Co oznacza Agentic?
W ostatnich miesiącach termin „agentic AI” stał się gorącym tematem. Liczba wyszukiwań tego terminu gwałtownie wzrosła, odzwierciedlając rosnące zainteresowanie nową formą sztucznej inteligencji, która nie pozostaje bezczynna, ale może podejmować decyzje, działać autonomicznie i stale optymalizować przepływy pracy.
Rozwój sztucznej inteligencji opartej na agentach (AI) wiąże się ze zmianą w sposobie, w jaki ludzie postrzegają systemy AI: nie jako reaktywne narzędzia, ale jako proaktywnych i autonomicznych partnerów. Samo słowo „agent” funkcjonuje od dziesięcioleci w psychologii i edukacji, opisując sposób, w jaki ludzie przejmują odpowiedzialność za swoje uczenie się i podejmowanie decyzji. Teraz tę samą ideę stosuje się do modeli AI i systemów agentowych.
Agentyczna sztuczna inteligencja: co to oznacza?
Bycie agentem oznacza posiadanie mocy sprawczej — zdolności do niezależnego osiągania celów i podejmowania działań bez stałego nadzoru człowieka.
Wyobraźmy sobie na przykład asystenta AI w IT, który nie tylko odpowiada na pytania, ale autonomicznie monitoruje systemy, wdraża poprawki drobnych problemów i eskaluje poważne problemy w czasie rzeczywistym. To nie jest tradycyjna sztuczna inteligencja biernie reagująca na polecenia, to jest sztuczna inteligencja agentowa w akcji.
Obecnie termin ten najczęściej pojawia się w określeniach takich jak system agentowej sztucznej inteligencji lub autonomiczni agenci sztucznej inteligencji , ale jego istota pozostaje ta sama: autonomia, proaktywne rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.
Agentowa sztuczna inteligencja w edukacji: wdrażanie uczenia agentowego
W edukacji koncepcja ta pojawia się jako uczenie się agentowe lub zaangażowanie agentowe . W tym przypadku uczniowie są zachęcani do podejmowania inicjatywy, aktywnego udziału i wykorzystywania autonomii w kształtowaniu własnych ścieżek. Zamiast po prostu wykonywać przydzielone ćwiczenia, uczeń, który wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję jako narzędzie do tworzenia aplikacji poza zajęciami, wykazuje zachowania agentowe – wykraczając poza instrukcje w języku naturalnym i przejmując kontrolę nad swoją edukacją.
Agentyczna sztuczna inteligencja w psychologii: perspektywy ze świata rzeczywistego
W psychologii teoria stanu sprawczego Stanleya Milgrama pokazuje coś wręcz przeciwnego: jak ludzie czasami rezygnują z działania i pozwalają autorytetom podejmować decyzje za siebie. Jego eksperymenty wykazały, że ludzie mogą wejść w stan sprawczy, przerzucając odpowiedzialność za swoje działania na innych. To napięcie między autonomią a uległością jest jednym z powodów, dla których termin „agent” ma dziś tak duże znaczenie w odniesieniu do systemów sztucznej inteligencji.
Agentyczna sztuczna inteligencja w biznesie: zastosowania i wdrażanie sztucznej inteligencji
Agenci AI odnoszą się do systemów AI, które działają autonomicznie, realizując złożone zadania, rozumując strategicznie i adaptując się do zmieniających się warunków. Te zastosowania AI wykraczają poza tradycyjną sztuczną inteligencję lub standardową automatyzację, wykorzystując modele LLM (duże modele językowe), przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe do podejmowania decyzji i proaktywnego działania.
Wyobraź sobie asystenta HR AI, który nie tylko planuje rozmowy kwalifikacyjne, ale także ocenia CV, klasyfikuje kandydatów i aktualizuje procesy rekrutacyjne w czasie rzeczywistym. To pokazuje, jak agentowa sztuczna inteligencja działa jako autonomiczny partner w operacjach biznesowych.
Dane dotyczące wdrożenia sztucznej inteligencji opartej na agentach z 2025 roku ilustrują wzrost popularności sztucznej inteligencji opartej na agentach: wartość rynku systemów agentowych w 2025 roku szacowana jest na około 7,5 miliarda dolarów , a prognozy wskazują na wzrost do ponad 199 miliardów dolarów do 2034 roku , przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) przekraczającym 43% . Podczas gdy prawie 79% firm korzysta z agentów AI , tylko 34% wdraża obecnie systemy oparte na agentach AI , a zaledwie 14% w pełni je wdrożyło. Mimo to firmy korzystające z systemów opartych na agentach AI odnotowują średnio 32% oszczędności kosztów i wymierny wzrost produktywności.
Agentyczna sztuczna inteligencja kontra uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe umożliwia modelom sztucznej inteligencji doskonalenie się w czasie poprzez rozpoznawanie wzorców w danych i formułowanie prognoz. Jednak samo uczenie maszynowe nie wykonuje żadnych działań ani ich nie wykonuje. Brakuje mu autonomii.
