Systemy agentowe

Systemy agentowe

Systemy agentowe (agentic systems) są złożone z wielu mniejszych, wyspecjalizowanych agentów, które nieustannie monitorują sytuację, rozumują na jej temat i podejmują odpowiednie działania. Zamiast czekać systemy agentowe rozpraszają się pomiędzy wiele punktów decyzyjnych. Obserwują sygnały, przewidują potrzeby, automatyzują działania i dostosowują się do zmieniających się okoliczności. Nie tylko reagują na zadania ale współpracują, iterują i uczą się w czasie rzeczywistym.

Pierwsi będą ci, którzy teraz budują solidne fundamenty danych

Systemy AI stosowane w przedsiębiorstwach działają w sposób generatywny i transakcyjny. Jedno pytanie wychodzi do systemu, jedna odpowiedź z niego wychodzi. To podejście jest użyteczne ale ograniczone, reaguje wyłącznie na to, o co zostanie zapytane. 
Systemy agentowe działają w ciągłych cyklach. Zamiast obsługiwać pojedyncze żądania, obserwują to co dzieje się w różnych systemach, decydują, czy konieczne jest podjęcie działania, wdrażają odpowiednie kroki, sprawdzają rezultaty i dostosowują swoje działania, gdy sytuacja się zmienia. Przy zachowaniu nadzoru człowieka i odpowiednich zabezpieczeń agenci potrafią wykrywać sygnały, o które nikt wprost nie zapytał tj. zmiany w zachowaniach klientów, nagłe wzrosty popytu, nieoczekiwany odpływ klientów czy nowe ryzyka w łańcuchu dostaw.
Dzięki tej proaktywnej technologii firmy mogą zyskać szybkość, elastyczność i efektywność. Nie tylko dlatego, że AI sama w sobie staje się inteligentniejsza, lecz dlatego, że jest osadzona w systemach zdolnych do wykrywania sygnałów, reagowania na nie i stałego doskonalenia się w czasie.

Projektowanie AI, która naprawdę działa

Skuteczność systemów agentowych całkowicie zależy od architektury, która leży u ich podstaw. Jeśli agenci otrzymują sprzeczne dane, niepełny kontekst lub niespójną identyfikację, nie będą w stanie efektywnie ze sobą współpracować.
Aby AI była skuteczna, trzeba spełnić kilka ważnych elementów.

Ujednolicone dane:
Agenci mogą działać skutecznie tylko wtedy, gdy w ten sam sposób interpretują rzeczywistość. Zaczyna się to od spójnych danych i jednoznacznej identyfikacji. Identyfikatory klientów muszą być zgodne we wszystkich kanałach, a sygnały powinny wskazywać na tę samą osobę lub encję. Każdy zaangażowany system musi opierać się na tych samych „źródłach prawdy”. Jeśli dwóch agentów otrzyma to samo zdarzenie, ale zinterpretuje je jako dotyczące różnych osób, cały łańcuch logiki się załamie. Spójna tożsamość jest warunkiem wstępnym skoordynowanej inteligencji.

Połączone systemy:
Interoperacyjność jest siłą napędową agentowej AI, ponieważ agenci muszą być w stanie komunikować się, współpracować i dzielić kontekstem w czasie rzeczywistym. Oznacza to budowę architektury działającej ponad platformami, zapewniającej wspólny dostęp do funkcji, sygnałów i danych historycznych. Agenci powinni otrzymywać ten sam sygnał i interpretować go w podobny sposób. Taka spójność pozwala organizacjom dodawać lub aktualizować agentów bez konieczności przeprowadzania kosztownych, szeroko zakrojonych przebudów systemów.

Projektowanie z myślą o AI od samego początku:
Agentowa AI opiera się na modelach danych, które mogą ewoluować, zamiast być zamknięte w sztywnych środowiskach. Wymaga także ram zarządzania, które kontrolują autonomiczne działania za pomocą jasnych zasad opartych na politykach. Infrastruktura powinna wspierać ciągłą pętlę informacji zwrotnej, aby agenci mogli uczyć się na podstawie wyników i z czasem dostosowywać swoje zachowanie. Równie istotne jest zapewnienie trwałego kontekstu wykraczającego poza pojedyncze zapytanie, tak aby agenci mogli odwoływać się do wcześniejszych działań, pogłębiać zrozumienie i podejmować lepsze decyzje.

Systemy agentowe wymagają dynamicznych ekosystemów. Architektura musi wspierać zmianę — a nie jej się opierać.

Rola człowieka: definiowanie celów, granic i zasad zarządzania

Ludzie odgrywają kluczową rolę w agentowej AI, ustalając reguły i sprawując nadzór, aby systemy te były bezpieczne i zgodne z celami biznesowymi. Podczas gdy agenci AI podejmują codzienne decyzje, to człowiek wyznacza główne cele, priorytety oraz kompromisy, które kształtują sposób działania całego systemu. Zamiast kontrolować każde pojedyncze działanie, ludzie obserwują wzorce mogące wskazywać na poważniejsze problemy tj. odchodzenie systemu od założonego kierunku, przejawianie stronniczości wobec określonych grup czy nadmierne skupienie się na drobnych korzyściach kosztem celów długoterminowych. Ta rola polega mniej na mikrozarządzaniu, a bardziej na kierowaniu całością.

Agentowa AI może znacząco zwiększyć poziom inteligencji i efektywności, jednak to ludzki osąd zapewnia, że ta moc jest wykorzystywana w sposób odpowiedzialny i rzeczywiście wspiera cele organizacji.

Co systemy agentowe dostarczają firmom

Automatyzacja decyzji:
Agenci łączą informacje w całość, eliminując potrzebę ręcznego przekazywania zadań między systemami czy czekania, aż zespoły zinterpretują raporty. Obsługują przekazywanie zadań, uzgadniają sygnały i eskalują sprawy tylko wtedy, gdy jest to konieczne. Dzięki temu zmniejszają się opóźnienia, praca manualna oraz spowolnienia wynikające z pracy w silosach.

Zwiększanie efektywności:
Systemy agentowe przejmują rutynowe decyzje, takie jak aktualizowanie prognoz, realokacja budżetów czy dostosowywanie personalizacji. Pozwala to zespołom poświęcać więcej czasu na strategię, kreatywność i nadzór zamiast na bieżącą realizację zadań.

Adaptacja w czasie rzeczywistym do zmieniających się warunków:
Podczas gdy sztywne systemy mają trudności z radzeniem sobie ze zmiennością, systemy agentowe potrafią wykorzystywać zmiany na swoją korzyść. Gdy zmienia się popyt, pojawia się nowa kohorta. Gdy zmienia się poziom zapasów, agenci natychmiast dostosowują strategie i działania bez czekania na kolejny raport.

Spójność między kanałami, systemami i zespołami:
Gdy agenci dzielą ten sam kontekst, wszyscy działają w oparciu o te same informacje, tworząc jednolite podejście. Pomaga to unikać sprzecznych rezultatów i zapewnia spójne doświadczenie klientom, operacjom oraz analityce.

Podstawa ciągłego doskonalenia:
Agenci nie tylko wykonują zadania — uczą się w trakcie działania. Z czasem coraz lepiej podejmują decyzje, identyfikują długoterminowe wzorce i podnoszą jakość wniosków w całej organizacji.

Wszystkie te korzyści razem składają się na firmę, która działa szybciej i z biegiem czasu buduje narastające przewagi konkurencyjne.
Agentowa AI nie jest chwilowym trendem ani kolejną wersją modelu. To zmiana sposobu, w jaki inteligencja zostaje wbudowana w systemy napędzające działalność firm.
Aby odnieść sukces, organizacje muszą skupić się na architekturze leżącej u podstaw AI:
Ujednolicona podstawa danych pomaga utrzymać wszystkich agentów w spójnym działaniu
Interoperacyjne systemy umożliwiają agentom rozumienie i współdzielenie informacji w ten sam sposób
Infrastruktura zaprojektowana z myślą o ciągłym kontekście i informacji zwrotnej pozwala agentom uczyć się i doskonalić z czasem
AI nie staje się agentowa tylko dlatego, że dodamy nowy model. Dzieje się tak wtedy, gdy systemy bazowe są przygotowane do ciągłego wykrywania sygnałów, rozumowania i działania. Firmy, które zbudują te fundamenty już dziś, będą liderami w nadchodzącej dekadzie nie dlatego, że posiadają największe modele, lecz dlatego, że mają najsilniejszą architekturę.


30.12.2025
źródło: RTInsights