LAM vs agentyczne LLM - różnica, której nie rozumiesz

Mówisz AI "wyślij maila". Jedno go napisze, drugie wyśle, trzecie zapyta czy na pewno. Różnica między Large Action Models (LAM) a agentycznymi LLM to nie semantyka - to fundamentalnie inne podejście do działania.

Oba systemy rozumieją język. Oba potrafią zaplanować działanie. Jedno z nich faktycznie je wykonuje - bez pytania o pozwolenie przy każdym kroku.

Czym właściwie jest Large Action Model

LAM to system AI zbudowany od podstaw do wykonywania działań w cyfrowym środowisku. Nie generuje tekstu z instrukcją "kliknij tutaj" - faktycznie klika, otwiera aplikacje, wypełnia formularze i wysyła dane.

Różnica jest prosta: tradycyjny LLM (jak GPT czy Claude) generuje tekst. Może Ci powiedzieć JAK coś zrobić, może nawet napisać kod który to zrobi. Sam nie wykona akcji w Twoim systemie operacyjnym czy przeglądarce.

LAM działa inaczej. Jest trenowany na sekwencjach akcji - kliknięciach, ruchach myszy, wpisywaniu tekstu w konkretne pola formularzy. Jego "wyjściem" nie jest tekst, tylko polecenia dla interfejsu użytkownika.

Różnica między generowaniem instrukcji a faktycznym działaniem

Jak LAM się uczy działać

Tradycyjny LLM trenuje się na tekście - książkach, artykułach, kodzie. LAM trenuje się na zapisach interakcji użytkownika z interfejsem. Każde kliknięcie, każde wypełnione pole, każda sekwencja działań to dane treningowe.

Efekt? Model który "widzi" interfejs użytkownika podobnie jak Ty - rozpoznaje przyciski, formularze, menu. I potrafi w nich działać bez generowania pośredniego kodu czy instrukcji.

Agentyczne LLM - inteligencja z narzędziami

Agentyczny LLM to coś zupełnie innego. To standardowy model językowy (GPT, Claude, Gemini) wyposażony w zestaw narzędzi i zdolność planowania wieloetapowych działań.

Jak to działa? Model dostaje zadanie, rozbija je na kroki, a następnie wywołuje odpowiednie funkcje - wysyła zapytanie do API, uruchamia skrypt, przeszukuje bazę danych. Sam nie "klika" w interfejsie - deleguje wykonanie do zewnętrznych narzędzi.

Przykład: prosisz agentyczny LLM o wysłanie maila. Model:

Analizuje treść żądania

Planuje sekwencję: napisz mail → sprawdź adres → wyślij

Wywołuje funkcję send_email() z odpowiednimi parametrami

Weryfikuje czy się udało

Kluczowa różnica: agentyczny LLM nie "widzi" interfejsu Gmail. Używa API. Nie klika przycisku "Wyślij" - wywołuje funkcję programistyczną.

Przepływ pracy agentycznego LLM - od planu do wykonania przez API

Dlaczego to ma znaczenie w praktyce

Agentyczne LLM są elastyczne - możesz dać im dostęp do dowolnych narzędzi przez API. Wymagają, żeby te API istniały. Jeśli aplikacja nie ma API albo wymaga interakcji przez GUI - agentyczny LLM odpada.

LAM działa tam, gdzie działa człowiek - w przeglądarce, w aplikacjach desktopowych, w systemach bez API. Nie potrzebuje dokumentacji technicznej. Potrzebuje tylko interfejsu, który "widzi".

Trzy scenariusze, trzy różne wyniki

Wracamy do przykładu z początku: "Popraw maila i wyślij go". Ta sama komenda, trzy różne systemy.

Standardowy LLM: Generuje poprawioną wersję maila. Kopiujesz ją ręcznie do klienta pocztowego. Klikasz "Wyślij" sam. LLM wykonał część intelektualną, Ty - wykonawczą.

Agentyczny LLM: Poprawia treść, wywołuje funkcję send_email() z Twoim adresem i treścią. Mail leci przez API Twojego dostawcy poczty. Działa - jeśli masz skonfigurowane API i nadałeś modelowi uprawnienia.

LAM: Otwiera Twoją skrzynkę w przeglądarce, znajduje draft, edytuje treść bezpośrednio w polu tekstowym, klika "Wyślij". Działa jak wirtualny asystent siedzący przy Twoim komputerze.

Która opcja lepsza? Zależy od kontekstu. Agentyczny LLM jest szybszy i bardziej niezawodny - jeśli masz API. LAM jest uniwersalny - działa wszędzie, wolniej i z większym ryzykiem błędu (co jeśli interfejs się zmieni?).

