MCP, RAG i agenci AI: kto będzie liderem AI w 2025 roku?

GPT-4, Claude i Llama przesunęły granice możliwości dużych modeli językowych, ale w swej istocie nadal opierają się na podstawowym generowaniu języka.

Mogą wydawać się inteligentne, ale większość modeli nadal nie ma pamięci poprzednich interakcji ani zdolności do samodzielnego wykonywania złożonych zadań. W tym miejscu pojawiają się architektury AI nowej generacji.

Poznaj agentów generowania rozszerzonego o funkcje wyszukiwania (RAG), agentów podpowiedzi kontekstowych pamięci (MCP) oraz agentów AI — trzy podejścia, które wykraczają poza przewidywanie tekstu, zapewniając ugruntowaną wiedzę, świadomość kontekstową i działania ukierunkowane na cel.

W tym blogu omówimy agenty RAG, MCP i AI, pomożemy Ci zrozumieć, kiedy należy ich używać, i pokażemy, jak ClickUp ułatwia połączenie ich w jednym inteligentnym, skalowalnym obszarze roboczym.

RAG vs. MCP vs. agenci AI: w skrócie

Oto krótkie zestawienie wyników RAG w porównaniu z agentami MCP i AI. Przewiń dalej, aby uzyskać szczegółowe wyjaśnienia, definicje, przykłady i wiele więcej!

TL;DR:

Najbardziej wydajne systemy AI często łączą wszystkie trzy, takie jak ClickUp Brain! Wypróbuj teraz! 🚀

Czym jest RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG) to architektura AI, która zwiększa dokładność i trafność odpowiedzi generowanych przez LLM poprzez pobieranie aktualnych informacji ze źródeł zewnętrznych — takich jak bazy danych wektorów, API lub prywatne dokumenty — przed wygenerowaniem odpowiedzi.

Zamiast polegać wyłącznie na tym, co "zapamiętuje" model, RAG pobiera dane ze świata rzeczywistego z centralnego magazynu wiedzy w czasie rzeczywistym, aby generować bardziej uzasadnione i wiarygodne wyniki.

Dzięki technikom takim jak wyszukiwanie podobieństw agenci RAG zapewniają, że najbardziej trafne dane są pobierane z bazy wiedzy w jednym przebiegu wyszukiwania. Pomaga to generować uzasadnione odpowiedzi poprzez wprowadzenie pobranego kontekstu do pętli wnioskowania modelu.

Jak to działa:Gdy użytkownik wprowadza podpowiedź, RAG najpierw pobiera odpowiednią zawartość z połączonych źródeł danych. Informacje te, często pobierane z odzyskanych dokumentów, takich jak artykuły pomocy technicznej, wewnętrzne wiki lub umowy, są następnie dodawane do podpowiedzi, wzbogacając kontekst modelu o rzeczywiste informacje. Dzięki takim ustawieniom LLM generuje odpowiedź opartą nie tylko na swoim szkoleniu, ale także na rzeczywistych faktach w czasie rzeczywistym.

Dlaczego to ma znaczenie:RAG znacznie ogranicza halucynacje, opierając wyniki na pobranych danych i wiedzy zewnętrznej — bez konieczności ponownego szkolenia modelu.

Umożliwia również dostęp do nowych lub zastrzeżonych danych, ponownie bez konieczności ponownego szkolenia modelu. Ponieważ jest modułowy, można go podłączyć do różnych modułów pobierania danych, a nawet obsługiwać w wielu konfiguracjach modeli AI w celu realizacji specjalistycznych zadań.

I tak, obsługuje cytaty! Obecność cytatów zwiększa zaufanie użytkowników, pomagając potwierdzić, że model generuje prawidłową odpowiedź z identyfikowalnymi źródłami.

Przykład zastosowania agenta RAG: bot obsługi klienta korzystający z RAG, który natychmiast pobiera zasady zwrotów z wewnętrznej wiki, cytuje dokładny fragment i w ciągu kilku sekund udziela pomocnej odpowiedzi.

