Definicja i kluczowe cechy Agentic AI
Agenty AI to rozszerzona wersja chatbotów, które potrafią nie tylko odpowiadać na zapytania użytkowników, ale również mogą samodzielnie działać w imieniu konkretnego użytkownika lub systemu, aby wykonywać przypisane mu zadania. Mogą organizować przepływ pracy, a także koordynować zadania wielu agentów. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli generatywnych są stworzeni do podejmowania decyzji i realizacji złożonych działań – często bez potrzeby angażowania człowieka.
Ze względu na ich autonomiczność stają się aktywnymi uczestnikami procesów biznesowych i nie dziwi fakt, że aż 81% organizacji prognozuje, że agenty AI zostaną umiarkowanie lub szeroko zintegrowane z ich strategią AI w ciągu 12–18 miesięcy. (źródło: 2025: The Year the Frontier Firm Is Born, raport Microsoft).
Ogromną zaletą Agentywnej sztucznej inteligencji jest to, że agenty uczą się na podstawie poprzednich doświadczeń. Dzięki temu stają się coraz lepsze w wykonywanych zadaniach, a firmy mogą wykorzystywać je do automatyzacji procesów wewnętrznych oraz zwiększania wydajności pracowników.
Rodzaje agentów AI
Agentywna AI to nie jest jedna, uniwersalna technologia. W zależności od roli, umiejętności czy oczekiwanych rezultatów, możemy podzielić ich na kilka głównych kategorii:
- Agenty wspierające użytkownika indywidualnego („copilot”): czyli osobiste asystenty, które wspierają produktywność i możliwości konkretnego użytkownika.
- Platformy do automatyzacji procesów i zadań to agenty skoncentrowane na realizacji zadań w ramach wybranych procesów. Działają jak inteligentni operatorzy, którzy koordynują i wykonują zadania zgodnie z ustalonymi regułami.
- Agenty AI dla konkretnych obszarów biznesowych, czyli rozwiązania „AI-native” projektowanie z myślą o konkretnych funkcjach np. obsługa klienta czy rozwój oprogramowania. W przeciwieństwie do klasycznych narzędzi z dodaną warstwą AI, wykorzystują sztuczną inteligencję jako fundament całego rozwiązania.
- Wirtualni pracownicy AI jak sama nazwa wskazuje są agentami, które pracują zupełnie jak realni członkowie zespołu. Są w stanie realizować zadania, podejmować decyzje i komunikować się z innymi agentami, działając w ramach istniejących struktur organizacyjnych. Dodatkowo umożliwiają szybkie wdrażanie AI w firmach bez konieczności przebudowy całej organizacji.
Czym różni się Agentic AI od tradycyjnej i generatywnej AI?
Tradycyjna AI koncentruje się na wykonywaniu ściśle określonych zadań i podejmowaniu decyzji w oparciu na predefiniowanych regułach oraz analizie istniejących danych. Generatywna AI rozszerza te możliwości, specjalizując się w tworzeniu nowych, oryginalnych treści – takich jak tekst, obrazy czy kod – na podstawie wzorców wyuczonych z ogromnych zbiorów danych. Z kolei agentic AI reprezentuje najbardziej zaawansowany paradygmat, gdzie systemy cechują się wysoką autonomią: samodzielnie postrzegają otoczenie, planują, podejmują decyzje i wykonują złożone działania w celu osiągnięcia wyznaczonych celów, przy czym mogą wykorzystywać generatywną AI jako narzędzie, ale ich istotą jest proaktywna i adaptacyjna interakcja ze światem. 
Jak działa Agentic AI: cykl Perceive–Reason–Act–Learn
Agentic AI działa w oparciu na cyklicznym procesie, który pozwala jej na autonomiczne interakcje ze środowiskiem i dążenie do realizacji wyznaczonych celów. Ten fundamentalny cykl często opisuje się jako Perceive–Reason–Act–Learn (Postrzegaj–Rozumuj–Działaj–Ucz się). Każdy z tych etapów jest kluczowy dla inteligentnego i adaptacyjnego zachowania agenta. 
