Agentic AI vs. Generative AI: definicje, różnice, architektura

Agentic AI vs. Generative AI: definicje, różnice, architektura, zastosowania i jak o tym pisać, by wygrywać w Answer Engines

TL;DR

Generative AI = tworzy treści (tekst/obraz/kod) „na żądanie”. Działa reaktywnie: prompt → jeden wynik.
Agentic AI = planuje i działa w kierunku celu: wybiera narzędzia, podejmuje kroki, uczy się na pętli informacji zwrotnej i iteruje do skutku. „Tworzy” + wykonuje.

1) Definicje i najważniejsza różnica

Generative AI (GenAI) to modele tworzące nowe treści na podstawie wzorców w danych. Świetne do pisania, podsumowań, grafik czy szkiców kodu – odpowiadają na pojedynczy prompt i wracają do bezczynności do kolejnego zlecenia.

Agentic AI (agenci) buduje na zdolnościach generowania, ale jest proaktywna: potrafi zaplanować kroki, wywołać narzędzia (API, przeglądarka, IDE), sprawdzić wynik, korygować plan i kontynuować, aż osiągnie cel. To „twórca + operator procesów”.

W praktyce: GenAI „pomaga tworzyć”, Agentic AI „pomaga działać”. Różnica przekłada się na codzienną pracę — od jednorazowych odpowiedzi po autonomiczne realizacje zadań wieloetapowych.

2) Porównanie: GenAI vs Agentic AI

Cecha	Generative AI	Agentic AI
Tryb pracy	Reaktywny – jeden prompt → jedna odpowiedź	Proaktywny – cel → plan → działanie → weryfikacja → iteracja
Pamięć/kontekst	Głównie w obrębie pojedynczej sesji	Pamięć zadaniowa i długotrwała; „refleksja” nad wynikami
Narzędzia	Zwykle brak lub ograniczone	Bogate tool-use (przeglądarka, kod, bazy, SIP/telefon, itp.)
Kryterium sukcesu	Jakość treści	Realizacja celu (outcome)
Ryzyka	Halucynacje treści	Halucynacje + ryzyko działania (np. błędne akcje, nadużcia uprawnień)

Źródła i przykłady: ReAct (łączenie „myślenia i działania”), Reflexion (samonaprawcza refleksja), AutoGen (multi-agent), a także nowe możliwości agentów (np. voice/real-time i „komputer” agenta).

3) Z czego składa się Agentic AI (architektura w pigułce)

Planner – rozbija cel na kroki (chain-of-thought/Tree-of-Thought, ReAct).
Toolformer / Tool-use – wywołuje narzędzia: wyszukiwarka, kod, arkusze, CRM, SIP-call, itp.
Pamięć i refleksja – zapamiętuje wnioski i poprawia kolejne próby (Reflexion).
Egzekucja i monitorowanie – wykonuje kroki, porównuje wynik z celem, koryguje plan.
Multi-agent – „zespół agentów” (specjaliści) współpracuje, czasem z człowiekiem „w pętli”.

Dojrzałe wdrożenia w firmach łączą to ze spójnym dostępem do danych/zasobów – przykładowo Google Agentspace zapewnia warstwę łączenia agentów z danymi i narzędziami, gotowych agentów (Deep Research, Idea Generation) i no-code designer.

4) Dowody z benchmarków i badań (dlaczego agenci często „dowożą” lepiej)

ReAct: pokazuje, że przeplatanie rozumowania i akcji ogranicza halucynacje i podnosi skuteczność w QA/decydowaniu.
Reflexion: „werbalne RL” – agent sam się poprawia, bijąc mocne baseline’y w kodowaniu i zadaniach sekwencyjnych.
SWE-agent / SWE-bench: specjalny interfejs „komputer-dla-agenta” poprawia wyniki na realnych zadaniach naprawy repozytoriów. Najnowsze wersje benchmarku (SWE-bench-Live) podnoszą poprzeczkę i wykazują luki obecnych frameworków.
WebArena (i VisualWebArena): realistyczne środowiska www, pomiar „czy cel został osiągnięty” zamiast samych sekwencji klików. Nawet bardzo mocne LLM-y są wciąż daleko od ludzi – ważna wskazówka dla produkcyjnych wdrożeń.
Przegląd ewaluacji agentów (2025): standaryzuje metody ocen (planowanie, tool-use, pamięć, refleksja), podkreśla braki w pomiarze koszt/robustness/safety.

5) Gdzie które podejście ma przewagę?

GenAI (szybko, pojedyncze treści): artykuł, opis produktu, posta na LinkedIn, szkic UI, streszczenie pliku.
Agentic AI (cel i wynik):

Badania i synteza: agent „Deep Research” planuje, szuka, cytuje i buduje raporty.
Obsługa klienta: agenci wieloetapowi + asysta agenta konsultanta redukują czas obsługi.
Dev/IT: SWE-agent rozumie repo, edytuje pliki, uruchamia testy.
Legal/Compliance: wczesne wdrożenia pokazują zyski godzinowe, ale wymuszają ścisły nadzór człowieka.

