Czym jest agent AI?

To było hasło roku 2024: agent AI.

A jako najważniejszy trend AI na 2025 rok, agenci AI zyskują na popularności i znaczeniu.

Wszyscy – od początkujących programistów, przez duże firmy, po małe rodzinne biznesy – chcieli dowiedzieć się, co agenci AI mogą dla nich zrobić.

Według badania PwC z 2025 roku, 79% liderów biznesowych już korzysta z agentów AI na jakimś poziomie.

Technologia, która jest dziś na topie, to coś, nad czym pracowaliśmy od lat – pomogliśmy tysiącom organizacji wdrożyć agentów AI.

Jeśli masz pytania dotyczące tego, czym są agenci AI, jak działają lub od czego zacząć, jesteś we właściwym miejscu.

Czym jest agent AI?

Agent AI to autonomiczny system, który przetwarza informacje, podejmuje decyzje i wykonuje działania, aby osiągnąć określony cel.

W przeciwieństwie do chatbotów AI, które odpowiadają na zapytania użytkowników, agentowy AI odnosi się do oprogramowania zdolnego do autonomicznego podejmowania decyzji.

Często wykorzystuje się go do automatyzacji złożonych procesów, takich jak obsługa klienta, analiza danych czy wsparcie programistyczne.

To oznacza, że agenci AI mogą wyeliminować konieczność udziału człowieka w niektórych zadaniach lub wspierać pracowników w codziennej pracy.

Czym różni się agent AI od chatbota AI?

Wiele osób używa zamiennie pojęć „agent AI” i „chatbot AI”. To zrozumiałe – mają ze sobą wiele wspólnego.

Na przykład oba korzystają z przetwarzania języka naturalnego (NLP) do rozumienia wypowiedzi, często są oparte na LLM-ach i mogą być połączone z systemami zewnętrznymi.

Jednak agenci AI wykraczają poza chatboty w kilku kluczowych aspektach. Oto, jak rozpoznać różnicę między agentem AI a chatbotem AI:

‍

To właśnie te różnice decydują, czy Twoja firma potrzebuje chatbota sprzedażowego, czy agenta AI do sprzedaży.

Pierwszy odpowiada na pytania klientów, sugeruje produkty i ułatwia zakupy.

Drugi potrafi przewidzieć, którzy klienci najprawdopodobniej dokonają kolejnych zakupów i wysłać im spersonalizowaną wiadomość na Facebook Messenger w najlepszym momencie. Oprócz wszystkich funkcji rozmowy i sprzedaży chatbota. Całkiem nieźle, prawda?

Jak działają agenci AI?

Agenci AI działają poprzez: 1) postrzeganie otoczenia, 2) przetwarzanie informacji, 3) podejmowanie decyzji oraz 4) wykonywanie działań w celu realizacji zadania.

W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów, nie tylko odpowiadają na pytania – mogą działać samodzielnie, pobierać i analizować dane oraz integrować się z systemami zewnętrznymi.

Krok 1: Percepcja

Najpierw agent AI otrzymuje dane z różnych źródeł. W zależności od celu mogą to być:

• Interakcje z użytkownikami
• API pobierające dane z systemów zewnętrznych
• Czujniki lub logi z połączonych aplikacji
• Bazy wiedzy – np. arkusze magazynowe, polityki HR itp.

Krok 2: Przetwarzanie

Po zebraniu danych agent AI musi je zrozumieć.

Może używać NLP, danych strukturalnych lub sygnałów w czasie rzeczywistym, w zależności od tego, do czego został zaprojektowany.

Jeśli musi pobrać odpowiednią wiedzę z bazy danych, może wykorzystać generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG).

Krok 3: Podejmowanie decyzji

Proces podejmowania decyzji zależy od tego, jak twórca zbuduje agenta AI.

Może korzystać z dedykowanej logiki biznesowej, np. oceniać, czy lead jest wartościowy według wzoru opracowanego przez dział sprzedaży.

Może też wykorzystywać predykcje uczenia maszynowego lub uczenie przez wzmacnianie, np. oznaczając transakcję jako podejrzaną na podstawie wcześniejszych przypadków oszustw.

Najlepsze narzędzia dla agentów AI uwzględniają wyjaśnialność AI: czyli jak dobrze agent AI potrafi wyjaśnić powody swoich decyzji.

Krok 4: Działanie

Po percepcji, przetwarzaniu i decyzji, agent AI jest gotowy do działania.

Nie ma ograniczeń co do tego, jakie działania może podjąć agent AI. Może odpowiedzieć prostą wiadomością, np. „Te 3 konta wykazują oznaki możliwego odejścia klienta”.

Może wywołać API, np. pobrać aktualne dane magazynowe z systemu lub zainicjować reset hasła.

