Sfera sztucznej inteligencji przechodzi sejsmiczną zmianę. Wczesne modele AI były ograniczone do przetwarzania jedynie fragmentów tekstu, ale dzisiejsze najnowocześniejsze systemy posiadają zdolność przyswajania i rozumienia całych książek. Istotny kamień milowy w tej ewolucji nastąpił 5 kwietnia 2025 roku, kiedy Meta zaprezentowała Llama 4, przełomową rodzinę modeli AI, charakteryzującą się niespotykanym dotąd 10-milionowym oknem kontekstowym. Ten skok naprzód ma głębokie implikacje dla przyszłości agentalnych systemów AI, które są zaprojektowane do działania autonomicznie, planowania, podejmowania decyzji i samodzielnego działania.
Aby uzyskać głębszy wgląd w tę transformacyjną technologię, zwróciliśmy się do Nikity Gladkicha, wybitnej postaci w społeczności AI. Jako laureat nagrody BrainTech Award, aktywny członek IEEE i Staff Software Engineer w Primer AI, Nikita stoi na czele walidacji AI i rozwoju infrastruktury. Z karierą trwającą ponad dekadę, rozpoczętą w 2013 roku, Nikita bezproblemowo łączy praktyczne inżynierii oprogramowania, badania akademickie i wkład w globalną społeczność programistów, ugruntowując swoją pozycję jako poszukiwany ekspert w Pythonie, Go i automatyzacji opartej na AI. Jego unikalna perspektywa wynika z jego bogatego doświadczenia praktycznego we wdrażaniu na dużą skalę potoków zasilanych LLM w różnych sektorach, takich jak finanse, platformy handlowe i technologie wyszukiwania.
Nikita Gladkikh jest szczególnie znany ze swojej pionierskiej pracy nad skalowalnymi architekturami, które integrują duże modele językowe (LLM) z solidną logiką walidacji. W tej dziedzinie niezawodność i dokładność są najważniejsze, a strategiczny wkład Nikity odegrał zasadniczą rolę w kształtowaniu paradygmatu RAG-V (Retrieval-Augmented Generation with Verification), który szybko zyskuje na popularności w branżach opartych na AI.
Znaczenie Rozszerzenia Okna Kontekstowego
Meta Llama 4 zburzyła dotychczasowe ograniczenia okna kontekstowego, rozszerzając je do oszałamiających 10 milionów tokenów, co osiągnięto wkrótce po wydaniu przez Google Gemini 2.5, który oferował okno kontekstowe o wielkości 1 miliona tokenów. Ale co te liczby oznaczają dla branży AI?
Według Nikity, trend w kierunku większych okien kontekstowych jest niczym innym jak transformacją. Umożliwiając systemom AI przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych wejściowych, w tym całych rozmów, obszernych dokumentów, a nawet całych baz danych, systemy te mogą teraz rozumować z poziomem głębi i ciągłości, który wcześniej był nieosiągalny. Ta zmiana paradygmatu ma głęboki wpływ na projekt potoków agentalnych, w których agenci AI mają za zadanie planowanie, podejmowanie decyzji i wykonywanie działań niezależnie. Większy kontekst przekłada się na mniejszą liczbę błędów, ulepszoną personalizację i bardziej wciągające doświadczenia użytkownika. Jest to wyraźny wskaźnik kierunku, w którym zmierza cała dziedzina.
Doświadczenie Praktyczne i Projekt Potoku Agentalnego
Bogate doświadczenie Nikity w budowaniu narzędzi programistycznych, takich jak PKonfig, oraz platform edukacyjnych używanych na dużą skalę, zapewnia cenny wgląd w zawiłości projektowania potoków agentalnych. Podkreśla on krytyczne znaczenie modularności, obserwowalności i izolacji awarii podczas budowania systemów, które muszą działać niezawodnie pod presją.
Czerpiąc z swojego doświadczenia, Nikita opowiada się za traktowaniem każdego komponentu jako potencjalnego punktu awarii i wdrażaniem ścieżek zapasowych, warstw walidacji i środków powtarzalności. Zasady te mają bezpośrednie zastosowanie do projektowania przepływów pracy agentalnych, w których agenci wymagają ustrukturyzowanego zarządzania stanem, identyfikowalnego wykonywania i deterministycznego zachowania, podobnie jak każdy system rozproszony.
