autonomous-agents

Autonomous agents are AI systems that can independently decompose goals, plan actions, execute tools, and self-correct without constant human guidance. The challenge isn't making them capable - it's making them reliable. Every extra decision multiplies failure probability. This skill covers agent loops (ReAct, Plan-Execute), goal decomposition, reflection patterns, and production reliability. Key insight: compounding error rates kill autonomous agents. A 95% success rate per step drops to 60% b

1. Zainstaluj skill autonomous-agents z repozytorium davila7. Skill zawiera szablony i komponenty do budowy agentów opartych na wzorcach ReAct i Plan-Execute.

2. Zapoznaj się z podstawowymi pętlami agentów: ReAct (naprzemienne kroki rozumowania i akcji) oraz Plan-Execute (oddzielna faza planowania od wykonania). Wybierz wzorzec pasujący do Twojego problemu.

3. Zamiast budować ogólnego agenta, zacznij od agenta ograniczonego do jednego zadania. Zdefiniuj konkretny cel i dostępne narzędzia. Dodawaj autonomię stopniowo, gdy potwierdzisz niezawodność każdego kroku.

4. Wdrażaj guardrails przed dodawaniem możliwości: ustaw limity kosztów, ograniczoną liczbę kroków, walidację wyników względem źródła prawdy. Testuj agenta na małej skali przed produkcją.

5. Monitoruj wskaźnik sukcesu na każdym kroku. Pamiętaj, że 95% sukcesu per krok spada do 60% po 10 krokach. Jeśli błędy się kumulują, zmniejsz liczbę decyzji lub zwiększ niezawodność każdej z nich.

6. Unikaj pułapek: nie ufaj ślepo wynikom agenta, nie buduj agentów ogólnego przeznaczenia, nie wdrażaj bez testów. Zastosuj zasadę najmniejszych uprawnień dla dostępu do narzędzi i API.