Inne agenty AI podejmują bezpośrednie działania operacyjne, np. zmieniają ceny w sklepie internetowym, umawiają rozmowę handlową, przekierowują przesyłkę lub modyfikują ustawienia systemowe zgodnie z polityką bezpieczeństwa.

Niektóre agenty AI nawet współdziałają z aplikacjami zewnętrznymi, np. automatyzują procesy w systemach CRM, aktualizują dane klientów lub realizują zwroty według ustalonych zasad biznesowych.

Takie agenty mogą realizować całe procesy agentowe AI od początku do końca.

Bez względu na rodzaj działania, agent AI dba o to, by jego reakcja była zgodna z procesem decyzyjnym – a w wielu przypadkach uczy się na podstawie wyników, by poprawiać przyszłe działania.

6 elementów architektury agenta AI

Pojęcie „agent AI” może wydawać się niejasne. Ze względu na szerokie zastosowania trudno jednoznacznie określić, co jest agentem AI, a co zwykłą automatyzacją lub typowym chatbotem AI.

Agent AI składa się z 6 kluczowych elementów:

• Routing LLM: Jak agent AI „myśli”
• Tożsamość i instrukcje: Czym zajmuje się agent AI
• Narzędzia: Jak agent AI zbiera dane i podejmuje działania
• Pamięć i wiedza: Skąd agent AI czerpie informacje
• Kanały: Jak agent AI dociera do użytkowników
• Zarządzanie: Jak agent AI pozostaje bezpieczny

Połączone razem, te 6 cech tworzy agenta AI. Zrozumienie ich roli pomaga lepiej pojąć możliwości agenta AI – a tym samym potencjalne zastosowania.

1. Routing LLM

Przede wszystkim musisz powierzyć „myślenie” swojego agenta AI LLM. Czasem spotkasz się też z określeniem „agent LLM”, czyli podtypem agenta AI.

Dobry agent powinien wykorzystywać różne LLM-y do różnych zadań.

Nie ma jednego najlepszego LLM-a, zwłaszcza przy tak szybkim rozwoju technologii. Może się opłacać, by Twój agent AI korzystał z jednego modelu do generowania dłuższych tekstów, a z innego do analizy wypowiedzi użytkownika.

Czy wszyscy agenci AI to agenci LLM? Prawie, ale nie zawsze.

Agenci AI, którzy nie korzystają z LLM-ów, to m.in. boty robotic process automation, systemy wieloagentowe, takie jak systemy zarządzania ruchem czy inteligencja rojowa, oraz agenci wykorzystujący uczenie przez wzmacnianie (np. w robotyce).

2. Tożsamość i instrukcje

Każdy agent AI potrzebuje tożsamości, misji i celów. Dlaczego istnieje? Co ma osiągnąć i w jaki sposób?

Przykład: pierwsza linia wsparcia klienta w firmie IT. Celem tego agenta AI może być rozwiązanie jak największej liczby problemów klientów, a w trudniejszych przypadkach przekazanie sprawy człowiekowi.

Instrukcje powinny określać nie tylko jego rolę, ale także próg decyzyjny (np. kiedy powinien eskalować sprawę lub skierować użytkownika gdzie indziej) oraz kluczowe wskaźniki efektywności.

3. Narzędzia

Narzędzia to sposób, w jaki agent AI zbiera dane i podejmuje działania.

Dzięki swojej autonomii agent AI może samodzielnie wybierać których narzędzi użyje do wykonania zadania.

Na przykład, agent AI do generowania leadów może mieć za zadanie tworzenie wykwalifikowanych leadów w Hubspot.

W zależności od interakcji z użytkownikiem, agent może sprawdzić CRM pod kątem duplikatów, zaproponować użytkownikowi konkretne treści lub zadać dodatkowe pytania, aż będzie mógł ocenić lead.

Zestaw narzędzi agenta AI może obejmować:

• Systemy zewnętrzne, takie jak HubSpot, Linear czy Zendesk
• Wykonywanie kodu, aby tworzyć ad hoc narzędzia
• Wbudowane funkcje
• Inne agenty AI
• Ludzie (np. agent AI wymaga zatwierdzenia przez człowieka przed wykonaniem zadania)

4. Pamięć i wiedza

Pamięć i wiedza agenta AI określają, co wie i jak przechowuje informacje w czasie.

W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, które po prostu pobiera informacje na żądanie, agenci AI mogą zapamiętywać, przywoływać i wykorzystywać wcześniejsze interakcje, by podejmować lepsze decyzje.

Na przykład agent AI do obsługi klienta może pamiętać wcześniejsze próby rozwiązania problemu z użytkownikiem i nie powtarzać nieskutecznych rozwiązań. Agent AI do sprzedaży może przypomnieć sobie wcześniejsze kontakty z leadem i odpowiednio dostosować komunikację.

