Rok agentów AI? To już się dzieje – i zmienia zasady gry

Sztuczna inteligencja ponownie wchodzi na scenę i staje się centrum uwagi biznesu, rządów i nas samych – końcowych użytkowników. A w jej epicentrum znajdują się agenci AI – autonomiczne systemy zdolne do samodzielnego planowania, podejmowania decyzji i realizacji złożonych zadań.

Choć o agentach mówiło się od dawna, dopiero teraz przestają być futurystyczną koncepcją. Szturmem wchodzą zarówno w życie prywatne, jak i świat biznesu – od przeglądarek internetowych i chatbotów, po korporacyjne systemy automatyzacji. Podobnie jak w 2022 roku, gdy zadebiutował ChatGPT, znów stoimy u progu zmiany, która może zmienić sposób, w jaki konsumujemy treści, współpracujemy z aplikacjami i projektujemy strategie AI – zarówno dla usług, jak i produktów.

To już nie jest czas na pytanie, czy jesteśmy gotowi. To czas działania. Zanim jednak podejmiemy decyzje, warto zrozumieć jedno: czym tak naprawdę są agenci AI?

Agenci AI nie tylko gadają. Działają

Większość z nas poznała sztuczną inteligencję głównie z interfejsów konwersacyjnych – chatbotów, wirtualnych asystentów, którzy odpowiadają na pytania. Ale autonomiczne systemy to zupełnie inna liga.

Inteligentne moduły decyzyjne nie czekają na polecenia krok po kroku. Potrafią samodzielnie zaplanować serię działań, wybrać odpowiednie narzędzia i przeprowadzić cały proces – często szybciej i sprawniej niż człowiek. Jak zauważa Kalin Dimtchev z Microsoft, to systemy „z ulepszonymi możliwościami pamięci, rozumowania i multimodalnymi zdolnościami”, które zmienią pracę w wielu branżach.

Działanie agenta AI to nie tylko „tekstowe” odpowiedzi. To także:

• nawigacja po stronach internetowych, klikanie przycisków, uzupełnianie formularzy (np. ChatGPT Agent),
• korzystanie z aplikacji i API – np. wysyłanie maili przez Gmail, tworzenie notatek w Notion, integracja z GitHub,
• przeprowadzanie badań, analiz danych, tworzenie raportów i prezentacji,
• działanie w czasie rzeczywistym, z adaptacją strategii w oparciu o nowe informacje.

Autonomiczne systemy AI uczą się z doświadczenia, stale poprawiają skuteczność z każdym kolejnym zadaniem. Co więcej, mogą współpracować w ramach systemów wieloagentowych, gdzie jeden agent planuje, inny wykonuje, a jeszcze inny nadzoruje cały proces.

Aby lepiej zrozumieć ich możliwości, warto odróżnić agentów AI od klasycznych narzędzi AI. Asystenci AI zazwyczaj:

• odpowiadają na jedno pytanie na raz,
• nie mają pamięci długoterminowej,
• nie są połączone z zewnętrznymi systemami (choć ostatnio częściej są integrowane z różnymi usługami),
• wymagają ciągłego prowadzenia przez użytkownika.

Agenci AI to coś więcej: inteligentne byty cyfrowe osadzone w środowisku działania, posiadające cel, dostęp do narzędzi i zdolność do wykonywania złożonych, autonomicznych zadań.

Twoje ulubione aplikacje w wersji agentowej

Zapewne korzystasz z nich jako narzędzi – aplikacji do pisania, przeglądania internetu, tworzenia dokumentów czy wyszukiwania informacji. Teraz te same środowiska wchodzą w tryb „agentowy”.  Oto najciekawsze przykłady:

ChatGPT Agent (OpenAI)

Wprowadzony w lipcu br., to ciekawa jak dotąd realizacja idei agenta AI w ramach systemu konwersacyjnego. Łączy funkcje wcześniejszych eksperymentów OpenAI – Operatora (do interakcji ze stronami), Deep Research (do badań) oraz klasycznego ChatGPT. Co potrafi?

• samodzielnie planować i realizować wieloetapowe zadania,
• poruszać się po stronach internetowych, klikać przyciski, wypełniać formularze,
• korzystać z aplikacji zewnętrznych przez ChatGPT Connectors (Gmail, GitHub, Notion),
• uczyć się z kontekstu, adaptować swoje działania, współpracować z innymi agentami.

Opera Browser Operator

Opera jako pierwsza duża przeglądarka wprowadziła natywnego agenta AI. Operator pozwala użytkownikowi wydawać polecenia w języku naturalnym, a system wykonuje je w przeglądarce – bez konieczności instalowania dodatkowych rozszerzeń.

Na przykład: „Kup mi 10 par białych skarpet tenisowych Nike w rozmiarze 42” – agent samodzielnie znajdzie produkt, sklep i przygotuje zamówienie do zatwierdzenia. Jakie są wyróżniające cechy tej przeglądarki?

• lokalne działanie (bez przesyłania danych do chmury),
• pełna kontrola użytkownika i możliwość przejęcia działania w każdej chwili,
• interakcja z DOM Tree zamiast zrzutów ekranu (większe bezpieczeństwo).

Microsoft Copilot Agents

Microsoft rozwija własny, korporacyjny ekosystem agentów AI w ramach Microsoft 365 Copilot i Copilot Studio. To środowisko umożliwia budowę agentów do konkretnych zadań – bez potrzeby programowania. Jak to wygląda w liczbach? Już ponad 230 tys. organizacji korzysta z Copilot Studio, a 90% firm z listy Fortune 500 rozwija własnych agentów na tej platformie. Co zatem potrafią Copilot Agents?

• automatyzują procesy biznesowe (obsługa klienta, analiza, dokumentacja),
• działają w tle, integrują się z całym środowiskiem Microsoft 365,
• mogą być projektowane przez pracowników nietechnicznych (no-code/low-code).

Comet i Perplexity Assistant

Perplexity Assistant to mobilny agent AI, który działa jako hybryda wyszukiwarki i osobistego pomocnika. Może:

• rezerwować stoliki, zamawiać przejazdy,
• pisać maile, ustawiać przypomnienia,
• analizować ekran (multimodalność),
• działać samodzielnie, bez potrzeby ręcznego wybierania rozszerzeń

Równolegle Perplexity rozwija Comet – nowego rodzaju przeglądarkowego agenta badawczego. Comet potrafi eksplorować internet w sposób autonomiczny, przeszukiwać źródła, zestawiać dane, przygotowywać streszczenia – i wchodzić w interakcję z treścią. To narzędzie szczególnie obiecujące w zastosowaniach analitycznych i badawczych – zarówno dla firm, jak i indywidualnych użytkowników.

SuperAGI, BabyAGI, AutoGen i inne frameworki

Choć konsumenci widzą agenty AI jako funkcje przeglądarek czy chatbotów, pod spodem działa bogaty ekosystem narzędzi open-source i korporacyjnych, umożliwiających tworzenie własnych agentów.

Najpopularniejsze to:

• SuperAGI – framework typu plug-and-play dla budowy i uruchamiania agentów z graficznym interfejsem zarządzania, integracjami z zewnętrznymi API i wsparciem dla systemów wieloagentowych. Ceniony w środowiskach startupowych i R&D.
• BabyAGI – minimalistyczny, modularny framework do budowy agentów z pętlą cel–plan–działanie. Dzięki prostocie był jednym z pierwszych, który zyskał dużą popularność w społeczności open-source.
• AutoGen (Microsoft) – platforma do tworzenia współpracujących agentów językowych (LLM-based), z możliwością dialogu między agentami i użytkownikiem. Stosowana głównie w środowiskach enterprise i do prototypowania rozwiązań opartych na wielu agentach działających równolegle.
• CrewAI – framework do budowania „załóg” agentów o różnych rolach, z kontrolerem (Crew Leader), który przydziela im zadania. Pozwala łatwo tworzyć scenariusze z agentami eksperckimi działającymi wspólnie nad jednym celem.

Te narzędzia nie są skierowane do masowego użytkownika, ale kształtują rynek od zaplecza – umożliwiają firmom, startupom i badaczom tworzenie agentów dostosowanych do własnych potrzeb. Co ważne: wiele z tych rozwiązań jest open-source, co przyspiesza rozwój całej klasy technologii agentowej.

Od Excela do sali operacyjnej. Gdzie dziś działają agenci AI?

Według danych przytaczanych z analiz Capgemini, agenci AI znajdują zastosowanie w coraz większej liczbie obszarów operacyjnych. Oto najczęstsze z nich:

• Obsługa klienta – 75% firm korzysta z agentów zapewniających dostępność 24/7 i wyższy poziom personalizacji komunikacji.
• Cyberbezpieczeństwo i IT – 71% organizacji wykorzystuje ich do wykrywania zagrożeń i automatycznej reakcji.
• Automatyzacja procesów – 68% firm eliminuje błędy i redukuje koszty dzięki działaniu autonomicznych agentów.
• Analiza danych i raportowanie – 62% wykorzystuje agentów do szybkiego pozyskiwania insightów i analiz predykcyjnych.
• Sprzedaż i marketing – 58% firm wdraża agentów do generowania leadów i personalizacji kampanii.
• Finanse i księgowość – 52% używa agentów do analizy ryzyka i automatyzacji transakcji.
• HR i rekrutacja – 45% wspiera się agentami przy selekcji kandydatów i onboardingu.

