Jasny model mentalny pokazujący, jak AI generuje kod i podejmuje decyzje w aplikacjach — tokeny, kontekst, narzędzia i testy — oraz ograniczenia i praktyczne wskazówki do promptowania.
Kiedy ludzie mówią „AI myśli”, zwykle mają na myśli coś w stylu: rozumie twoje pytanie, rozważa je i decyduje o odpowiedzi.
Dla nowoczesnych modeli tekstowych (LLM) bardziej użyteczny model mentalny jest prostszy: model przewiduje, jaki tekst powinien pojawić się dalej.
To może brzmieć rozczarowująco — dopóki nie zobaczysz, dokąd może zaprowadzić „następny tekst”. Jeśli model nauczył się wystarczająco dużo wzorców z treningu, przewidywanie następnego słowa (a potem następnego) potrafi wytworzyć wyjaśnienia, plany, kod, streszczenia, a nawet dane strukturalne, których może użyć twoja aplikacja.
Nie musisz uczyć się wszelkich równań, żeby tworzyć dobre funkcje AI. Potrzebujesz praktycznego sposobu przewidywania zachowania:
Ten artykuł to taki model: bez hype’u, bez głębokiego papieru technicznego — tylko koncepcje, które pomogą projektować niezawodne doświadczenia produktowe.
Z perspektywy twórcy aplikacji „myślenie” modelu to tekst, który generuje w odpowiedzi na dostarczony input (twój prompt, wiadomości użytkownika, reguły systemowe i wszelkie pobrane treści). Model domyślnie nie sprawdza faktów, nie przegląda internetu i nie „zna” zawartości twojej bazy danych, jeżeli jej nie przekażesz.
Ustal oczekiwania: LLM świetnie nadają się do tworzenia szkiców, transformowania i klasyfikowania tekstu oraz generowania wyników przypominających kod. Nie są magicznymi silnikami prawdy.
Podzielimy model mentalny na kilka części:
Dzięki tym pomysłom zaprojektujesz prompt, UI i zabezpieczenia, które sprawią, że funkcje AI będą spójne i wiarygodne.
Kiedy mówimy, że AI „myśli”, łatwo wyobrazić sobie rozumowanie podobne do ludzkiego. Bardziej użyteczny model mentalny jest prostszy: to ekstremalnie szybkie autouzupełnianie — krok po kroku.
Token to fragment tekstu, na którym model pracuje. Czasem to całe słowo ("jabłko"), czasem część słowa ("ap" + "płko"), czasem znak interpunkcyjny, a czasem nawet odstęp. Dokładne dzielenie zależy od tokenizer'a modelu, ale wniosek jest prosty: model nie przetwarza tekstu jako schludnych zdań — działa na tokenach.
Główna pętla modelu to:
I to wszystko. Każdy akapit, lista czy łańcuch „rozumowania”, który widzisz, powstaje przez wielokrotne powtarzanie tej predykcji następnego tokenu.
Ponieważ model widział ogromne ilości tekstu podczas treningu, uczy się wzorców, np. jak płynnie tłumaczy się pojęcia, jak brzmi uprzejmy e-mail, albo jak zwykle opisuje się poprawkę błędu. Gdy zadasz pytanie, generuje odpowiedź, która pasuje do wzorców, które poznał, i do dostarczonego kontekstu.
Dlatego może brzmieć pewnie i spójnie, nawet gdy się myli: optymalizuje to, jaki tekst powinien być dalej — nie sprawdzanie rzeczywistości.
Kod nie jest dla modelu czymś specjalnym. JavaScript, SQL, JSON i komunikaty o błędach to po prostu ciągi tokenów. Model potrafi wygenerować użyteczny kod, bo nauczył się typowych wzorców programistycznych, a nie dlatego, że naprawdę „rozumie” twoją aplikację jak inżynier z zespołu.
Gdy ktoś pyta „skąd model ma tę odpowiedź?”, najpraktyczniejszy model mentalny brzmi: nauczył się wzorców z ogromnej liczby przykładów i teraz łączy te wzorce, by przewidzieć, jaki tekst powinien pojawić się dalej.
Podczas treningu model widzi wiele fragmentów tekstu (książki, artykuły, kod, dokumentację, Q&A i więcej). Ćwiczy proste zadanie: przy danym tekście przewidzieć następny token. Gdy się pomyli, proces treningowy lekko koryguje parametry modelu, by następnym razem był bardziej skłonny przewidzieć właściwy token.
