W ostatnich czasach r\u00f3\u017cne chatboty, takie jak ChatGPT, Claude i Gemini, zaj\u0119\u0142y centralne miejsce w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jednak narz\u0119dzia te nie s\u0105 ostatecznym celem dla wi\u0119kszo\u015bci przedsi\u0119biorstw. Znaczna liczba firm aspiruje do opracowania sztucznej inteligencji og\u00f3lnej (AGI) \u2014 technologii zdolnej do rozumowania na poziomie por\u00f3wnywalnym lub potencjalnie przewy\u017cszaj\u0105cym inteligencj\u0119 ludzk\u0105. Niemniej jednak podr\u00f3\u017c do AGI wi\u0105\u017ce si\u0119 z kilkoma kamieniami milowymi rozwoju.<\/p>\n
Podczas gdy chatboty wykazuj\u0105 imponuj\u0105ce mo\u017cliwo\u015bci, ich u\u017cyteczno\u015b\u0107 jest nieco ograniczona. Bez elementu autonomii chatboty mog\u0105 zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 i produktywno\u015b\u0107 tylko do pewnego stopnia. To ograniczenie przyczynia si\u0119 do ich niezdolno\u015bci do generowania przewidywanych przychod\u00f3w. Zasadniczo chatboty stanowi\u0105 podstawowy etap rozwoju AI.<\/p>\n
To ograniczenie jest powodem, dla kt\u00f3rego firmy AI coraz bardziej koncentruj\u0105 si\u0119 na agentach AI jako kolejnej fali innowacji AI. W przeciwie\u0144stwie do tradycyjnych chatbot\u00f3w lub zautomatyzowanych bot\u00f3w wsparcia powszechnie spotykanych na stronach internetowych firm, agenci AI s\u0105 zaprojektowani tak, aby wykracza\u0107 poza proste wykonywanie instrukcji i mog\u0105 podejmowa\u0107 niezale\u017cne decyzje.<\/p>\n
Interakcja z istniej\u0105cymi botami obs\u0142ugi klienta mo\u017ce by\u0107 cz\u0119sto frustruj\u0105ca, poniewa\u017c zazwyczaj nie rozwi\u0105zuj\u0105 problem\u00f3w szybko ani sprawnie \u2014 w przeciwie\u0144stwie do przedstawicieli obs\u0142ugi klienta. Jednak pojawienie si\u0119 autonomicznych agent\u00f3w AI ma zmieni\u0107 to do\u015bwiadczenie.<\/p>\n
Definicja agent\u00f3w AI wci\u0105\u017c pozostaje niejednoznaczna nawet w\u015br\u00f3d ekspert\u00f3w, mimo \u017ce ich wizja ci\u0105gle ewoluuje.<\/p>\n
Niemniej jednak pewne cechy s\u0105 dobrze znane. Agenci AI s\u0105 projektowani jako modele zdolne do podejmowania skomplikowanych decyzji autonomicznie w rzeczywistych scenariuszach. Mog\u0105 wymaga\u0107 sporadycznego nadzoru ze strony cz\u0142owieka, ale zakres zada\u0144, kt\u00f3re mog\u0105 wykonywa\u0107, znacznie przewy\u017cszy zakres obecnych chatbot\u00f3w.<\/p>\n
Podczas gdy chatboty, takie jak ChatGPT, mog\u0105 zwi\u0119kszy\u0107 produktywno\u015b\u0107 cz\u0142owieka, agenci AI maj\u0105 potencja\u0142, aby zast\u0105pi\u0107 ludzi, przynajmniej w przypadku prostszych zada\u0144.<\/p>\n