Agenci AI opierają się na dwóch głównych rodzajach pamięci:

1. Pamięć krótkotrwała – Tymczasowy kontekst z trwającej rozmowy lub zadania, np. preferencje językowe użytkownika.
2. Pamięć długotrwała – Trwała wiedza, do której agent ma dostęp w czasie, np. historia zamówień czy preferencje dostawców.

Poza pamięcią, agenci AI korzystają ze źródeł wiedzy – zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych – takich jak bazy danych, API, firmowe bazy wiedzy czy inne dokumenty.

5. Kanały

Kanały to sposoby, w jakie agent AI komunikuje się z użytkownikami. Może używać tekstu, obrazów, wideo lub głosu – w zależności od zastosowania. Może docierać do nich przez widget na stronie, interfejs czatu internetowego,

Agenci AI mogą być wdrażani w widgetach czatu na stronach, aplikacjach do komunikacji (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack itd.) lub nawet osadzeni w przepływach e-mailowych.

W przypadku interakcji głosowych agenci głosowi mogą integrować się z systemami telefonicznymi lub asystentami głosowymi, a agenci tekstowi działać w czatach na żywo, SMS-ach czy narzędziach firmowych.

‍

6. Zarządzanie (Governance)

Prawo dotyczące AI zmienia się na całym świecie, a budowanie agenta AI bez uwzględnienia zgodności to strata czasu.

Zarządzanie zapewnia, że Twój agent AI działa etycznie, przejrzyście i zgodnie z przepisami.

Dobrze zarządzany agent AI przestrzega:

• Przestrzegania polityk – Dostosowuje się do zasad marki, tonu i reguł biznesowych.
• Raportowanie i śledzenie KPI – Monitoruje wydajność, uprzedzenia i trafność decyzji.
• Zatwierdzeń i udziału człowieka (HITL) – Wymaga walidacji przez człowieka przy kluczowych działaniach.
• Mechanizmy zbierania opinii – Stałe doskonalenie na podstawie informacji zwrotnych od użytkowników i nadzoru.‍
• Zgodności i ścieżek audytu – Rejestruje decyzje i działania, by spełnić wymogi regulacyjne.

Jakie są przykładowe zastosowania agentów AI?

Bądźmy szczerzy: agenta AI można wykorzystać do wszystkiego.

Dzięki swojej elastyczności, agent AI może usprawnić dowolny proces end-to-end.

Istnieje niezliczona ilość przykładów agentów AI w rzeczywistych zastosowaniach.

Nawet w najbardziej wymagających branżach – niezależnie od złożoności procesu – znajdzie się obszar, w którym agent AI może pomóc.

Agent AI do kryptowalut może śledzić trendy rynkowe, wykonywać transakcje lub analizować portfel w czasie rzeczywistym. Agent AI do marketingu cyfrowego może optymalizować budżet reklamowy i analizować dane o zaangażowaniu.

Od lat wdrażamy agentów AI w każdej możliwej branży.

Niezależnie od tego, czy potrzebujesz bota dla dużej firmy, czy agenta AI dla małego biznesu, oto najczęstsze zastosowania agentów AI.

Obsługa klienta

Jednym z najpopularniejszych zastosowań agentów AI jest prosty bot do obsługi klienta.

Tacy wirtualni agenci mogą kierować klientów do odpowiednich polityk, proponować spersonalizowane produkty lub obsługiwać zadania związane z kontem, np. resetowanie hasła.

Obecnie standardem jest oferowanie chatbotów do obsługi klienta – ale oparte na regułach boty z przeszłości często szkodziły wizerunkowi marki. Dziś to dynamiczne agenty LLM obsługują użytkowników organizacji.

Wchodzimy w erę końca chatbotów AI i rozwoju agentów AI. Nawet (a może zwłaszcza) boty do obsługi klienta muszą się rozwijać.

Pozyskiwanie leadów

Większość agentów AI wdrażanych na Botpress – przynajmniej w chwili pisania tego tekstu – to różne formy agentów do generowania leadów.

Agenci do generowania leadów to podgrupa agentów AI do sprzedaży.

Często przekazują użytkownikom kluczowe informacje i zbierają wykwalifikowane leady, przekazując je zespołom sprzedaży bez udziału człowieka.

Firma doradcza Waiver Group z branży medycznej zwiększyła liczbę leadów o 25% po wdrożeniu bota zamiast formularzy 'skontaktuj się z nami'.

Waiverlyn rozmawiał z odwiedzającymi stronę, kwalifikował leady i rezerwował wydarzenia w Google Calendar – wszystko bez udziału człowieka.

Zarządzanie wiedzą

To przypadek użycia, w którym boty radzą sobie lepiej niż ludzie – zarządzanie wiedzą obejmuje zarówno dokumentację wewnętrzną, jak i systemy samoobsługowe dla klientów.

Pracownicy mogą tracić godziny na szukanie kluczowych informacji ukrytych w wiki, PDF-ach, e-mailach czy zgłoszeniach do wsparcia. Agent AI może odpowiedzieć na zapytanie w języku naturalnym, podając odpowiednie dane konta, polityki czy instrukcje rozwiązywania problemów.

Po stronie klienta może to być bot ubezpieczeniowy, który pomaga znaleźć odpowiednie formularze i wytyczne.

Orkiestracja procesów i zadań

Agenci AI do orkiestracji procesów i zadań nie wykonują pojedynczych czynności — koordynują wiele etapów w różnych systemach. (Często określa się to jako orkiestrację AI.)

• Agent AI ds. zakupów może automatycznie generować wnioski zakupowe, sprawdzać je pod kątem budżetu i wysyłać do zatwierdzenia przez menedżera przed złożeniem zamówienia.
• W HR agent AI do onboardingu może zaplanować szkolenia, przydzielić dostęp do oprogramowania i skonfigurować listę płac dla nowych pracowników – bez udziału człowieka.
• Agenci AI w IT mogą klasyfikować zgłoszenia, sprawdzać logi systemowe i przekazywać nierozwiązane problemy inżynierom.

Zamiast łączyć różne narzędzia automatyzujące każdy proces osobno, agenci AI pełnią rolę centralnych koordynatorów — obsługują całe procesy dynamicznie, podejmują decyzje w czasie rzeczywistym i dostosowują się do zmieniających się warunków.

Tego typu automatyzacja procesów AI to jedno z najczęstszych zastosowań agentów AI.

Sztuczna inteligencja świetnie sprawdza się przy drobnych, codziennych zadaniach, które zabierają czas pracownikom wiedzy.

Współpiloci dla programistów (Developer Co-Pilots)

Agenci AI stają się niezbędni dla programistów, przyspieszając pisanie kodu, debugowanie i dokumentację.

AI co-pilot może podpowiadać kod, wykrywać błędy i sugerować optymalizacje w czasie rzeczywistym.

Poza kodowaniem, agenci ci pomagają w przeglądach pull requestów, kontrolach bezpieczeństwa i śledzeniu zależności.

Dla zespołów inżynierskich AI co-piloty oznaczają szybszy rozwój, mniej błędów i mniej czasu na powtarzalne zadania.

Wirtualni asystenci

Czasem wystarczy odrobina dodatkowej pomocy.

Ktoś, kto przeprowadzi badania, przeanalizuje metryki lub zbierze informacje. Może potrzebujesz osobistego asystenta do wysyłania przypomnień o nadchodzących zadaniach lub kogoś, kto napisze e-maile i podsumuje raporty.

Te luki mogą wypełnić asystenci-agenci AI – programy, które wykonują zadania w Twoim imieniu.

Koncepcja asystenta AI jest nam już znana – jak Siri czy Alexa (najbardziej znani asystenci głosowi).

Agenci AI pozwalają na kolejny krok – głęboko spersonalizowane planowanie.

Jeśli planujesz wakacje, asystent AI travel agent może nie tylko zaproponować nowe miejsca i znaleźć hotele, ale także wybrać najlepszy lot i hotel – a następnie zarezerwować je za Ciebie.

Jakie są korzyści z agentów AI?

1. Rozszerzalność i elastyczność

Agenci AI nie są ograniczeni sztywnymi schematami. Dynamicznie wybierają narzędzia, API i modele w zależności od kontekstu, dzięki czemu są znacznie bardziej elastyczni.

2. Samodzielne podejmowanie decyzji

Zamiast definiować każdy przebieg z góry, agenci AI podejmują decyzje w czasie rzeczywistym i realizują zadania od początku do końca. Są szybsze w budowie i znacznie wydajniejsze po wdrożeniu.

3. Skalowalność w różnych zastosowaniach

Agent AI stworzony do obsługi klienta może być rozszerzony o sprzedaż, wewnętrzne procesy czy automatyzację HR bez konieczności budowania wszystkiego od nowa.

4. Dostępność 24/7

Agenci AI działają nieprzerwanie, realizując zadania, odpowiadając użytkownikom i wykonując procesy bez przestojów.

5. Oszczędność kosztów w skali

Agenci AI ograniczają potrzebę dużych zespołów manualnych w obsłudze klienta, sprzedaży i operacjach wewnętrznych, jednocześnie utrzymując wysoką jakość usług.