Z czasem te korekty sumują się. Model zaczyna kodować relacje takie jak:
Ponieważ uczy się regularności statystycznych — nie jednego stałego skryptu — potrafi łączyć wzorce w nowe sposoby. Jeśli widział wiele przykładów „tłumaczenia pojęcia” i wiele przykładów „scenariusza twojej aplikacji”, często potrafi je złączyć w dopasowaną odpowiedź.
Dzięki temu LLM może napisać prawdopodobny e-mail wdrożeniowy dla niszowego produktu albo dopasować wyjaśnienie integracji API do konkretnego stacku. Nie pobiera jednego zapamiętanego akapitu; generuje nową sekwencję pasującą do poznanych wzorców.
Nawet jeśli część danych treningowych zawierała konkretną informację (np. cennik czy wewnętrzną politykę), nie powinieneś zakładać, że model potrafi to niezawodnie „wyszukać”. Trening nie działa jak indeksowanie bazy wiedzy, którą można potem zapytać. Jest bliżej kompresji: wiele przykładów zostaje zdestylowanych w wagach, które wpływają na przyszłe predykcje.
To oznacza, że model może brzmieć pewnie o szczegółach, które w rzeczywistości zgaduje na podstawie tego, co zwykle pojawia się w podobnych kontekstach.
Uczenie wzorców jest potężne przy generowaniu płynnego i relewantnego tekstu, ale płynność to nie to samo co prawda. Model może:
Dla twórców aplikacji kluczowy wniosek brzmi: odpowiedzi LLM zwykle wynikają z nauczonych wzorców, nie z weryfikowanych faktów. Gdy poprawność ma znaczenie, trzeba uziemić output własnymi danymi i kontrolami (o tym dalej).
Gdy LLM pisze odpowiedź, nie pobiera pojedynczego „poprawnego zdania” z bazy. Na każdym kroku przewiduje zakres możliwych następnych tokenów, z których każdy ma przypisane prawdopodobieństwo.
Gdyby model zawsze wybierał jedynie najbardziej prawdopodobny token, outputy byłyby bardzo spójne — ale też powtarzalne i czasami sztucznie sztywne. Większość systemów zamiast tego próbkuje z rozkładu, co wprowadza kontrolowaną losowość.
Dwa ustawienia wpływają na to, jak zróżnicowane wydają się wyniki:
Jeśli budujesz aplikację, te ustawienia to mniej „bycie kreatywnym” w sensie artystycznym, a bardziej wybór między:
Ponieważ model optymalizuje prawdopodobny tekst, może wypowiadać się stanowczo — nawet gdy twierdzenie jest nieprawidłowe lub brakuje kontekstu. Pewność brzmienia nie jest dowodem. Dlatego aplikacje często potrzebują uziemienia (retrieval) lub kroków weryfikacji dla zadań wymagających faktów.
Poproś LLM: „Napisz funkcję JavaScript usuwającą duplikaty z tablicy.” Możesz otrzymać dowolną z tych wersji — wszystkie poprawne:
// Opcja A: zwięzła
const unique = (arr) => [...new Set(arr)];
// Opcja B: jawna
function unique(arr) {
return arr.filter((x, i) => arr.indexOf(x) === i);
}
Różne ustawienia próbkowania prowadzą do różnych stylów (zwarta vs jawna), różnych kompromisów (szybkość, czytelność) i nawet różnego zachowania w krawędziach — wszystko bez tego, że model „zmienia zdanie”. Po prostu wybiera spośród kilku prawdopodobnych kontynuacji.
Gdy mówimy, że model „pamięta” twoją rozmowę, w rzeczywistości ma tylko kontekst: tekst, który może zobaczyć teraz — twoją ostatnią wiadomość, instrukcje systemowe i tę część wcześniejszego czatu, która jeszcze mieści się w oknie.
Okno kontekstu to stały limit tego, ile tekstu model może jednocześnie rozważać. Gdy rozmowa jest wystarczająco długa, starsze części wypadają poza to okno i przestają być widoczne dla modelu.
Stąd zachowania typu:
Jeśli ciągle dokładasz kolejne wiadomości do wątku, konkurujesz o ograniczoną przestrzeń. Ważne ograniczenia zostają wypchnięte przez ostatnie wymiany. Bez podsumowania model musi wywnioskować, co jest istotne z tego, co pozostaje widoczne — dlatego może brzmieć pewnie, a jednocześnie pomijać kluczowe szczegóły.