Agenci AI nie zastępują ludzi, lecz przejmują zadania powtarzalne i pozwalają zespołom skoncentrować się na decyzjach strategicznych, kreatywności i relacjach z klientami. W efekcie firmy raportują do 86% skrócenia czasu realizacji złożonych procesów i istotny wzrost efektywności operacyjnej.

To dopiero początek. O kierunkach słów kilka

Agenci AI właśnie się rozkręcają. Ale to, co widzimy teraz, to zaledwie pierwszy etap. Nadchodzą zmiany, które mogą mieć istotne znaczenie, w jaki sposób korzystamy z technologii, pracujemy i podejmujemy decyzje.

Oto cztery kierunki, które już dziś kształtują przyszłość systemów agentowych:

1. Systemy wieloagentowe zamiast pojedynczych pomocników

Agenci zaczynają działać zespołowo. Tworzone są środowiska, w których różne jednostki – od planujących po wykonawcze – współpracują pod nadzorem koordynatora (Agent-in-Chief). W niektórych scenariuszach potrafią nawet negocjować między sobą – bez udziału człowieka.

2. Nowy sposób dostępu do informacji

Tradycyjne wyszukiwanie przestaje wystarczać. Zamiast listy linków, użytkownik otrzymuje gotowe opracowanie: agent rozumie intencję, wyszukuje dane, analizuje je i prezentuje odpowiedzi. Coraz częściej pojawia się pytanie: czy kliknięcie w Google nie jest już zbędne?

3. Nowe zasady współpracy z technologią

Agenci stają się nie tylko narzędziami, ale uczestnikami cyfrowego środowiska pracy. Zaczynamy mówić do nich nie jak do systemu, lecz jak do partnera: dajemy cele, nie polecenia. To wymusza nowe standardy – od etyki po odpowiedzialność i kulturę organizacyjną.

4. Tworzenie agentów staje się masowe

Platformy no-code pozwalają budować agentów bez znajomości programowania. W efekcie:

• dział sprzedaży może stworzyć własnego agenta kampanijnego,
• analityk – agenta do przygotowania raportów,
• użytkownik indywidualny – cyfrowego pomocnika do załatwiania codziennych spraw.

W najbliższym czasie sprawdzimy, które z tych kierunków będzie przodowało, ale jedno jest pewne. Niezależnie od trendów, agenci AI zyskają na znaczeniu w każdym aspekcie naszego życia – czy tego chcemy, czy nie. I także w Polsce, nawet szybciej niż może się to wydawać.

Polska w agentowej grze

Pod względem realnego wykorzystania narzędzi AI Polska wciąż znajduje się na szarym końcu Unii Europejskiej – tylko 5,9% firm deklaruje, że faktycznie korzysta z takich rozwiązań. To wynik, który plasuje nas na przedostatnim miejscu w regionie.

A jednak 2025 rok przynosi sygnały zmiany. Tempo adopcji sztucznej inteligencji – zwłaszcza agentowej – wyraźnie przyspiesza. Według analiz Capgemini:

• 62% polskich firm planuje inwestycje w GenAI – poziom zbliżony do średniej globalnej,
• 32% organizacji znajduje się na etapie częściowego wdrożenia AI – wobec 20% globalnie,
• 17% firm aktywnie korzysta z agentów AI – to więcej niż światowa średnia (13%).

Jak to możliwe, skoro startujemy z końca stawki? Polski rynek długo był biernym obserwatorem, ale dziś coraz częściej nadrabia zaległości skokowo – przeskakujemy fazę eksperymentów i wchodzimy od razu w etap wdrożeń. Dotyczy to zwłaszcza firm średnich i dużych, które inwestują równolegle w chmurę, automatyzację i agentowe systemy wsparcia.

Mimo rosnących inwestycji i coraz większego zainteresowania, polscy przedsiębiorcy wciąż borykają się m.in. z obawami o bezpieczeństwo i kontrolę danych, problemy z infrastrukturą czy niski poziom zaufania do autonomii systemowej. Jeśli uda się przełamać te bariery, lokalne firmy mogą nie tylko dogonić globalnych liderów – ale w niektórych obszarach nawet ich wyprzedzić.

I tu pojawia się pytanie: czy Twoja firma jest w gotowości przed startem w agentowym wyścigu?