Agentic AI: Poza LLM i co dalej? Tryb Agenta w ChatGPT i Twoje agent-ready (case study)
Jeszcze rok temu większość dyskusji o sztucznej inteligencji krążyła wokół LLM – modeli językowych, które w imponujący sposób odpowiadały na pytania, pisały artykuły czy generowały pomysły. To był etap fascynacji narzędziem, które potrafi błyskawicznie wygenerować tekst. Jednak w biznesie szybko wyszło na jaw, że sam tekst to za mało. Firmy potrzebują nie tylko odpowiedzi, ale i działania – i to działania, które jest powtarzalne, przewidywalne i osadzone w realnych procesach.
Tu wkracza Agentic AI – nowa generacja systemów, które potrafią nie tylko mówić, ale widzieć, planować, wykonywać zadania i uczyć się na podstawie efektów własnej pracy.
Od rozmowy do działania
LLM to jak błyskotliwy konsultant – potrafi przedstawić wspaniałe pomysły, ale nie wyjdzie zza biurka, by je zrealizować. Agentic AI to już pełnoprawny asystent operacyjny – przyjmie zlecenie, rozezna sytuację, przygotuje plan, wykona go krok po kroku, a na koniec przedstawi raport z wynikami i propozycjami kolejnych działań.
Co sprawia, że jest w stanie to zrobić? Odpowiedź tkwi w architekturze i mechanizmach działania.
Schemat pętli działania agenta
Każdy agentic AI działa w cyklu:
1. Percepcja – pobiera dane z różnych źródeł: strony internetowe, pliki, API, bazy CRM, zrzuty ekranu, sygnały z urządzeń. W marketingu może to być analiza wyników kampanii, w logistyce – monitoring stanów magazynowych.
2. Rozumowanie – przetwarza dane w kontekście celu, rozważa możliwe ścieżki działania. Może zastosować logikę wieloetapową, rozgałęzione drzewo decyzji, a nawet testować „co jeśli” w symulowanym środowisku.
3. Planowanie – tworzy harmonogram i kolejność kroków. Może uwzględnić zależności, ograniczenia i priorytety biznesowe.
4. Akcja – wykonuje zaplanowane czynności: wysyła e-maile, uzupełnia dokumenty, publikuje posty, zamawia produkty, aktualizuje bazy danych.
5. Refleksja – ocenia wynik swoich działań, porównuje z założeniami, wykrywa błędy lub możliwości poprawy.
6. Pamięć – zapisuje istotne informacje do pamięci długoterminowej, aby przy następnym zadaniu nie zaczynać od zera.
Ta pętla może przebiegać raz lub wielokrotnie – w zależności od złożoności zadania – a każda iteracja zwiększa skuteczność agenta.
Kluczowe mechanizmy, które odróżniają Agentic AI od LLM
1. Model świata
Agent nie działa w próżni – tworzy wewnętrzną mapę procesów, relacji i zależności. Dzięki temu potrafi przewidywać konsekwencje swoich ruchów i wybierać optymalne ścieżki. W biznesie oznacza to, że potrafi przewidzieć skutki wprowadzenia zmian w kampanii czy opóźnienia dostaw.
2. Pamięć warstwowa
W przeciwieństwie do LLM, które po zamknięciu rozmowy „zapominają”, agentic AI przechowuje informacje w różnych warstwach pamięci:
- Robocza – bieżący kontekst zadania.
- Epizodyczna – zapis przebiegu działań i wyników.
- Semantyczna – wiedza uogólniona, np. specyfika branży czy preferencje klienta.
3. Rozumowanie wieloetapowe
Agent może eksplorować kilka scenariuszy równolegle, wracać do punktów decyzyjnych i łączyć dane z różnych źródeł. W praktyce minimalizuje to ryzyko błędu i pozwala tworzyć plan B w czasie rzeczywistym.
4. Integracja z narzędziami
Dzięki integracjom API agent nie ogranicza się do mówienia, ale faktycznie wykonuje działania w systemach firmowych, na stronach WWW czy w aplikacjach branżowych.
5. Autorefleksja
Po zakończeniu zadania agent dokonuje oceny jakości swojej pracy – co się udało, co można poprawić – i na tej podstawie doskonali strategię przy kolejnych zleceniach.
Dlaczego to ważne dla właścicieli firm i decydentów
- Oszczędność czasu – od idei do realizacji w jednym ciągu operacyjnym, bez konieczności ręcznego przekazywania wyników między ludźmi i działami.
- Skalowanie działań – jeden agent może prowadzić równolegle dziesiątki procesów, które normalnie wymagałyby kilkuosobowego zespołu.
- Powtarzalność i jakość – procesy realizowane są według tej samej, sprawdzonej procedury, bez spadków formy czy przerw w pracy.
- Decyzje oparte na danych – agent bazuje na aktualnych informacjach z rynku i firmowych systemów, a nie na domysłach.
