Sztuczna inteligencja · Wyjaśnienie
Czym jest agent AI? Jak działa i co może zrobić za Ciebie
Czym jest agent AI, jak korzysta z narzędzi i czym różni się od chatbota oraz automatyzacji? Proste wyjaśnienie działania i codziennych zastosowań.
Najważniejsza odpowiedź
W skrócie
- Agent AI może dobierać i wykonywać kolejne kroki potrzebne do realizacji zleconego celu.
- Model interpretuje zadanie, narzędzia umożliwiają działania, a dostęp określa dostępne dane i usługi.
- Chatbot i agent nie muszą być osobnymi aplikacjami: praca agentowa może odbywać się w oknie rozmowy.
- Samodzielność w realizacji zadania i poprawność wyniku to osobne sprawy.
Spis treści
Agent AI to system, któremu możesz powierzyć zadanie, a on sam dobiera kolejne kroki potrzebne do jego wykonania. Korzysta przy tym z dostępnych narzędzi: wyszukiwania w internecie, odczytywania dokumentów, pracy z plikami czy obsługi aplikacji.
Możesz więc poprosić go o zebranie informacji z kilku źródeł i przygotowanie porównania albo opracowanie dokumentów w wybranym folderze. Agent może wykonać kilka zależnych od siebie czynności między Twoimi wiadomościami. Ty określasz cel, a część organizowania i wykonywania pracy przekazujesz systemowi.
Jak działa agent AI? Prześledźmy jedno zadanie
Wyobraź sobie folder z fakturami zapisanymi jako pliki PDF. Chcesz otrzymać zestawienie z nazwą sprzedawcy, datą, kwotą i terminem płatności.
Agent z dostępem do tych plików oraz odpowiednimi narzędziami może:
- Sprawdzić, jakie dokumenty znajdują się w folderze.
- Odczytać potrzebne informacje z kolejnych plików.
- Wybrać inny sposób odczytu, jeśli dokument jest skanem.
- Zebrać dane w tabeli.
- Zapisać zestawienie i wskazać pozycje, których nie udało się odczytać.
Kolejne działanie zależy tutaj od tego, co system zastanie. Czytelny dokument tekstowy i niewyraźny skan mogą wymagać innego podejścia. Gdy brakuje potrzebnego narzędzia albo informacji, agent może wrócić do Ciebie z pytaniem.
Na tym polega mechanizm pracy agentowej: wykonanie kroku, otrzymanie wyniku i dobranie następnego działania. Taką pętlę opisuje również techniczne omówienie agentów przygotowane przez Anthropic.
Model, narzędzia i dostęp: z czego składa się agent?
Za interpretowanie zadania i wybieranie kolejnych działań odpowiada model AI. To on przetwarza polecenie, analizuje uzyskane informacje i proponuje następny krok.
Narzędzia pozwalają ten krok wykonać. Mogą służyć do wyszukania strony, odczytania pliku, przeprowadzenia obliczeń czy zapisania dokumentu. Bez nich model może opisać sposób przygotowania zestawienia, ale samo zapisanie pliku wymaga już odpowiedniej możliwości w aplikacji.
Dostęp określa natomiast, do jakich materiałów i usług agent może sięgnąć. W przykładzie z fakturami musi otrzymać dokumenty albo możliwość odczytu wskazanego folderu. Dostęp do internetu nie zapewnia mu automatycznie dostępu do plików na Twoim komputerze.
Dlatego ten sam model może mieć różne możliwości w różnych aplikacjach. Przy wyborze narzędzia do pracy znaczenie ma cały ten zestaw, a nie tylko nazwa modelu.
Agent AI a chatbot: gdzie przebiega różnica?
Chatbot to program, z którym rozmawiasz. Praca agentowa opisuje sposób wykonywania zadania. Te pojęcia mogą dotyczyć tej samej aplikacji.
