Agentyczność (AI agentic) co to jest — szczegółowa definicja
Krótka definicja operacyjna
Agentyczność w AI to zdolność systemu do samodzielnego dążenia do celu: agent postrzega środowisko, planuje, wybiera i wywołuje narzędzia, podejmuje działania oraz weryfikuje skutki w pętli, by zbliżać się do zamierzonego efektu przy ograniczonym nadzorze człowieka. W praktyce łączy elastyczność modeli językowych z deterministyką oprogramowania i orkiestracją procesów, tak aby system mógł realizować złożone, wieloetapowe zadania, a nie tylko odpowiadać na pytania.
Umocowanie pojęcia
W klasycznej nauce o AI „agent” to byt, który odbiera percepcje i oddziałuje na środowisko, dążąc do maksymalizacji miary skuteczności; opis zadania porządkuje się przez ramę PEAS/PAGE (miara–środowisko–aktuatory–sensory / percepcje–akcje–cele–środowisko). Agentyczność jest współczesnym rozwinięciem tej koncepcji dla systemów opartych na modelach językowych i orkiestracji narzędzi.
Czym agent różni się od chatbota i „copilota”
- Chatbot odpowiada reaktywnie w granicach pojedynczej rozmowy.
- Copilot wspiera człowieka kontekstowo, ale rzadko sam decyduje o przebiegu pracy.
- Agent ma własną pętlę działania i może samodzielnie decydować, jakich narzędzi użyje, w jakiej kolejności i kiedy przerwać lub kontynuować zadanie; bywa częścią agentowego workflow (z góry ułożony przepływ) albo systemu, gdzie sam układa swój plan.
Składniki agentyczności (model praktyczny)
- Cel i miara sukcesu — jawnie zadany cel biznesowy oraz miernik (TSR, CPSA, SLA/SLO). Fundament w klasyce: PEAS/PAGE.
- Percepcja — pozyskiwanie kontekstu z plików, API, stron, baz wiedzy.
- Pamięć — kontekst roboczy i pamięć epizodyczna/robocza (np. notatki z przebiegu zadań).
- Planowanie i rozumowanie — tworzenie i modyfikacja planu; wzorce ReAct/ToT.
- Użycie narzędzi — wywołania API, przeglądanie, generowanie kodu, operacje na danych.
- Działanie — wykonywanie kroków w środowisku rzeczywistym lub w piaskownicy.
- Refleksja i uczenie się po epizodzie — werbalna auto-ewaluacja i korekta strategii (np. Reflexion).
- Zarządzanie ryzykiem i zgodami — uprawnienia, nadzór człowieka, limity kosztu/czasu, ścieżka audytu.
Pętle działania: od „myśl+działaj” do „myśl+działaj+reflektuj”
- ReAct splata rozumowanie z akcjami: agent przeplata kroki „myśl” z „działaj”, aktualizując plan w locie i korzystając z narzędzi.
- Reflexion dodaje warstwę auto-feedbacku: agent po epizodzie generuje wnioski tekstowe i używa ich w kolejnych próbach.
Poziomy agentyczności (ciągłość, nie zero-jedynkowość)
- Workflow agentowy — LLM osadzony w z góry zaprogramowanym przepływie.
- Agent sterujący — LLM dyryguje wyborem narzędzi i kolejnością kroków.
- System wieloagentowy — kooperacja ról (planista, badacz, krytyk, wykonawca) i równoległość zadań.
Architektury referencyjne
- Planner–Executor z pamięcią epizodyczną i kontrolą kosztów.
- Orchestrator–Worker (hierarchiczny) dla dłuższych procesów.
- Multi-agent z rolami wyspecjalizowanymi i kanałami krytyki/uzgadniania.
Takie wzorce są dziś wspierane przez narzędzia inżynieryjne (np. LangGraph) i praktyki budowy „agentic workflows”.
Metryki i SLO dla biznesu
- TSR (Task Success Rate) oraz CPSA (Cost per Successful Action) — ile zadań kończy się powodzeniem i jakim kosztem.
- TTA/CT (Time-to-Action / Cycle Time) — czas od intencji do akcji końcowej.
- Answer Share / Presence — udział marki w odpowiedziach silników generatywnych, jeśli agent robi research i rekomendacje.
- Drift i stabilność — odsetek interwencji człowieka oraz odchyłki od polityk. (Wiele wdrożeń łączy to z dziennikami działań i budżetami token/kasa/czas).
Bezpieczeństwo i nadzór
Dzisiejsze systemy agentowe są wrażliwe na prompt-injection, manipulację kontekstem, błędy łańcuchowe i nadmierne zaufanie do narzędzi; rozwiązania to zero-trust, precyzyjne uprawnienia, piaskownice, „human-in-the-loop”, testy odporności i logowanie każdej akcji. Wzrost zdolności do obsługi rzeczywistych aplikacji i komputera użytkownika (np. nowe „ChatGPT Agent”) dodatkowo podnosi poprzeczkę dla polityk dostępu i zgód.
Agentyczność w sprzedaży i serwisie: „agent-ready web”
Aby ułatwić agentom domykanie transakcji, warto budować agent-ready interfejs strony:
- publikować zrozumiałe dla LLM streszczenia i mapy treści (np.
llms.txt), - opisywać akcje możliwe do wykonania poprzez
schema.org/potentialActioni odpowiadające im stabilne endpointy (np.SearchAction,OrderAction,ReserveAction), - udostępniać wariant „Click & Collect” jako warstwę ACTION w ścieżce zakupowej Bot-to-Bot.
Dlaczego teraz?
Dojrzałość modeli, narzędzi i platform (przeglądarki, interpretery, integracje) oraz wysiłki dużych firm technologicznych kierują nas w stronę „epoki agentów”, choć branża ostrzega przed agent-washing — nadużywaniem etykiety „agent” dla zwykłych funkcji. Rozsądne wdrażanie wymaga jasnych definicji, ograniczeń i miar sukcesu.
Definicja formalna
Agent AI to system programowo-modelowy, który dla zadanego celu utrzymuje pętlę percepcji–planowania–użycia narzędzi–działania–refleksji, minimalizując interwencje człowieka, przy zachowaniu polityk bezpieczeństwa i mierników jakości (SLO). System jest agentyczny wtedy, gdy samodzielnie podejmuje decyzje o doborze i kolejności kroków, potrafi aktualizować plan na podstawie sprzężenia zwrotnego i posiada mechanizmy pamięci pozwalające mu korzystać z doświadczeń z poprzednich epizodów.
Wejdź do świata widoczności w AI
Napisz do nas: kontakt@integratorai.pl
Odwiedź: GEOknows.pl | SalesBot.pl | IntegratorAI.pl