Z kolei sztuczna inteligencja agentowa (AI) integruje uczenie maszynowe (ML) z zachowaniem agentów, umożliwiając systemom autonomiczne wyznaczanie celów, obsługę złożonych przepływów pracy i adaptację do zmieniających się warunków bez ingerencji człowieka. Helpdesk oparty na AI, który przewiduje typowe problemy, proaktywnie je rozwiązuje i udoskonala swoją pracę dzięki każdej interakcji, jest przykładem zastosowania sztucznej inteligencji agentowej w rzeczywistych sytuacjach.
Krótko mówiąc, uczenie maszynowe ulepsza prognozy, natomiast sztuczna inteligencja oparta na agentach oferuje proaktywne, autonomiczne podejmowanie decyzji i działań.
Jak działa sztuczna inteligencja agentowa
Agentyczna sztuczna inteligencja działa w oparciu o trzy technologie wspomagające sztuczną inteligencję:
- Duże modele językowe (LLM): zapewniają rozumienie języka i generatywne możliwości sztucznej inteligencji, umożliwiające naturalną interakcję z ludźmi.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): pomaga sztucznej inteligencji interpretować instrukcje w języku naturalnym, umożliwiając agentom sztucznej inteligencji zbieranie kontekstu i intencji.
- Uczenie maszynowe (ML): umożliwia systemom sztucznej inteligencji opartym na agentach doskonalenie się w czasie, wyciąganie wniosków z rzeczywistych danych i optymalizowanie przepływów pracy.
Dzięki tym komponentom agentowa sztuczna inteligencja może autonomicznie wnioskować, planować, działać i dostosowywać się do zmieniających się warunków.
Korzyści z agentowej sztucznej inteligencji: kluczowe cechy
- Działania autonomiczne – systemy AI mogą działać bez bezpośredniej interwencji człowieka, wykazując się autonomią i niezależnością.
- Wyznaczanie celów – sztuczna inteligencja oparta na agentach potrafi wyznaczać cele, w przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która po prostu reaguje.
- Adaptacyjne uczenie – agentowa sztuczna inteligencja nieustannie dostosowuje się do zmieniających się danych wejściowych i informacji zwrotnych.
- Rozumowanie i planowanie – w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji, systemy sztucznej inteligencji oparte na agentach potrafią wykonywać złożone zadania i podejmować decyzje w ramach wieloetapowych przepływów pracy.
- Proaktywne rozwiązywanie problemów – zamiast czekać, aż błędy się nasilą, sztuczna inteligencja oparta na agentach stale monitoruje, identyfikuje i rozwiązuje problemy.
Agentyczna sztuczna inteligencja a agenci AI: zrozumienie różnic
Agenci AI działają jako niezależne byty – pomyślmy o chatbotach, samochodach autonomicznych czy systemach rekomendacji. Gromadzą dane, podejmują ograniczone decyzje i wykonują zadania. Jednak gdy wielu agentów AI działa razem w ramach agentowego systemu AI, potencjał agentowych przepływów pracy rośnie wykładniczo.
Na przykład, sam chatbot to tylko aplikacja AI. Jednak zintegrowany z systemem agentowym, ten sam chatbot autonomicznie identyfikuje potrzeby klientów, dostarcza kontekstowe rozwiązania, a nawet w razie potrzeby eskaluje problemy do ludzi.
Przyszłość agentowej sztucznej inteligencji w automatyzacji
Automatyzacja od dawna koncentruje się na statycznych regułach i skryptach. Agentowa sztuczna inteligencja wykracza poza to, oferując autonomię, adaptowalność i proaktywne działania, które stale optymalizują przepływy pracy. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi AI, agentowa sztuczna inteligencja działa w oparciu o pętle sprzężenia zwrotnego w czasie rzeczywistym, usprawniając przepływy pracy agentów bez konieczności intensywnego kodowania.
Zalety agentowej sztucznej inteligencji w automatyzacji obejmują:
- Ciągłe samodoskonalenie poprzez LLMS i informacje zwrotne ze świata rzeczywistego.
- Większa wszechstronność w automatyzowaniu złożonych zadań autonomicznej sztucznej inteligencji w różnych funkcjach biznesowych.
- Lepsza użyteczność, ponieważ sztuczna inteligencja oparta na agentach wykorzystuje język naturalny do interakcji z ludźmi i aplikacjami AI.
Organizacje, które wdrażają sztuczną inteligencję opartą na agentach, odnotowują wyższą produktywność, niższe koszty i większą elastyczność działania. Wraz z przyspieszeniem wdrażania sztucznej inteligencji i dążeniem firm do wdrażania rozwiązań AI nowej generacji, przyszłość sztucznej inteligencji opartej na agentach obiecuje przekształcić branże, zautomatyzować złożone przepływy pracy i rozszerzyć autonomię agentów AI.
W istocie, agentowa sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów AI zaprojektowanych do autonomicznego działania, podejmowania decyzji i ciągłego doskonalenia. Łącząc języki obce, generatywną sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), agentowa sztuczna inteligencja może stworzyć przyszłość automatyzacji – taką, w której AI działa jako partner, a nie tylko narzędzie.