Praca Nikity w dziedzinie stosowanej AI, szczególnie w zmniejszaniu halucynacji w streszczeniach CV i automatyzacji informacji zwrotnych w środowiskach edukacyjnych, podkreśla znaczenie pętli weryfikacyjnych i projektu „najpierw pobieranie”. Uważa on, że agentom nie należy ślepo ufać, ale zamiast tego należy ich wyposażyć w wbudowane mechanizmy walidacji i ściśle zintegrować z ustrukturyzowanymi bazami wiedzy. Ponadto podkreśla on znaczenie projektu „człowiek w pętli”, zasadę, którą priorytetowo traktował w narzędziach edukacyjnych i obecnie uważa za niezbędną do zapewnienia odpowiedzialności agenta. Potoki agentalne to coś więcej niż tylko innowacyjne przepływy UX; są to złożone systemy oprogramowania, do których należy podchodzić z taką samą rygorystycznością jak do inżynierii backendu, aby zapewnić ich opłacalność w praktyce.
Zwiększenie Niezawodności AI poprzez Rozszerzony Kontekst
Postępy w wielkości okna kontekstowego już teraz mają wymierny wpływ na systemy produkcyjne, zwiększając niezawodność AI w różnych zastosowaniach. Nikita podaje konkretny przykład tego, jak większe konteksty poprawiają niezawodność AI:
Mniejsze okna kontekstowe często zmuszały modele AI do obcinania kluczowych informacji kontekstowych, co prowadziło do fragmentarycznych lub niedokładnych danych wyjściowych. Jednak wraz z rozszerzeniem okien kontekstowych do milionów tokenów, modele mogą teraz zachowywać obszerne interakcje historyczne, szczegółowe profile użytkowników i wielowymiarowe relacje w danych. Na przykład agent obsługi klienta oparty na AI może odwoływać się do przeszłych interakcji trwających lata, zapewniając bogate kontekstowo, wysoce spersonalizowane wsparcie. To znacznie zmniejsza błędy spowodowane utratą kontekstu, a tym samym zwiększa niezawodność i głębię decyzji podejmowanych przez AI, szczególnie w krytycznych scenariuszach, takich jak diagnostyka medyczna lub prognozowanie finansowe.
Nikita wspomina wyzwanie, z jakim zetknął się podczas wdrażania Retrieval-Augmented Generation with Verification (RAG-V) w Primer AI: zmniejszenie ilości danych dla wywołań walidacyjnych, aby zmieścić dokumenty pomocnicze w kontekście. To ograniczenie ograniczyło precyzję ich wysiłków walidacyjnych. Jednak dzięki rozszerzonemu oknu kontekstowemu Llama 4, bariery te są skutecznie usuwane.
RAG-V: Kamień Węgielny Zaufanego Rozwoju AI
Metoda RAG-V, w której modele pobierają i weryfikują treść, stała się kamieniem węgielnym zaufanego rozwoju AI. Nikita wyjaśnia, że RAG-V to metoda, w której AI nie tylko generuje odpowiedzi, ale aktywnie weryfikuje je na podstawie zaufanych źródeł zewnętrznych — w istocie sprawdzanie faktów w czasie rzeczywistym.
Praca Nikity nad RAG-V podkreśla integrację zasad walidacji w agentalnych systemach AI. RAG-V wykorzystuje systemy wyszukiwania i solidne warstwy weryfikacyjne do wzajemnego odniesienia danych wyjściowych modelu do autorytatywnych źródeł zewnętrznych. Na przykład, w ocenach ryzyka finansowego, każda wygenerowana porada lub prognoza jest weryfikowana na podstawie historycznych danych rynkowych lub dokumentów zgodności z przepisami. Rozszerzone okna kontekstowe wzmacniają to podejście, umożliwiając bogatsze konteksty i podkreślając potrzebę walidacji treści i formatu.
Nikita podkreśla, że większe okna kontekstowe wzmacniają korzyści RAG-V, umożliwiając uwzględnienie większej ilości materiału pomocniczego w jednym cyklu walidacji. Zwiększają one jednak również ryzyko niestrukturalnych danych wyjściowych. Ostrzega, że modele językowe nie powinny być traktowane jako deterministyczne wywołania Web API, ale raczej jako jednostki probabilistyczne, podobne do inteligentnych użytkowników. Dlatego zarówno treść, jak i walidacja strukturalna są niezbędne do zapewnienia niezawodności i gotowości do integracji.
