Jak stworzyć agenta AI dla początkujących (2026)

Technologia agentów AI poczyniła ogromne postępy w ostatnich latach – co oznacza, że dziś zbudowanie własnego agenta AI jest dostępne dla każdego, kto ma komputer.

Agenci AI to jeden z głównych trendów AI, których szybka adaptacja w różnych branżach będzie się utrzymywać.

Niezależnie od tego, czy automatyzujesz procesy, czy tworzysz asystenta AI, ten przewodnik przeprowadzi Cię przez kolejne kroki budowy własnego agenta AI opartego na LLM.

1. Określ zakres

Pierwszy krok do stworzenia agenta AI jest prosty – co ma robić? Zacznij od jasnego określenia celu swojego agenta.

Istnieje wiele praktycznych zastosowań agentów AI. Określenie celu Twojego agenta zdecyduje o potrzebnych funkcjach i wyborze platformy.

• Agent AI do sprzedaży pomaga użytkownikom, odpowiadając na pytania o produkty, polecając opcje, porównując modele i podając szczegóły cenowe.
• Agent AI do obsługi klienta rozwiązuje problemy klientów, udostępnia materiały takie jak FAQ czy filmy i pomaga w rozwiązywaniu problemów technicznych.
• Agent AI do zarządzania wiedzą wyszukuje firmowe procedury, podsumowuje dokumenty i pomaga pracownikom szybko znaleźć potrzebne informacje.
• Agent AI do pozyskiwania leadów wysyła spersonalizowane follow-upy przez e-mail lub platformy typu WhatsApp, zbiera informacje w rozmowie i synchronizuje dane z CRM, usprawniając śledzenie kontaktów.
• Agent AI HR odpowiada na pytania pracowników dotyczące polityk firmy, pomaga w onboardingu i obsługuje wnioski urlopowe.
• Agent AI dla e-commerce śledzi zamówienia, sprawdza dostępność produktów i proponuje spersonalizowane rekomendacje na podstawie preferencji użytkownika.

Jeśli działasz w branży specjalistycznej, możesz zbudować agenta AI obsługującego wiele procesów. Na przykład agent AI dla nieruchomości może proponować oferty, pilnować dokumentów i zarządzać relacjami z klientami. Z kolei agent AI dla hoteli obsłuży rezerwacje, zgłoszenia do housekeeping i sprzeda dodatkowe usługi.

Jeśli korzystasz z elastycznej platformy, masz niemal nieograniczone możliwości. Dobrze zaprojektowany agent AI może zautomatyzować praktycznie każde zadanie.

Gdy już określisz zakres, masz wszystkie informacje potrzebne do wyboru platformy.

2. Wybierz platformę

Nie brakuje frameworków agentów AI do wyboru. Jeśli szukasz inspiracji, nasza lista 9 najlepszych platform AI to świetny punkt wyjścia.

Nie będę tu porównywać platform – bo, przyznam, mam swoją ulubioną – ale mogę podpowiedzieć, na co zwrócić uwagę przy wyborze platformy do swojego projektu:

Upewnij się, że wybierasz platformę AI, która:

1. Oferuje materiały edukacyjne. Zawsze pojawi się krzywa uczenia, więc warto być na nią przygotowanym.
2. Odpowiada Twoim zamiarom. Nie wybieraj platformy specjalizującej się w obsłudze klienta, jeśli chcesz bota sprzedażowego lub system wieloagentowy.
3. Zawiera darmowy pakiet, dzięki czemu możesz ją przetestować przed (lub bez) podjęcia zobowiązania finansowego.

Jeśli potrzebujesz rozwiązania open-source, jest wiele otwartoźródłowych agentów AI do wyboru.

Po wyborze narzędzia do budowy agentów AI możesz zacząć tworzyć własnego agenta.

