Wyobraź sobie, że wchodzisz do biura w poniedziałkowy poranek i odkrywasz, że połowa rutynowej pracy jest już wykonana. Raporty zostały wygenerowane, spotkania zaplanowane, a ta zaległa sprawa klienta? Już rozwiązana – nie przez współpracownika, lecz przez AI, które nie czekało na instrukcje. Twój Agent zauważył problem, zdecydował, co jest ważne, i podjął działania.
Bez poleceń, bez niekończących się „zadań do wykonania”, tylko inicjatywa.
To moment, gdy Agentowa AI usprawnia Twoją rutynę w biurze i w pełni wspiera Twoje procesy pracy.
W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji, która wykonuje polecenia, Agentowa AI działa z intencją. Identyfikuje wzorce, ocenia opcje i może podejmować inteligentne działania samodzielnie, pozwalając ludziom skupić się na strategii, kreatywności i decyzjach, które wciąż wymagają ludzkiego impulsu.
Musimy zmierzyć się z faktem, że AI to już nie tylko pomocny asystent – to kompetentny współpracownik. Taki, który nie czeka na polecenia, lecz rozumie Twoje cele biznesowe i działa w ich kierunku, podczas gdy Ty robisz poranną kawę.
Zrozumienie nowej generacji inteligentnych systemów
Jeśli ostatnio śledzisz postępy w dziedzinie AI, prawdopodobnie spotkałeś się z terminami AI Agents i Agentowa AI tu i tam.
Choć mogą brzmieć jak wyszukane technologiczne żargon, w rzeczywistości odnoszą się do różnych typów systemów AI, które oba wywierają ogromny wpływ.
Agentowa AI przesuwa granice tego, co sztuczna inteligencja może osiągnąć, rozwiązując różnorodne problemy, podejmując autonomiczne decyzje i dostosowując się do dynamicznych okoliczności.
Ta nowa era wprowadza autonomię i zdolność adaptacji, prowadząc do powstania wysoce wydajnych systemów, które rewolucjonizują liczne funkcje zawodowe w ramach operacji przedsiębiorstw.
Systemy Agentowej AI: definicja i podstawowe zasady
Zanim zagłębimy się w szczegóły techniczne, musimy zdefiniować, czym są i czym różnią się od swoich poprzedników.
Agentowa AI to rodzaj AI określany przez autonomię. Odnosi się do inteligentnej AI, która potrafi działać niezależnie, rozwiązywać wieloetapowe problemy i dostosowywać swoje działania w czasie rzeczywistym, aby osiągnąć określone cele przy ograniczonym bezpośrednim nadzorze człowieka. To jak posiadanie wirtualnego asystenta, który potrafi myśleć, rozumować i adaptować się, bez potrzeby stałego kierowania. Systemy te wyróżniają się zdolnością do samodzielnego inicjowania i realizowania złożonych celów.
Technologia ta charakteryzuje się trzema głównymi cechami: autonomią, zdolnością adaptacji i ukierunkowaniem na cel.
🔸 Autonomia oznacza, że agenci mogą wykonywać zadania samodzielnie, często bez nadzoru człowieka lub bezpośrednich instrukcji.
🔸 Zdolność adaptacji pozwala im uczyć się na podstawie interakcji, otrzymywać informacje zwrotne i zmieniać swoje decyzje w oparciu o zdobytą wiedzę.
🔸 Ukierunkowanie na cel zapewnia, że potrafią przyjąć konkretne zadania i rozważać, jak je osiągnąć poprzez wieloetapowe planowanie.
To autonomiczne zachowanie definiuje Agentową AI, czyniąc ją obiecującą technologią dla organizacji, które chcą usprawnić skomplikowane procesy pracy i pozwolić maszynom wykonywać złożone zadania, wymagając jedynie minimalnej ingerencji człowieka na końcu.
W przeciwieństwie do tego, AI Agents są elementami składowymi w tym systemie.
Są to Twoi cyfrowi pomocnicy, zaprojektowani do automatyzacji organizowania kalendarza czy odpowiadania na pytania. Doskonale radzą sobie z automatyzacją konkretnych działań, ale często brakuje im pełnej autonomii i zdolności do dynamicznego podejmowania decyzji. AI Agents działają w ramach szerszych systemów AI, wykonując zadania i procesy z pewnym stopniem autonomii. Opierają się na z góry zdefiniowanych poleceniach i świetnie radzą sobie z prostymi, powtarzalnymi zadaniami. Sam system Agentowej AI potrafi zrozumieć cel lub wizję użytkownika i wykorzystuje dostarczone informacje do rozwiązania problemu.
Praca Agentowej AI: architektura i rola dużych modeli językowych
Agentowa AI działa poprzez sieć autonomicznych komponentów oprogramowania, a jej zdolność do wykonywania konkretnych zadań opiera się na wieloetapowym procesie.
Proces ten zapewnia, że Agentowa AI może realizować złożone cele wymagające rozumowania, rozwiązywania problemów i adaptacji. Choć niektóre modele obejmują cztery etapy, pełny proces często uwzględnia współpracę, co daje pięć kluczowych kroków:
Percepcja: AI Agents zbierają dane z otoczenia, przetwarzając informacje pochodzące ze źródeł takich jak aplikacje, bazy danych i interfejsy. Przekształcają ogromne ilości danych w wnioski i identyfikują istotne wzorce, wydobywając to, co najważniejsze w swoim środowisku.
Rozumowanie: Duże modele językowe (LLM) często kierują procesem rozumowania, pełniąc rolę koordynatora. LLM analizuje odebrane dane, aby zrozumieć sytuację, opracować rozwiązania i zaplanować dalsze działania.
Działanie: AI Agents decydują, co należy zrobić, i wykonują działania, łącząc się z zewnętrznymi narzędziami lub systemami za pomocą interfejsów API. Wbudowane zabezpieczenia są tu kluczowe, zapewniając bezpieczeństwo i zgodność.
Uczenie się: Agentowa AI doskonali się i adaptuje w czasie, ucząc się na podstawie informacji zwrotnych i doświadczeń. Ten ciągły rozwój prowadzi do coraz inteligentniejszego działania, gdy AI Agents uczą się nieustannie, udoskonalając swoje podejmowanie decyzji i procesy.
Współpraca (Systemy Wieloagentowe): w złożonych procesach pracy wielu agentów może współpracować, dzieląc się informacjami i koordynując swoje działania, aby skuteczniej realizować skomplikowane zadania.
Architektura umożliwiająca działanie Agentowej AI opiera się na zaawansowanych technologiach, takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie przez wzmacnianie oraz duże modele językowe (LLM). Modele AI analizują różnorodne dane i wykorzystują rozumienie języka naturalnego (NLU) do pojmowania złożonych instrukcji. Sama struktura architektoniczna opiera się na fundamentalnych zasadach:
🔸 Modułowość: dzielenie złożonych funkcji zawodowych na wyspecjalizowane moduły w celu uproszczenia rozwoju i umożliwienia integracji nowych technologii.
🔸 Skalowalność: umożliwienie AI Agents zwiększania zasobów w celu obsługi rosnącej ilości danych i złożoności, wykorzystując rozproszoną, skalowalną moc obliczeniową oraz infrastrukturę chmurową.
🔸 Interoperacyjność: zapewnienie, że różnorodne moduły i AI współpracują ze sobą efektywnie, maksymalizując wydajność operacyjną.
Taka struktura pracy pozwala Agentowej AI podejmować złożone wyzwania i realizować każde zadanie wymagające dynamicznych dostosowań.
Agentowa AI a Generatywna AI
Chociaż oba są napędzane sztuczną inteligencją i dużymi modelami językowymi (LLM), ich główne funkcje różnią się.
Generatywna AI (GenAI) doskonale sprawdza się w tworzeniu treści, generując nowy tekst, obrazy, kod lub wideo w odpowiedzi na polecenie lub prośbę użytkownika. Opiera się na modelach AI głębokiego uczenia (algorytmach symulujących ludzki mózg), które analizują ogromne ilości danych i rozpoznają wzorce, aby tworzyć nowe wyniki. Choć potężna, Generatywna AI jest z natury reaktywna; czeka na polecenie użytkownika.