Wyzwania, o których należy pamiętać:Systemy RAG muszą być starannie dostrojone, aby pobierać właściwe informacje. Mogą one powodować opóźnienia, a zarządzanie rozmiarem fragmentów, osadzaniem i strukturą podpowiedzi wymaga prawdziwego wysiłku — zwłaszcza podczas próby poprawy precyzji wyszukiwania w przypadku zapytań o wysoką stawkę.

Jeśli zastanawiasz się, czy do odzyskiwania wiedzy użyć RAG, czy dostrajania, zapoznaj się z przewodnikiem porównawczym RAG vs. dostrajanie, który jasno wyjaśnia te kwestie.

Oto kilka przykładów RAG:

Czym jest MCP (podpowiedzi kontekstowe pamięci)?

Memory-Context Prompting (MCP) to technika, która pomaga modelom LLMs symulować pamięć, dzięki czemu mogą one zachować kontekst podczas wielu interakcji. Ponieważ modele te są z natury bezstanowe, MCP wypełnia tę lukę, przekazując poprzednie interakcje lub odpowiednie dane użytkownika z powrotem do każdego nowego podpowiedzi.

MCP definiuje lekki protokół kontekstowy modelu służący do rozszerzania pamięci bez konieczności budowania złożonej infrastruktury. Niezależnie od tego, czy wdrażasz nowy serwer MCP, czy integrujesz go z istniejącym narzędziem MCP, cel pozostaje ten sam: zachowanie kontekstu i zmniejszenie zużycia tokenów.

Jak to działa:System przechowuje poprzednie tury rozmowy lub ustrukturyzowane dane pamięciowe. Następnie, gdy pojawia się nowa podpowiedź, wybiera odpowiednie fragmenty — za pomocą wyszukiwania semantycznego, podsumowania lub przesuwanych okien — i dołącza ten kontekst do najnowszego wpisu. Wynik? Odpowiedź, która wydaje się świadoma tego, co działo się wcześniej.

Dlaczego ma to znaczenie:MCP umożliwia bardziej naturalne, wieloetapowe rozmowy. Pomaga narzędziom AI zapamiętywać preferencje użytkowników, śledzić postępy i wspierać ciągłość zadań bez konieczności stosowania rozbudowanych architektur pamięci. Jest również lekki i stosunkowo łatwy do wdrożenia, dzięki czemu doskonale nadaje się do iteracyjnych lub konwersacyjnych cykli pracy.

W szczególności dla zespołów IT MCP oferuje elastyczny sposób zachowania kontekstu użytkownika w różnych cyklach pracy — dowiedz się więcej o dostosowanych narzędziach AI dla specjalistów IT, które łączą pamięć, kontekst i automatyzację.

Wraz z rosnącą popularnością MCP coraz więcej zespołów dostosowuje przepływ pamięci za pomocą własnego serwera MCP, aby dostosować zachowanie odpowiedzi do swoich unikalnych reguł biznesowych.

Kilka przykładów działania MCP:

Wyzwania, o których należy pamiętać:Nadal obowiązują limity tokenów, więc ilość pamięci, którą można uwzględnić, jest ograniczona. Nieistotna lub źle dobrana pamięć może zmylić model, dlatego niezbędna jest przemyślana strategia dotycząca tego, co należy zachować i kiedy to uwzględnić.

Oto kilka przykładów MCP:

Czym są agenci AI?

Agenci AI przenoszą LLM o krok dalej — od biernych respondentów do aktywnych wykonawców. Zamiast tylko generować odpowiedzi, agenci wyznaczają cele, podejmują decyzje, podejmują działania i dostosowują się na podstawie informacji zwrotnych. Stanowią pomost między językiem a automatyzacją.

Oto, co je wyróżnia:Agent zaczyna od zdefiniowanego celu — na przykład planowania tygodniowych postów w mediach społecznościowych. Następnie dzieli ten cel na kroki, korzysta z narzędzi takich jak API lub wyszukiwarki, wykonuje zadania (takie jak pisanie lub planowanie treści) i ocenia wyniki.