- Postrzeganie (Perceive): Zbieranie Informacji
To pierwszy krok, w którym agent zbiera dane o swoim aktualnym stanie oraz o stanie otaczającego go środowiska. Środowisko może być fizyczne (jak w przypadku robotów) lub wirtualne (jak w przypadku agentów software’owych działających w internecie czy systemach komputerowych). Celem tego etapu jest zbudowanie jak najdokładniejszego modelu aktualnej sytuacji (tzw. „świadomości sytuacyjnej”), który posłuży jako podstawa do dalszego rozumowania i podejmowania decyzji. Agent musi odfiltrować szum i wybrać relewantne informacje.
- Rozumowanie (Reason) – Przetwarzanie Informacji i Planowanie
Po zebraniu danych agent musi je zinterpretować, zrozumieć i wykorzystać do podjęcia decyzji, co dalej robić. Ten etap obejmuje złożone procesy poznawcze. Wygenerowanie planu działania lub wybór konkretnej akcji, która w ocenie agenta jest optymalna w kontekście jego celów i aktualnej wiedzy o świecie.
- Działanie (Act) – Wpływanie na Środowisko
Na tym etapie agent wykonuje wybraną w procesie rozumowania akcję, wpływając tym samym na swoje środowisko lub swój wewnętrzny stan. Cel to zmiana stanu środowiska (lub własnego) w sposób, który przybliża agenta do osiągnięcia jego celów. Działania są konkretnymi, obserwowalnymi operacjami.
- Uczenie się (Learn) – Adaptacja i Doskonalenie
To kluczowy etap, który umożliwia agentowi adaptację i poprawę jego działania w czasie. Agent analizuje wyniki swoich działań i wykorzystuje te informacje do modyfikacji swojej wewnętrznej wiedzy, modeli lub strategii. Dzięki temu agent staje się coraz bardziej efektywny i inteligentny w osiąganiu celów. Dzięki uczeniu się może radzić sobie w nowych, nieprzewidzianych sytuacjach i optymalizować swoje zachowanie.
Cykl Perceive–Reason–Act–Learn nie jest jednorazowym procesem, lecz ciągłą pętlą. Po wykonaniu działania i (potencjalnym) nauczeniu się czegoś nowego, agent ponownie przechodzi do etapu percepcji, zbierając zaktualizowane informacje o nowym stanie środowiska, i cały proces zaczyna się od nowa. Ta iteracyjność pozwala agentowi na dynamiczne reagowanie na zmiany, korygowanie błędów i stopniowe doskonalenie swojego działania.
Rola AI agentów w realizacji zadań i celów w biznesie
Zgodnie z szacunkami McKinsey, agentic AI (agentowa sztuczna inteligencja) ma potencjał, by stać się kluczowym katalizatorem transformacji w przedsiębiorstwach, umożliwiając im nie tylko automatyzację zadań, ale fundamentalne przemyślenie procesów i modernizację infrastruktury IT. Firmy już teraz zaczynają wykorzystywać agentów AI w szerokim spektrum zastosowań, co prowadzi do znaczących zmian w sposobie ich funkcjonowania i dostarczania wartości.
Firmy wdrażają agentów AI do rewolucjonizowania swoich operacji na wielu poziomach:
Automatyzacja i Optymalizacja Złożonych Procesów:
- Obsługa klienta: Agenty AI autonomicznie obsługują złożone zapytania klientów, rozwiązują problemy w czasie rzeczywistym i personalizują interakcje, często bez potrzeby interwencji człowieka. Przykładem mogą być zaawansowane chatboty, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale proaktywnie prowadzą klienta przez procesy, np. reklamacyjne czy konfiguracyjne.
- Sprzedaż i Marketing: Tworzą i zarządzają spersonalizowanymi kampaniami marketingowymi, analizują trendy rynkowe, automatyzują działania sprzedażowe (np. generowanie leadów, follow-upy), a nawet podejmują dynamiczne decyzje cenowe. W e-commerce pojawia się koncepcja „Agentic Web”, gdzie agenty AI dokonują zakupów w imieniu użytkowników, porównując oferty i negocjując warunki.
- Produkcja i Logistyka: Inteligentne agenty monitorują linie produkcyjne, przewidują awarie sprzętu (konserwacja predykcyjna), optymalizują parametry pracy maszyn, zarządzają zapasami w czasie rzeczywistym (prognozując popyt i automatyzując zamówienia), a także planują optymalne trasy dostaw.
