Tree of Thoughts: Zaawansowane Rozumowanie AI w Systemach LLM 2026
Tree of Thoughts (ToT) to architektura wnioskowania, która pozwala dużym modelom językowym przeszukiwać przestrzeń rozwiązań w formie drzewa decyzyjnego, zamiast liniowego łańcucha myśli. W odróżnieniu od klasycznego Chain of Thought, ToT wprowadza mechanizm backtrackingu i oceny heurystycznej każdego kroku, co redukuje halucynacje i podnosi precyzję w zadaniach wymagających deliberatywnego myślenia. Z mojego researchu wynika, że modele wykorzystujące ToT osiągają do 74% skuteczności w złożonych zadaniach logicznych, podczas gdy standardowy CoT zatrzymuje się na 4% — różnica ta definiuje przyszłość autonomicznej pracy agentów AI.
Dlaczego inference-time scaling zastąpił wyścig parametrów
Rok 2026 przyniósł fundamentalną zmianę w projektowaniu systemów AI. Era, w której dominowała zasada „więcej parametrów = lepsza inteligencja”, dobiegła końca. Obecnie kluczowym polem walki technologicznej stało się inference-time scaling — zdolność modelu do „myślenia dłużej” nad trudnym problemem, zanim udzieli odpowiedzi.
System 1 vs System 2 — dychotomia poznawcza Daniela Kahnemana — trafnie opisuje ten zwrot. Standardowe modele autoregresywne działają jak System 1: szybko, intuicyjnie, automatycznie. Generują token po tokenie bez możliwości cofnięcia się i naprawienia błędu. W prostych zadaniach (np. odpowiedzi na FAQ) to wystarczy. Ale w złożonych problemach inżynieryjnych, matematyce czy planowaniu strategicznym, błąd popełniony w trzecim kroku niszczy cały wynik końcowy.
System 2 to myślenie powolne, deliberatywne, strategiczne. Tree of Thoughts implementuje ten paradygmat w architekturze dużych modeli językowych, pozwalając im eksplorować wiele możliwych ścieżek rozumowania, oceniać je i wybierać optymalną. Prognozy rynkowe wskazują, że do końca 2026 roku popyt na obliczenia w czasie wnioskowania przewyższy nakłady na trening o 118-krotność, a do 2030 roku inferencja pochłonie 75% całkowitego compute AI, napędzając inwestycje w infrastrukturę rzędu 7 bilionów dolarów.
Cztery filary mechaniki Tree of Thoughts
ToT nie operuje na poziomie pojedynczych tokenów — wprowadza wyższy poziom abstrakcji, thought units (jednostki myślowe). Każda „myśl” to semantycznie spójny fragment rozumowania — równanie, akapit planu, funkcja w kodzie. Taka granulacja pozwala na ewaluację częściowych wyników przed zainwestowaniem zasobów w ślepą uliczkę.
Dekompozycja myśli (Thought Decomposition)
ToT dzieli problem na mniejsze, zarządzalne fragmenty. Rozmiar jednostki myślowej dostosowuje się do zadania:
- W matematyce: myślą jest pojedyncze równanie lub przekształcenie algebraiczne
- W pisaniu kreatywnym: akapit planu, kontur postaci, struktura narracji
- W programowaniu: konkretna funkcja, moduł logiczny, test case
Odpowiednia granulacja to kluczowa decyzja architektoniczna. Zbyt duże myśli (np. cały esej jako jedna myśl) nie pozwalają na wczesne wykrycie błędu. Zbyt małe (np. pojedyncze słowa) eksplodują przestrzeń obliczeniową bez zysku jakościowego.
Generowanie myśli (Thought Generation)
Zamiast jednej ścieżki, model generuje wiele propozycji do wyboru. Istnieją dwa podejścia:
- Sample (i.i.d.): Niezależne generowanie różnych propozycji. Stosowane w bogatych przestrzeniach myślowych (np. różne wstępy do artykułu, alternatywne strategie marketingowe). Model próbkuje z rozkładu prawdopodobieństwa, tworząc zróżnicowany zbiór kandydatów.
- Propose (sekwencyjne): Stosowane w ograniczonych przestrzeniach (np. ruchy w szachach, kroki w dowodzie matematycznym). Model sugeruje kolejne logiczne kroki w ramach jednego kontekstu, budując spójny łańcuch rozumowania.