W rozmowie możesz prowadzić AI krok po kroku: poprosić o przeczytanie dokumentu, potem o wybranie informacji, a następnie o przygotowanie tabeli. Przy zleceniu agentowym przekazujesz oczekiwany wynik i pozwalasz systemowi samodzielnie wykonać część tych czynności.
Okno czatu może więc być miejscem pracy z agentem. Aktualna dokumentacja OpenAI również opisuje rozmowę i działanie agentowe jako nakładające się sposoby korzystania z AI.
Widzieliśmy to w naszej próbie porównania ofert: zarówno Codex, jak i ChatGPT wykonywały kolejne wyszukiwania i przygotowywały propozycje bez podawania im każdej następnej strony. Różnica w nazwie aplikacji nie tworzyła prostego podziału na „zwykłą rozmowę” i „prawdziwego agenta”.
Dla użytkownika najbardziej przydatne jest więc pytanie: ile pracy system potrafi przejąć po otrzymaniu zlecenia?
Czym agent różni się od zwykłej automatyzacji?
Prosta automatyzacja może działać według stałej reguły: kiedy przyjdzie wiadomość od wskazanego nadawcy, zapisz załącznik w określonym folderze. Kolejność została ustalona wcześniej.
W zadaniu agentowym można zostawić systemowi więcej decyzji. Na przykład poprosić o przejrzenie dokumentów i dobranie kategorii na podstawie ich zawartości. Sposób postępowania zależy wtedy od znalezionych materiałów.
Oba podejścia mogą współpracować w jednym procesie. Stała reguła zbiera dokumenty, a agent pomaga je opracować. Przy przewidywalnej, powtarzalnej czynności zwykła automatyzacja może być wystarczająca. Agent przydaje się szczególnie tam, gdzie trzeba interpretować informacje i dostosowywać dalsze kroki.
Do czego można wykorzystać agenta AI?
Możliwości zależą od narzędzi i dostępu, ale zadania można podzielić na kilka praktycznych grup:
- Zbieranie i porównywanie informacji. Przejrzenie ofert, zestawienie warunków i przygotowanie uzasadnionego wyboru.
- Opracowanie dokumentów. Wyciągnięcie informacji z kilku plików, uporządkowanie notatek lub przygotowanie zestawienia.
- Tworzenie gotowych materiałów. Przygotowanie dokumentu, arkusza, prezentacji albo prostego programu.
- Praca w podłączonych usługach. Wyszukiwanie potrzebnych danych i wykonywanie obsługiwanych działań w aplikacjach.
W każdym przypadku warto nazwać konkretny rezultat. „Zajmij się dokumentami” zostawia wiele otwartych decyzji. „Przygotuj tabelę z danymi ze wskazanych plików” daje wspólny punkt odniesienia.
Naszym zdaniem największa korzyść pojawia się właśnie wtedy, gdy agent przejmuje serię drobnych czynności prowadzących do użytecznego wyniku. Nadal możesz rozmawiać z nim po drodze, zmieniać założenia i oceniać efekty.
Ile samodzielności ma agent?
Samodzielność dotyczy wyboru działań w powierzonym zakresie. Możesz zlecić przygotowanie szkicu wiadomości, zachowując decyzję o jej wysłaniu. Możesz też poprosić o plan zmian w plikach przed ich wykonaniem.
To, czy system będzie pytał o zgodę i kiedy się zatrzyma, zależy również od ustawień aplikacji oraz uprawnień narzędzi. Samo określenie „agent” nie mówi, czy może wysyłać wiadomości, kupować produkty albo zmieniać dokumenty.
Osobną sprawą jest jakość pracy. Agent może samodzielnie wykonać kilka kroków i nadal źle odczytać dane lub pominąć warunek. Większa samodzielność daje mu więcej możliwości działania, ale ocena przydatności wyniku pozostaje częścią korzystania z niego.
Na pierwszą próbę wybierz zadanie z wyraźnym końcem: zestawienie, dokument, plan albo porównanie. Wtedy najłatwiej zobaczyć, jaką pracę agent rzeczywiście przejął i czy otrzymany rezultat jest dla Ciebie użyteczny.