Ta sama komenda, trzy fundamentalnie różne sposoby wykonania

Gdzie LAM wygrywa - i gdzie przegrywa

LAM ma sens w scenariuszach, gdzie API nie istnieje lub jest zbyt skomplikowane do integracji. Automatyzacja starszych systemów korporacyjnych, aplikacji desktopowych, interfejsów webowych bez dokumentacji technicznej.

Przykład: firma ma wewnętrzny system ERP z lat 90. Bez API, tylko GUI. Agentyczny LLM odpada - nie ma z czym się połączyć. LAM może "nauczyć się" klikać w odpowiednie pola i przyciski.

LAM ma fundamentalne ograniczenia. Jest wolniejszy - musi renderować interfejs, "patrzeć" na ekran, planować ruchy myszy. Jest mniej niezawodny - każda zmiana w UI może go zdezorientować. I jest trudniejszy do debugowania - jak sprawdzisz dlaczego kliknął nie tam gdzie powinien?

Agentyczne LLM działają szybciej, są przewidywalne (API zwraca strukturalne odpowiedzi), łatwiejsze do testowania. Wymagają infrastruktury - API, klucze dostępu, konfiguracja uprawnień.

Hybrydy - przyszłość czy komplikacja

Niektóre systemy łączą oba podejścia. Agentyczny LLM z dostępem do LAM jako jednego z narzędzi. Dla większości zadań używa API - szybko i niezawodnie. Gdy API brakuje - deleguje do LAM, który obsługuje GUI.

Czy to ma sens? W teorii tak. W praktyce dodaje warstwę złożoności. Musisz zarządzać dwoma różnymi systemami, dwoma różnymi sposobami obsługi błędów, dwoma różnymi modelami bezpieczeństwa.

Dla większości zastosowań biznesowych lepiej wybrać jedno podejście i trzymać się go konsekwentnie. Jeśli masz API - idź w agentyczne LLM. Jeśli nie masz i nie planujesz budować - rozważ LAM. Nie mieszaj bez wyraźnego powodu.

Co to zmienia dla Ciebie jako użytkownika

Jeśli korzystasz z narzędzi AI do automatyzacji, różnica między LAM a agentycznymi LLM wpływa na to, jak konfigurujesz system i czego możesz się spodziewać.

Agentyczne LLM (jak GPT z function calling czy Claude z tool use) wymagają od Ciebie zdefiniowania dostępnych narzędzi. Musisz powiedzieć modelowi: "masz dostęp do funkcji X, Y, Z". Model sam wybierze które użyć i w jakiej kolejności - nie wymyśli nowych narzędzi.

LAM działa bardziej autonomicznie. Dajesz mu cel, on sam znajduje sposób przez interfejs. Właśnie dlatego jest trudniejszy do kontrolowania - nie masz gwarancji, że wykona zadanie dokładnie tak jak byś chciał.

Dla większości zastosowań biznesowych agentyczne LLM są bezpieczniejszym wyborem. Masz kontrolę nad tym, co model może zrobić (tylko funkcje które mu dałeś). Masz logi API - widzisz dokładnie co się wykonało. Masz strukturalne błędy - łatwiej debugować.

LAM ma sens w niszowych scenariuszach - automatyzacja legacy systemów, testowanie UI, zadania wymagające "ludzkiego" podejścia do interfejsu. Nie jako główne narzędzie do automatyzacji w firmie.

Jeśli planujesz wdrożenie AI w firmie i zastanawiasz się nad automatyzacją procesów, zacznij od mapowania: które systemy mają API, które wymagają GUI. To powie Ci, którego podejścia potrzebujesz - albo czy potrzebujesz obu.

Najczęstsze pytania

Czy LAM może zastąpić agentyczne LLM w automatyzacji biznesowej?

Nie w większości przypadków. LAM działa tam gdzie brakuje API, jest wolniejszy i mniej przewidywalny niż agentyczne LLM korzystające z API. Dla krytycznych procesów biznesowych lepiej zainwestować w integracje API niż polegać na automatyzacji GUI.

Jak LAM radzi sobie ze zmianami w interfejsie użytkownika?

To największy problem LAM. Każda zmiana layoutu, nowy przycisk czy przesunięte pole może zdezorientować model. Agentyczne LLM używające API są odporne na zmiany wizualne - dopóki API pozostaje stabilne, system działa.

Czy mogę zbudować własny LAM dla mojej firmy?

Teoretycznie tak, wymaga to dużych zbiorów danych treningowych - zapisów interakcji użytkowników z Twoim interfejsem. Dla większości firm bardziej opłacalne jest użycie gotowych rozwiązań agentycznych LLM z integracjami API niż budowanie LAM od zera.

Na podstawie: Analytics Vidhya - Large Action Models (LAMs) vs Agentic LLMs