Ocena stanu (State Evaluation / Heuristics)
To tutaj ToT wykazuje swoją przewagę nad liniowym CoT. Model LLM występuje w roli sędziego własnych myśli, wykorzystując funkcję wartości (Value Function). W zaawansowanych systemach, takich jak Language Agent Tree Search (LATS), stosuje się matematyczną funkcję oceny:
V(s) = λ × LM(s) + (1 − λ) × SC(s)
Gdzie:
- LM(s) to werbalna heurystyka modelu (ocena „pewne/możliwe/niemożliwe”)
- SC(s) to Self-consistency — statystyczna miara, jak często ta sama decyzja pojawia się w różnych ścieżkach
- λ (lambda) to waga balansująca oba sygnały
Kluczowym wglądem inżynieryjnym jest fakt, że modele LLM nie potrafią efektywnie poprawiać własnego rozumowania bez feedbacku zewnętrznego. Dlatego ToT w 2026 roku integruje wyniki z:
- Kompilatorów (czy kod się wykonuje?)
- API weryfikacyjnych (czy odpowiedź matematyczna jest poprawna?)
- Narzędzi weryfikacji formalnej (czy logika argumentu jest spójna?)
Algorytm wyszukiwania (Search Algorithm)
ToT nawiguje po drzewie decyzyjnym, stosując klasyczne algorytmy grafowe:
Breadth-First Search (BFS):
Utrzymuje b (beam size) najlepszych ścieżek na każdym poziomie. Eksploruje szeroko, ale płytko. Stosowane, gdy koszt błędu jest wysoki (np. projektowanie systemów krytycznych).
Depth-First Search (DFS):
Głęboka eksploracja pojedynczej ścieżki z backtrackingiem (cofaniem się) po napotkaniu błędu. Bardziej efektywne obliczeniowo, ale ryzykuje pominięcie optymalnej ścieżki.
Monte Carlo Tree Search (MCTS):
Zaawansowana metoda łącząca eksplorację i eksploatację. LATS (Language Agent Tree Search) wprowadza procesy:
- Selection: Wybór najbardziej obiecującego węzła do eksploracji
- Expansion: Rozwinięcie węzła o nowe myśli
- Simulation: Symulacja pełnego rozwiązania od tego punktu
- Backpropagation: Propagacja wyniku symulacji wstecz, aktualizacja wag wszystkich węzłów na ścieżce
MCTS drastycznie redukuje wskaźnik halucynacji poprzez wczesne odcinanie nieprawidłowych ścieżek. Wynik symulacji weryfikuje, czy dana gałąź prowadzi do poprawnego rozwiązania, zanim model zainwestuje zasoby w jej pełną eksplorację.
Ewolucja od Chain of Thought do Graph of Thoughts
Chain of Thought (CoT) to liniowa ścieżka rozumowania. Model generuje kolejne kroki myślowe jeden po drugim, bez możliwości powrotu. Podejście to, choć przełomowe w 2022 roku, ma fundamentalne ograniczenie: błąd w drugim kroku dziesięciostopniowego łańcucha jest nieodwracalny.
W zadaniu Game of 24 (stwórz równanie z czterech liczb dające wynik 24), GPT-4 z CoT osiąga skuteczność zaledwie 4%. Wprowadzenie ToT podnosi ją do 74% — osiemnastokrotna poprawa. Różnica ta nie wynika z lepszego modelu bazowego, ale z architektury rozumowania.
| Cecha | Chain of Thought (CoT) | Tree of Thoughts (ToT) | Graph of Thoughts (GoT) |
|---|---|---|---|
| Struktura | Liniowa | Drzewiasta | Grafowa (DAG) |
| Mechanizm | Autoregresywny | BFS / DFS / MCTS | Agregacja / Transformacja |
| Adaptacyjność | Niska (brak backtrackingu) | Wysoka (Backtracking) | Ekstremalna (nieliniowa) |
| Koszt obliczeniowy | Niski | Średni/Wysoki | Bardzo wysoki |
| Przykładowy Model | GPT-4, Claude 3.5 | OpenAI o1, LATS | Research / Future |
Graph of Thoughts (GoT) to ewolucja ToT, gdzie myśli mogą być agregowane i transformowane nieliniowo w skierowane grafy acykliczne (DAG). Zamiast drzewa, gdzie każdy węzeł ma jednego rodzica, graf pozwala na łączenie informacji z wielu źródeł. Przykład: synteza odpowiedzi z trzech różnych analiz danych, gdzie każda ścieżka eksploruje inny aspekt problemu, a wynik końcowy to agregacja wszystkich wniosków.
W 2026 roku GoT pozostaje domeną badawczą, ale kierunek rozwoju jest jasny: od liniowych łańcuchów, przez drzewa, do pełnych grafów rozumowania.
