Buying Agent (Agent Zakupowy) w kontekście najnowszych trendów AI

Buying Agent (Agent Zakupowy) w kontekście najnowszych trendów AI.

Buying Agent (Agent Zakupowy): Definicja i Rola w Erze AI

Buying Agent to autonomiczny program komputerowy oparty na sztucznej inteligencji, który działa w imieniu użytkownika (osoby fizycznej lub firmy) w celu realizacji całego procesu zakupowego. Nie jest to zwykły chatbot czy narzędzie do porównywania cen. Agent Zakupowy to wykonawca z delegowanym autorytetem, który rozumie cel, samodzielnie planuje działania, odkrywa opcje, negocjuje warunki i finalizuje transakcje, aby osiągnąć zdefiniowany przez użytkownika cel w sposób optymalny.

W kontekście omawianych trendów:

Tryb Agenta: Buying Agent jest idealnym przykładem „Trybu Agenta” w praktyce, gdzie zamiast wyszukiwać informacje („gdzie kupić produkt X?”), użytkownik deleguje zadanie („kup mi produkt X na najlepszych warunkach”).
GEO/AEO/AIO: Skuteczność Agenta Zakupowego jest bezpośrednio uzależniona od tego, jak dobrze sprzedawcy przygotowali swoje dane. Firmy stosujące strategie GEO (Generative Engine Optimization) i udostępniające swoje oferty przez API (zgodnie z zasadami AIO – Artificial Intelligence Optimization), stają się „widoczne” i „czytelne” dla tych agentów. Bez tego agent nie będzie w stanie znaleźć, zrozumieć ani przetworzyć ich oferty.

Schemat Działania Agenta Zakupowego

Proces realizowany przez Agenta Zakupowego można przedstawić w kilku kluczowych krokach:

Krok 1: Definicja Celu i Ograniczeń (Goal & Constraints Definition)

Użytkownik (lub system biznesowy) określa cel w języku naturalnym lub za pomocą parametrów.
Przykład: „Potrzebuję nowych opon letnich do mojego VW Passata B8, rozmiar 215/55 R17. Priorytetem jest niski poziom hałasu i dobra przyczepność na mokrej nawierzchni. Budżet to 1600 zł za komplet. Zorganizuj zakup i montaż w warsztacie w mojej okolicy na przyszły tydzień.”

Krok 2: Planowanie i Odkrywanie Rynku (Planning & Discovery)

Agent dzieli zadanie na mniejsze kroki: 1) identyfikacja pasujących modeli opon, 2) znalezienie sprzedawców, 3) znalezienie warsztatów, 4) koordynacja logistyki.
Agent skanuje rynek, wysyłając zapytania do różnych źródeł: baz danych produktów, platform e-commerce (które mają API), stron producentów i recenzentów (zoptymalizowanych zgodnie z GEO).

Krok 3: Analiza i Porównanie Wielokryterialne (Multi-Criteria Analysis)

Agent zbiera dane na temat dostępnych modeli opon: ceny, wyniki testów (przyczepność, hałas), opinie użytkowników, dostępność, czas dostawy.
Równocześnie sprawdza dostępne terminy i ceny montażu w pobliskich, dobrze ocenianych warsztatach.
Tworzy optymalne pakiety „opony + dostawa + montaż”, które mieszczą się w budżecie i spełniają wszystkie kryteria.

Krok 4: Selekcja i Negocjacja (Selection & Negotiation)

Agent przedstawia użytkownikowi 2-3 najlepsze, w pełni skonfigurowane opcje lub – jeśli ma takie uprawnienia – samodzielnie wybiera najlepszą.
W scenariuszach B2B agent może automatycznie negocjować cenę z systemem sprzedawcy, np. prosząc o rabat przy zakupie większej ilości lub powołując się na status stałego klienta.

Krok 5: Egzekucja Transakcji (Transaction Execution)

Agent używa ztokenizowanych danych płatniczych do zakupu opon i rezerwacji usługi montażu.
Automatycznie wypełnia wszystkie formularze, wybiera opcje dostawy (np. wysyłka bezpośrednio do warsztatu) i potwierdza terminy.