R\u00f3\u017cni\u0105c si\u0119 od istniej\u0105cych generatywnych bot\u00f3w AI, kt\u00f3re dzia\u0142aj\u0105 wy\u0142\u0105cznie poprzez przewidywanie nast\u0119pnego s\u0142owa w sekwencji, agenci AI b\u0119d\u0105 posiada\u0107 zdolno\u015b\u0107 krytycznego my\u015blenia i rozumowania. Przeb\u0142ysk takich zdolno\u015bci rozumowania zosta\u0142 ju\u017c zaobserwowany w modelu o1 OpenAI.<\/p>\n
Jednak\u017ce rozumowanie to tylko jeden aspekt tego, co maj\u0105 osi\u0105gn\u0105\u0107 agenci AI.<\/p>\n
Podstawow\u0105 cech\u0105 agent\u00f3w AI jest ich zdolno\u015b\u0107 do realizacji cel\u00f3w ustalonych przez ludzi bez ci\u0105g\u0142ych instrukcji, szczeg\u00f3lnie w z\u0142o\u017conych i ci\u0105gle zmieniaj\u0105cych si\u0119 \u015brodowiskach. W przeciwie\u0144stwie do obecnych chatbot\u00f3w, kt\u00f3re polegaj\u0105 na krok po kroku instrukcjach od ludzi, agenci AI b\u0119d\u0105 wymaga\u0107 od u\u017cytkownika jedynie zdefiniowania ostatecznego celu.<\/p>\n
Kolejn\u0105 istotn\u0105 cech\u0105 jest proaktywno\u015b\u0107: agenci AI nie powinni czeka\u0107 na podpowiedzi, jak to robi\u0105 typowe chatboty.<\/p>\n
Ponadto kluczowym aspektem agent\u00f3w AI jest ich zdolno\u015b\u0107 do uczenia si\u0119 na podstawie informacji zwrotnych. Agenci ci mog\u0105 nieustannie ewoluowa\u0107 i zwi\u0119ksza\u0107 swoj\u0105 wydajno\u015b\u0107 bez potrzeby interwencji cz\u0142owieka; ucz\u0105 si\u0119 na podstawie swoich do\u015bwiadcze\u0144.<\/p>\n
Jak dzia\u0142aj\u0105 agenci AI<\/strong> Wyobra\u017a sobie agenta AI zajmuj\u0105cego si\u0119 problemem klienta. Zamiast po prostu trzyma\u0107 si\u0119 sztywnego scenariusza, mo\u017ce on pobra\u0107 informacje, takie jak identyfikator referencyjny klienta, uzyska\u0107 dost\u0119p do odpowiednich dokument\u00f3w wewn\u0119trznych i zada\u0107 dalsze pytania, aby lepiej zrozumie\u0107 sytuacj\u0119 przed zaoferowaniem rozwi\u0105za\u0144. W razie potrzeby mo\u017ce on eskalowa\u0107 spraw\u0119 do ludzkiego prze\u0142o\u017conego w celu zatwierdzenia. Ostatecznie, je\u015bli rozwi\u0105zanie oka\u017ce si\u0119 niemo\u017cliwe, mo\u017ce przekierowa\u0107 klienta do ludzkiego przedstawiciela.<\/p>\n Obs\u0142uga klienta to tylko jeden z obszar\u00f3w, w kt\u00f3rym agenci AI powinni odnie\u015b\u0107 sukces, ale prawdopodobnie pojawi\u0105 si\u0119 tak\u017ce w wielu innych dziedzinach, np. w tworzeniu oprogramowania.<\/p>\n Prognozy wskazuj\u0105, \u017ce w ci\u0105gu najbli\u017cszych trzech lat znaczna liczba firm zatrudni agent\u00f3w AI do zada\u0144 zwi\u0105zanych z kodowaniem, a ludzcy programi\u015bci zostan\u0105 oddelegowani g\u0142\u00f3wnie do zada\u0144 zwi\u0105zanych z przegl\u0105dami.<\/p>\n Liczne organizacje opracowuj\u0105 systemy agentowe w celu usprawnienia wewn\u0119trznych przep\u0142yw\u00f3w pracy, przechodz\u0105c od etapu Proof of Concept do etapu pilota\u017cowego. Podczas gdy automatyzacja zada\u0144 z agentami nie jest now\u0105 koncepcj\u0105, integracja AI umo\u017cliwi tym agentom obs\u0142ug\u0119 szerszej gamy zada\u0144 z wi\u0119ksz\u0105 elastyczno\u015bci\u0105.<\/p>\n Wiele przedsi\u0119biorstw ju\u017c wdra\u017ca agent\u00f3w AI do r\u00f3\u017cnych funkcji wewn\u0119trznych, a niekt\u00f3re, takie jak Agentforce firmy Salesforce, oferuj\u0105 wst\u0119pne wersje firmom. W ci\u0105gu zaledwie kilku lat agenci AI mogliby ca\u0142kowicie zast\u0105pi\u0107 tradycyjny personel call center.<\/p>\n Co wi\u0119cej, wiele przedsi\u0119biorstw prawdopodobnie wdro\u017cy system wieloagentowy, w kt\u00f3rym poszczeg\u00f3lni agenci b\u0119d\u0105 wykonywa\u0107 specjalistyczne funkcje, utrzymuj\u0105c jednocze\u015bnie komunikacj\u0119 i wsp\u00f3\u0142prac\u0119.<\/p>\n Zakres agent\u00f3w AI wykracza poza biznes; aplikacje asystent\u00f3w osobistych s\u0105 r\u00f3wnie\u017c modernizowane dzi\u0119ki mo\u017cliwo\u015bciom AI. Idealny agent AI dzia\u0142a\u0142by podobnie do asystenta ludzkiego, zarz\u0105dzaj\u0105c zakupami, organizuj\u0105c podr\u00f3\u017ce lub planuj\u0105c spotkania, z mo\u017cliwo\u015bci\u0105 interakcji z r\u00f3\u017cnymi narz\u0119dziami, w tym wyszukiwarkami internetowymi i innymi systemami AI.<\/p>\n Co wi\u0119cej, agenci AI powinni by\u0107 multimodalni, jak zaprezentowano w ramach projektu Astra firmy Google na niedawnej konferencji I\/O, i potrafi\u0107 przetwarza\u0107 dane audio, obrazy i wideo.<\/p>\n Warto zauwa\u017cy\u0107, \u017ce nie b\u0119dzie istnia\u0142 jeden typ agenta AI; r\u00f3\u017cne konteksty b\u0119d\u0105 wymaga\u0107 zr\u00f3\u017cnicowanych zestaw\u00f3w umiej\u0119tno\u015bci.<\/p>\n Mimo znacznego post\u0119pu, osi\u0105gni\u0119cie pe\u0142nej autonomii agent\u00f3w wi\u0105\u017ce si\u0119 z licznymi wyzwaniami.<\/p>\n Aby kwalifikowa\u0107 si\u0119 jako prawdziwie pomocni i autonomiczni, agenci AI musz\u0105 drastycznie zmniejszy\u0107 swoje wska\u017aniki b\u0142\u0119d\u00f3w. Obecnie systemy AI s\u0105 bardzo podatne na niedok\u0142adno\u015bci, kt\u00f3re musz\u0105 zosta\u0107 obni\u017cone do poni\u017cej 1%, aby u\u0142atwi\u0107 powszechn\u0105 adopcj\u0119. Osi\u0105gni\u0119cie redukcji do poni\u017cej 10% mo\u017ce by\u0107 stosunkowo proste, ale dalsze jej udoskonalanie oka\u017ce si\u0119 trudniejsze.<\/p>\n Ponadto w om\u00f3wionym wcze\u015bniej scenariuszu obs\u0142ugi klienta istotn\u0105 przeszkod\u0105 jest zapewnienie, \u017ce agent AI b\u0119dzie potrafi\u0142 okre\u015bli\u0107, kiedy przekaza\u0107 problem cz\u0142owiekowi, zamiast uparcie pr\u00f3bowa\u0107 rozwi\u0105za\u0107 go samodzielnie, co mo\u017ce wi\u0105za\u0107 si\u0119 ze wzrostem koszt\u00f3w.