Agentowa AI została stworzona do działania autonomicznego i koncentruje się na podejmowaniu decyzji oraz działaniach, a nie tylko na tworzeniu treści. Systemy Agentowej AI są proaktywne i ukierunkowane na cel, zaprojektowane do samodzielnego podejmowania decyzji i działania, realizując złożone cele przy minimalnej ingerencji człowieka. Potrafi dostosowywać się do różnych lub zmieniających się sytuacji i posiada „agencję”, czyli zdolność podejmowania decyzji w oparciu o kontekst. Agentowa AI często wykorzystuje Generatywną AI jako komponent lub narzędzie pomagające w osiągnięciu celu, np. generując część wewnętrznego raportu lub tworząc szkic e-maila. Jej podstawową funkcją jest planowanie, rozumowanie i samodzielne wykonywanie konkretnych zadań.
Agentowa AI reprezentuje przesunięcie wykraczające poza generowanie treści w stronę działań ukierunkowanych na cel. Podstawowa technologia łączy elastyczne cechy dużych modeli językowych (LLM) z precyzją tradycyjnego programowania AI.
Wdrażanie Agentowej AI: przypadki użycia i integracja
Integracja Agentowej AI z istniejącymi systemami przedsiębiorstwa eliminuje silosy danych, umożliwiając inteligentniejsze, oparte na danych decyzje. Wymaga to dopasowania danych i systemów dla płynnej integracji i często rozpoczyna się od kontrolowanych projektów pilotażowych.
Przykłady działania Agentowej AI i AI Agents pokazują jej zdolność do samodzielnego funkcjonowania w kluczowych sektorach:
Obsługa klienta
Autonomiczne agenty napędzane AI redefiniują obsługę klienta. W przeciwieństwie do podstawowych chatbotów, autonomiczne agenty oparte na Agentowej AI potrafią szybko rozpoznać intencje klienta i podjąć wieloetapowe działania w celu rozwiązania problemów, wymagając minimalnej ingerencji człowieka. Na przykład agent napędzany AI może samodzielnie zweryfikować transakcję, zidentyfikować błąd, wydać zwrot środków i zaktualizować system CRM. Te zaawansowane agenty AI obsługują zarówno rutynowe zapytania klientów, jak i skomplikowane sprawy w obsłudze klienta, poprawiając ogólne doświadczenia klientów i zapewniając spersonalizowaną oraz szybką obsługę na dużą skalę.
Zarządzanie łańcuchem dostaw
Agentowa AI jest kluczowa dla optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw. Analizując dane w czasie rzeczywistym, AI Agents mogą samodzielnie zarządzać zapasami, przewidywać wahania popytu i dostosowywać trasy dostaw, co prowadzi do bardziej płynnego funkcjonowania przedsiębiorstwa.
Tworzenie oprogramowania i IT
AI Agents (takie jak GitHub Copilot) zwiększają produktywność programistów, sugerując kod. Ponadto Agentowa AI może usprawnić tworzenie oprogramowania poprzez automatyzację autonomicznego kodowania i debugowania, pisanie kodu oraz uruchamianie testów. AI Agents mogą podejmować się złożonych wyzwań związanych z przeglądem kodu i reagowaniem na incydenty. Agentowa AI może samodzielnie rozwiązywać skomplikowane zgłoszenia IT, weryfikować tożsamość i resetować hasła.
Zarządzanie ryzykiem finansowym
Agentowa AI może obsługiwać złożone scenariusze w finansach. Rozwiązania napędzane AI mogą monitorować wahania rynkowe, analizować dane w czasie rzeczywistym i automatycznie dostosowywać alokację portfela, chroniąc inwestycje klientów.
Opieka zdrowotna
Agentowa AI może wspierać diagnostykę, rekomendacje dotyczące leczenia oraz opiekę nad pacjentem. Na przykład technologia inteligentnych inhalatorów wykorzystująca Agentową AI zbiera dane o użytkowaniu i środowisku, informując pracowników służby zdrowia w razie potrzeby. Praca z wrażliwymi danymi w takich zastosowaniach wymaga starannego nadzoru i interwencji człowieka.
Cyberbezpieczeństwo
Systemy Agentowej AI wykrywają zagrożenia i automatycznie reagują na potencjalne naruszenia, analizując aktywność sieciową. Darktrace wykorzystuje Agentową AI do samodzielnego wykrywania, reagowania i uczenia się na podstawie potencjalnych zagrożeń cybernetycznych w czasie rzeczywistym.
Jak widać, zdolność AI Agents do uczenia się na podstawie doświadczeń i współpracy między wieloma agentami jest kluczowa dla rozwiązywania złożonych procesów pracy w różnych branżach.
Uczenie maszynowe, modele AI i rozwiązania AI: ryzyka, wyzwania i nadzór człowieka
Zdolności Agentowej AI charakteryzują się wykorzystaniem modeli i technik AI w celu zwiększenia autonomii. Algorytmy uczenia maszynowego (ML), w szczególności uczenie przez wzmacnianie (RL), odgrywają kluczową rolę w umożliwianiu AI ciągłego uczenia się i adaptacji poprzez interakcję z otoczeniem oraz otrzymywanie informacji zwrotnych. Agentowa AI wykorzystuje te algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania danych, identyfikowania wzorców i doskonalenia procesu podejmowania decyzji w czasie.
Jednakże moc autonomicznego działania wiąże się ze znacznymi ryzykami i wyzwaniami, które muszą być adresowane poprzez solidne zarządzanie i nadzór człowieka.
Ryzyka i wyzwania związane z wdrażaniem Agentowej AI
Autonomia i odpowiedzialność: w miarę jak systemy Agentowej AI stają się bardziej autonomiczne, pojawiają się pytania o odpowiedzialność. Jeśli Agentowa AI popełni błąd, kto ponosi odpowiedzialność? Problem „czarnej skrzynki”, w którym proces podejmowania decyzji jest nieprzejrzysty, utrudnia diagnozowanie problemów i budowanie zaufania.
Utrata miejsc pracy: istnieje obawa przed utratą zatrudnienia w sektorach takich jak obsługa klienta i opieka zdrowotna, gdy Agentowa AI przejmuje coraz więcej powtarzalnych i złożonych zadań. Przedsiębiorstwa mają obowiązek wspierać pracowników poprzez przekwalifikowanie i wdrażanie modeli współpracy.
Prywatność i bezpieczeństwo danych: systemy AI często obsługują złożone scenariusze związane z wrażliwymi danymi. Konieczność dostępu do wewnętrznych narzędzi i ogromnych ilości danych rodzi obawy dotyczące bezpieczeństwa oraz ryzyko subtelnych ataków manipulujących AI. Kluczowe jest wdrożenie wielowarstwowego systemu bezpieczeństwa.
Stronniczość i etyka: jeśli AI Agents są trenowani na stronniczych danych, mogą utrwalać te uprzedzenia, prowadząc do niesprawiedliwych rezultatów. Kluczowe są kwestie etyczne związane z odpowiedzialnością i potencjalnym niewłaściwym wykorzystaniem.
Strategiczna integracja i nadzór człowieka
Aby zapewnić skuteczne i odpowiedzialne wdrażanie tych rozwiązań AI, człowiek POWINIEN pozostawać w pętli decyzyjnej. Rozwój Agentowej AI wymaga stosowania wyspecjalizowanych modeli oraz zapewnienia przejrzystości.
Najlepsze praktyki integracji Agentowej AI obejmują:
🔸 Orkiestracja: koordynowanie, jak i kiedy AI Agents działają w systemach i zadaniach, aby zapewnić odpowiedzialność, zmniejszyć ryzyko i dopasować wyniki do inicjatyw strategicznych.
🔸 Człowiek w pętli decyzyjnej: łączenie automatyzacji z nadzorem, gdzie ludzie weryfikują i zatwierdzają decyzje, szczególnie w przypadku trudniejszych zadań i nietypowych sytuacji. Stały udział człowieka zapewnia, że AI pozostaje narzędziem wiarygodnym i godnym zaufania.