Inference-time scaling: ekonomia i wydajność w praktyce
Ekonomia AI w 2026 roku zdefiniowała nową metrykę biznesową: Token budget. Zarządzanie kosztem inferencji stało się ważniejsze niż koszt trenowania modelu. Każdy węzeł w drzewie ToT to dodatkowe zapytanie do LLM, co przy braku optymalizacji prowadzi do eksplozji kosztów.
Przykładem przełomu jest DeepSeek-R1, model który udowodnił, że skalowanie czasu wnioskowania można osiągnąć bez tradycyjnego MCTS. DeepSeek-R1 wykorzystuje algorytm GRPO (Group Relative Policy Optimization), który eliminuje potrzebę oddzielnego modelu krytyka (value function), stosując czyste uczenie przez wzmocnienie (RL).
Wyniki DeepSeek-R1:
- Generuje od 10 do 100 razy więcej tokenów „ukrytego myślenia”
- Benchmark AIME (matematyka): wzrost dokładności z 15.6% do 71% (a przy większej skali 86.7%)
- 70% niższe koszty niż modele konkurencji
- Wzorzec efektywności inference-time scaling
Problem latencji rozwiązuje ThreadWeaver — architektura wykorzystująca Parallel Reasoning (wnioskowanie równoległe) i trie-based co-design. Zamiast eksplorować drzewo sekwencyjnie, ThreadWeaver eksploruje wiele ścieżek jednocześnie, przyspieszając odpowiedź o 1.5x przy zachowaniu precyzji modeli sekwencyjnych.
Pięć kluczowych przewag ToT w procesach decyzyjnych
- Self-correction: Dynamiczna zmiana strategii po wykryciu błędu. Model nie jest „zamknięty” w błędnej ścieżce — może się cofnąć i wybrać lepszą alternatywę.
- Exploration-Exploitation trade-off: Optymalne balansowanie między pogłębianiem znanej ścieżki (exploitation) a szukaniem nowych alternatyw (exploration). MCTS automatycznie zarządza tym kompromisem.
- External Feedback integration: Włączanie sygnałów z kompilatorów, API i narzędzi weryfikacji do oceny węzłów. To przekształca „zgadywanie” w „weryfikację”.
- Reduced hallucination rate: Weryfikacja każdego kroku semantycznego drastycznie tnie błędy rzeczowe. Model nie generuje całej odpowiedzi na raz — każdy fragment jest sprawdzany przed przejściem dalej.
- Verifiable reasoning paths: Audytowalność procesu myślowego — każda decyzja agenta ma swój „ślad” w strukturze drzewa. To kluczowe dla zastosowań regulowanych (medycyna, finanse, prawo).
Obsługa tak intensywnej inferencji wymaga infrastruktury nowej generacji. Rozwiązania takie jak NVIDIA Blackwell, oferujące 1.4 exaFLOPS w jednej szafie, stają się standardem w centrach danych zorientowanych na agentowy model pracy AI.
Praktyczne zastosowania ToT w sektorach DeepTech
ToT przekształca LLM z chatbotów w autonomiczne systemy rozumowania zdolne do operowania w środowiskach krytycznych.
Inżynieria i Fizyka
Model P1 stał się pierwszym modelem open-source, który zdobył złoto na Międzynarodowej Olimpiadzie Fizycznej (IPhO 2025). Kluczem do sukcesu była architektura multi-agentowa PhysicsMinions, składająca się z trzech wyspecjalizowanych studiów:
- Visual Studio: Analiza obrazu i schematów fizycznych. Rozpoznawanie diagramów, wykresów, układów sił.
- Logic Studio: Rozumowanie dedukcyjne. Wyprowadzanie równań z zasad fundamentalnych, weryfikacja jednostek, sprawdzanie spójności logicznej.
- Review Studio: Weryfikacja i korekta. Cross-checking obliczeń, identyfikacja błędów numerycznych, walidacja wyniku końcowego.
Każde studio działa jako osobny agent w systemie ToT, eksplorujący swoją przestrzeń rozwiązań. Wynik końcowy to synteza wniosków z wszystkich trzech ścieżek — podejście niemożliwe do osiągnięcia w liniowym CoT.
Programowanie i Coding AI
Systemy łączące LATS z GPT-4 osiągnęły wynik 92.7% Pass@1 na benchmarku HumanEval (generowanie poprawnego kodu Python). To dowód na dominację ToT: agent AI, który potrafi skompilować kod, otrzymać błąd i wrócić do drzewa decyzji, by go naprawić, deklasuje każde podejście liniowe.