Agenci nie tylko wykonują instrukcje — rozumują, działają i powtarzają czynności. Na każdą pętlę decyzyjną ma wpływ zaprogramowane lub wyuczone zachowanie agenta, co pozwala agentom dynamicznie dostosowywać się do zmieniających się celów lub ograniczeń.

Zaawansowani agenci AI często działają w systemach wieloagentowych, w których wielu agentów współpracuje przy realizacji wyspecjalizowanych zadań. Ci autonomiczni agenci kierują się logiką agenta, co pozwala im wykonywać zadania samodzielnie, dostosowując się do zmieniających się danych wejściowych.

Na przykład wyspecjalizowane agenty AI można wyszkolić do pełnienia określonych ról — takich jak finanse, zawartość lub kontrola jakości — w ramach większego cyklu pracy.

Dlaczego ma to znaczenie:Agenci AI mogą obsługiwać cykle pracy od początku do końca, działać w różnych narzędziach i środowiskach oraz zmniejszać zapotrzebowanie na ciągły wkład człowieka. Są idealni do powtarzalnych, złożonych lub wieloetapowych procesów, które korzystają z autonomii. Otwiera to również drzwi do bardziej złożonego podejmowania decyzji, gdzie agenci muszą rozważać priorytety, koordynować działania z systemami i rozwiązywać konflikty w cyklach pracy.

Ciekawi Cię, jak to wygląda w praktyce? Od automatyzacji marketingu po rozwiązywanie problemów informatycznych — oto kilka najpotężniejszych przykładów zastosowań AI w różnych branżach, które pokazują, jak systemy agentowe już teraz zmieniają cykle pracy.

Wyobraź sobie agenta marketingowego, który bada wprowadzenie produktu konkurencji, tworzy kampanię odpowiedzi, planuje ją na różnych platformach i rejestruje wszystko w obszarze roboczym ClickUp — wszystko to bez udziału człowieka.

Gdzie jest haczyk?Ponieważ agenci obejmują systemy zewnętrzne i opierają się na różnorodnych narzędziach, wymagają bardziej starannej koordynacji. Ich tworzenie i debugowanie jest bardziej złożone. Należy je uważnie monitorować i testować w środowisku izolowanym, zwłaszcza gdy są połączone z systemami krytycznymi. Ponadto agenci wykonują wiele wywołań LLM, co może powodować duże zużycie zasobów.

Oto kilka przykładów agentów AI:

Ciekawi Cię, jak różne branże stosują systemy agentowe? W naszym przewodniku po zastosowaniach AI opisujemy, jak agenci AI rewolucjonizują cykle pracy w marketingu, inżynierii i operacjach.

RAG, MCP czy agenci AI: które rozwiązanie wybrać?

Wybór między agentami RAG, MCP i AI nie polega na podążaniu za trendami — chodzi o dopasowanie odpowiedniej architektury do cyklu pracy, strategii dotyczącej danych i celów końcowych.

Przeanalizujmy to bardziej szczegółowo, posługując się praktycznymi przykładami i wyjaśniając, w jaki sposób ClickUp wspiera każdy z tych przypadków użycia.

🧠 Kiedy używać RAG

RAG sprawdza się doskonale, gdy w aplikacji najważniejsza jest dokładność faktów, aktualność danych i przejrzystość.

Użyj RAG, gdy:

Przykładowe zastosowania:

🚀 Zalety ClickUp: Przechowuj i porządkuj dokumenty źródłowe w ClickUp Docs . Dodaj wyszukiwanie wzbogacone o AI dzięki ClickUp Knowledge Management i Brain, aby stworzyć asystenta w stylu RAG, który generuje uzasadnione odpowiedzi w czasie rzeczywistym — bez konieczności szkolenia nowego modelu.

Możesz również sprawdzić, jak inne zespoły wdrażają narzędzia AI do podejmowania decyzji przy użyciu architektur podobnych do RAG, aby podejmować świadome decyzje oparte na danych.

🚫 Ograniczenie: RAG nie potrafi rozumować ani działać — przede wszystkim pobiera i podsumowuje informacje.