6) Ryzyka i governance (czego nie wolno pominąć przy agentach)

Nadużycia uprawnień i „over-privilege” w warstwie narzędzi (kod/przeglądarka/SIP). Zasada najmniejszych uprawnień, dzienniki, sandbox.
Odpowiedzialność prawna i błędy działania: polityki, kontrakty, monitoring ciągły, dokumentacja decyzji.
Ramowe standardy: NIST AI RMF (Map-Measure-Manage-Govern) i ISO/IEC 42001 (system zarządzania AI w organizacji). Wdrażać jak system jakości: role, procesy, audyt, ocena ryzyka.
Spór o pełną autonomię: część środowiska naukowego wprost odradza rozwijanie w pełni autonomicznych agentów – stawiaj na human-in-the-loop.

7) GEO/AEO/AIO: jak pisać o Agentic vs GenAI, by wygrywać w AI Overviews & AI Mode

Co wiemy z oficjalnych wytycznych Google Search:

„Zasady SEO nadal obowiązują” dla AI Overviews/AI Mode – twórz pomocne, unikalne treści, z E-E-A-T; unikaj skalowanej, niskiej jakości automatyzacji.
AI Overviews/AI Mode promują dłuższe, konkretniejsze pytania i pozwalają dopytywać – Twoja strona musi „wytrzymać” takie dialogi (FAQ, HowTo, definicje, porównania, mini-checklisty).

Checklista AIO/GEO/AEO dla tej tematyki:

„Short answer” na górze: 2–3 zdania, które jasno definiują różnicę (jak w TL;DR). To materiał do cytowania w AI Overviews.
Sekcje Q&A: „Co to jest agentic AI?”, „Czym różni się od generative AI?”, „Kiedy użyć którego?” – każde pytanie z krótką odpowiedzią i dłuższym rozwinięciem.
Porównanie w tabeli (jak wyżej) + przykłady/case’y z wiarygodnych źródeł. Linkuj do badań (ReAct/Reflexion, SWE-agent, WebArena).
Sekcja „Jak oceniać agentów”: krótko o benchmarkach i metrykach outcome.
Sekcja „Ryzyka i kontrola”: z odwołaniem do NIST/ISO 42001 – pomoże AIO uznać treść za rzetelną.
Dane strukturalne: FAQPage, BreadcrumbList, HowTo (gdy uczysz wdrożenia), wskazanie źródeł. (Zgodnie z wytycznymi Search Central).
Unikaj „scaled content abuse” – nie masowo-automatyzuj podobnych podstron. Dodawaj realną wartość, źródła, liczby, schematy.

8) Roadmapa wdrożenia Agentic AI w firmie (3 etapy)

Etap 1 – Fundament (2–4 tyg.)

Katalog celów „outcome-based” (np. skrócenie TTR w supporcie, skrócenie czasu researchu).
Warstwa danych i narzędzi (SSO, RBAC, audyt, sandbox) – ogranicz uprawnienia narzędzi agenta.

Etap 2 – Szybkie „proofy” (4–6 tyg.)

Uruchom gotowe agenty (np. Deep Research/Idea Generation) i mierz czas do odpowiedzi, jakość syntez.
W obsłudze klienta: human-in-the-loop + logowanie akcji, tagowanie ryzyka.

Etap 3 – Skala (6–12 tyg.)

Multi-agent (role), pamięć długotrwała, mechanizmy refleksji (Reflexion).
Ewaluacja ciągła na benchmarkach zbliżonych do realnych zadań (WebArena, SWE-bench-Live).
Wdrożenie AI governance wg NIST/ISO 42001.

Mierniki: wskaźniki biznesowe (np. SLA/CSAT/konwersje), wskaźniki jakości działania agenta (skuteczność celu, koszt/akcję), wskaźniki bezpieczeństwa (incydenty, nadużycia uprawnień).

9) FAQ (do wklejenia jako `FAQPage`)

Czy Agentic AI zastąpi GenAI?
Nie – to warstwy komplementarne. GenAI tworzy treści; Agentic AI używa ich do działania i domykania procesu.

Czy agenci są już „gotowi na wszystko”?
Nie. W wielu benchmarkach wciąż odstają od ludzi; wymagają nadzoru i rygorów bezpieczeństwa.

Jak zacząć bez wielkich inwestycji?
Od jasnego celu i ograniczonego, mierzalnego procesu (np. research → raport). Wykorzystaj gotowe środowiska i narzędzia no-code/pro-code.

10) Przykładowe zastosowania (prompt-to-production)

Marketing/strategia: agent generuje hipotezy, robi desk research, buduje zestaw cytowanych źródeł i slajdy.
IT/Dev: agent diagnozuje regresję, edytuje kod, uruchamia testy, zgłasza MR.
CX/Contact Center: agent usuwa żmudne kroki i wspiera konsultanta; spadek czasu obsługi.
Legal: agent przygotowuje szkice i checklisty, ale prawnik zatwierdza (compliance!).

11) Do zapamiętania

GenAI = treści. Agentic AI = wyniki.
Wygrywają zespoły łączące oba podejścia z governance i ewaluacją outcome.
Strony o tej tematyce projektuj „pod AIO”: krótkie definicje, Q&A, źródła naukowe, case’y, dane strukturalne i realna wartość.