Workflow wygląda następująco:
- Generacja: Model tworzy 5-10 wariantów implementacji funkcji
- Kompilacja: Każdy wariant jest kompilowany i testowany
- Ocena: Wyniki testów są propagowane wstecz jako sygnał wartości
- Backtracking: Warianty z błędami są odrzucane, model eksploruje alternatywne ścieżki
- Iteracja: Proces powtarza się, aż kod przejdzie wszystkie testy
Medycyna i QA (Question Answering)
W zadaniach multi-hop (wymagających wielu kroków wyszukiwania informacji), jak HotPotQA, LATS podwoił skuteczność metody ReAct — wzrost z około 32% na 63-71%. Różnica wynika z integracji zewnętrznego feedbacku i systematycznego przeszukiwania dokumentacji.
Przykład: „Jaki lek stosuje się w leczeniu choroby, która była główną przyczyną śmierci osób powyżej 65 roku życia w 2020 roku w USA?”
ReAct (liniowy):
- Szuka przyczyny zgonów → znajduje chorobę wieńcową
- Szuka leków → podaje pierwszy znaleziony (może być ogólny)
- Odpowiada (brak weryfikacji krzyżowej)
LATS (ToT):
- Eksploruje wiele źródeł jednocześnie (CDC, PubMed, guidelines)
- Krzyżowo weryfikuje przyczynę zgonów (czy faktycznie choroba wieńcowa?)
- Dla każdej znalezionej choroby generuje listę leków
- Weryfikuje każdy lek w dokumentacji medycznej (skuteczność, wskazania)
- Wybiera lek z najwyższym sygnałem wartości (najczęściej potwierdzony w źródłach)
Dla przedsiębiorstw wdrożenie ToT oznacza realną przewagę konkurencyjną dzięki automatyzacji „myślenia deliberatywnego” w audytach, projektowaniu leków czy optymalizacji systemów ERP.
Wyzwania i techniki optymalizacji kosztów
Główną barierą wejścia pozostaje computational cost oraz złożoność implementacji systemów wieloagentowych. Każdy węzeł w drzewie to dodatkowe zapytanie, co przy braku optymalizacji prowadzi do eksplozji kosztów.
Rozwiązaniem, które wdrażamy w 2026 roku, jest technika Semantic Similarity Based Dynamic Pruning (SSDP), potocznie nazywana „Chopping Trees”. Mechanizm ten składa się z trzech etapów:
Jak działa SSDP (Chopping Trees)?
- Embedding Generation:
Kodowanie każdej myśli do wektora gęstego (np. 768-wymiarowy embedding z BERT). Każda jednostka myślowa (thought) jest reprezentowana jako punkt w przestrzeni semantycznej. - Similarity-Based Clustering:
Grupowanie semantycznie identycznych ścieżek. Jeśli dwie gałęzie drzewa prowadzą do myśli o cosine similarity > 0.95, są traktowane jako redundantne. - Representative Selection:
Pozostawienie tylko jednej, najlepiej ocenionej ścieżki z grupy i natychmiastowe zwolnienie pamięci (KV Cache) pozostałych. To kluczowe — KV Cache to wąskie gardło w kosztach inferencji.
Wyniki SSDP:
- Redukcja liczby eksplorowanych węzłów o 85-90%
- 2.3-krotne przyspieszenie (speedup) procesu wnioskowania
- Zachowanie jakości wyników (marginalny spadek < 2%)
Przyszłość to przejście od statycznych drzew do autonomicznych systemów, które same decydują, jak długo muszą „myśleć” nad danym problemem. Wizja ta obejmuje modele dynamicznie alokujące swój Token budget w zależności od poziomu trudności zapytania:
- Proste pytanie FAQ → 50 tokenów, liniowy CoT
- Średnio złożone (analiza danych) → 500 tokenów, ToT z BFS
- Bardzo złożone (proof matematyczny) → 5000 tokenów, ToT z MCTS
Rekomendacje dla liderów technicznych i architektów systemów
Jako architekci systemów AI musimy zrozumieć, że w 2026 roku AI przestało być produktem „pudełkowym”, a stało się procesem obliczeniowym. Skalowanie czasu wnioskowania to najważniejsza innowacja od czasu architektury Transformer.
Lista kontrolna dla CTO i VP of Engineering
1. Ocena złożoności zadań:
Czy Twoje procesy wymagają Systemu 2? Jeśli zadanie wymaga planowania strategicznego (kodowanie, fizyka, prawo, złożona analityka), CoT to za mało — potrzebujesz struktury ToT/LATS.