Praktyczne rozwiązanie to okresowe podsumowanie: zwięzłe streszczenie celu, decyzji i ograniczeń, które wstrzykujesz do promptu przed kontynuacją. W aplikacjach często implementuje się to jako automatyczne „podsumowanie rozmowy”, które jest wstrzykiwane do promptu.
Modele częściej przestrzegają instrukcji, które znajdują się blisko miejsca, gdzie mają wygenerować output. Jeśli masz reguły obowiązkowe (format, ton, przypadki brzegowe), umieść je pod koniec promptu — tuż przed „Teraz wygeneruj odpowiedź.”
W aplikacji traktuj to jak projektowanie interfejsu: zdecyduj, co musi pozostać w kontekście (wymagania, preferencje użytkownika, schemat) i zadbaj, by to zawsze dołączać — przez obcinanie historii lub dodawanie ścisłego podsumowania. Więcej o strukturze promptów: zobacz /blog/prompting-as-interface-design.
LLM potrafią wygenerować tekst, który brzmi jak odpowiedź od kompetentnego developera. Ale „brzmi dobrze” to nie to samo, co „jest poprawne”. Model przewiduje prawdopodobne następne tokeny, nie sprawdza wyjścia przeciwko twojej codebase, zależnościom czy światu realnemu.
Jeżeli model sugeruje naprawę, refaktoring lub nową funkcję, to nadal tylko tekst. Nie uruchamia twojej aplikacji, nie importuje pakietów, nie uderza w API ani nie kompiluje projektu, chyba że wyraźnie połączysz go z narzędziem, które to zrobi (np. runner testów, linter, krok budowania).
Klucz contrastu:
Gdy AI się myli, często robi to w przewidywalny sposób:
Te błędy bywają trudne do zauważenia, bo otaczające wyjaśnienie jest zwykle spójne.
Traktuj output AI jak szybką wersję od współpracownika, który nie uruchomił projektu lokalnie. Poziom zaufania powinien znacząco wzrosnąć po:
Jeśli testy nie przejdą, zakładaj, że odpowiedź modelu to punkt wyjścia, nie ostateczne rozwiązanie.
Model językowy świetnie nadaje się do proponowania, co może działać — ale sam w sobie nadal produkuje tekst. Narzędzia pozwalają aplikacji z AI zamienić te propozycje w zweryfikowane akcje: uruchomić kod, zapytać bazę, pobrać dokumentację lub wywołać zewnętrzne API.
W workflow tworzenia aplikacji narzędzia zwykle wyglądają jak:
Ważna zmiana polega na tym, że model przestaje udawać, iż zna wynik — może go sprawdzić.
Przydatny model mentalny to:
To redukuje „zgadywanie”. Jeśli linter zgłasza nieużywane importy, model aktualizuje kod. Jeśli testy padają, iteruje aż przejdą (lub wyjaśni, dlaczego nie może).
eslint/ruff/prettier, by potwierdzić styl i wykryć problemy.Narzędzia są potężne — i potencjalnie niebezpieczne. Stosuj zasadę najmniejszych uprawnień:
Narzędzia nie czynią modelu „mądrzejszym”, ale sprawiają, że AI w twojej aplikacji jest bardziej uziemione — bo może weryfikować, a nie tylko opowiadać.
Model świetnie pisze, streszcza i rozumuje nad tekstem, który może „zobaczyć”. Ale nie zna automatycznie najnowszych zmian w produkcie, polityk firmy czy szczegółów konta klienta. Retrieval-Augmented Generation (RAG) to proste rozwiązanie: najpierw pobierz najbardziej relewantne fakty, potem poproś model o wygenerowanie odpowiedzi na ich podstawie.
Traktuj RAG jak „AI z otwartą książką”. Zamiast pytać model na pamięć, twoja aplikacja szybko pobiera kilka odpowiednich fragmentów z zaufanych źródeł i dołącza je do promptu. Model generuje odpowiedź opartą na dostarczonym materiale.
RAG jest dobrym domyślnym wyborem, gdy poprawność zależy od informacji spoza modelu:
Jeśli wartość twojej aplikacji zależy od „właściwej odpowiedzi dla naszego biznesu”, RAG zwykle przewyższa nadzieję, że model zgadnie.
RAG jest tak dobry, jak to, co pobiera. Jeśli etap wyszukiwania zwróci przestarzałe, nieistotne lub niekompletne fragmenty, model może z pewnością wygenerować błędną odpowiedź — teraz „uziemioną” w złym źródle. W praktyce poprawa jakości retrievalu (chunking, metadane, świeżość i ranking) często daje większy wzrost dokładności niż drobne zmiany w promptach.
