Agent AI – co to jest? (GEO/AEO/AIO i Tryb Agenta)

Agent AI to system, który sam rozumie cel, planuje kroki, korzysta z narzędzi (API), wykonuje akcje i uczy się na podstawie efektów. W klasycznej definicji „inteligentny agent” postrzega środowisko i działa w nim autonomicznie, aby osiągać cele — to fundament współczesnej agentowości w AI.

Jak działa agent (cykl działania)

Percepcja – zbiera dane (zapytanie użytkownika, stan magazynu, kalendarz).
Analiza i rozumowanie – łączy wiedzę i kontekst.
Plan – układa sekwencję kroków i wybiera narzędzia.
Działanie (tool-use) – wywołuje API: sprawdź dostępność, zarezerwuj, wystaw fakturę.
Uczenie – aktualizuje strategię na bazie wyników.

Nowoczesne podejścia łączą Reasoning + Acting (paradygmat ReAct), w którym model przeplata myślenie i akcje, co ogranicza halucynacje i pozwala obsługiwać złożone zadania.

Czym agent różni się od chatbota

Proaktywność: sam proponuje kolejne kroki i dopytuje tylko wtedy, gdy to potrzebne.
Wielokrokowość: realizuje złożone zadania (np. plan podróży, zakup + dostawa + serwis).
Narzędzia: ma dostęp do funkcji biznesowych (płatności, rezerwacje, podpisy).
Autonomia: działa w granicach polityk i uprawnień, bez ciągłej opieki człowieka.
Przykładowe frameworki agentowe (np. AutoGPT) automatyzują wielozadaniowe przepływy pracy.

Tryb Agenta w handlu (Agentic Commerce)

W Buying.pl agent łączy odpowiedź z akcją: od rekomendacji do transakcji w jednym dialogu. To możliwe dzięki opisaniu stron/produktów akcjami strukturalnymi – np. BuyAction, ReserveAction – przez schema.org/potentialAction, które informują systemy, co można zrobić z danym obiektem.

Przykłady:

Metrówka (narzędzia): „wywiercić otwór w gresie 10 mm” → agent dobiera wiertła, sprzęt, BHP, sprawdza stany i finalizuje zakup.
BuyTicket (bilety): „4 miejsca obok siebie na piątek” → agent rezerwuje sektor, płatność, dodaje przypomnienie.
Herbalista (zioła): „wieczorny relaks” → dobiera mieszankę, akcesoria, subskrypcję.

Tryb Agenta w handlu (Agentic Commerce) – dodatkowe przykłady

W Buying.pl agent łączy odpowiedź z akcją: z rekomendacji przechodzi do wykonania (rezerwacja, zakup, subskrypcja, serwis), korzystając z akcji strukturalnych (np. BuyAction, ReserveAction, SubscribeAction, OrderAction) zdefiniowanych w schema.org/potentialAction. Poniżej nowe, praktyczne scenariusze.

CatFood (karma dla kota)

„Kot 5 kg, alergia na kurczaka, wrażliwy żołądek” → Agent proponuje monobiałkową karmę bez kurczaka (wet/dry), przelicza dzienną porcję (kcal/gramatura), dobiera przekąski kompatybilne z dietą, dodaje misę spowalniającą i miarkę, ustawia subskrypcję co 30 dni i przypomnienia przejścia na nową karmę. (SubscribeAction + BuyAction)
„Kociak 3 mies., małe chrupki i DHA” → Agent wybiera karmę „kitten”, zestaw startowy (miski, żwirek, transporter), dołącza plan przejścia 7-dniowego, rezerwuje konsultację online z doradcą żywieniowym. (ReserveAction + BuyAction)
„Senior 12 lat, nadwaga” → Agent dobiera karmę „light/senior”, wskazuje interaktywny karmnik i zabawki ruchowe, ustawia monitorowanie masy (przypomnienia raz/tydz.), proponuje badanie kontrolne u lekarza wet. (ScheduleAction + BuyAction)
Uwaga: treści mają charakter informacyjny; diety specjalistyczne (np. nerkowe) tylko po konsultacji z lekarzem weterynarii.

Bidder (Marketplace aukcyjny B2B/B2C: licytacje, buy-now, rezerwacje)

Zakup z licytacją: „Licytuj do 1 200 PLN, kroki 20 PLN” → Agent ustawia auto-bid, włącza anti-sniping (wydłużenie końcówki), po wygranej natychmiast opłaca i generuje etykietę wysyłki. (BidAction → PayAction → TrackAction)
Kup Teraz + rezerwacja: „Weź 3 szt. w trybie Buy-Now, zarezerwuj na 15 min” → Agent blokuje towar (hold), kończy płatność i wysyła potwierdzenie. (ReserveAction + BuyAction)
Wystawianie po stronie sprzedawcy: „Wystaw 50 obudów, cena minimalna 149 PLN, Buy-Now 179 PLN, koniec jutro 21:00” → Agent tworzy aukcję, ustawia reguły wysyłki, dopina pakiet zdjęć i opis techniczny z PIM. (CreateAction + Offer)
Bezpieczeństwo transakcji: zamówienia z escrow (środki w depozycie) → Agent uwalnia środki po potwierdzeniu dostawy lub uruchamia ścieżkę zwrotu. (AuthorizeAction → PayAction/RefundAction)

Handel B2B (zakupy dla firm produkcyjnych i magazynów logistycznych)

RFQ/wycena: „Potrzebuję 10 000 kartonów 360×260×180, ECT32, dostawa DAP” → Agent rozsyła zapytania, zbiera oferty porównawcze (cena/lead time/Incoterms), rekomenduje wybór i generuje zamówienie. (QuoteAction → OrderAction)
Zakup operacyjny JIT: „3 tony folii stretch 17 µm, dostawa jutro 9-11, rampa 3” → Agent sprawdza stany u dostawców, rezerwuje slot przeładunkowy w WMS, integruje etykiety i ASN. (ReserveAction doków + OrderAction + ScheduleAction)
Uzupełnianie zapasów: „Utrzymuj min. 200 szt. rękawic NBR w magazynie A” → Agent monitoruje poziomy, prognozuje popyt i składa automatyczne dogenerowanie przy spadku poniżej progu. (MonitorAction → ReorderAction)
Zgodność i dokumenty: „Pobierz SDS/atest, dołącz do zamówienia” → Agent dołącza SDS/CoC/CE, przypina do rekordu partii i zamówienia. (DownloadAction + metadane partii)
Serwis i części: „Zgłoś serwis prasy nr 12 w oknie 14-16” → Agent rezerwuje termin, generuje zlecenie serwisowe i wydruk karty pracy. (BookAction/ScheduleAction)

(Opcjonalnie) – jak to oznaczyć w danych strony

Przykład skróconego JSON-LD dla subskrypcji karmy (CatFood):

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Karma monobiałkowa dla kota – indyk 2 kg",
  "sku": "CF-MONO-TURKEY-2KG",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "79.90",
    "priceCurrency": "PLN",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  },
  "potentialAction": [{
    "@type": "SubscribeAction",
    "target": "https://buying.pl/api/agent/subscribe?sku=CF-MONO-TURKEY-2KG&interval=30d"
  },{
    "@type": "BuyAction",
    "target": "https://buying.pl/api/agent/buy?sku=CF-MONO-TURKEY-2KG"
  }]
}

GEO/AEO/AIO – jak zadbać o widoczność Twojej marki w epoce agentów

GEO (Generative Engine Optimization) – optymalizacja treści pod generatywne silniki (ChatGPT, Perplexity, AI Mode). Badania pokazują, że odpowiednie strategie mogą istotnie zwiększać widoczność źródeł w odpowiedziach generatywnych.
AEO (Answer Engine Optimization) – przygotowanie treści tak, by answer engines chętnie je cytowały (jasne definicje, dane ustrukturyzowane, źródła).
AIO (AI Overviews / AI Mode) – Google rozwija tryby odpowiedzi AI w wyszukiwarce; warto mieć treści i dane przygotowane pod te doświadczenia.

Typowe zastosowania agentów AI

Sekretariat i sprzedaż: terminarze, oferty, follow-upy, faktury.
Obsługa klienta: zwroty, reklamacje, statusy, gwarancje.
Planowanie podróży: loty/hotele/ubezpieczenia w jednym ciągu dialogowym.
Wytwarzanie oprogramowania: pisanie i testy kodu, CI/CD.
Te zastosowania wynikają z rosnącej dojrzałości agentów do wykonywania zadań wieloetapowych i współpracy z narzędziami.

Bezpieczeństwo, zgodność i ryzyka

Zaufane Akcje: biała lista narzędzi, limity kwotowe, potwierdzenia użytkownika.
Least-privilege i audyt: logowanie decyzji agenta (Evidence Ledger).
Weryfikacja źródeł: w środowiskach AIO zdarzają się błędne lub fałszywe dane kontaktowe – dlatego agenci powinni korzystać z zweryfikowanych baz i prezentować cytowane źródła.

Jak uruchomić Agenta AI w Twojej organizacji (krok po kroku)

Zmapuj 10–20 use-case’ów o największym ROI.
Przygotuj wiedzę i dane (RAG nad produktami/procesami, polityki).
Zdefiniuj narzędzia (API: dostępność, zamówienia, płatności, podpis).
Oznacz treści: schema.org Action/potentialAction, dane kontaktowe/ceny, FAQ.
Włącz Answer Engine + Tryb Agenta (paradygmat ReAct).
Testuj w piaskownicy: scenariusze pozytywne/negatywne, idempotencja, rollback.
Mierz: Time-to-Order, Plan Success Rate, Answer Share, AIO Inclusion Rate.
Optymalizuj GEO/AEO – krótkie, cytowalne odpowiedzi, źródła, JSON-LD.

FAQ

Czy agent zastąpi ludzi?
Nie. Przejmuje powtarzalne kroki, a ludzie skupiają się na negocjacjach, projektowaniu rozwiązań i relacjach.

Czy agent musi mieć dostęp do wszystkich systemów?
Nie. Wystarczy zestaw narzędzi (API) do najważniejszych zadań i jasne polityki uprawnień.

Jak przygotować stronę pod agentów i AIO?
Używaj schema.org Product/Offer/Action, publikuj źródłowe dane (ceny, parametry), dbaj o wiarygodne cytaty — to zwiększa szanse na widoczność w AI Overviews/AI Mode i odpowiedziach agentów.

Chcesz uruchomić Agenta AI i sprzedaż w Trybie Agenta (od odpowiedzi do transakcji)? Napisz do nas: info@Buying.pl.

Wejdź do świata AI

Napisz do nas: kontakt@integratorai.pl

Agent AI – rozszerzony przewodnik (na bazie koncepcji „Intelligent Agent”)

Agent AI to system, który postrzega środowisko, podejmuje autonomiczne działania, by osiągać cele, i może ulepszać swoje działanie poprzez uczenie lub akumulację wiedzy. To ujęcie – „AI jako nauka o agentach racjonalnych” – jest kanoniczne w literaturze i w ujęciu encyklopedycznym.

1) PEAS: jak poprawnie „zdefiniować” agenta

Zanim zbudujesz agenta, określ cztery elementy PEAS:

Performance measure – miara sukcesu (np. czas do zakupu, satysfakcja, koszty),
Environment – środowisko (www, aplikacja, ERP, magazyn),
Actuators – „wyjścia”/akcje (np. rezerwacja, płatność, wysyłka),
Sensors – „wejścia”/percepty (zapytanie, stany, ceny, kontekst użytkownika).
PEAS to standardowy sposób specyfikacji agenta w klasycznych podręcznikach AI.

2) Typy agentów (wg klasyki AI)

Prosty refleksyjny (reguły „jeśli-to”),
Refleksyjny z modelem świata (utrzymuje stan),
Celowy (planuje kroki do celu),
Użytecznościowy (maksymalizuje funkcję użyteczności, rozwiązuje dylematy),
Uczący się (doskonali politykę działania).
Ta klasyfikacja pochodzi z kanonu (Russell & Norvig).

3) Architektury agentów: od BDI do ReAct

BDI (Beliefs–Desires–Intentions): agent reprezentuje przekonania, pragnienia i intencje; popularny model w systemach wieloagentowych i inżynierii oprogramowania agentowego.
ReAct (Reasoning + Acting) dla LLM: przeplatanie rozumowania z działaniami (wywołaniami narzędzi/API) obniża halucynacje i zwiększa skuteczność w zadaniach wieloetapowych (WebShop, ALFWorld).

4) W jakim „świecie” działa agent? (charakter środowiska)

Projektując agenta, określ trudność środowiska: (nie)pełna obserwowalność, deterministyczność vs. stochastyczność, epizodyczność vs. sekwencyjność, statyczne vs. dynamiczne, dyskretne vs. ciągłe, pojedynczy vs. wieloagentowe. To wpływa na dobór algorytmów (od reguł po POMDP/RL).

5) Systemy wieloagentowe (MAS)

Gdy wiele agentów współdziała/negocjuje (np. marketplace, flota robotów), wchodzimy w obszar MAS – zagadnienia koordynacji, komunikacji, podziału zadań i racjonalności zbiorowej są kluczowe w projektowaniu.

6) Jak to łączy się z GEO/AEO/AIO i Agentic Commerce (praktyka Buying.pl)

AEO/AIO: aby agenci (wewnętrzni i zewnętrzni) „potrafili działać”, strony i produkty powinny eksponować możliwe akcje (np. BuyAction, ReserveAction) – wtedy z rekomendacji można płynnie przejść do transakcji. To praktyczny most między wiedzą agenta a działaniem.
GEO: treści i dane ustrukturyzowane (schematy, parametry, polityki) zwiększają szansę, że agenci generatywni poprawnie zrozumieją ofertę i wykonają właściwe akcje (mniej dopytań, mniej błędów). Ujęcie „agent-first” jest spójne z paradygmatem ReAct.

7) Szybki check-list wdrożeniowy

Zdefiniuj PEAS i miary sukcesu,
Wybierz klasę/architekturę agenta (np. celowy + ReAct),
Oznacz środowisko i narzędzia (API do stanów, cen, zamówień, płatności),
Zapewnij obserwowalność (logi decyzji, Evidence Ledger),
Testuj w piaskownicy: scenariusze pozytywne/negatywne, idempotencja/rollback,
Skaluj do MAS (jeśli w grze są inni agenci: dostawcy, marketplace’y).
Te kroki odzwierciedlają dorobek klasyczny (agenci racjonalni, PEAS) i współczesny (LLM-agenci w paradygmacie ReAct).

Chcesz uruchomić Agenta AI i sprzedaż w Trybie Agenta (od odpowiedzi do transakcji)? Napisz do nas: info@Buying.pl