Test prostoty: Jeśli błąd w kroku 3 z 10 niszczy cały wynik → ToT jest konieczny.
2. Wybór modelu pod kątem heurystyki:
Wybieraj modele bazowe zdolne do samokrytyki. DeepSeek-R1 jest obecnie liderem kosztowym, oferując wydajność OpenAI o1 przy ułamku ceny. Kluczowe pytanie: „Czy model potrafi ocenić własne rozumowanie?”
3. Optymalizacja budżetu tokenów:
Wdróż dynamiczne przycinanie (SSDP), aby uniknąć redundancji w drzewach decyzyjnych. Bez optymalizacji, ToT może kosztować 10x więcej niż standardowa inferencja.
4. Infrastruktura pod inferencję:
Przesuń zasoby z klastrów treningowych na infrastrukturę zoptymalizowaną pod intensywne wnioskowanie (NVIDIA Blackwell, AMD Instinct MI300X). Inferencja w 2026 to nie hobby — to rdzeń biznesu AI.
5. Integracja zewnętrznych narzędzi:
ToT wymaga feedbacku zewnętrznego. Zbuduj pipeline integrujący kompilatory (dla kodu), API weryfikacyjne (dla danych), narzędzia formalnej weryfikacji (dla logiki). Bez tego ToT to tylko drzewo zgadywania.
Podsumowanie: Inference to nowy trening
Wygrywają firmy, które nie tylko dysponują największymi modelami, ale te, których modele „myślą” najbardziej efektywnie. Inference to nowy trening — to tutaj rodzi się rzeczywista wartość biznesowa AI.
Tree of Thoughts to nie moda — to fundamentalna zmiana paradygmatu. Przejście od „zgadywania szybciej” do „myślenia głębiej”. W 2026 roku nie liczy się już tylko to, ile model wie (parametry), ale jak skutecznie potrafi nawigować po przestrzeni możliwości (architektura wnioskowania).
Dla zespołów technicznych to oznacza inwestycję w:
- Infrastrukturę obliczeniową (GPU/TPU pod inferencję)
- Narzędzia do zarządzania token budget (SSDP, beam search)
- Integracje z zewnętrznymi weryfikatorami (API, kompilatory)
- Audyt procesów myślowych agentów AI
Tree of Thoughts to klucz do autonomicznych systemów AI, które nie tylko generują odpowiedzi, ale rozumują. To różnica między chatbotem a konsultantem. Między narzędziem a partnerem strategicznym.
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Czym różni się Tree of Thoughts od Chain of Thought?
Chain of Thought (CoT) to liniowa ścieżka rozumowania bez możliwości backtrackingu. Tree of Thoughts (ToT) eksploruje przestrzeń rozwiązań w formie drzewa, pozwalając modelowi cofnąć się z błędnej ścieżki i wybrać alternatywę. W zadaniu Game of 24, CoT osiąga 4% skuteczności, ToT — 74%.
Jak działa backtracking w Tree of Thoughts?
Backtracking to mechanizm cofania się do wcześniejszego węzła drzewa po napotkaniu błędu. Model ocenia każdą myśl funkcją wartości V(s). Jeśli wartość spada poniżej progu (np. kompilator zwraca błąd), model wraca do rodzica tego węzła i eksploruje alternatywną gałąź.
Czy Tree of Thoughts zwiększa koszty inferencji?
Tak, ToT generuje więcej tokenów niż liniowy CoT (od 10x do 100x w zależności od głębokości drzewa). Jednak techniki optymalizacji jak SSDP (Semantic Similarity Based Dynamic Pruning) redukują koszty o 85-90%, a wyższa jakość wyników (mniej błędów) często rekompensuje wyższe koszty obliczeniowe.
Jakie modele AI obsługują Tree of Thoughts?
OpenAI o1, DeepSeek-R1, Language Agent Tree Search (LATS) to przykłady modeli wykorzystujących ToT. Większość nowoczesnych LLM-ów (GPT-4, Claude 3.5) można wzbogacić o ToT poprzez odpowiednie promptowanie i instrukcje systemowe.
W jakich zastosowaniach Tree of Thoughts daje największą wartość?
ToT sprawdza się w zadaniach wymagających deliberatywnego myślenia: programowanie (generowanie kodu z weryfikacją), matematyka (dowody, olimpiady), planowanie strategiczne, analiza multi-hop (wymagająca wielu kroków wyszukiwania), inżynieria systemowa. Nie warto stosować ToT w prostych zadaniach FAQ czy generowaniu tekstu kreatywnego.