„Agent” to po prostu LLM działający w pętli: tworzy plan, wykonuje krok, patrzy na rezultat i decyduje, co dalej. Zamiast odpowiadać raz, iteruje, aż osiągnie cel.
Przydatny model mentalny to:
Zaplanuj → Zrób → Sprawdź → Popraw
Ta pętla zamienia jednorazowy prompt w mały workflow. To też powód, dla którego agenci mogą sprawiać wrażenie „bardziej niezależnych” niż chat: model nie tylko generuje tekst, ale wybiera akcje i ich sekwencję.
Agenci potrzebują jasnych zasad, kiedy przestać. Typowe warunki stopu to:
Zabezpieczenia to ograniczenia, które utrzymują pętlę bezpieczną i przewidywalną: dozwolone narzędzia, dozwolone źródła danych, kroki wymagające zatwierdzenia człowieka oraz formaty wyjść.
Ponieważ agent zawsze może zaproponować „jeszcze jeden krok”, trzeba projektować pod kątem awarii. Bez budżetów, timeoutów i limitów kroków agent może popaść w pętlę powtarzalnych działań ("spróbuj jeszcze raz z nieco innym zapytaniem") lub generować koszty.
Praktyczne domyślne ustawienia: ogranicz iteracje, loguj każdą akcję, wymagaj walidacji wyników narzędzi i zwracaj łagodnie odpowiedź częściową z listą podjętych prób. To często lepsze UX niż pozwalać agentowi robić wciąż więcej.
Jeśli budujesz z vibe-codingową platformą jak Koder.ai, ten model „agent + narzędzia” jest szczególnie praktyczny. Nie tylko rozmawiasz, ale używasz workflow, w którym asystent może planować funkcje, generować komponenty React/Go/PostgreSQL lub Flutter i iterować z checkpointami (np. snapshoty i rollback), by szybko działać bez utraty kontroli nad zmianami.
Gdy wstawiasz LLM za funkcję aplikacji, twój prompt przestaje być „tylko tekstem”. To kontrakt interfejsu między produktem a modelem: co model ma zrobić, czego może użyć i jak ma odpowiedzieć, żeby twój kod mógł to niezawodnie przetworzyć.
Pożyteczne podejście to traktować prompty jak formularze UI. Dobre formularze redukują niejednoznaczność, ograniczają wybory i sprawiają, że kolejny krok jest oczywisty. Dobre prompty robią to samo.
Zanim wypuścisz prompt, upewnij się, że jasno określa:
Modele naśladują wzorce. Jednym ze skutecznych sposobów „nauczenia” wzorca, którego chcesz, jest dołączenie jednego przykładu dobrego inputu i outputu (zwłaszcza jeśli zadanie ma przypadki brzegowe).
Nawet jeden przykład potrafi zredukować iteracje i zapobiec wynikom w formacie, którego UI nie potrafi wyświetlić.
Jeżeli inny system ma czytać odpowiedź, ustrukturyzuj ją. Poproś o JSON, tabelę lub ścisłe listy punktowane.
You are a helpful assistant.
Task: {goal}
Inputs: {inputs}
Constraints:
- {constraints}
Output format (JSON):
{
"result": "string",
"confidence": "low|medium|high",
"warnings": ["string"],
"next_steps": ["string"]
}
To zamienia „promptowanie” w przewidywalne projektowanie interfejsu.
Dodaj wyraźną regułę: „Jeśli brakuje kluczowych wymagań, zadaj pytania wyjaśniające zanim odpowiesz.”
To jedno zdanie może zapobiec pewnym, błędnym odpowiedziom — bo model ma prawo (i oczekuje się), że zatrzyma się i poprosi o brakujące pola zamiast zgadywać.
W praktyce najbardziej wiarygodne prompty odzwierciedlają sposób, w jaki twój produkt buduje i wdraża. Na przykład, jeśli platforma wspiera planowanie, potem generowanie zmian, potem eksport kodu lub wdrożenie, możesz to odzwierciedlić w kontrakcie promptu (plan → produce diff/steps → confirm → apply). Tryb „planning” w Koder.ai jest dobrym przykładem, jak zamiana procesu w wyraźne fazy zmniejsza dryf i pozwala zespołom przeglądać zmiany przed wypuszczeniem.