LLM jako Dane Wejściowe Użytkownika: Zmiana Paradygmatu w Architekturze Oprogramowania
Nikita sugeruje, że traktowanie danych wyjściowych LLM bardziej jako danych wejściowych użytkownika niż odpowiedzi API ma głęboki wpływ na nowoczesną architekturę oprogramowania. Kiedy LLM są postrzegane jako dane wejściowe podobne do użytkownika, a nie statyczne wywołania API, zasadniczo zmienia to sposób projektowania i budowania oprogramowania.
Interfejsy frontendowe muszą być zaprojektowane tak, aby z wdziękiem radzić sobie z niepewnością i opóźnieniami, wykorzystując wzorce takie jak optymistyczny interfejs użytkownika. W backendzie kluczowe stają się projekty asynchroniczne, oparte na zdarzeniach, z kolejkami komunikatów (np. Kafka lub RabbitMQ) pomagającymi oddzielić działania oparte na AI od logiki rdzeniowej.
Architektury hybrydowe, które łączą tradycyjny kod z decyzjami opartymi na modelach, umożliwiają mechanizmy zapasowe, gdy dane wyjściowe LLM są powolne lub zawodne. Ta zmienność podkreśla krytyczne znaczenie walidacji, nie tylko pod względem dokładności, ale także pod względem struktury i spójności. Narzędzia takie jak PKonfig, opracowane przez Nikitę, wymuszają odpowiedzi zgodne ze schematem, zapewniając niezawodność integracji w systemach probabilistycznych.
Przekształcanie Edukacji za Pomocą LLM: Automatyczne Ocenianie i Spersonalizowane Informacje Zwrotne
Nikita zastosował te zasady nie tylko w przemyśle, ale także w edukacji, opracowując automatyczną platformę oceniania dla GoIT. Wyjaśnia, że jego doświadczenie wzmocniło wartość determinizmu, powtarzalności i eskalacji „człowieka w pętli”. Nawet gdy integrujemy bardziej zaawansowane narzędzia, takie jak LLM, koncepcje te pozostają podstawowe.
Nowoczesne LLM mają potencjał zrewolucjonizowania informacji zwrotnych dla studentów, oferując bardziej spersonalizowane i uwzględniające kontekst odpowiedzi. Zamiast polegać na stałych szablonach, LLM może dostosować swoje wyjaśnienia do historii uczenia się, stylu kodowania lub języka ojczystego studenta, czyniąc informację zwrotną bardziej dostępną i przydatną. Jednak Nikita podkreśla, że niezawodność i sprawiedliwość pozostają nienegocjowalne. Wymaga to połączenia LLM z ugruntowaniem opartym na pobieraniu, walidacją rubryki i mechanizmami nadrzędnymi. Tak jak przejrzystość i możliwość audytu kierowały projektem oryginalnej platformy, Nikita postrzega przyszłość edukacji wspieranej przez AI jako agentalną, ale z surowymi zabezpieczeniami i przejrzystą logiką na każdym kroku.
Strategie Zarządzania Złożonością w Rozwoju AI
Rozwiązywanie wyzwań architektonicznych i walidacyjnych nieodłącznie związanych z rozwojem AI wymaga skutecznych strategii zarządzania złożonością. Nikita radzi programistom, aby od samego początku priorytetowo traktowali walidację, osadzając sprawdzanie schematu w całym potoku. Podkreśla znaczenie używania narzędzi, które egzekwują strukturę i spójność, a nie tylko poprawność.
Czerpiąc ze swojego doświadczenia i uznając potrzebę myślenia modułowego, Nikita opowiada się za oddzieleniem logiki modelu od logiki biznesowej i budowaniem solidnych mechanizmów zapasowych na wypadek, gdy model jest niepoprawny lub powolny. To połączenie dyscypliny technicznej i strategicznego planowania ma kluczowe znaczenie dla budowania niezawodnych systemów AI.
Wpływ Uznania i Zaangażowania Społeczności
Uznanie Nikity poprzez inicjatywy takie jak nagroda BrainTech Award i jego zaangażowanie w społeczności takie jak IEEE znacząco wpłynęły na jego podejście do rozwiązywania złożoności w praktyce. Doświadczenia te zaszczepiły w nim znaczenie łączenia innowacji z praktycznością.
Nagroda BrainTech Award wyróżniła pracę Nikity nad zastosowaniem wizji komputerowej do usprawnienia rzeczywistych przepływów pracy użytkowników, co podkreślało nie tylko możliwości techniczne, ale także użyteczność na dużą skalę. To doświadczenie ukształtowało jego przekonanie, że systemy AI muszą być zarówno potężne, jak i bezproblemowo zintegrowane z istniejącymi procesami. Jego bieżące zaangażowanie w IEEE utrzymuje go w najnowszych badaniach i najlepszych praktykach, umożliwiając mu projektowanie systemów, które są nie tylko zaawansowane, ale także etyczne, modułowe i odporne w produkcji.
Kształtowanie Przyszłości AI
Przyszła praca Nikity skupi się na budowaniu solidnych, skalowalnych i etycznie rozsądnych systemów AI. Uważa on, że modele takie jak Llama 4 i Gemini 2.5, z ich ogromnymi oknami kontekstowymi, mają transformacyjny potencjał, szczególnie w edukacji. Modele te mogłyby umożliwić korepetytorom AI oferowanie spersonalizowanych, bogatych w kontekst wyjaśnień opartych na pełnej historii uczenia się studenta.
Automatyczna ocena to kolejny kluczowy obszar zainteresowania. Narzędzie do oceniania Nikity dla GoIT już teraz obsługuje składnię i poprawność na dużą skalę. Jednak LLM nowej generacji mają potencjał, aby pójść dalej, oceniając zrozumienie koncepcyjne, dostosowując informację zwrotną do wcześniejszych wyników i dostosowując wyniki do standardów akademickich za pośrednictwem RAG-V.
Aby zapewnić niezawodność, Nikita podkreśla ciągłą potrzebę walidacji schematu i logiki awaryjnej, zasad leżących u podstaw narzędzi takich jak PKonfig. Łącząc zaawansowane modele z ustrukturyzowaną walidacją, możemy ulepszyć edukację bez narażania zaufania, sprawiedliwości lub rygoru pedagogicznego.
Równoważenie Skalowalności z Rygorem Edukacyjnym
Obsługa tysięcy studentów w każdym kwartale wymaga starannego zrównoważenia skalowalności z integralnością pedagogiczną. Nikita osiągnął to, oddzielając kwestie: automatyzacja obsługiwała rutynowe walidacje, takie jak wyniki testów i formatowanie kodu, podczas gdy złożone przypadki graniczne były oznaczane do przeglądu przez człowieka. Zapewniło to wysoką przepustowość bez pogarszania jakości informacji zwrotnych ani sprawiedliwości.
Rygor edukacyjny został utrzymany poprzez egzekwowanie ustrukturyzowanych rubryk, kontrolę wersji dla zadań i identyfikowalną logikę oceniania. Środki te budowały zaufanie studentów i przejrzystość instruktażową.
Nikita uważa, że modele na poziomie Llama 4 mogłyby znacząco zmienić tę równowagę, umożliwiając kontekstowe, wielojęzyczne, a nawet specyficzne dla kodu generowanie informacji zwrotnych na dużą skalę. Mogą pomóc w wyjaśnieniu abstrakcyjnych koncepcji w prostszy sposób, dostosować informację zwrotną do indywidualnych uczniów i symulować interakcje podobne do korepetytora. Ostrzega jednak, że skala nie eliminuje potrzeby systemów zabezpieczeń. LLM muszą być ugruntowane w rubrykach, walidowane względem znanych danych wyjściowych i podlegać audytowi przez instruktorów. Dzięki odpowiedniej architekturze, łączącej deterministyczne potoki ze spersonalizacją opartą na LLM, możemy radykalnie zwiększyć dostęp do wysokiej jakości edukacji bez poświęcania standardów akademickich.
Nikita podsumowuje swoją wizję w następujący sposób: „Buduję systemy, które nie tylko działają — uczą, walidują, konfigurują i wspierają podejmowanie decyzji”.