Krok 6: Zarządzanie Po-zakupowe (Post-Purchase Management)

Agent monitoruje status przesyłki i informuje użytkownika o postępach.
Wysyła przypomnienie o terminie wizyty w warsztacie.
Po wykonaniu usługi może poprosić użytkownika o ocenę i zapisać preferencje na przyszłość.

Case Study B2C: Osobisty Asystent Domowy

Scenariusz: Rodzina z małym dzieckiem chce zautomatyzować cotygodniowe zakupy spożywcze.
Cel zdefiniowany w aplikacji agenta: „Co tydzień, w każdy czwartek, zamawiaj produkty z naszej 'Listy Podstawowej’ (mleko, chleb, warzywa itp.) oraz uzupełniaj zapasy pieluch w rozmiarze 4 i mleka modyfikowanego. Priorytetem są produkty ekologiczne. Porównaj oferty z Biedronki, Lidla i lokalnego sklepu 'Zielony Targ’. Wybierz koszyk, który będzie najtańszy po zsumowaniu cen i kosztów dostawy. Dostawa w piątek między 17:00 a 19:00.”
Działanie Agenta:
- Agent co tydzień sprawdza stany magazynowe i ceny w systemach online trzech sklepów.
- W jednym tygodniu odkrywa, że pieluchy są w dużej promocji w Lidlu, ale reszta koszyka jest tańsza w Biedronce.
- Kalkuluje, czy złożenie dwóch osobnych zamówień (i potencjalnie podwójna opłata za dostawę) jest bardziej opłacalne niż zakup wszystkiego w jednym sklepie.
- Wybiera optymalne rozwiązanie, realizuje transakcje i wysyła rodzinie jedno powiadomienie: „Zakupy na ten tydzień zrobione. Całkowity koszt: 285 zł. Dostawa w piątek o 17:30.”
Korzyść: Ogromna oszczędność czasu, optymalizacja wydatków bez wysiłku, eliminacja problemu „zapomniałem kupić”.

Case Study B2B: Agent Zaopatrzeniowy w Firmie Produkcyjnej

Korzyść: Redukcja kosztów pracy działu zaopatrzenia, eliminacja błędów ludzkich, zapewnienie ciągłości produkcji i optymalizacja kapitału obrotowego przez zakupy „just-in-time”.

Scenariusz: Producent krzeseł biurowych potrzebuje zautomatyzować zamawianie standardowych komponentów (śruby, kółka, siłowniki).

Cel zdefiniowany w systemie ERP zintegrowanym z agentem: „Monitoruj stan magazynowy komponentu 'Kółko model K-5′. Minimalny stan zapasów: 500 sztuk. Gdy stan spadnie poniżej tego progu, uruchom proces zakupowy na 2000 sztuk. Wyślij zapytania ofertowe do naszych trzech zweryfikowanych dostawców (A, B, C). Kryteria wyboru: 70% cena, 30% czas dostawy (nie dłuższy niż 3 dni robocze). Wybierz najlepszą ofertę i automatycznie wygeneruj zamówienie zakupu do akceptacji przez kierownika.”

Działanie Agenta:

Agent jest stale połączony z systemem magazynowym. Wykrywa, że stan kółek spadł do 498 sztuk.

Natychmiast wysyła zapytania API do systemów sprzedażowych dostawców A, B i C.

Otrzymuje odpowiedzi w ciągu sekund:

Dostawca A: 10,00 zł/szt., dostawa 24h.

Dostawca B: 9,80 zł/szt., dostawa 72h.

Dostawca C: 10,20 zł/szt., dostawa 24h.

Agent oblicza ważony wynik dla każdej oferty. Oferta A wygrywa, ponieważ znacznie krótszy czas dostawy rekompensuje minimalnie wyższą cenę w porównaniu do B.

Automatycznie tworzy robocze zamówienie w systemie ERP i wysyła powiadomienie do kierownika z rekomendacją i podsumowaniem: „Rekomenduję zakup 2000 kółek od Dostawcy A. Oszczędność czasu dostawy: 48h. Proszę o akceptację.”

Wejdź do świata AI

Napisz do nas: kontakt@integratorai.pl