Agentowa AI i agenci AI
Te dwa terminy się pokrywają. Agent AI to pojedynczy system, który działa w pętli: decyduje, działa i sprawdza. Agentowa AI to szersze podejście: projektowanie systemów AI, od prostych workflow po wielu współpracujących agentów, które podejmują działania na rzecz celu, a nie tylko generują odpowiedź.
Autonomia to pokrętło, nie przełącznik. Przewodnik Anthropic o budowaniu skutecznych agentów opisuje kolejne ustawienia:
- Łańcuch promptów: zadanie jest dzielone na stałe kroki, a każdy obsługuje osobne wywołanie modelu.
- Routing: dane wejściowe są klasyfikowane i kierowane do właściwego wyspecjalizowanego kroku.
- Równoległość: niezależne części działają jednocześnie i są łączone.
- Orkiestrator i wykonawcy: model rozkłada zadanie na części w trakcie pracy i je deleguje.
- Ewaluator i optymalizator: jeden model redaguje, drugi sprawdza i prosi o zmiany.
- Agenci: model sam planuje i używa narzędzi, aż zadanie zostanie wykonane.
Przewodnik radzi wybierać najprostszą opcję, która działa, i dodawać autonomię tylko tam, gdzie się to opłaca.
Jak działają systemy wieloagentowe
W systemie wieloagentowym agent orkiestrator otrzymuje cel, tworzy plan i przekazuje zadania wyspecjalizowanym agentom: jeden prowadzi research, drugi redaguje, trzeci weryfikuje. Każdy ma własne instrukcje, narzędzia i kontekst, więc może skupić się na jednym zadaniu. Orkiestrator zbiera wyniki, rozstrzyga konflikty i decyduje, co dalej.
Taka konstrukcja ma wyraźne zalety: równoległą pracę nad dużymi zadaniami, rozdzielenie agenta, który wykonuje, od agenta, który sprawdza, oraz krótsze i jaśniejsze instrukcje dla każdej części. Ma też koszty: więcej wywołań modelu, a więc większe wydatki, więcej czasu na zadanie i więcej miejsc, w których coś może pójść nie tak. Często wystarcza jeden agent. Kilku agentów ma sens, gdy zadanie naturalnie dzieli się na części.
Ludzie pozostają w pętli w określonych punktach: zatwierdzają plan, akceptują, zanim cokolwiek zostanie wysłane, zapłacone lub zmienione, i przeglądają próbkę gotowej pracy.
Przykłady agentowej AI w firmach
- Odpowiedzi na przetargi: jeden agent wyciąga wymagania z dokumentacji, drugi redaguje odpowiedzi na podstawie dawnych ofert, trzeci sprawdza je z wymaganiami.
- Due diligence: agenci równolegle czytają data room, wyodrębniają zagadnienia według tematu i składają raport dla zespołu transakcyjnego.
- Wsparcie zamknięcia miesiąca: agenci uzgadniają konta, wyjaśniają odchylenia i przygotowują pakiet dla kontrolera.
- Zmiany w oprogramowaniu: agenci kodujący, tacy jak Claude Code, planują zmianę, edytują kod, uruchamiają testy i otwierają pull request do przeglądu.
Co mówią badania
- Gartner przewiduje, że do końca 2026 r. 40% aplikacji firmowych będzie zawierać agentów AI do konkretnych zadań, wobec mniej niż 5% w 2025 r.
- Gartner przewiduje też, że ponad 40% projektów agentowej AI zostanie anulowanych do końca 2027 r. z powodu rosnących kosztów, niejasnej wartości biznesowej lub niewystarczającej kontroli ryzyka.
- W badaniu McKinsey State of AI 2026 około dwóch na dziesięciu respondentów stwierdziło, że ich organizacja osiągnęła fazę skalowania agentów AI.
Czytane razem, te liczby wskazują ten sam kierunek: technologia nadchodzi szybko, a trwałe projekty od początku mają mierzalny cel i właściwe kontrole.
Jak zacząć z agentową AI
Zobaczcie, jak podchodzimy do doradztwa w zakresie agentowej AI.
Źródła
- Anthropic: Building effective agents, 19 grudnia 2024 r.
- Google Cloud: What is agentic AI?
- Gartner: over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027, 25 czerwca 2025 r.
- Gartner: 40% of enterprise apps will feature task-specific AI agents by 2026, 26 sierpnia 2025 r.
- McKinsey: The state of AI, 25 sierpnia 2026 r.