Poza LLM: model świata AI. Jak „model świata + pamięć + rozumowanie + planowanie” zmieni wyszukiwanie, cytowanie i działania AI

Krótka definicja

LLM-y nie będą docelowym „kręgosłupem” inteligencji maszyn. Branża przesuwa się w stronę systemów agentowych z modelem świata, pamięcią długotrwałą, rozumowaniem wieloetapowym i planowaniem. To nie tylko generowanie tekstu, ale percepcja → plan → akcja → refleksja z dostępem do narzędzi i danych. Liderzy badań (np. LeCun) otwarcie wskazują, że LLM-y nie mają trwałej pamięci, hierarchicznego rozumowania i planowania — dlatego powstają nowe paradygmaty (world-model/JEPA, agentic AI).

---

Co to oznacza dla „AI search” (3 zmiany)

1. Od generowania do „grounded action”. Asystenci przechodzą z roli Q&A do wykonywania zadań: szukają, porównują, wyceniają, rezerwują. Microsoft i inni mówią już o „erze agentów” i „otwartym, agentowym webie”. Twoje treści muszą być nie tylko cytowalne, ale też wykonalne (Actionable).
2. Od tokenów do pojęć (encje i fakty). Ranking staje się pojęciowy: systemy oceniają kto/co/jak oraz relacje między encjami, a nie samą zbieżność słów. Spójne encje (@id/sameAs) i JSON-LD to sygnały, które przetrwają każdą architekturę.
3. Od „jednej odpowiedzi” do planu z pamięcią. Agent buduje i eksploruje drzewo rozumowania/planów, sięga po narzędzia i wraca do wcześniejszych kroków (ToT, ReAct, Reflexion). To wymaga treści krótkich, deklaratywnych i krokowych (HowTo), które łatwo „wpiąć” w plan.

---

Dlaczego LLM-only nie wystarczy (stan badań, w skrócie)

• Braki poznawcze: brak trwałej pamięci, słabe planowanie, brak „modelu świata”; stąd prace nad światopodobnymi reprezentacjami (np. JEPA/V-JEPA) i agentami.
• Agentowe pętle: percepcja → plan → akcja → refleksja (tool use, RAG, feedback learning). Najnowsze przeglądy: agenci LLM (narzędzia, planowanie, pamięć) oraz RAG 2025 (trade-offy: precyzja vs elastyczność).
• Wzorce rozumowania: Tree-of-Thoughts (poszukiwanie wielu ścieżek), ReAct (powiązanie myślenia z działaniem), Reflexion (pamięć epizodyczna i samonaprawa).
• Definicje rynkowe: Agentic AI = systemy zdolne do samodzielnego projektowania przepływu pracy, korzystania z narzędzi i adaptacji; nie tylko generatywne „czaty”.

---

Aktywa GEO/AEO „odporne na architekturę” (co tworzyć już dziś)

1) AI-friendly content w formacie DDF (Definicja → Dowód → FAQ)

• Definicja 2–3 zdania (zd. 1 = sedno),
• Evidence box (liczba + okres + metoda + data),
• FAQ: 3–5 pytań, jedna intencja (40–80 słów).
  To ułatwia agentom ekstrakcję faktów i kroków do planu działania. (ToT/ReAct preferują krótkie, jednoznaczne kroki.)

2) Encje i graf wiedzy

Modeluj Organization → Service/Product → Article/FAQ/HowTo + DefinedTerm (GEOpedia). Utrzymuj @id, sameAs, inLanguage, dateModified i relacje (about, provider, isPartOf). To „kotwice” dla agentów.

3) Dane strukturalne + minimum JS

Wdroż JSON-LD: Article/TechArticle, FAQPage, HowTo, BreadcrumbList. Kluczowe treści serwuj SSR/SSG — część crawlerów agentowych nie uruchamia JS.