6. Automatyzacja end-to-end

Agenci AI nie tylko odpowiadają na pytania; realizują procesy, wywołują akcje w CRM, zarządzają akceptacjami i podejmują realne decyzje, eliminując wąskie gardła operacyjne.

7. Płynna integracja z systemami

Agenci AI łączą się z narzędziami takimi jak Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack oraz systemami firmowymi, zapewniając spójność technologii.

8. Szybsze osiąganie wartości (TTV)

W przeciwieństwie do tradycyjnych projektów automatyzacji, agenci AI uczą się na podstawie interakcji i stale się doskonalą, przyspieszając wdrożenie i zwrot z inwestycji.

9. Większa dokładność i zgodność

Agenci AI mogą przestrzegać wytycznych marki, ram prawnych i logiki decyzyjnej, działając zgodnie z polityką firmy.

Rodzaje agentów AI

‍Istnieje kilka różnych typów agentów AI – odpowiedni dla Ciebie będzie zależał od konkretnego zadania.

Systemy wieloagentowe

Systemy wieloagentowe (MAS) składają się z wielu agentów AI, którzy współpracują, aby osiągnąć wspólne cele.

Systemy te są zwykle projektowane do zadań zbyt dużych, złożonych lub rozproszonych, by mógł je obsłużyć pojedynczy agent AI. Odpowiednie kierowanie zadań agentom AI zapewnia, że właściwe zadanie trafia do właściwego agenta.

Każdy agent w systemie wieloagentowym może działać niezależnie: obserwuje i interpretuje otoczenie, podejmuje decyzje i realizuje działania, by osiągnąć swój cel.

Efektywność MAS ocenia się za pomocą systemów ewaluacji agentów AI, które mogą obejmować zarówno dane ilościowe, jak i jakościowe.

Na przykład firma badawcza może użyć MAS , gdzie jeden agent zbiera raporty branżowe, drugi wyciąga kluczowe wnioski, trzeci przygotowuje podsumowania dla klientów, a czwarty monitoruje dokładność danych i z czasem udoskonala wyniki.

Proste agenty reaktywne

Proste agenty reaktywne działają na podstawie zdefiniowanych reguł warunkowo-akcyjnych. Reagują na bieżące bodźce i nie biorą pod uwagę historii wcześniejszych bodźców.

Nadają się do zadań o ograniczonej złożoności i wąskim zakresie możliwości. Przykładem prostego agenta reaktywnego jest inteligentny termostat.

‍

Agenty reaktywne oparte na modelu

Agenty oparte na modelu utrzymują wewnętrzny model swojego otoczenia i podejmują decyzje na podstawie jego analizy.

Pozwala im to realizować bardziej złożone zadania.

Stosuje się je m.in. w technologii samochodów autonomicznych, ponieważ mogą zbierać dane, takie jak prędkość pojazdu, odległość od poprzedzającego auta czy zbliżający się znak stop. Agent podejmuje decyzję o hamowaniu w oparciu o prędkość i możliwości hamowania pojazdu.

Agenty oparte na użyteczności

Agenty oparte na użyteczności podejmują decyzje, biorąc pod uwagę oczekiwaną użyteczność każdej możliwej akcji.

Często wykorzystuje się je tam, gdzie trzeba rozważyć różne opcje i wybrać tę o najwyższej przewidywanej wartości.

Jeśli chcesz, by agent rekomendował działania – np. wybór sprzętu komputerowego do określonego zadania – agent oparty na użyteczności będzie odpowiedni.

Agenty uczące się

Agenty uczące się są zaprojektowane do działania w nieznanym środowisku. Uczą się na podstawie doświadczeń i z czasem dostosowują swoje działania.

W rozwoju agentów uczących się często wykorzystuje się deep learning i sieci neuronowe.

Często stosuje się je w e-commerce i na platformach streamingowych do personalizowania rekomendacji, ponieważ uczą się preferencji użytkowników z upływem czasu.

Agenty oparte na przekonaniach, celach i intencjach

Agenty oparte na przekonaniach, celach i intencjach (Belief-Desire-Intention) modelują ludzkie zachowania, utrzymując przekonania o otoczeniu, cele i intencje. Potrafią rozumować i planować działania, dzięki czemu nadają się do złożonych systemów.

Agenty oparte na logice

Agenty oparte na logice wykorzystują rozumowanie dedukcyjne do podejmowania decyzji, zwykle na podstawie reguł logicznych. Sprawdzają się w zadaniach wymagających złożonego rozumowania logicznego.

Agenty oparte na celach

Agenty oparte na celach działają, by osiągnąć swoje cele i potrafią dostosować swoje działania odpowiednio. Mają bardziej elastyczne podejście do podejmowania decyzji, oparte na przyszłych konsekwencjach obecnych działań.

