Po dekadzie dominacji wyspecjalizowanych botów i asystentów generatywnych przedsiębiorstwa zaczynają przechodzić do architektury agentic AI. Agent to program oparty głównie na dużym modelu językowym, który sam potrafi planować, podejmować decyzje, korzystać z zewnętrznych narzędzi i uczyć się na podstawie pamięci rozmów. Dzięki temu realizuje złożone cele z minimalnym udziałem człowieka. Eksperci Światowego Forum Ekonomicznego określają tę zmianę jako „transformacyjną erę” autonomii i inkluzywności w biznesie.
Dlaczego warto przeczytać ten artykuł?
-
Dowiesz się, jak zmienia się zachowanie konsumentów w czasie ekonomicznej niepewności
-
Poznasz trendy wakacyjne związane z ograniczaniem wydatków podczas podróży
-
Zrozumiesz, jak czynniki ekonomiczne wpływają na decyzje dotyczące wyboru sposobu podróżowania
-
Odkryjesz strategie, których używają podróżujący, by oszczędzać na wakacjach
Klasyczny LLM odpowiada jedynie na podstawie wektorów wiedzy zapisanych w czasie treningu. Agent zostaje jednak „uzbrojony” w narzędzia – od wyszukiwarek i interfejsów API, po bazy danych IoT – które może przywołać w pętli reason-act-observe. Dzięki trwałej pamięci konwersacyjnej agent rozpoznaje kontekst i rozbija ambitny cel na podzadania, zlecając część z nich innym agentom. NASA pokazała tę logikę w praktyce, udostępniając ROSA – agenta, który w języku naturalnym diagnozuje i steruje robotami z ekosystemu ROS.
W literaturze wyróżnia się pięć stopni złożoności: od prostych agentów refleksyjnych reagujących według sztywnych reguł, przez modele z pamięcią wewnętrzną i cele użytkownika, po agentów użyteczności oraz uczących się, którzy samodzielnie aktualizują swoją wiedzę i hierarchię priorytetów. W praktyce największą wartość przynosi sieć współpracujących, wyspecjalizowanych agentów – cyfrowych „pracowników” wymieniających się obserwacjami. 
Zastosowania w wybranych branżach
W rolnictwie autonomiczne maszyny John Deere See & Spray, stworzone przez Blue River Technology, rozpoznają chwasty w czasie rzeczywistym i aplikują herbicyd tylko tam, gdzie to konieczne, co ogranicza koszty chemikaliów i emisję CO2.
Sektor finansowy traktuje agentów jako katalizator ciągłych audytów ryzyka, precyzyjnego underwriting i doradztwa inwestycyjnego. Raport WEF podkreśla, że zdolność agentów do autonomicznego przetwarzania strumieni rynkowych przyspiesza decyzje i poprawia zgodność regulacyjną.
Media już korzystają z agentów-autorów: Associated Press generuje automatycznie ponad trzy tysiące depesz o wynikach kwartalnych spółek, dziesięciokrotnie zwiększając liczbę publikacji bez zwiększania etatów.
Obsługa klienta wkracza w etap proaktywności. Badania branżowe opisują, jak agentic AI analizuje ton głosu rozmówcy, przewiduje eskalacje i samodzielnie inicjuje zwrot pieniędzy lub zgłoszenie serwisowe, co wzmacnia lojalność i zmniejsza obciążenie konsultantów.
Podczas klęsk żywiołowych system Dynamic Targeting opracowany w JPL i Ubotica pozwala satelitom oceniać zdjęcia na orbicie i w ciągu minut wysyłać ratownikom mapy dymu lub powodzi, skracając „czas do wiedzy” w krytycznych godzinach.
W edukacji Khan Academy uruchomiła Khanmigo – nauczyciela-agenta, który w dialogu socraticznym prowadzi ucznia przez materiał i jednocześnie przygotowuje nauczycielowi plan lekcji czy rubryki ocen.
W energetyce agent-inspektor monitoruje wibracje transformatorów i tworzy cyfrowe bliźniaki urządzeń, aby przewidzieć awarie i zoptymalizować obciążenie sieci, co obniża koszty i emisję.
Human Resources to jeden z pierwszych działów, w których agent przejął rutynę: platforma IBM AskHR obsługuje autonomicznie ponad 80 typowych spraw pracowniczych, uwalniając specjalistom czas na strategię.
W dziale IT agent-operator, jak wspomniany ROSA, ciągle skanuje logi, restartuje usługi i testuje hipotezy diagnostyczne, zanim człowiek zdąży sięgnąć po dokumentację.
Marketing odkrywa „kampanie bez briefu”. Badanie Deloitte/WSJ opisuje multi-agentową orkiestrę, która sama segmentuje odbiorców, tworzy kreacje i optymalizuje budżet w czasie rzeczywistym, skracając cykl iteracji z tygodni do minut.
W zdrowiu psychicznym aplikacja Wysa zapewnia całodobowy, anonimowy coaching CBT prowadzony przez agenta, który w rozmowie rozpoznaje wzorce nastrojów i proponuje narzędzia samopomocy, wspierając kliników NHS w zmniejszaniu kolejek.
Łańcuchy dostaw korzystają z agentów, które w jednym środowisku prognozują popyt, zamawiają materiały i przekierowują fracht, tworząc samonapędzającą się sieć dostawczą.
W logistyce agenci flotowi planują trasy, łączą ładunki i zamawiają serwis pojazdów zanim dojdzie do awarii, zmieniając transport w system samo-optymalizujący się.
Korzyści i ograniczenia
Powyższe przykłady wskazują na wspólne wnioski. Po pierwsze, agentic AI skokowo zwiększa produktywność, bo łączy zdolność generatywną LLM z elastycznością zewnętrznych usług. Po drugie, pamięć operacyjna i wieloetapowe planowanie przekładają się na personalizację oraz na redukcję błędów, których ludzie często nie są w stanie wychwycić pod presją czasu.
Pozostają jednak wyzwania. Raport WEF zwraca uwagę na ryzyko zaburzeń rynku pracy i konieczność „human above the loop” – człowiek musi zachować prawo weta wobec automatycznych decyzji agenta. Pojawiają się też kwestie transparentności, odpowiedzialności prawnej za błędne decyzje czy ochrona prywatności przy przetwarzaniu ogromnych wolumenów danych.
Agenci AI nie są już laboratorium przyszłości – działają w polu, od pól bawełny po parkiety giełdowe. Klucz do skutecznego wdrożenia leży w zrozumieniu, że pojedynczy „super-agent” rzadko bywa optymalny. Warto budować ekosystem małych, współpracujących ekspertów, których zadania są mierzalne, a bezpieczeństwo osadzone w ramach nadzoru człowieka. Organizacje, które dziś uczą się projektować i orkiestrą multi-agentowe środowiska, jutro będą wyznaczać rytm całym branżom.
Grzegorz Kubera