Agent AI to oprogramowanie, w którym duży model językowy nie tylko generuje odpowiedź, ale decyduje o kolejnych krokach: pobiera dane, wywołuje narzędzia, ocenia wynik i powtarza ten cykl aż do wykonania zadania. Różnica wobec chatbota polega na tym, że agent działa w systemach firmy – czyta pocztę, odpytuje ERP, przygotowuje lub zakłada rekordy – a nie tylko prowadzi rozmowę.
Jak to działa
Agent składa się z kilku elementów:
- model językowy, który interpretuje zadanie i planuje kroki,
- narzędzia (tool use, function calling) – opisane funkcje, które model może wywołać, np. „sprawdź stan magazynowy”, „pobierz status zamówienia”, „utwórz szkic odpowiedzi”; technicznie są to zwykle wywołania API lub zapytania do bazy danych,
- kontekst – instrukcje, historia zadania i dokumenty firmowe, dostarczane np. metodą RAG,
- reguły i uprawnienia – co agent może zrobić sam, a co wymaga zatwierdzenia przez człowieka.
W operacjach typowe zastosowania to obsługa zamówień (odczyt zmian zgłaszanych mailem, sprawdzenie dostępności, przygotowanie korekty), obieg dokumentów (odczyt faktur i dowodów dostawy, dopasowanie do zamówienia zakupu, wskazanie rozbieżności) oraz zapytania do ERP w języku naturalnym, np. „które zamówienia tego klienta są opóźnione i z jakiego powodu”. W przeciwieństwie do RPA, które wykonuje sztywny skrypt, agent radzi sobie z danymi nieustrukturyzowanymi i nietypowymi przypadkami, ale działa mniej przewidywalnie.
Przykład
Dział obsługi klienta hurtowni otrzymuje około 300 maili dziennie ze zmianami zamówień. Agent klasyfikuje wiadomość, odczytuje numer zamówienia, sprawdza w ERP jego status i dostępność towaru, a następnie przygotowuje korektę i szkic odpowiedzi. Pracownik zatwierdza zmianę jednym kliknięciem albo ją poprawia – to model z człowiekiem w pętli decyzyjnej (human-in-the-loop). Zmiany dotyczące zamówień już skompletowanych agent przekazuje pracownikowi bez propozycji. Czas obsługi jednej wiadomości spada z kilku minut do kilkudziesięciu sekund, a decyzja pozostaje po stronie człowieka.
Najczęstsze błędy
- Nadanie agentowi szerokich uprawnień zapisu w ERP bez progu zatwierdzania – pomyłka modelu, np. wynikająca z halucynacji, staje się wtedy błędną transakcją.
- Brak dziennika działań: nie da się odtworzyć, jakie dane agent odczytał i dlaczego podjął daną decyzję, co utrudnia audyt i korektę.
- Pominięcie ryzyka wstrzykiwania poleceń (prompt injection) – treść maila lub dokumentu może zawierać instrukcje, które agent potraktuje jako polecenie do wykonania.