Zespoły w przedsiębiorstwach toną w morzu narzędzi i zmian kontekstu. Systemy sztucznej inteligencji typu agentycznego, które łączą duże modele językowe z interfejsami API, pamięcią i funkcjami planowania zadań, oferują ujednolicone rozwiązanie.
Te autonomiczne agenty potrafią rozpoznawać sytuacje, analizować złożone cykle pracy i podejmować działania w imieniu użytkowników.
Ponieważ rok 2025 został nazwany przez liderów branży „rokiem agentów AI”, największe firmy technologiczne prześcigają się we wdrażaniu zaawansowanych platform agentowych, które mają usprawnić działalność i zwiększyć wydajność w organizacjach.
Najważniejsze wnioski
- Systemy sztucznej inteligencji typu agentycznego automatyzują cykle pracy, zmniejszając obciążenie pracą przedsiębiorstwa o 50–78%.
- 90% agentów AI szybko zawodzi bez solidnych systemów integracji i pamięci.
- Średnie przedsiębiorstwa przodują we wdrażaniu tej technologii, priorytetowo traktując badania, wydajność i obsługę klienta.
- Najlepsze platformy AI kładą nacisk na bezpieczeństwo, zarządzanie i wdrażanie wyspecjalizowanych agentów dziedzinowych.
Czym jest agentowa AI?
Sztuczna inteligencja agentyczna odnosi się do systemów, które samodzielnie postrzegają dane, analizują je za pomocą specjalistycznych modeli, wykonują zadania za pomocą zewnętrznych narzędzi i nieustannie uczą się na podstawie informacji zwrotnych, aby poprawiać swoje wyniki.
Ten czterokrokowy cykl postrzegania-rozumowania-działania-uczenia się umożliwia agentom obsługę złożonych procesów biznesowych bez ciągłego nadzoru ze strony człowieka.
Aby zrozumieć agenticzną AI, należy wyjść poza proste chatboty i spojrzeć na systemy, które mogą samodzielnie wykonywać złożone, wieloetapowe cykle pracy.
W przeciwieństwie do tradycyjnych asystentów AI, którzy reagują na pojedyncze podpowiedzi, systemy agentowe zachowują kontekst podczas długotrwałych interakcji i mogą dostosowywać swoje podejście na podstawie informacji zwrotnych otrzymywanych w czasie rzeczywistym.
Autonomiczny charakter tych systemów stwarza zarówno możliwości, jak i wyzwania.
Badania firmy NVIDIA dotyczące sztucznej inteligencji agentowej pokazują, w jaki sposób agenci mogą koordynować wiele wyspecjalizowanych modeli, zachowując jednocześnie zabezpieczenia zapewniające bezpieczeństwo.
Jednak przegląd Beam AI z 2025 r. pokazuje, że 90% agentów AI zawodzi w ciągu 30 dni z powodu utraty kontekstu i problemów z integracją.
Wiodące platformy radzą sobie z tymi wyzwaniami dzięki systemom pamięci stanowej, solidnej koordynacji narzędzi i kompleksowym ramom zarządzania, które umożliwiają śledzenie procesów decyzyjnych i umożliwiają nadzór ludzki w razie potrzeby.
Dlaczego firmy wdrażają agentów AI
*organizacje wdrażające agentów AI raportują zmniejszenie obciążenia pracą o 50–78% oraz znaczną poprawę wydajności procesów, co sprawia, że są one niezbędne do utrzymania konkurencyjności w coraz bardziej zautomatyzowanym środowisku biznesowym
Badania rynkowe pokazują, że 81% liderów biznesowych planuje włączyć agentów do swojej strategii AI, chociaż tylko 24% osiągnęło wdrożenie w całej organizacji, zgodnie z indeksem Work Trend Index firmy Microsoft.
Głównymi czynnikami napędzającymi ten trend są: zmniejszenie fragmentacji narzędzi, automatyzacja rutynowych cykli pracy oraz skalowanie interakcji z klientami bez proporcjonalnego wzrostu zatrudnienia.
Średnie przedsiębiorstwa zatrudniające od 100 do 2000 pracowników przodują we wdrażaniu tej technologii, wykorzystując agentów do badań i tworzenia podsumowań (58%), zwiększania osobistej wydajności (53,5%) oraz obsługi klienta (45,8%).
Jednak wyzwania związane z wdrożeniem pozostają znaczące. Największymi przeszkodami są integracja z starszą wersją systemów, zachowanie kontekstu w procesach o wielu krokach oraz ustanowienie odpowiednich ram zarządzania.
Wdrożenia o powodzeniu kładą nacisk na ciągłą ocenę, kontrolę człowieka w pętli oraz ograniczone uprawnienia, aby zapobiec przekraczaniu przez agentów zamierzonego zakresu działania.
Najlepsze firmy wdrażające agentów AI
W branży AI agentowej funkcja stanowi uznani dostawcy usług w chmurze, innowacyjne start-upy i firmy produkujące oprogramowanie dla przedsiębiorstw, z których każda wnosi unikalne atuty do wdrażania i zarządzania agentami.
- AWS (Amazon) : AgentCore jest dostawcą bezpiecznych środowisk uruchomieniowych, usług pamięci do zachowania kontekstu oraz dedykowanej platformy handlową dla gotowych rozwiązań agentów
- ServiceNow : AI Experience zapewnia interfejsy multimodalne rozpoznające kontekst, a wersja Zurich wprowadza agentyczne cykle pracy z możliwością kodowania w języku naturalnym
- Salesforce : Agentforce osadza autonomicznych agentów bezpośrednio w cyklach pracy CRM, a pierwsi klienci dokonują raportowania, wskazując 70% spadek liczby zapytań do wsparcia pierwszego poziomu
- Microsoft : Kompleksowy ekosystem obejmujący przewodnik Copilot, platformę Agent Store marketplace oraz agentów kodujących GitHub Copilot, którzy płynnie integrują się z narzędziami przedsiębiorstwa
- NVIDIA : Blueprints i mikrousługi NeMo umożliwiają programistom tworzenie zaawansowanych architektur agentów z rozbudowanymi możliwościami wnioskowania
- OpenAI : AgentKit oferuje wizualne narzędzia do tworzenia agentów, kompleksowe narzędzia oceny oraz rozbudowane rejestry łączników umożliwiające szybkie projektowanie cyklu pracy
- Google : Agenci oparci na Gemini zajmują się nauką o danych, interpretacją kodu i inżynierią, wspierani przez protokół płatności AP2 zapewniający bezpieczne autonomiczne transakcje
- Databricks : Agent Bricks automatycznie tworzy i dostosowuje agentów specyficznych dla danej dziedziny, a platforma rekomenduje optymalne konfiguracje modeli
Platformy te udostępniają wspólne innowacje w zakresie zarządzania, oceny i możliwości integracji.
Większość z nich kładzie nacisk na bezpieczeństwo poprzez kontrolę dostępu opartą na roli, zapewnia kompleksową obserwowalność w celu śledzenia decyzji agentów oraz oferuje obszerne biblioteki łączników umożliwiające integrację z istniejącymi systemami biznesowymi.
Trend w kierunku wyspecjalizowanych agentów domenowych zamiast asystentów ogólnego przeznaczenia odzwierciedla dojrzałość rynku i rosnącą wiedzę na temat skutecznego wdrażania agentów w środowiskach korporacyjnych.
Często zadawane pytania
Systemy sztucznej inteligencji agencyjnej łączą modele językowe z zewnętrznymi narzędziami, pamięcią i funkcjami planowania, aby samodzielnie zakończyły wieloetapowe zadania bez ciągłego nadzoru człowieka.
Organizacje wykorzystują agentów, aby ograniczyć konieczność przełączania się między narzędziami, zautomatyzować powtarzalne cykle pracy, skalować interakcje z klientami i osiągnąć znaczną poprawę wydajności w pracy opartej na wiedzy.
Największe problemy to utrata kontekstu między krokami, trudności z integracją ze starszymi wersjami systemów oraz kaskadowe błędy, które wymagają solidnych ram zarządzania.
Wiodące platformy wdrażają kontrolę dostępu opartą na roli, śledzenie decyzji, wykrywanie anomalii oraz cykle pracy wymagające zatwierdzenia przez człowieka w przypadku wrażliwych działań lub transakcji.
Najwyższa ocena wdrożeń i wymierny wzrost wydajności odnotowano w obszarach obsługi klienta, tworzenia oprogramowania, analizy danych i automatyzacji procesów biznesowych.
Podsumowanie
Firmy wiodące we wdrażaniu agencyjnej AI łączą solidną infrastrukturę techniczną z praktycznymi ramami zarządzania, które odpowiadają na rzeczywiste wyzwania stojące przed przedsiębior
Od bezpiecznych środowisk uruchomieniowych AWS, przez multimodalne interfejsy ServiceNow, po kompleksowy ekosystem agentów Microsoft — platformy te pokazują, jak autonomiczna sztuczna inteligencja może przekształcić działalność biznesową, zachowując jednocześnie niezbędny nadzór i kontrolę.