🧠 Kiedy używać MCP

Jeśli kluczowe znaczenie ma ciągłość rozmowy, zapamiętywanie szczegółów dotyczących użytkownika i utrzymanie kontekstu podczas interakcji, technika MCP jest dla Ciebie idealna.

Użyj MCP, gdy:

Przykładowe zastosowania:

🚀 Zaleta ClickUp: Pamięć w stylu MCP naturalnie pasuje do ClickUp poprzez zadania, dokumenty, komentarze i dzienniki aktywności. Dzięki ClickUp Brain sztuczna inteligencja może pobierać kontekst historyczny, aby udoskonalić swoje sugestie — np. kto jest za co odpowiedzialny, co było ostatnio omawiane i co będzie dalej.

🚫 Ograniczenia: MCP nadal opiera się na inżynierii podpowiedzi; zazwyczaj nie inicjuje działań ani nie uczy się dynamicznie samodzielnie.

Jak działa ClickUp AI jako agent AI

Agenci AI nie tylko odpowiadają na pytania — obserwują, planują, wykonują i dostosowują się. I właśnie do tego służy ClickUp AI.

Niezależnie od tego, czy zarządzasz projektami, automatyzujesz operacje wewnętrzne, czy tworzysz produkty oparte na sztucznej inteligencji, ClickUp zapewnia idealną podstawę do uruchomienia inteligentnych agentów, którzy współpracują z Twoim zespołem i skalują się bez dodatkowej złożoności.

✅ Co sprawia, że ClickUp AI jest agentem?

Aby kwalifikować się jako agent AI, system potrzebuje czegoś więcej niż tylko generatywnych możliwości AI. Musi integrować pamięć, rozumowanie, działanie i uczenie się w ramach cyklu pracy zorientowanego na cel.

ClickUp spełnia wszystkie wymagania:

Dzięki zintegrowanej logice podejmowania decyzji i przejrzystemu interfejsowi użytkownika ClickUp AI interpretuje dane wprowadzone przez użytkownika i dostosowuje je do wiedzy branżowej i reguł biznesowych. Niezależnie od tego, czy agent jest wyzwalany przez zapytanie użytkownika, czy przez automatyczny cykl pracy, jego mechanizm kontrolny zapewnia dokładne wyniki oparte na kontekście i intencji.

Rozbijmy to na czynniki pierwsze.

🧠 ClickUp Brain = pamięć + świadomość kontekstu

ClickUp Brain to neuronowy rdzeń Twojego agenta AI. W przeciwieństwie do samodzielnych narzędzi, które opierają się na płytkiej historii podpowiedzi lub zewnętrznych bazach danych, ClickUp Brain działa w Twoim obszarze roboczym i rozumie go natywnie. Nie tylko przechowuje dane — interpretuje je, aby podjąć znaczące działania.

Ten rodzaj świadomości kontekstowej stanowi ogromny krok naprzód w systemach AI i uczenia maszynowego, gdzie zintegrowana pamięć i wnioskowanie stają się podstawą inteligentnego działania.

Jak to wygląda w praktyce:

ClickUp Brain może natychmiast przywołać historię projektu, w tym aktualizacje zadań, komentarze, rejestry czasu i zmiany terminów. Na przykład, jeśli zadanie o wysokim priorytecie było wielokrotnie opóźniane lub w komentarzach odnotowano przeszkody, może ono zostać oznaczone do eskalacji, można zaproponować aktualizację osi czasu lub zalecić ponowne rozdzielenie pracy.

Rozumie również własność i odpowiedzialność. Ponieważ osoby przypisane, role i zależności są częścią struktury obszaru roboczego, możesz zadać następujące pytania:

"Kto jest właścicielem tego dokumentu?" "Czy ten dokument jest zablokowany?" "Czy ktoś z działu projektowego to sprawdził?"

Uzyskaj natychmiastowe, dokładne odpowiedzi — bez konieczności wielokrotnego wysyłania zapytań.