3. Stwórz instrukcje i zmienne

Twój agent AI będzie całkowicie unikalny – wszystko zależy od Twojego zastosowania i zakresu. Częścią procesu będzie poznanie wybranej platformy i zastosowanie swojej wiedzy do własnej ścieżki.

Zacznij od autonomicznego węzła

‍

Warto podkreślić pewną niewygodną prawdę: nie każda „platforma agentów AI” pozwala zbudować prawdziwego agenta AI.

Wiele z nich oferuje chatboty AI, ale brakuje im kluczowej cechy agentów AI: zdolności do samodzielnego podejmowania decyzji w celu realizacji polecenia twórcy.

W Botpress Studio Autonomiczne Węzły pozwalają budować agentów AI, którzy sami decydują, kiedy użyć uporządkowanego przepływu, a kiedy LLM. Wystarczy, że programista wyda polecenie autonomicznemu węzłowi w prostym języku.

W kilku prostych zdaniach możesz określić, co Twój autonomiczny węzeł ma robić i jak powinien się zachowywać. W kilka minut zdefiniujesz jego osobowość, zakres i cel.

Niektóre części Twojego chatbota AI powinny być uporządkowane – jak powitanie czy spersonalizowana oferta sprzedażowa. Jednak prawdopodobnie będą też elementy rozmowy, które chcesz przekazać LLM.

Twórz zmienne do zbierania informacji

‍

Twój agent AI będzie zadawał użytkownikom pytania. Na przykład:

• Agent AI do podróży może zapytać, do jakiego miasta użytkownik chce planować wyjazd
• Agent AI do dobrostanu psychicznego może zapytać, jak się czuje użytkownik
• Agent obsługi klienta zapyta, w czym użytkownik potrzebuje pomocy

W zależności od przebiegu rozmowy, będzie od 1 do x zmiennych, które pozwolą zebrać potrzebne informacje.

Na przykład agent AI do podróży może zapytać, dokąd użytkownik się wybiera, czy chce zarezerwować lot, ile osób podróżuje, jaki ma budżet, jakie preferuje aktywności itd.

Agent sprzedażowy może zapytać, czego szuka użytkownik, a następnie poprowadzić rozmowę w różnych kierunkach w zależności od odpowiedzi.

4. Zintegruj swojego agenta AI

Agent AI bez integracji to po prostu Twoja własna wersja ChatGPT. O przeznaczeniu agenta AI decydują właśnie integracje.

Istnieje wiele podmiotów, z którymi można zintegrować agenta AI — a jeśli korzystasz z elastycznej platformy, możliwości są niemal nieograniczone.

To właśnie integracje pozwalają agentowi AI płynnie wpasować się w istniejące procesy, zamiast być „dodatkiem” bez połączeń.

Bazy wiedzy

Jeśli chcesz, by Twój agent „znał” konkretne informacje — jak dostępność produktów, lokalne przepisy czy dokumentację oprogramowania — często przekażesz te dane przez Bazę Wiedzy.

Korzystanie z Bazy Wiedzy pozwala agentowi AI przekazywać dokładne i aktualne informacje (w przeciwieństwie do ogólnego chatbota jak ChatGPT).

Baza Wiedzy może mieć formę tabeli, dokumentu lub pełnej bazy danych. Przykłady KB to dokumentacja wewnętrzna, bazy produktów, repozytoria zgodności czy systemy wyszukiwania w firmie.

Najlepsze systemy wykorzystują generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), by analizować dokumenty i wyszukiwać potrzebne informacje. (Nie martw się, RAG jest dostępny w platformie agentów AI.)

Kanały

Kanały to sposób, w jaki użytkownicy mogą komunikować się z Twoim agentem AI. To dość oczywiste: chatbot WhatsApp działa przez WhatsApp. Bot Discord działa na Discordzie.

Popularnym kanałem dla agentów AI obsługujących klientów jest widget na stronie internetowej. Często nazywany webchatem, pozwala odwiedzającym stronę rozmawiać z agentem.

