Sztuczna inteligencja ChatGPT Agentic zapewnia potężną automatyzację między narzędziami

Najważniejsze informacje (klucz)

Czy OpenAI oferuje agentyczną AI?

Tak, OpenAI dostarcza sztuczną inteligencję agentową poprzez tryb ChatGPT Agent Mode, który został uruchomiony w połowie 2025 roku. Ta funkcja przekształca ChatGPT z asystenta konwersacyjnego w autonomicznego pracownika zdolnego do przeglądania stron internetowych, wykonywania kodu i interakcji z aplikacjami innych firm w celu zakończenia wieloetapowych zadań od początku do końca.

Firma ma tę funkcję w swojej pozycji jako część szerszego przejścia w kierunku systemów AI, które „myślą i działają”, a nie tylko reagują. Dyrektor generalny Sam Altman zasygnalizował ten kierunek podczas DevDay 2024, ogłaszając, że rok 2025 będzie rokiem, w którym agenci naprawdę będą pracować dla użytkowników.

Oferta agentowa OpenAI stanowi część większego ekosystemu produktów, który obejmuje bezpłatny dostęp dla konsumentów, płatne plany indywidualne i rozwiązania dla przedsiębiorstw.

Funkcja agenta jest obecnie dostępna dla subskrybentów Plus, Pro, Team i Enterprise, co odzwierciedla strategię firmy polegającą na połączeniu automatyzacji z wielopoziomowymi modelami usług, które zapewniają spotkanie wymagań dotyczących bezpieczeństwa i skalowalności zarówno dla użytkowników indywidualnych, jak i biznesowych.

Jak to właściwie działa?

Architektura agenta ChatGPT umożliwia autonomiczne działanie dzięki warstwowemu systemowi połączonych ze sobą komponentów.

Podstawą jest tryb agenta, który zapewnia wirtualne środowisko komputerowe wykonujące zadania poprzez zaplanowaną automatyzację lub bezpośrednie instrukcje użytkownika.

To środowisko koordynuje trzy narzędzia wykonawcze, które działają wspólnie:

Te narzędzia wykonawcze łączą się z systemami zewnętrznymi za pośrednictwem łączników ChatGPT, które pobierają dane z aplikacji takich jak Gmail, GitHub i systemy kalendarza za pośrednictwem interfejsów API.

Ta integracja umożliwia agentowi dostęp do odpowiedniego kontekstu z wątków e-mailowych, repozytoriów kodu i zaplanowanych wydarzeń przed podjęciem działania.

Teams mogą rozszerzyć tę funkcję za pomocą niestandardowych modeli GPT, tworząc wyspecjalizowane instancje agentów, które rozumieją dane specyficzne dla firmy i wykonują wewnętrzne cykle pracy, takie jak aktualizacje baz danych lub automatyczne raportowanie.

Agent przetwarza złożone żądania, dzieląc je na kolejne kroki, wykonując każdy z nich za pomocą najbardziej odpowiedniego narzędzia, a następnie oceniając wyniki w celu udoskonalenia swojego podejścia.

Wewnętrzne testy wykazały 45,5% dokładności w przypadku złożonego modelowania arkuszy kalkulacyjnych, co stanowi ponad dwukrotny wzrost w stosunku do poprzednich metod GPT-4 i zbliża się do ludzkiego poziomu referencyjnego wynoszącego 71%.

To iteracyjne udoskonalenie przekłada architekturę techniczną na praktyczny wzrost wydajności w zakresie planowania, pobierania danych, analizy, integracji systemów i automatyzacji specyficznej dla danej dziedziny.

Jak to wygląda w praktyce?

W zeszłym miesiącu przetestowałem tryb agenta podczas planowania weekendowej wycieczki do Portland. Poprosiłem ChatGPT o porównanie rozkładów jazdy pociągów, sprawdzenie dostępności hoteli i zestawienie restauracji znajdujących się w odległości spaceru od mojego hotelu.

Agent otworzył przeglądarkę, odwiedził stronę rezerwacyjną Amtrak, znotował godziny odjazdu i ceny biletów, a następnie przeszedł do stron porównujących hotele, aby sprawdzić ceny i opinie. Zwrócił nawet uwagę na konflikt w harmonogramie (mój preferowany pociąg przyjeżdżał po godzinie zameldowania w hotelu) i zasugerował wcześniejszy wyjazd.

Cały proces badawczy trwał około siedmiu minut, podczas których przejrzałem trzy zakładki przeglądarki otwarte przez agenta i potwierdziłem jego ustalenia przed commitem rezerwacji.

