatem kluczowy moment w rozwoju agent\u00f3w AI i technik opartych na wyszukiwaniu, kt\u00f3re rewolucjonizuj\u0105 procesy tworzenia oprogramowania. Precyzyjnie odr\u00f3\u017cniaj\u0105c logik\u0119 agenta od jego strategii wyszukiwania, EnCompass stanowi solidn\u0105 podstaw\u0119 do konstruowania systematycznych, niezawodnych i wydajnych system\u00f3w sztucznej inteligencji.<\/p>\n

Bardziej szczeg\u00f3\u0142owy opis mo\u017cna znale\u017a\u0107 w oryginalnym artykule na stronie MIT News<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A New Horizon: AI Agents Transforming Workplaces In today’s fast-paced, tech-driven world, artificial intelligence (AI) has become a silent yet efficient assistant aiding many professionals. From a scientist brainstorming a ground-breaking research idea to a CEO looking to optimize human resources and finance, AI, specifically AI agents, are the tools they never knew they needed. Operating as semi-autonomous software systems, these AI agents are increasingly used to leverage large language models (LLMs) to solve issues and rapidly complete tasks. LLMs take on an even more potent role when paired with AI agents due to their adaptability and efficiency. One of […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":7946,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-7945","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7945","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7945"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7945\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7946"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7945"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7945"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7945"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}