Czy agent AI jest ograniczony do jednego kanału? Zdecydowanie nie. Możesz zintegrować agenta, by odbierał informacje z Facebook Messenger i powiadamiał Cię na Slacku. Albo zbudować agenta AI, który wysyła wiadomości do wszystkich Twoich kontaktów przez Telegram, SMS i e-mail.

Webhooks

Jeśli chcesz, by Twój agent AI reagował na określone zdarzenia, potrzebujesz webhooków. Takie automatyczne powiadomienia pozwalają agentom AI komunikować się z różnymi systemami w czasie rzeczywistym.

Gdy w jednym systemie wystąpi zdarzenie, webhook wysyła żądanie do innego systemu. Może to wywołać określoną akcję bez udziału człowieka. Przykłady użycia webhooków to:

• Nowy lead w Salesforce powoduje, że agent AI ocenia go i przypisuje odpowiedniej osobie.
• Zgłoszenia do działu obsługi klienta uruchamiają agentów AI do kategoryzowania i eskalowania ich w razie potrzeby.
• Agenci AI wysyłają powiadomienia o wysyłce gdy zmienia się status zamówienia.
• Nowi pracownicy otrzymują od agenta AI materiały szkoleniowe i zaproszenia na spotkania.
• Alerty bezpieczeństwa uruchamiają agenta AI, który analizuje sytuację i powiadamia zespoły IT.

Platformy

Najtrudniejsze, najbardziej ekscytujące i najpraktyczniejsze integracje agentów AI: platformy.

Nie zniechęcaj się trudnością — większość platform oferuje wiele gotowych integracji dla agentów AI.

Przykłady platform, które możesz zintegrować z agentem AI:

• Platformy CRM, takie jak Hubspot i Salesforce, do śledzenia i obsługi leadów
• Platformy helpdesk, takie jak Zendesk i Intercom, do obsługi klienta i rozwiązywania zgłoszeń
• Narzędzia do automatyzacji marketingu, np. Mailchimp (lub ponownie Hubspot) do wysyłania e-maili zewnętrznych
• Systemy ERP, takie jak Oracle czy SAP, do usprawniania zarządzania zapasami
• Platformy analityczne, takie jak Google Analytics, do mierzenia efektów działania agenta

Na przykład agent AI dla działu HR wykorzysta kluczowe dokumenty firmowe jako swoją Bazę Wiedzy. Gdy pracownik zapyta, jak postąpić w konkretnej sytuacji, chatbot może oprzeć swoją odpowiedź na tych dokumentach.

5. Testuj i udoskonalaj

Po zbudowaniu agenta AI kolejnym krokiem jest jego dopracowanie. Testowanie i iteracja są kluczowe dla sukcesu, choć często pomijane przez osoby chcące jak najszybciej wdrożyć rozwiązanie.

Twoja platforma agentów AI powinna oferować symulator w swoim studio, który pozwala ćwiczyć interakcje z agentem AI. To pierwszy krok testowania i ważny element dopracowywania agenta podczas tworzenia.

Po ukończeniu wstępnej wersji możesz udostępnić wersję testową swojego agenta znajomym lub współpracownikom za pomocą linku. Takie testowanie pozwala upewnić się, że wszystko działa przed wdrożeniem.

Podczas testów będziesz mógł wprowadzać ulepszenia do swojego agenta AI. I bądź gotowy: ten proces będzie trwał także po wdrożeniu agenta. To zupełnie normalne.

6. Wdróż swojego agenta AI

Gdy agent AI jest gotowy, czas go wdrożyć i pozwolić mu działać. Masz do wyboru kilka opcji wdrożenia:

• Umieść go jako widget na swojej stronie internetowej.
• Udostępnij użytkownikom za pomocą linku.
• Zintegruj go z kanałami komunikacji, takimi jak WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger czy Slack.
• Połącz go z dedykowanymi platformami lub usługami, np. wewnętrznym komunikatorem firmy lub własnym oprogramowaniem.