Jeśli chodzi o spotkania, ClickUp Brain to coś więcej niż tylko notatki. Korzystając z ClickUp Docs lub AI Notepad, może wyodrębnić kluczowe elementy działania, przypisać właścicieli i utworzyć zadania do wykonania automatycznie — zamieniając rozmowy w uporządkowaną pracę.

ClickUp AI to prawdziwe błogosławieństwo, jeśli chodzi o wdrażanie nowych pracowników. Jeśli do zadania dołącza nowy członek zespołu, ClickUp Brain może proaktywnie dołączyć wewnętrzne dokumenty, takie jak przewodnik po komunikacji marki, standardowe procedury operacyjne dotyczące wniosków projektowych lub listy kontrolne kampanii, dzięki czemu wdrożenie przebiega płynnie i szybko.

🧠 Dlaczego to przełomowe rozwiązanie:

Większość narzędzi AI wymaga ręcznego wprowadzania kontekstu. ClickUp Brain zmienia ten schemat, osadzając pamięć i świadomość w rzeczywistym obszarze roboczym. Dzięki temu agent AI zyskuje następujące możliwości:

Wszystko to zwiększa zdolność AI do inteligentnego działania w czasie rzeczywistym — bez konieczności ciągłego kierowania przez użytkownika. Nie ma potrzeby tworzenia niestandardowych systemów pamięci ani dostosowywania modelu — ClickUp Brain jest gotowy do użycia od pierwszego dnia.

⚙️ Automatyzacja ClickUp = miejsce, w którym AI zaczyna podejmować rzeczywiste działania

ClickUp Brain zapewnia agentowi kontekst. Automatyzacja daje mu możliwość działania.

Podczas gdy większość systemów automatyzacji działa w oparciu o prostą logikę "jeśli-to-to", silnik ClickUp idzie o krok dalej. Dzięki połączeniu reguł z AI cykle pracy stają się dynamicznymi systemami, które dostosowują się do zachowań i aktywności zespołu w czasie rzeczywistym.

Jak to wygląda w praktyce:

Załóżmy, że zadanie zostało oznaczone jako "Wymaga przeglądu". Twój agent nie tylko powiadamia zespół, ale także uruchamia kompletny proces przeglądu:

Albo po przesłaniu formularza zgłoszeniowego może:

Nawet zgłoszenia błędów stają się elementami do działania. Jeśli ktoś zostawi komentarz typu "strona nie działa", Twój agent AI może:

🧠 Dlaczego to przełomowe rozwiązanie:

Automatyzacja ClickUp skaluje się wraz z cyklem pracy. Zacznij od kilku prostych wyzwalaczy, a następnie dodaj warstwy logiki i działania oparte na sztucznej inteligencji — bez pisania ani jednej linii kodu.

Wraz z rozwojem systemów rozwija się również agent AI. Nie tylko wykonuje polecenia — uczy się, jak pracuje zespół, i wspiera go na każdym kroku.

✍️ ClickUp AI + zadania = data powstania, która napędza dynamikę

ClickUp AI w zadaniach jest nie tylko pomocny — jest operacyjny.

Zamiast działać jak czat na boku, agent jest częścią Twojej pracy i pomaga zespołowi przekształcić surowe dane wejściowe w uporządkowane, wspólne działania.

Jak to wygląda w praktyce:

Podsumuj chaotyczne rozmowyWłaśnie zakończyłeś długi wątek? AI wyróżnia kluczowe decyzje i kolejne kroki, a następnie tworzy zadania z jasno określonymi właścicielami — bez utraty kontekstu.

Zamień podpowiedzi w opisy zadań Wpisz zdanie, np. "Przeprojektuj stronę docelową nowej kampanii GTM". AI rozszerzy je do pełnego opisu zadania, zawierającego:

Automatyczna organizacja zadań w trakcie pracyClickUp AI może umieszczać zadania na odpowiedniej liście, sugerować inteligentne etykiety, takie jak #pilne lub #UX, oraz oznaczać zależności na podstawie samego sformułowania.

Treść robocza w kontekściePotrzebujesz e-maila z przypomnieniem, podsumowania spotkania lub raportu o statusie? ClickUp AI może to wygenerować — bezpośrednio w zadaniu, z pełną świadomością postępów projektu.