Typowym zastosowaniem agentów opartych na celach jest robotyka – np. agent nawigujący po magazynie. Może analizować możliwe trasy i wybrać najefektywniejszą drogę do celu.

Jak wdrożyć agenta AI w 5 krokach

W zależności od sytuacji masz dwie opcje: możesz kupić agenta AI lub zbudować go samodzielnie.

Jeśli chcesz kupić, sprawdź certyfikowane agencje i freelancerów, którzy mogą przygotować dla Ciebie dedykowanego agenta AI.

Ale jeśli chcesz wykorzystać własne zasoby, zbudowanie agenta AI nie jest tak trudne, jak się wydaje. Istnieje wiele frameworków agentów AI i frameworków agentów LLM dostosowanych do różnych poziomów doświadczenia.

Krok 1: Wybierz przypadek pilotażowy

„Zróbmy agenta AI!” Jeśli Twój szef powie to po przeczytaniu najnowszych nagłówków o „roku agentów AI”, to do Ciebie należy wybór, jakiego agenta warto przetestować.

Łatwo dać się ponieść modzie, ale najlepiej zacząć od jasnego, istotnego przypadku użycia.

Zastanów się, gdzie agent może odciążyć zespół, poprawić dokładność lub wesprzeć podejmowanie decyzji, np. w kwalifikacji leadów, obsłudze klienta czy wyszukiwaniu wiedzy wewnętrznej.

Dobry przypadek pilotażowy powinien być wąski, by wdrożyć go szybko, ale na tyle wartościowy, by pokazać realny efekt.

Właściwy wybór ułatwi zdobycie poparcia, udowodnienie zwrotu z inwestycji i stworzy podstawy do szerszego wdrożenia AI.

Krok 2: Znajdź odpowiednią platformę

Odpowiednie narzędzia zależą całkowicie od Twojej sytuacji – jak duże masz doświadczenie techniczne w zespole? Ile masz czasu? Co agent ma osiągnąć (nie tylko w pilotażu, ale też długofalowo)?

W większości przypadków lepiej skorzystać z platformy AI niż budować wszystko od zera.

Najlepszym wyborem będzie często elastyczna platforma wertykalna: oprogramowanie, które pozwala budować dowolne przypadki użycia i łączyć się z dowolnymi zewnętrznymi narzędziami.

Możesz sprawdzić naszą listę najlepszych narzędzi do budowy agentów AI, najlepszych platform chatbotowych czy nawet najlepszych platform open source. Ale szczerze mówiąc – jestem mocno przekonany do naszej.

Z Botpress korzysta 35% firm z listy Fortune 500 i ponad 500 000 twórców.

Od lat wdrażamy agentów AI, a rozpoczęcie korzystania z naszej platformy jest darmowe, więc naprawdę nic nie tracisz.

Krok 3: Zintegruj narzędzia

Jeśli Twój agent AI ma tworzyć leady w Hubspot, zacznij od integracji platformy AI z Hubspot.

Dobra platforma będzie oferować gotowe integracje, ale w przypadku niszowych zastosowań konieczne będzie dodatkowe dostosowanie konektorów agenta.

Jeśli Twój zespół integruje wiele systemów – zarówno narzędzi wewnętrznych, jak i zewnętrznego oprogramowania – Twój agent może pełnić rolę orchestratora AI, zapewniając płynną synchronizację między platformami.

Krok 4: Przetestuj i udoskonal

Czwartym krokiem jest dokładne przetestowanie agenta za pomocą wbudowanych narzędzi testowych platformy.

Dostosuj parametry, sformułowania promptów i przepływy pracy na podstawie wyników testów, aby agent działał skutecznie w rzeczywistych sytuacjach.

Krok 5: Wdróż i monitoruj

Choć budowa i wdrożenie często są w centrum uwagi, nie lekceważ znaczenia długoterminowego monitorowania za pomocą analityki bota.

Twoja platforma powinna być wyposażona w narzędzia monitorujące, które pozwolą śledzić interakcje i wydajność agenta po wdrożeniu.

Zbieraj wnioski i w razie potrzeby udoskonalaj konfigurację, korzystając z mechanizmów informacji zwrotnej dostępnych na platformie.

Pamiętaj: najlepsze agenty AI wymagają aktualizacji. Najskuteczniejsze agenty na rynku były aktualizowane setki razy od momentu ich pierwszego wdrożenia.

Im częściej udoskonalasz swojego agenta, tym większy osiągniesz zwrot z inwestycji.

Najlepsze praktyki wdrażania

Nasz zespół Customer Success ma wieloletnie doświadczenie we wdrażaniu chatbotów i agentów AI. Widzieli wiele typowych błędów przy wdrażaniu agentów AI – od zbyt niskiego budżetu po nadmierne obietnice.