- Finanse i Ryzyko: Wykorzystywane są do zaawansowanego wykrywania oszustw, automatyzacji procesów underwritingu (np. oceny ryzyka kredytowego skracając czas przygotowania analiz), personalizowanego doradztwa finansowego oraz podejmowania zautomatyzowanych decyzji handlowych na rynkach finansowych.
Przemyślenie Procesów Biznesowych:
- Od reaktywności do proaktywności: Agentic AI pozwala firmom przejść od modelu reagowania na zdarzenia do proaktywnego przewidywania potrzeb (np. klientów, rynku) i podejmowania działań zapobiegawczych lub optymalizacyjnych.
- Hiperpersonalizacja: Możliwość dostarczania masowo spersonalizowanych produktów, usług i doświadczeń, dostosowanych do indywidualnych preferencji i kontekstu każdego klienta.
- Demokratyzacja kompetencji: Dzięki interfejsom opartym na języku naturalnym, agenty AI umożliwiają szerszemu gronu pracowników, nie tylko specjalistom IT, korzystanie z zaawansowanych narzędzi analitycznych i automatyzacyjnych, co prowadzi do tworzenia nowych ról i modeli współpracy człowiek-AI.
- Nowe modele biznesowe: Agentic AI może prowadzić do redefinicji łańcuchów wartości (np. poprzez eliminację pośredników), tworzenia nowych usług opartych na danych (np. „Algorithm-as-a-Service”) oraz fundamentalnej zmiany sposobu, w jaki firmy wchodzą w interakcję ze swoimi klientami i partnerami.
Modernizacja Infrastruktury IT:
- Automatyzacja zadań IT: Agenty AI są wykorzystywane do automatyzacji złożonych zadań IT, takich jak migracja i modernizacja starszych systemów i aplikacji, zarządzanie infrastrukturą chmurową, testowanie oprogramowania, a nawet pisanie kodu. Narzędzia takie jak AWS Transform czy LegacyX od McKinsey demonstrują potencjał w znacznym przyspieszeniu tych procesów.
- Integracja danych i systemów: Ułatwiają integrację rozproszonych źródeł danych (zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych) oraz komunikację między różnymi systemami i platformami, tworząc bardziej spójne i inteligentne ekosystemy IT.
- Zarządzanie cyklem życia AI: Wdrożenie agentów AI wymusza na organizacjach rozwój nowych kompetencji i procesów związanych z zarządzaniem modelami AI, ich wersjonowaniem, monitorowaniem wydajności oraz zapewnieniem bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami.
- Wsparcie dla deweloperów i analityków: Agenty mogą pełnić rolę inteligentnych asystentów dla zespołów IT, pomagając w analizie danych, syntezie informacji, testowaniu hipotez i optymalizacji kodu.
Agent AI do obsługi klienta mógłby działać poza prostym odpowiadaniem na pytania. Dzięki agentowej sztucznej inteligencji mógłby sprawdzać zaległe saldo użytkownika i rekomendować, z których kont można je spłacić — a jednocześnie czekać na decyzję użytkownika, aby po otrzymaniu polecenia zrealizować transakcję. Eric Puonds, Nvidia
Czas na Autonomiczną Rewolucję — wznieś swoją organizację na wyższy poziom
Agentowa sztuczna inteligencja to nie futurystyczna wizja, lecz technologia, która już dziś redefiniuje zasady gry w biznesie. Stoimy u progu nowej ery, w której autonomiczne systemy będą podejmować złożone decyzje, optymalizować procesy i tworzyć wartość w sposób dotychczas nieosiągalny. To już nie pytanie czy, ale kiedy i jak wykorzystać ten potencjał. 
Aby jednak w pełni skorzystać z możliwości, jakie niesie Agentic AI, potrzebne jest nie tylko zrozumienie technologii, ale również strategiczne partnerstwo i ekspercka wiedza. W TUATARA specjalizujemy się w przekształcaniu potencjału sztucznej inteligencji w realne korzyści biznesowe. Nasz zespół pomoże Ci zidentyfikować obszary, w których agenty AI mogą przynieść największą wartość, zaprojektować i wdrożyć szyte na miarę rozwiązania oraz zintegrować je z istniejącą infrastrukturą.
Jesteś gotów wkroczyć na ścieżkę transformacji i wykorzystać agentową sztuczną inteligencję do budowy przewagi konkurencyjnej oraz zrewolucjonizowania swoich operacji?