Większość narzędzi AI pomaga w pisaniu. ClickUp AI pomaga w realizacji. Na tym polega różnica!

Czat ClickUp jest również obsługiwany przez AI, co pozwala na podsumowanie czatów, niezależnie od tego, czy wracasz do biura po urlopie, czy po prostu nie chcesz przeglądać długiego wątku historii rozmów.

🔗 Integracje ClickUp = wykonywanie zadań między narzędziami bez chaosu

Prawdziwy agent AI nie istnieje tylko na liście zadań. Musi łączyć się z różnymi narzędziami, pobierać dane i podejmować działania wszędzie tam, gdzie odbywa się praca. Właśnie w tym zakresie natywne integracje i otwarte API ClickUp robią różnicę.

Twój agent AI może:

Planuj spotkania za pomocą Kalendarza GoogleSugeruj terminy na podstawie dostępności osób przypisanych, automatycznie twórz wydarzenia i umieszczaj linki w ClickUp lub Slack.

Wysyłaj aktualizacje w Slacku lub Microsoft TeamsWyzwalaj alerty po osiągnięciu kamieni milowych, zmianie terminów lub zarejestrowaniu przeszkód — oznaczając odpowiednie osoby w odpowiednim kontekście.

Przesyłaj zmiany do narzędzi programistycznych, takich jak Jira lub GitHubAutomatycznie przenoś zadania do kontroli jakości, synchronizuj status problemów lub komentuj pull requesty po zakończeniu zadań w ClickUp.

Załączaj pliki z Dysku Google lub DropboxWykrywaj wzmianki o plikach w komentarzach, przeszukuj pamięć w chmurze i łącz odpowiednie zasoby bezpośrednio z zadaniem lub dokumentem.

Wynik? Twój agent przestaje być odizolowanym botem i staje się prawdziwym graczem zespołowym.

🛠 Stwórz własnego agenta AI (nie wymaga umiejętności programowania)

Nie potrzebujesz analityka danych ani zespołu programistów, aby skonfigurować potężnego agenta AI w ClickUp. Masz już wszystko, czego potrzebujesz: wizualne narzędzia do tworzenia, logikę automatyzacji i gotowe działania AI, które działają od razu po uruchomieniu.

Rozpocznij w 3 krokach:

Po uruchomieniu agent AI jest gotowy do pracy — bez kodu, bez szkolenia i bez spowalniania pracy zespołu.

Przyszłość cyklu pracy jest agentowa — i już tu jest

RAG, MCP i agenci AI służą do różnych, ale równie ważnych celów w projektowaniu systemów AI. Podczas gdy RAG pomaga ugruntować wyniki za pomocą danych w czasie rzeczywistym, a MCP wprowadza pamięć długotrwałą do interakcji, to agenci AI reprezentują przyszłość — autonomiczne systemy, które planują, działają, uczą się i integrują różne narzędzia.

Wraz z ewolucją przyszłych trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji, połączenie generatywnej AI z systemami zewnętrznymi i sekwencyjnym podejmowaniem decyzji zmienia sposób działania agentów. Agenci mogą wykorzystywać dane zewnętrzne, a nawet uruchamiać niestandardowy kod w celu wykonywania złożonych działań bez ograniczeń wynikających z szablonowych cykli pracy.

Dzięki ClickUp nie tylko czytasz o przyszłości — tworzysz ją. Niezależnie od tego, czy tworzysz samodzielnie działające cykle pracy, uruchamiasz asystentów opartych na sztucznej inteligencji, czy skalujesz zespoły międzyfunkcyjne, ClickUp AI zapewnia narzędzia do centralizacji wiedzy, automatyzacji wykonywania zadań i umożliwia podejmowanie inteligentnych decyzji — wszystko w jednym miejscu.

Wynik? Mniej pracy rutynowej. Większa dynamika. I cykle pracy, które przebiegają samodzielnie.

To właśnie jest wydajność agentów. Zarejestruj się w ClickUp i samodzielnie odkryj agentów AI!