🔸 Fundament wiedzy: kodowanie procesów biznesowych i wiedzy eksperckiej w celu kształtowania inteligentnego zachowania agentów.
🔸 Fundament danych: przedsiębiorstwa polegają na dużych, zróżnicowanych zestawach danych, aby skutecznie wdrożyć Agentową AI. Coraz częściej stosuje się mieszankę danych syntetycznych (w celu radzenia sobie z niedoborem danych i kwestiami etycznymi) oraz danych w czasie rzeczywistym do trenowania modeli AI. Dane syntetyczne mogą wypełniać luki w rzeczywistych zestawach danych i symulować rzadkie zdarzenia.
Agentowa AI i AI Agents: co dalej?
Połączenie potężnych dużych modeli językowych (LLM), uczenia maszynowego i integracji w przedsiębiorstwach umożliwiło powstanie Agentowej AI, która stanowi „mózg” AI Agents. Mogą one teraz działać niezależnie, wymagając jedynie minimalnej ingerencji człowieka do realizacji procesów pracy.
Gartner przewiduje, że do 2028 roku 15% codziennych decyzji w pracy będzie podejmowanych autonomicznie przez Agentową AI, w porównaniu z 0% w 2024 roku. W miarę jak agenty uczą się i gromadzą coraz więcej danych oraz doświadczeń, ich zdolności decyzyjne będą wzrastać. Ten proces ciągłego uczenia się, napędzany przez zaawansowane modele AI, pomoże firmom utrzymać przewagę konkurencyjną. Zdolność Agentowej AI do adaptacji w dynamicznym środowisku i podejmowania jeszcze bardziej złożonych problemów sugeruje fundamentalną zmianę w ekosystemach, sprzyjając współpracy i innowacjom na skalę globalną.
Agentowa AI jest niewątpliwie kolejnym przełomem, redefiniującym automatyzację poprzez połączenie inteligencji z autonomicznym działaniem.
Dając systemom AI niezależność i zdolność rozwiązywania problemów, organizacje mogą uwolnić bezprecedensową produktywność pracowników i napędzać długoterminowe inicjatywy strategiczne.
Podsumujmy to
Wyobraź sobie to: Twoje biuro działa na autopilocie – nie w chaosie, lecz z precyzją. Raporty są gotowe, zanim je zamówisz. Problemy klientów rozwiązują się same. Projekty posuwają się do przodu przez noc. Za tym wszystkim nie stoi ludzki cudotwórca; to Agentowa AI – rodzaj AI, który nie czeka na polecenia.
W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji, a nawet Generatywnej AI, Agentowa AI jest proaktywna. Podejmuje decyzje, rozwiązuje problemy i dostosowuje się do bieżącej sytuacji w czasie rzeczywistym. Można ją porównać do cyfrowego współpracownika z inicjatywą – takiego, który planuje, rozumuje, działa, a nawet uczy się na własnych błędach.
Ta zmiana odmienia wszystko. Od obsługi klienta i łańcuchów dostaw po cyberbezpieczeństwo i finanse, Agentowa AI cicho przejmuje nudne aspekty biznesu i wykonuje je lepiej niż kiedykolwiek. Nie chodzi o zastępowanie ludzi – chodzi o danie im przestrzeni do myślenia, innowacji i przewodzenia.
Ale wraz z całą tą mocą pojawia się nowe wyzwanie: odpowiedzialność, etyka i ludzki wkład, który utrzymuje AI w zgodzie z celami biznesowymi. Przyszłość Agentowej AI to nie tylko autonomia – to współpraca między maszynami, które działają, a ludźmi, którzy decydują, dokąd mają zmierzać dalej.
Agentowa AI to już nie teoria. Staje się kolejną strategiczną przewagą Twojej firmy – różnicą między reagowaniem na zmiany a ich przewidywaniem.
Jeśli jesteś gotowy, aby zobaczyć prawdziwe możliwości AI w swojej organizacji, porozmawiajmy.