<\/p>\n Kontekstualne zrozumienie stanowi kolejn\u0105 przeszkod\u0119. Gdy wyobra\u017camy sobie wykorzystanie chatbot\u00f3w AI do zada\u0144 kodowania, ich obecne ograniczenia staj\u0105 si\u0119 oczywiste; maj\u0105 trudno\u015bci z tworzeniem d\u0142ugiego kodu z powodu ogranicze\u0144 kontekstowych.<\/p>\n Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c zaj\u0105\u0107 si\u0119 bezpiecze\u0144stwem i kontrol\u0105 dost\u0119pu, aby w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 potencja\u0142 agent\u00f3w AI. Wi\u0119ksza autonomia wi\u0105\u017ce si\u0119 ze zwi\u0119kszonym ryzykiem, co wymaga zabezpiecze\u0144, aby zapewni\u0107, \u017ce agenci AI wykonuj\u0105 tylko autoryzowane dzia\u0142ania i uzyskuj\u0105 dost\u0119p do dozwolonych informacji.<\/p>\n Co wi\u0119cej, problemy takie jak szybkie wstrzykiwanie kodu stwarzaj\u0105 luki w zabezpieczeniach, kt\u00f3rymi nale\u017cy zarz\u0105dza\u0107.<\/p>\n Zasoby potrzebne do trenowania danych i mocy obliczeniowej r\u00f3wnie\u017c stanowi\u0105 wyzwanie. Jednak wed\u0142ug niekt\u00f3rych o\u015bwiadcze\u0144 Sama Altmana, mog\u0105 istnie\u0107 potencjalne rozwi\u0105zania problemu trenowania danych, nad kt\u00f3rymi ju\u017c si\u0119 pracuje.<\/p>\n Firmy AI pilnie pracuj\u0105 nad osi\u0105gni\u0119ciem przysz\u0142o\u015bci agentowej, a wiele z tych wyzwa\u0144 ma zosta\u0107 rozwi\u0105zanych w niedalekiej przysz\u0142o\u015bci. Na przyk\u0142ad Google obecnie u\u0142atwia okno kontekstowe 2M i czyni post\u0119py w kierunku niesko\u0144czonego kontekstu.<\/p>\n Tak wi\u0119c, chocia\u017c obecnie sztuczna inteligencja mo\u017ce nie dzia\u0142a\u0107 na poziomie, na jaki liczymy, przysz\u0142o\u015b\u0107 mo\u017ce nadej\u015b\u0107 szybciej, ni\u017c si\u0119 spodziewamy. Firmy musz\u0105 przygotowa\u0107 si\u0119 na integracj\u0119 agent\u00f3w AI w swoich operacjach. Je\u015bli uwa\u017casz, \u017ce min\u0105 lata, zanim AI b\u0119dzie w stanie kompetentnie obs\u0142u\u017cy\u0107 nadzorowane przez Ciebie obowi\u0105zki, zastan\u00f3w si\u0119 nad tym jeszcze raz. Agenci AI s\u0105 na horyzoncie i konieczne jest rozwijanie nowych umiej\u0119tno\u015bci, aby dostosowa\u0107 si\u0119 do tej pojawiaj\u0105cej si\u0119 rzeczywisto\u015bci. Wiele firm jest gotowych zainicjowa\u0107 integracj\u0119 agent\u00f3w AI ju\u017c w przysz\u0142ym roku, charakteryzuj\u0105c\u0105 si\u0119 autonomicznym podejmowaniem decyzji, proaktywno\u015bci\u0105, zdolno\u015bci\u0105 adaptacji i zdolno\u015bci\u0105 do dzia\u0142ania w z\u0142o\u017conych warunkach i realizacji okre\u015blonych cel\u00f3w.<\/p>\nPotencjalne zastosowania<\/h2>\n
Obecne wyzwania stoj\u0105ce przed agentami AI<\/h2>\n