4) Actionability (odpowiedź → akcja)

Dodaj potentialAction (Contact/Quote/Order/Reserve) i udokumentuj lekkie API (np. /api/quote, /api/booking). Agent musi mieć gdzie kliknąć i co wykonać.

5) llms.txt i polityka atrybucji

Opisz kanoniczne URL-e, preferowaną nazwę marki, zasady cytowania/licencji i priorytety treści (ułatwia „grounding” i atrybucję).

---

Jak zmienia się warsztat „AI search” (checklista operacyjna)

• Monitoruj AIO i odpowiedzi LLM: AI Inclusion Rate, Answer Share, Time-to-Cite, Organic↔AIO Parity.
• Planuj pod „fanout zapytań” agentów: twórz warianty treści (porównania, rok, „interview”, „forum”) — agent naprawdę rozgałęzia poszukiwania.
• Utrzymuj spójność marki w sieci: bio autorów, profile eksperckie, rzetelne wzmianki (off-page to paliwo dla groundingu).
• Testuj formaty (listy, pro-con, tabele, cytaty ekspertów) i iteruj po KPI.
• Dodaj SalesBota na stronach z wysokim AIO (CTA „bariera 0”: tel:/mailto: + potentialAction).

---

30/60/90 — plan wdrożenia GEOknows

0–30 dni (baseline)

• Raport AIO (które frazy wywołują AI Overviews, kto jest cytowany, parytet organiców).
• DDF dla 3 × „co to jest” + 2 × HowTo; FAQ hub (kanoniczny).
• Uporządkowanie encji/JSON-LD; krytyczne strony → SSR/SSG.

31–60 dni (skalowanie)

• Fanout content; profile eksperckie (off-page).
• SalesBot + potentialAction; dokumentacja Quote/Order/Booking.

61–90 dni (iteracja)

• A/B formatów (ToT-friendly: krótkie kroki, jasne stany),
• Aktualizacja llms.txt i przegląd KPI agentowych.

---

FAQ (AEO-friendly)

Czy LLM-y „znikną”?
Nie — będą komponentem, ale nie jedynym rdzeniem: do gry wchodzą modele świata, pamięć, planowanie i agenci. Dlatego inwestujemy w aktywa architekturo-agnostyczne (encje, JSON-LD, DDF).

Czy moje SEO jest nadal ważne?
Tak — SEO „karmi” systemy AI, ale GEO decyduje o cytowaniu i działaniu. Razem tworzą „search everywhere”.

Co daje mi „actionability”?
Agent może przejść z odpowiedzi do wykonania (wycena, rezerwacja, zamówienie). Bez potentialAction i prostych API zostajesz tylko źródłem, nie miejscem działania.

---

Snippet JSON-LD (FAQPage – starter do tej podstrony)

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "inLanguage": "pl",
  "dateModified": "2025-08-14",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Czy LLM-y będą docelowym fundamentem AI?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Nie. Kierunek rozwoju to systemy z modelem świata, pamięcią, rozumowaniem i planowaniem (agentic AI). LLM pozostaną komponentem, ale nie jedynym rdzeniem."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jak przygotować treści pod agentów AI?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Stosuj DDF (Definicja→Dowód→FAQ), HowTo w krokach, dane strukturalne (Article/FAQPage/HowTo) oraz spójne encje (@id/sameAs)."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jak zamienić odpowiedź AI w działanie?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Dodaj potentialAction (Contact/Quote/Order/Reserve) i lekkie API, aby agent mógł wykonać kolejny krok bez tarcia."
      }
    }
  ]
}

---

CTA

Zamów GEOaudyt + Raport AIO. Zmapujemy frazy wywołujące AI Overviews, ułożymy DDF/FAQ/HowTo, uporządkujemy encje/JSON-LD i wdrożymy SalesBota (odpowiedź → akcja).
kontakt@geoknows.pl • GEOknows.pl

---

Wejdź do świata widoczności w AI

📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl
📄 Zamów audyt obecności w AI

---