Pamiętaj, aby poinformować użytkowników, że agent AI jest już dostępny – jeśli nie będą o nim wiedzieć, nie będzie mógł spełniać swojej roli. Jasna komunikacja to klucz do tego, by agent AI był wartościowym narzędziem.

Uwaga: Jeśli tworzysz system wieloagentowy — czyli kilka agentów AI w jednym środowisku — musisz także zaplanować routowanie agentów AI, czyli kierowanie wyzwalaczy do odpowiednich agentów.

Aby ocenić, jak skutecznie Twój system wieloagentowy współpracuje w realizacji celu, potrzebny będzie system ewaluacji wieloagentowej. Pozwoli to uwzględnić dodatkową złożoność wynikającą ze współpracy wielu agentów.

7. Monitoruj i rozwijaj

‍

Twój projekt agenta AI nie kończy się na wdrożeniu — to dopiero początek. Po uruchomieniu agent AI zaczyna dla Ciebie pracować.

Dobra platforma agentów AI zapewni bieżącą analitykę, pokazując kiedy użytkownicy korzystają z agenta, o co pytają i z jakich platform najchętniej korzystają.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak lepiej wykorzystywać analitykę w pracy z agentem AI, sprawdź nasz artykuł o analityce chatbotów AI.

Zacznij budować agenta AI za darmo

Masz pomysł na agenta AI – a my mamy najpotężniejszą i najbardziej elastyczną platformę dla agentów AI.

Tworzenie w Botpress jest łatwe dzięki wizualnemu edytorowi typu drag-and-drop, obszernej bibliotece edukacyjnej oraz aktywnej społeczności na Discordzie skupiającej ponad 20 000 twórców botów.

Nasza rozbudowana platforma pozwala zbudować dowolne rozwiązanie, a Integration Hub zawiera gotowe konektory do największych kanałów.

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęściej zadawane pytania

1. Czym różni się agent AI od chatbota?

Różnica polega na tym, że chatbot zwykle działa według z góry ustalonych scenariuszy lub drzew decyzyjnych, natomiast agent AI korzysta z dużego modelu językowego (LLM), by samodzielnie analizować kontekst i podejmować decyzje. Agenci AI są projektowani jako adaptacyjne, zadaniowe narzędzia, a nie tylko rozmówcy.

2. Czy mogę używać różnych LLM-ów (np. OpenAI, Claude, Mistral) w jednym agencie?

Tak, możesz korzystać z różnych LLM-ów, takich jak OpenAI, Claude czy Mistral w jednym agencie AI, o ile Twoja platforma obsługuje orkiestrację wielu modeli. Dzięki temu możesz kierować zadania do najbardziej odpowiedniego modelu, biorąc pod uwagę koszty i szybkość.

3. Jak mogę trenować agenta AI poza Bazą Wiedzy – czy możliwe jest dostrajanie (fine-tuning)?

Bezpośrednie dostrajanie (fine-tuning) agenta AI w większości platform nie jest dostępne, ale możesz kształtować jego zachowanie za pomocą zaawansowanego projektowania promptów (prompt engineering) i retrieval-augmented generation (RAG). Aby przeprowadzić prawdziwy fine-tuning, musisz wytrenować model osobno i zintegrować go przez API.

4. Czy mogę nadać agentowi AI unikalną osobowość lub ton wypowiedzi?

Tak, możesz nadać agentowi AI unikalną osobowość lub ton, konfigurując instrukcje promptu, które określą styl i sposób wypowiedzi. Dzięki temu agent może być spójny z głosem Twojej marki.

5. Czy mogę ograniczyć zakres odpowiedzi agenta AI?

Możesz ograniczyć zakres odpowiedzi agenta AI, ograniczając dostęp do wybranych narzędzi lub źródeł wiedzy oraz stosując zabezpieczenia w przepływach pracy, które filtrują lub blokują pytania spoza zakresu.