Zacznij od małej skali, potem rozwijaj

Wchodzimy w erę organizacji wspieranych przez AI – ale nikt nie przechodzi tej zmiany od razu. Zacznij od pilotażowego zastosowania, które szybko przyniesie wymierne korzyści, zanim rozwiniesz agenta AI na szerszą skalę.

Nazywamy to metodą „Crawl-Walk-Run”. Więcej na ten temat przeczytasz w naszym Przewodniku wdrażania agentów AI.

Zapewnij wysoką jakość źródeł danych

Jak mówi stare powiedzenie: śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. Jeśli Twój agent AI nie korzysta z dobrze utrzymanych baz danych, jego skuteczność będzie ograniczona.

Jeśli Twój agent korzysta z Hubspot do śledzenia cykli sprzedaży i analizowania wskaźników wygranych i przegranych transakcji, Twoi handlowcy muszą skrupulatnie rejestrować rozmowy i dane dotyczące potencjalnych klientów.

Ustal jasne KPI i mierniki sukcesu

Trudno ocenić skuteczność agenta AI, jeśli nie można właściwie zmierzyć jego wpływu.

Zdefiniuj KPI z góry — czy to dokładność odpowiedzi, oszczędność czasu, współczynniki konwersji czy redukcja kosztów. Te wskaźniki pomogą kierować usprawnieniami i pokazać zwrot z inwestycji.

Stosuj RAG

Wykorzystanie generowania wspomaganego wyszukiwaniem pozwala agentowi AI opierać odpowiedzi na aktualnych danych, takich jak baza wiedzy firmy, CRM czy dokumentacja.

To zmniejsza ryzyko błędnych odpowiedzi i zapewnia, że odpowiedzi są trafne i zgodne z kontekstem.

Jakie są ryzyka związane z agentami AI?

Ryzyka związane z zgodnością

Agenci AI muszą przestrzegać przepisów takich jak RODO, HIPAA, SOC 2 oraz branżowych polityk.

Ryzyka związane z zgodnością to jeden z głównych powodów, dla których twórcy decydują się budować agentów AI na platformach, a nie od zera.

Jeśli nie zajmujesz się zawodowo zgodnością AI, lepiej powierzyć to specjalistom.

Niewłaściwe zarządzanie danymi użytkowników, brak rejestracji decyzji lub generowanie niezgodnych odpowiedzi może prowadzić do konsekwencji prawnych i finansowych.

Halucynacje

Halucynacje to sytuacje, gdy konwersacyjne AI generuje nieprawidłowe lub wprowadzające w błąd informacje.

Takie wpadki były powodem skandali, jak w przypadku chatbota Air Canada czy bota, który sprzedał Chevy Tahoe za 1 dolara.

Ostrożnie zaprojektowane agenty AI rzadko popełniają takie błędy. Jakość odpowiedzi można zabezpieczyć za pomocą generowania wspomaganego wyszukiwaniem, walidacji przez człowieka lub warstw weryfikujących. Istnieje wiele sposobów na uniknięcie halucynacji przez agentów AI.

Brak wyjaśnialności

Jeśli agent AI podejmuje decyzje, Twój zespół powinien rozumieć, jak i dlaczego to robi.

System typu „czarna skrzynka”, który podaje wyniki bez przejrzystości, podważa zaufanie, utrudnia diagnozowanie błędów, zapewnienie zgodności czy poprawę działania.

Wyjaśnialność jest szczególnie ważna w branżach regulowanych, gdzie decyzje muszą być możliwe do audytu.

Techniki takie jak rejestrowanie rozumowania agenta, ujawnianie źródeł czy włączanie walidacji przez człowieka pomagają zachować przejrzystość i odpowiedzialność decyzji AI.

Jeśli wyjaśnialność nie jest wbudowana, Twój zespół będzie spędzał więcej czasu na tłumaczeniu działań agenta niż na korzystaniu z jego efektów.

Stałe zasoby

Agenci AI to nie rozwiązanie „ustaw i zapomnij”.

To prawdziwy projekt programistyczny, który wymaga ciągłego monitorowania i udoskonalania. Utrzymanie jest koniecznością, a jego zaniedbanie może pogrzebać sukces agenta.

Dobra wiadomość jest taka, że to wada tylko wtedy, gdy zespół nie jest na to przygotowany. Jeśli planujesz inwestycję w AI, stałe zasoby potrzebne do utrzymania agenta szybko się zwrócą.

3 cechy agentów AI

1. Autonomia

Agenci AI mogą działać bez ingerencji człowieka, samodzielnie podejmując decyzje i realizując zadania.