Zaufanie nie wynika z tego, że model „brzmi pewnie”. Wynika z traktowania wyjścia AI jak każdej innej zależności w produkcie: mierzonej, monitorowanej i ograniczonej.
Zacznij od niewielkiego zestawu rzeczywistych zadań, które twoja aplikacja musi wykonywać dobrze. Następnie zamień je w powtarzalne testy:
Zamiast pytać „czy jest dobre?”, monitoruj „jak często przechodzi?”. Przydatne metryki:
Gdy coś pójdzie nie tak, musisz móc to odtworzyć. Loguj (z odpowiednią redakcją):
To ułatwia debugowanie i pomaga odpowiedzieć na pytanie: „Czy model się zmienił, czy zmieniły się nasze dane/narzędzia?”.
Kilka domyślnych zasad zapobiega częstym incydentom:
Zazwyczaj oznacza to, że model potrafi wygenerować spójny, celowo ukierunkowany tekst, który wygląda jakby odzwierciedlał zrozumienie i rozumowanie. W praktyce LLM wykonuje predykcję następnego tokenu: generuje najbardziej prawdopodobne dokończenie biorąc pod uwagę prompt, instrukcje i dostarczony kontekst.
Dla twórców aplikacji przydatny wniosek jest taki, że „myślenie” to zachowanie wyjściowe, które możesz kształtować i ograniczać — a nie wewnętrzna gwarancja prawdy.
Token to fragment tekstu, na którym model operuje i który generuje (całe słowo, część słowa, znak interpunkcyjny lub odstęp). Ponieważ modele działają na tokenach, a nie „zdaniach”, koszty, limity i obcinanie są liczone w tokenach.
Praktycznie:
Ponieważ generacja jest probabilistyczna. Na każdym kroku model przypisuje prawdopodobieństwa wielu możliwym następnikom tokenów, a większość systemów sample'uje z tej dystrybucji zamiast zawsze wybierać pojedynczą najlepszą opcję.
Aby uczynić wyjścia bardziej powtarzalnymi:
LLM optymalizuje generowanie prawdopodobnego tekstu, a nie weryfikację faktów. Może brzmieć pewnie, ponieważ pewny język to częsty wzorzec w danych treningowych — nawet gdy twierdzenie jest przypuszczeniem.
W projektowaniu produktu traktuj płynność jako „dobre pisanie”, a nie „poprawność” i dodaj mechanizmy weryfikacji (retrieval, narzędzia, testy, zatwierdzenia) gdy poprawność ma znaczenie.
Okno kontekstu to maksymalna ilość tekstu, którą model może jednocześnie rozważać (instrukcje systemowe, historia rozmowy, pobrane fragmenty itd.). Gdy wątek robi się zbyt długi, starsze części wypadają z okna i model ich „nie widzi”.
Sposoby łagodzenia:
Nie automatycznie. Domyślnie model nie przegląda sieci, nie czyta bazy danych ani nie wykonuje kodu. Ma dostęp tylko do tego, co dołączysz w promptcie oraz do narzędzi, które wyraźnie podłączysz.
Jeśli odpowiedź zależy od wewnętrznych lub aktualnych faktów, przekaż je przez retrieval (RAG) lub wywołanie narzędzia, zamiast „pytać mocniej”.
Używaj narzędzi, gdy potrzebujesz zweryfikowanych wyników lub rzeczywistych działań zamiast prawdopodobnego tekstu. Typowe przykłady:
Dobry wzorzec to propose → check → adjust, gdzie model iteruje na podstawie wyników narzędzi.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to „AI z otwartą książką”: aplikacja pobiera odpowiednie fragmenty z zaufanych źródeł (dokumentacja, tickety, polityki) i dołącza je do promptu, aby model odpowiadał na podstawie tych faktów.
Użyj RAG, gdy:
Główny tryb awarii to słabe wyszukiwanie — poprawa pobierania (chunking, metadane, świeżość, rankowanie) zwykle przynosi większe korzyści niż dopieszczanie promptów.
Agent to LLM działający w pętli: planuje, wykonuje krok (często wywołując narzędzie), sprawdza wynik i decyduje, co dalej. Przydaje się do przepływów typu „znajdź info → szkic → zweryfikuj → wyślij”.
Aby zabezpieczyć agentów:
Traktuj prompt jak kontrakt interfejsu: zdefiniuj cel, wejścia, ograniczenia i format wyjścia, aby aplikacja mogła wiarygodnie przetwarzać rezultaty.
Praktyki budujące zaufanie: