The AI agent handbook from Google Cloud

Agenci AI od Google – praktyczny przewodnik po zastosowaniach, architekturze i wdrożeniu

Czym są agenci AI i dlaczego „teraz”

Agenci AI to krok dalej niż klasyczne automatyzacje i chatboty: potrafią samodzielnie wykonywać złożone przepływy pracy (od syntezy danych i generowania pomysłów po przygotowanie maili), łącząc rozumowanie, planowanie i działanie na wielu źródłach informacji. Gartner prognozuje, że do 2028 r. 33% aplikacji korporacyjnych będzie miało wbudowaną agentowość, co pozwoli na autonomiczne podejmowanie ok. 15% codziennych decyzji w pracy. To radykalnie zmienia „business as usual”. Google AI Agents Handbook

Warstwa fundamentu: Enterprise Search (Agentspace)

Skuteczna agentowość zaczyna się od jednolitego wyszukiwania po całym przedsiębiorstwie. Google Agentspace łączy dokumenty (Drive), maile, czaty, CRM, zamówienia, HRIS, ticketing, bazy wiedzy i internet w jedną, multimodalną przestrzeń – dostępnie choćby z paska wyszukiwania Chrome. Wykorzystuje graf wiedzy do personalizacji odpowiedzi w oparciu o kontekst użytkownika i treści firmowe. To nie tylko wygoda dla ludzi; to warstwa bazowa, na której działają agenci. Google AI Agents Handbook
Case: Gordon Food Service raportuje krótszy czas poszukiwań i lepsze decyzje po rozpoczęciu wdrożenia Agentspace. Google AI Agents Handbook

Dziesięć gotowych zastosowań (z przykładami i narzędziami)

Błyskawiczne wyszukiwanie danych w firmie – ujednolicone, multimodalne wyszukiwanie z personalizacją i dostępem do źródeł wewn./zewn. (Agentspace). Google AI Agents Handbook
Podcasty z dokumentów – NotebookLM streszcza wiele plików naraz i generuje podcast do odsłuchu; przydatne np. w finansach czy analizach rynkowych. Google AI Agents Handbook
Generowanie i ranking 1000+ pomysłów – Idea Generation (zespół agentów) tworzy, ocenia i samo-skoruje koncepcje, zwracając krótką listę „the best of”. Google AI Agents Handbook
„Konsultacja eksperta” i głęboki research – agent Deep Research planuje badanie, przeszukuje setki źródeł (web + zasoby kontrolowane w firmie), syntetyzuje raport. Google AI Agents Handbook
CX na skalę – multi-agent – Customer Engagement Suite z agentami konwersacyjnymi, Agent Assist i Insights obsługuje głosy/czaty, podsuwa odpowiedzi w czasie rzeczywistym, robi podsumowania i analizuje trendy. Case: Verizon skraca czas obsługi i personalizuje interakcje. Google AI Agents Handbook
Marketing – od analityki po kreacje – Agentspace podłącza się do kluczowych systemów, wydobywa insighty o odbiorcach i wspiera generowanie contentu w tonie marki. Google AI Agents Handbook
Sprzedaż – krótszy cykl – agenci przeszukują CRM, historię interakcji i materiały, eliminują duplikaty leadów, przygotowują „deal briefy”. Case: Rubrik wykorzystuje „knowledge agents” do głębszego zrozumienia klientów. Google AI Agents Handbook
Dev – znajdź błąd i popraw, „na prompt” – Gemini Code Assist i przepływy w Agentspace syntetyzują raporty błędów, wskazują wzorce, wyszukują przykłady kodu i dokumentację. Case: TCS buduje personifikowane agenty deweloperskie. Google AI Agents Handbook
HR – onboarding i badania nastrojów – automatyzacja umów, dostępów, list kontrolnych; analiza exit interview i helpdesku; spersonalizowane ścieżki L&D. Case: UKG Bryte AI – agent do polityk, insightów i więcej. Google AI Agents Handbook
Zbuduj własnego agenta – od gotowców w Agent Gallery, przez no-code Agent Designer, po pełny Vertex AI Agent Builder. Agentspace wspiera otwarty protokół Agent2Agent (interoperacyjność) i pracę na istniejących danych (np. NetApp – bez duplikowania). Google AI Agents Handbook

Architektura i komponenty ekosystemu

Agentspace – „centrala” agentów: łączność z danymi, narzędziami i agentami, graf wiedzy, personalizacja, interfejs w przeglądarce. Google AI Agents Handbook
NotebookLM / Idea Generation / Deep Research – pre-built agenci do pracy z dokumentami, innowacji i badań. Google AI Agents Handbook
Customer Engagement Suite – wieloagentowe CX (voice/chat + asysta konsultanta + analityka). Google AI Agents Handbook
Agent Gallery / Agent Designer (no-code) / Vertex AI Agent Builder (pro-code) – ścieżki od „kliknij i używaj” do pełnej inżynierii agentów. Google AI Agents Handbook
Agent2Agent – protokół interoperacyjności między agentami i źródłami (także spoza Google). Google AI Agents Handbook

Studia przypadków: czego uczą

Seattle Children’s – Pathway Assistant: agent kliniczny przyspiesza dostęp do standardów postępowania, łącząc tekst, obrazy i najnowszą literaturę; sekundy zamiast ~15 minut. Google AI Agents Handbook
Gordon Food Service: krótszy „czas do informacji”, lepsze decyzje – rollout Agentspace. Google AI Agents Handbook
Deloitte (NotebookLM): skrócenie fazy „initial insights” z tygodni do minut, więcej czasu na strategię. Google AI Agents Handbook
Nokia: personalizowane, kontekstowe odpowiedzi łączące wiele źródeł zwiększają szybkość decyzji. Google AI Agents Handbook
Banco BV: szybsza, pełniejsza analiza i angażujące treści w trybie multimodalnym. Google AI Agents Handbook
Verizon: krótsze rozmowy, lepsza personalizacja i lojalność w CX. Google AI Agents Handbook
Decathlon: zasilenie projektantów/marketingu skonsolidowaną wiedzą i samoobsługą. Google AI Agents Handbook
Rubrik / TCS / UKG / NetApp: głębsze przygotowanie do sprzedaży, agenci dla devów, agent HR, budowa agentów na istniejących danych – bez duplikacji. Google AI Agents Handbook

Jak zacząć – ścieżka wdrożeniowa (prosta i realistyczna)

Etap 1: Fundament i priorytety (2–4 tyg.)

Podłącz kluczowe źródła do Agentspace (Drive, e-maile, CRM, HRIS, ticketing, baza wiedzy).
Zmapuj 3–5 „use case’ów” o największym ROI (np. CX, marketing, sprzedaż).
Ustal polityki dostępu i audytu (Agentspace i NotebookLM wspierają kontrolę bezpieczeństwa/prywatności). Google AI Agents Handbook

Etap 2: Szybkie value-proofy (4–6 tyg.)

Uruchom pre-built agentów: NotebookLM (synteza + podcasty), Deep Research (raport), Idea Generation (innowacje).
W CX włącz Customer Engagement Suite (voice/chat + asysta + insights) na jednej, dobrze zdefiniowanej kolejce. Google AI Agents Handbook

Etap 3: Skala i produktowość (6–12 tyg.)

Zbuduj własnych agentów (no-code Agent Designer) i – jeśli potrzeba – rozwiń w Vertex AI Agent Builder.
Zapewnij interoperacyjność (Agent2Agent) i rozszerzanie na kolejne działy.
Ustandaryzuj „Agent Gallery” jako katalog wewnętrzny agentów. Google AI Agents Handbook

Mierniki sukcesu (przykłady):

Czas „od pytania do odpowiedzi”, liczba spraw rozwiązanych w 1. kontakcie, średni czas rozmowy, % duplikatów leadów usuniętych, czas onboardingu, czas triage’u błędów, NPS/CSAT. (Dobór metryk zależy od wybranych use case’ów; w Customer Engagement Suite metryki i insighty mamy natywnie). Google AI Agents Handbook

Dobre praktyki i ryzyka

Human-in-the-loop: w obsłudze klienta agenci wspierają konsultanta (podpowiedzi, streszczenia), a sprawy trudne są eskalowane. Google AI Agents Handbook
Bezpieczeństwo i dostęp: wbudowane mechanizmy kontroli dostępu i prywatności po stronie Agentspace/NotebookLM. Google AI Agents Handbook
Źródła prawdy: unikaj duplikacji danych (np. wzorzec NetApp – agenci działają na istniejących repozytoriach). Google AI Agents Handbook
Onboarding użytkowników: katalog agentów (Agent Gallery), krótkie „playbooki promptów” i support „championów” zespołowych. Google AI Agents Handbook

Podsumowanie

Ekosystem Google (Agentspace + zestaw pre-builtów + narzędzia do budowy) pozwala wdrożyć agentów od „szybkich zwycięstw” po szeroką transformację: od wyszukiwania, przez research i innowacje, po CX, marketing, sprzedaż, IT i HR. Kluczem jest połączenie danych, jasne priorytety „use case’ów” i iteracyjne budowanie własnych agentów – z interoperacyjnością (Agent2Agent) w tle. Google AI Agents Handbook

Źródło analizy: „Google AI Agents Handbook” (wybrane sekcje: Executive foreword, 10 Ways, Agentspace, NotebookLM, Idea Generation, Deep Research, Customer Engagement Suite, Agent Gallery/Designer/Vertex, Agent2Agent, przykłady wdrożeń).

Inno Ops: Wejdź do świata AI

Napisz do nas: kontakt@innoops.pl

Odwiedź Inno Ops: GEOknows.pl | SalesBot.pl | IntegratorAI.pl | SubProfit.pl