Narzędzia
·
2 min czytania
·
19 listopada 2025
Google kończy z modelem zapytanie-odpowiedź w systemach AI
Źródło: Link
Źródło: Link
Klasyczny model zapytanie-odpowiedź w systemach AI przypomina rozmowę przez walkie-talkie: mówisz, czekasz, słuchasz odpowiedzi, potem znowu czekasz. Google twierdzi, że dla zaawansowanych systemów wieloagentowych to za mało. Dlatego opublikował szczegóły architektury opartej na dwukierunkowym streamingu w czasie rzeczywistym.
Agent Development Kit (ADK) to odpowiedź na ograniczenia, które blokują rozwój prawdziwie interaktywnych agentów AI. Tradycyjna architektura request-response zmusza systemy do sekwencyjnego przetwarzania – jeden agent kończy pracę, dopiero wtedy następny może zacząć. W praktyce oznacza to sztuczne opóźnienia i niemożność przerwania działającego agenta. Każdy, kto próbował zatrzymać gadatliwego asystenta głosowego, wie o czym mowa.
Streaming w czasie rzeczywistym zmienia fundamenty działania systemów wieloagentowych. Zamiast czekać na kompletną odpowiedź, agenci AI wymieniają dane w strumieniach – podobnie jak w rozmowie wideo, gdzie nie musisz czekać, aż rozmówca skończy całe zdanie, by zareagować.
ADK umożliwia prawdziwą współbieżność: wiele agentów może działać jednocześnie, przetwarzając różne aspekty tego samego zadania. System obsługuje naturalne przerywanie – możesz zatrzymać agenta w połowie wypowiedzi, tak jak robisz to w normalnej rozmowie. Architektura unifikuje też przetwarzanie różnych modalności (tekst, audio, wideo) w jednym strumieniu danych.
Google opisuje konkretny przykład: agent moderujący treści może analizować wideo w czasie rzeczywistym, jednocześnie gdy inny agent transkrybuje audio, a trzeci sprawdza kontekst w bazie wiedzy. W modelu request-response musiałyby działać sekwencyjnie – najpierw transkrypcja, potem analiza, na końcu weryfikacja.
Architektura ADK opiera się na trzech filarach: bidirectional streaming (dane płyną w obie strony bez czekania na zakończenie operacji), event-driven processing (agenci reagują na zdarzenia w strumieniu natychmiast) oraz stateful sessions (system pamięta kontekst przez całą sesję, nie tylko między pojedynczymi zapytaniami).
Agent Development Kit to nie tylko koncepcja – Google udostępnia go jako narzędzie do budowy systemów wieloagentowych. Deweloperzy mogą tworzyć agentów AI, które zachowują się bardziej naturalnie: przerywają sobie nawzajem, pracują równolegle, reagują na zmiany w czasie rzeczywistym.
Praktyczne zastosowania? Asystenci głosowi, którzy naprawdę słuchają i reagują na przerwanie (nie kończąc uprzednio trzech zdań). Systemy analizy treści przetwarzające wideo na żywo. Agenci obsługi klienta, którzy mogą jednocześnie rozmawiać, sprawdzać bazę danych i konsultować się z innymi systemami – wszystko bez wymuszonych pauz.
Szczegóły techniczne architektury znajdziesz w oficjalnym wpisie na Google Developers Blog. To dobry punkt startowy, jeśli planujesz budować coś więcej niż prosty chatbot typu pytanie-odpowiedź.
90 minut praktycznej wiedzy o AI. Pokaze Ci krok po kroku, jak zaczac oszczedzac 10 godzin tygodniowo dzieki sztucznej inteligencji.
Zapisz sie na webinar