Dzięki autonomii agenci AI radzą sobie ze złożonymi zadaniami i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym, wybierając najlepszy sposób realizacji procesu – bez konieczności programowania każdego kroku przez człowieka.

Choć autonomiczny agent może kojarzyć się z HAL 9000, mówiącym komputerem z 2001: Odysei kosmicznej, agenci AI nadal polegają na ludzkich instrukcjach.

Użytkownik lub deweloper musi określić, co agent ma zrobić – ale to agent samodzielnie rozwiązuje, jak najlepiej wykonać zadanie.

2. Ciągłe uczenie się

Informacja zwrotna jest kluczowa dla rozwoju agenta AI w czasie.

Może ona pochodzić z dwóch źródeł: od krytyka lub bezpośrednio z otoczenia.

Krytykiem może być operator (człowiek) lub inny system AI oceniający działanie agenta. Otoczenie agenta AI dostarcza informacji zwrotnej w postaci efektów działań agenta.

Ta pętla informacji zwrotnej pozwala agentowi się adaptować, uczyć na podstawie doświadczeń i podejmować lepsze decyzje w przyszłości.

Z czasem będzie uczyć się osiągać lepsze wyniki, wykonując kolejne zadania. Dzięki zdolności do nauki i rozwoju, agenci AI potrafią dostosować się do szybko zmieniającego się otoczenia.‍

3. Reaktywność i proaktywność

Agenci AI są jednocześnie reaktywni i proaktywni w swoim środowisku.

Ponieważ odbierają bodźce z otoczenia, mogą zmieniać swoje działania w odpowiedzi na zmiany w środowisku.

Na przykład inteligentny termostat wykryje, że temperatura w pokoju spada podczas niespodziewanej burzy i odpowiednio zmniejszy moc klimatyzacji.

Jest też proaktywny – jeśli słońce codziennie o tej samej porze świeci do pokoju, termostat sam zwiększy moc klimatyzacji, przewidując wzrost temperatury.

Wdróż agenta AI w przyszłym miesiącu

Agenci AI automatyzują wieloetapowe zadania w każdym procesie – jeśli nie wykorzystujesz ich do eliminowania nieefektywności, możesz być pewien, że robi to Twoja konkurencja.

Botpress to niezwykle elastyczna platforma agentów AI, z której korzystają zarówno deweloperzy, jak i przedsiębiorstwa. Oferuje bibliotekę gotowych integracji, społeczność twórców na Discordzie liczącą ponad 30 000 osób oraz lata doświadczenia we wdrażaniu rzeczywistych zastosowań.

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęściej zadawane pytania

Jakie błędy najczęściej popełniają firmy przy wdrażaniu pierwszego agenta AI?

Częstym błędem jest uruchamianie agenta AI bez jasno określonego zastosowania lub mierzalnych kryteriów sukcesu, co zwykle prowadzi do niskiego zaangażowania i ograniczonego wpływu. Wiele firm traktuje też agenta AI jako jednorazowe wdrożenie, zamiast jako system wymagający regularnych aktualizacji i udoskonaleń, by zachować skuteczność.

Ile czasu i budżetu zaplanować na pilotaż agenta AI?

Skoncentrowany projekt pilotażowy można zwykle uruchomić w ciągu 2–6 tygodni, przy budżecie od 300 do 700 dolarów, zwłaszcza przy użyciu platform typu no-code lub low-code.

Jakie mechanizmy logowania lub ścieżki audytu warto wdrożyć?

Powinieneś rejestrować każde wejście użytkownika, decyzje agenta, podjęte działania oraz wszystkie wywołania API, wraz ze znacznikami czasu i identyfikatorami użytkowników, aby zapewnić możliwość śledzenia. Dla większej przejrzystości i diagnostyki warto także uwzględnić kroki rozumowania lub poziomy pewności, jeśli są dostępne.

Jak w praktyce wygląda model human-in-the-loop (HITL)?

W praktyce HITL oznacza, że agent AI wstrzymuje się i czeka na decyzję człowieka w określonych sytuacjach, takich jak zatwierdzenia, eskalacje lub niejednoznaczne przypadki, zanim przejdzie dalej. Stanowi to zabezpieczenie, zapewniając, że niepewne działania są nadzorowane przez człowieka, gdy jest to potrzebne.

Czy jeden agent AI może obsługiwać wiele działów (np. HR i sprzedaż)?

Tak, jeden agent AI może obsługiwać wiele działów, pod warunkiem że zostanie odpowiednio zaprojektowany z zachowaniem rozdzielenia kontekstu, jasnych instrukcji dotyczących zachowań zależnych od roli oraz inteligentnego kierowania zapytań. Wiele organizacji zaczyna od jednego działu i stopniowo rozszerza możliwości agenta, aby uniknąć nakładania się funkcji lub nieporozumień.