Oto jak agent wykonał zadanie krok po kroku:

To było jak powierzenie zadań pomysłowemu stażystowi, który nie ma nic przeciwko żmudnym poszukiwaniom, z tą różnicą, że agent nigdy nie narzekał ani nie tracił koncentracji.

W porównaniu z konkurencyjnymi produktami, takimi jak produkty agencjalne Zapier, interfejs konwersacyjny ChatGPT ułatwia iterację, ponieważ pozwala na udoskonalanie instrukcji w trakcie wykonywania zadania, zamiast przebudowywania schematu automatyzacji.

Czym wyróżnia się OpenAI?

Możliwości agenta ChatGPT znajdują się na styku dostępności i mocy. W przeciwieństwie do specjalistycznych frameworków agentów, które wymagają wiedzy programistycznej, tryb agenta działa poprzez podpowiedzi konwersacyjne.

Kierownik projektu może zaplanować zadanie, wpisując instrukcje zamiast pisać kod lub konfigurować złożone cykle pracy. Obniża to barierę wdrożeniową, umożliwiając zespołom nietechnicznym szybkie wdrażanie autonomicznych przepływów pracy.

Wyniki testów wydajności podkreślają wpływ platformy. W badaniu terenowym przeprowadzonym przez Harvard i Boston Consulting Group konsultanci z dostępem do GPT-4 wykonywali zadania o 24,9% szybciej i osiągali oceny o 40% wyższe pod względem jakości niż koledzy bez pomocy sztucznej inteligencji.

Nie ograniczało się to tylko do rutynowych zadań. Badanie obejmowało badania, pisanie, analizę i rozwiązywanie problemów w wielu dziedzinach, wykazując szerokie zastosowanie.

Integracja i dopasowanie do ekosystemu

Strategia integracji ChatGPT wykracza poza wbudowane łączniki, które już teraz wspomagają cykl pracy agentów.

Podczas DevDay 2025 firma OpenAI zaprezentowała zestaw SDK aplikacji, który umożliwia programistom tworzenie mini-aplikacji działających całkowicie w ramach interfejsu ChatGPT.

Wśród pierwszych aplikacji partnerskich znajdują się Canva do projektowania, Zillow do wyszukiwania nieruchomości oraz Spotify do sterowania muzyką. Aplikacje te reagują na polecenia w języku naturalnym, przekształcając ChatGPT w platformę interaktywnych usług, a nie tylko narzędzie do rozmów.

OpenAI planuje umożliwić zakupy w czacie za pomocą protokołu „agentic commerce” do końca 2025 r., rozszerzając możliwości transakcyjne poza wyszukiwanie informacji.

W przypadku przedsiębiorstw korzystających z starszych wersji systemów, interfejs API Assistants umożliwia niestandardową integrację, która pozwala na wbudowanie funkcji ChatGPT w produkty wewnętrzne, zapewniając wsparcie dla architektur hybrydowych, w których funkcje agenta usprawniają określone punkty kontaktu bez konieczności zastępowania istniejącej infrastruktury.

Opinie społeczności i wczesne reakcje użytkowników

Reakcje były mieszane, odzwierciedlając zarówno obietnicę, jak i trudności związane z autonomiczną sztuczną inteligencją. Ponad 70% użytkowników ChatGPT biorących udział w ankiecie zgłosiło wzrost osobistej wydajności, ale początkowe błędy osłabiły entuzjazm dla niektórych funkcji.

Pozytywne nastawienie:

Krytyczna opinia:

Te cytaty ilustrują technologię w okresie przejściowym. Zaawansowani użytkownicy doceniają autonomię i oszczędność czasu, podczas gdy inni napotykają problemy związane z niezawodnością, dokładnością powiadomień i stabilnością funkcji.

OpenAI potwierdziło, że tryb agenta to „tylko początek” i nadal regularnie wprowadza ulepszenia.

Ile kosztuje sztuczna inteligencja ChatGPT Agentic AI?

Wielopoziomowa struktura cenowa ChatGPT jest dostosowana do potrzeb użytkowników indywidualnych, małych zespołów i dużych przedsiębiorstw.

Plan Plus kosztuje 20 USD miesięcznie i obejmuje priorytetowy dostęp do GPT-4, trybu agenta oraz funkcji zadań.

Dla zaawansowanych użytkowników plan Pro za 200 USD miesięcznie oferuje nieograniczone korzystanie z najbardziej zaawansowanych modeli OpenAI, w tym tryb „Pro reasoning”, który przydziela więcej mocy obliczeniowej w celu uzyskania większej dokładności w przypadku złożonych zapytań.

Teams mogą wykupić abonament Business w cenie 25 USD miesięcznie za użytkownika przy rozliczeniu rocznym lub 30 USD miesięcznie. Ten poziom zapewnia wsparcie dla do 150 użytkowników i obejmuje GPT-4 z kontekstem 32k, zaawansowaną analizę danych, udostępniane niestandardowe GPT oraz konsolę administratora.

Co ważne, plany biznesowe gwarantują brak szkolenia danych na podstawie danych wprowadzonych przez klientów i zapewniają zgodność z SOC 2.

Ceny dla przedsiębiorstw są niestandardowe i negocjowane przez zespół sprzedaży OpenAI. Klienci korporacyjni otrzymują nieograniczony dostęp do GPT-4, wyższe limity kontekstowe, opcje zarządzania kluczami szyfrującymi, kontrolę administracyjną na poziomie domeny oraz wsparcie SLA.

Ceny są uzależnione od wielkości wykorzystania i wielkości firmy, dzięki czemu rozwiązanie to jest odpowiednie dla organizacji zatrudniających setki lub tysiące pracowników.

Ukryte koszty zazwyczaj wynikają z integracji i zarządzania zmianami, a nie z samej platformy. Tworzenie niestandardowych API, konfiguracja łączników i bieżąca konserwacja dostosowanych do potrzeb cykli pracy mogą wymagać dedykowanych zasobów programistycznych.

Zadania wymagające dużej mocy obliczeniowej, zwłaszcza te wykorzystujące tryb rozumowania Pro lub automatyzację o wysokiej częstotliwości, mogą spowodować przejście na plany wyższego poziomu.

Szkolenie pracowników i ustanowienie ram zarządzania również stanowią niebagatelne inwestycje, choć przynoszą one korzyści w postaci wskaźników adopcji i ograniczenia ryzyka.

Plan działania i perspektywy ekosystemu

Strategia sztucznej inteligencji agenta OpenAI rozwija się w wielu fazach, z których każda zwiększa autonomię i zasięg ekosystemu. Śledzenie tych kamieni milowych jest ważne, ponieważ sygnalizują one, kiedy określone funkcje osiągną dojrzałość i przejdą z fazy eksperymentów beta do funkcji gotowych do produkcji.

Przeszłość i teraźniejszość:

Najbliższa przyszłość:

Wizja długoterminowa:

„W 2025 roku agenci będą już pracować” – ogłosił Sam Altman podczas OpenAI DevDay 2024, podkreślając skupienie firmy na autonomicznych asystentach AI. Ta scena, etykietowana jako „agentami AI” w wewnętrznym pięciostopniowym planie działania OpenAI, poprzedza jeszcze bardziej zaawansowane systemy zdolne do zarządzania pracą całych organizacji.

Dla liderów biznesowych niniejszy plan działania sugeruje planowanie stopniowego wdrażania zamiast oczekiwania na „zakończony” produkt. Obecne możliwości już zapewniają wymierny wzrost wydajności, a stopniowe ulepszenia rozszerzą zakres zastosowań w nadchodzących kwartałach.

„W 2025 roku agenci będą już działać” – Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI.

Struktury cenowe określają, które organizacje mogą uzyskać dostęp do tych rozwijających się możliwości na dużą skalę.

Teraz, gdy ceny i możliwości są już jasne, pozostaje ostatnie pytanie: czy należy podjąć dalsze działania i jak to zrobić w sposób strategiczny.

Końcowe przemyślenia

Jak każda potężna technologia, sztuczna inteligencja ChatGPT agentic AI stwarza zarówno możliwości, jak i wymaga ostrożności. Możliwości wynikają z udokumentowanego wzrostu wydajności: konsultanci zakończają zadania o 25% szybciej, zespoły oszczędzają codziennie wiele godzin na badaniach, a całe cykle pracy przechodzą z trybu ręcznego na autonomiczny. Organizacjom tonącym w natłoku narzędzi i obciążonych kosztami związanymi z przełączaniem się między kontekstami agenci oferują drogę do konsolidacji i zwiększenia wydajności.

Praktyczne ryzyko dotyczy niezawodności i nadzoru. Błędy na wczesnym etapie, sporadyczne awarie zadań i konieczność weryfikacji przez człowieka oznaczają, że wdrożenie agentów bez zabezpieczeń może prowadzić do błędów. Zespoły powinny zacząć od niewielkich zmian, wybierając przepływy pracy o niskim ryzyku i wysokiej powtarzalności do wstępnej automatyzacji. Należy rygorystycznie mierzyć korzyści, śledząc zaoszczędzony czas i utrzymaną jakość. W miarę dojrzewania technologii należy skalować to, co działa, powtarzając podpowiedzi, integracje i zasady zarządzania.

Lista kontrolna działań: