Agenti — Projektujemy, wdrażamy i zarządzamy agentami AI

Agenti — praktyczna implementacja agentów AI w B2B, przemyśle i logistyce (usługa dla MŚP)

Agenti.pl Projektujemy, wdrażamy i zarządzamy agentami AI

Projektujemy, wdrażamy i zarządzamy agentami AI, którzy rozumieją Twoje procesy, łączą się z systemami (ERP/WMS/TMS/CRM, API dostawców) i wykonują kroki end-to-end: od pozyskania danych, przez planowanie i decyzje, po wywołanie akcji (zamów, zarezerwuj slot, wystaw zlecenie, zaktualizuj rekord). Robimy to w duchu GEO/AEO/AIO:

GEO/AEO: Twoje treści i oferty są czytelne dla Answer Engines i agentów (FAQ/Q&A, JSON-LD, potentialAction, deep links).
AIO (Agent Interface Optimization): interfejsy i URL-e z parametrami, które agent może wywołać „na gotowo”.
Tryb Agenta: definiujemy polityki, zakresy uprawnień i guardraile, żeby agent działał bezpiecznie i przewidywalnie.

Dlaczego teraz? Dostawcy chmurowi dostarczyli gotowe usługi do budowy agentów klasy enterprise, a branżowe analizy wskazują na szybkie zastosowania w łańcuchach dostaw i operacjach.

Typowe zastosowania (B2B, produkcja, logistyka)

Obsługa klienta B2B: agent kwalifikuje zgłoszenia, przygotowuje odpowiedzi oparte na wiedzy z systemów i rezerwuje interwencje. (Rynek dynamicznie rośnie — świeże wdrożenia agentów w sprzedaży/CS pokazują realne efekty).
Procurement & Sourcing: porównuje oferty, warunki Incoterms, ryzyka, uruchamia OrderAction i prowadzi korespondencję z dostawcami.
Cross-funkcyjne „misje” multi-agenta: np. prognoza → plan → zakup → harmonogram → fakturowanie (współpraca agentów wyspecjalizowanych).
Planowanie popytu i zapasów: agent konsoliduje dane sprzedaży, lead times, sezonowość i tworzy propozycje zamówień z uzasadnieniem, a następnie wystawia zlecenia przez API.
Operacje magazynowe/TMS: automatyzuje przydziały doków, okna załadunkowe, konsolidacje tras i zwroty.

Efekty biznesowe raportowane w branży: większa zwinność łańcucha dostaw, automatyzacja rutyny i decyzji, krótszy lead time oraz lepsza współpraca interesariuszy. (EY: agentic AI w łańcuchach dostaw; Inbound Logistics: konkretne wdrożenie poprawiające skalowalność i jakość). EY+1

Jak pracujemy (model „Design → Deploy → Drive”)

1) Design (2–4 tygodnie)

Mapa procesów i „misji” agenta (cel, dane wejścia/wyjścia, kryteria sukcesu, polityki eskalacji).
Architektura i wybór platformy: Azure AI Foundry Agent Service lub AWS Bedrock Agents (w tym multi-agent), integracje z ERP/WMS/TMS/CRM.
GEO/AEO/AIO enablement: JSON-LD (schema.org) z potentialAction (Order/Reserve/Schedule), deep-links do checkoutu/slotów, FAQ/Q&A pod Answer Engines.
Bezpieczeństwo-by-design: profil zgodny z NIST AI RMF + kontroli według OWASP LLM Top-10 (prompt injection, nadmierna sprawczość, bezpieczna obsługa wyjść).

2) Deploy (4–8 tygodni)

Orkiestracja agentów: narzędzia chmurowe + frameworki agentowe (np. CrewAI na Bedrock) z telemetrią i tracingiem.
Konektory do systemów i plany uprawnień (scopes, least-privilege).
Testy E2E i „human-in-the-loop” dla akcji wysokiego ryzyka (escrow/approval step).
Observability & guardrails: metryki jakości/kosztu/bezpieczeństwa w panelach dostawców (Azure AI Foundry Observability).

3) Drive (ciągłe zarządzanie)

Runbook i SLO/SLA dla misji agenta, rotacja kluczy, aktualizacje modeli.
Evidence & audit: dzienniki decyzji, ślady wywołań API, raporty zgodności z NIST/OWASP profilami.
Iteracje 30/60/90: zwiększanie zakresu agencyjnego na bazie rzeczywistych KPI (czas cyklu, fill-rate, % auto-zamówień, OTIF).

Bezpieczeństwo, zgodność i kontrola

Zagrożenia specyficzne dla LLM/agentów: prompt injection, niebezpieczna obsługa wyjść, nadmierna sprawczość, łańcuch dostaw (pluginy/API). Stosujemy kontrole wg OWASP Top-10 dla LLM i praktyk branżowych.
Ramowy ład korporacyjny: projektujemy proces pod NIST AI RMF 1.0 (governance, risk, monitoring), ze wsparciem materiałów wdrożeniowych.

Pakiety dla MŚP

Start (Proof-of-Value, 4–6 tyg.) – 1 agent, 1 proces, 1 integracja, dashboard KPI, HITL.
Scale (8–12 tyg.) – do 3 agentów, 3 integracje, automatyzacje akcji (Order/Reserve/Schedule), SLO/SLA.
Operate (miesięczny) – stała obsługa, monitoring, utrzymanie modeli, audyty NIST/OWASP profilowe, rozwój zakresu.
(Ceny i zakres doprecyzujemy po krótkim wywiadzie procesowym i przeglądzie API/systemów.)

KPI i dowody wartości (co mierzymy)

Czas cyklu (zamówienie→dostawa), OTIF, fill-rate, % auto-zamówień, koszt na zlecenie, lead time decyzji, liczba manualnych eskalacji.
Branżowe źródła wskazują, że agentic AI w supply chain skraca czasy i automatyzuje decyzje na poziomie operacyjnym; realne case’y potwierdzają poprawę skalowalności bez utraty jakości.

Jak zamówić

Wyślij link do procesu/systemu (np. „zakupy MRO”, „okna załadunkowe”) + listę używanych aplikacji.
Otrzymasz propozycję „misji” agenta (cele, dane, akcje, KPI) oraz opcje technologii (Azure/AWS).
Po akceptacji wdrożymy POV (1 proces), a następnie skalujemy do pełnych operacji.
Zyskujesz dashboard wyników i jasne SLO/SLA — oraz pełną kontrolę nad zakresem sprawczości agenta.

Chcesz przejść od pilota do operacji? Napisz, które 3 procesy są dziś najbardziej wąskim gardłem — przygotuję mapę „misji” agenta i propozycję wdrożenia w modelu Start/Scale/Operate.

Wejdź do świata AI

Napisz do nas: kontakt@salesbot.pl