Przykład z życia: marketing i logistyka
Firma handlowa sprzedająca ozdoby choinkowe przygotowuje się do sezonu świątecznego. Agentic AI otrzymuje zadanie: zaplanować i uruchomić kampanię online dla nowych produktów oraz zorganizować wynajem owijarki do palet na okres największego obciążenia.
- W marketingu agent przeszukuje trendy, analizuje dane z poprzednich lat, układa harmonogram postów i uruchamia reklamy w docelowych kanałach.
- W logistyce agent wyszukuje dostawców owijarek (korzystając ze wskazanych źródeł), porównuje oferty, kontaktuje się z wybranymi firmami, a na koniec przygotowuje rekomendację i może nawet złożyć zamówienie.
W obu przypadkach pętla percepcja → plan → akcja → refleksja → pamięć działa jak dobrze naoliwiona maszyna, dostarczając efektów bez konieczności ręcznego nadzoru na każdym etapie.
Horyzont najbliższych lat
W ciągu 2–3 lat agentic AI stanie się standardem w firmach, które chcą utrzymać przewagę konkurencyjną. Systemy te będą coraz lepiej rozumiały kontekst branżowy, obsługiwały złożone integracje i same monitorowały efekty swoich działań, raportując tylko to, co wymaga decyzji człowieka.
W praktyce oznacza to przesunięcie roli człowieka z poziomu wykonawcy na poziom strategicznego decydenta – a to jest zmiana, która może radykalnie zwiększyć produktywność i wartość dodaną w każdej organizacji.
Tryb agenta w ChatGPT
Już teraz tryb agenta w ChatGPT spełnia większość praktycznych kryteriów agentic AI: potrafi planować i wykonywać wieloetapowe zadania, korzysta z własnego „wirtualnego komputera” (przeglądarka wizualna, terminal, narzędzia do kodu i arkuszy), integruje źródła danych przez konektory, utrzymuje kontekst zadania, prosi o autoryzacje i potrafi harmonogramować powtarzalne czynności. To nie jest już „sam LLM”: to pętla percepcja → plan → akcja → refleksja, z kontrolą użytkowniczki i użytkownika.
Co już spełnia kryteria agentowości
Wieloetapowe działanie i narzędzia
Agent sam wybiera drogę działania: klika w interfejsach www, wypełnia formularze, uruchamia kod i edytuje pliki, łącząc rozumowanie z działaniem w jednej sesji. Dostępny jest zestaw narzędzi: przeglądarka wizualna, przeglądarka tekstowa, terminal, interpreter kodu, edycja arkuszy i prezentacji oraz konektory do zewnętrznych źródeł (np. poczta, pliki).
Pamięć operacyjna i kontynuacja zadań
Agent utrzymuje stan w „wirtualnym komputerze” na czas realizacji zadania, potrafi wznawiać pracę po doprecyzowaniu instrukcji i – jeśli trzeba – wykonywać zadania cyklicznie (dziennie, tygodniowo, miesięcznie). Historia, zrzuty ekranu i rezultaty pozostają w wątku do audytu i ponownego użycia.
Bezpieczeństwo, nadzór i uprawnienia
Agent domyślnie pyta o zgodę przed działaniami o konsekwencjach (zakupy, wysyłka e-maili), umożliwia przejęcie sterowania przeglądarką, ma ochrony przed prompt-injection, a w planach firmowych działa z ustawieniami prywatności odpowiednimi dla biznesu. Istnieje też lista domen ograniczonych i zasady pracy z wrażliwymi danymi.
Gdzie są jeszcze ograniczenia
Autonomia długotrwała
Zadania mają ramy czasowe (typowo kilkanaście–kilkadziesiąt minut); agent świetnie radzi sobie z „od-A-do-Z” w jednej sesji, natomiast ciągła autonomia wielodniowa pozostaje realizowana przez harmonogramy i powtarzalne zadania, a nie nieprzerwany „bieg”.
Dostęp i ekosystem
Konektory są dziś głównie read-only; do działań na zalogowanych serwisach potrzebne jest krótkie przejęcie przeglądarki i autoryzacja. Część witryn jest blokowana z powodów bezpieczeństwa i zgodności, co bywa ograniczeniem w specyficznych procesach.
Niezawodność i ryzyko operacyjne
Mimo solidnych zabezpieczeń agentowe przeglądanie sieci zawsze wiąże się z ryzykiem manipulacji treścią (prompt-injection) oraz kruchością niektórych interfejsów www; dlatego OpenAI zaleca nadzór przy krytycznych działaniach i wyraźne specyfikacje zachowania.
Co to oznacza dla firmy już dziś
- Taktyka: agent jest gotowy do realnej pracy operacyjnej — research z cytatami, zestawienia w arkuszach, wypełnianie formularzy, półautomatyczne procesy zakupowe czy lead-sourcing — z możliwością włączenia człowieka w krytycznych punktach.
- Proces: warto projektować zadania jako pętle (cele → kroki → kryteria sukcesu → kontrola kosztów → log źródeł), a następnie włączać harmonogramy i checklisty zgód.
- Ład i bezpieczeństwo: w wersjach Team/Enterprise dane biznesowe nie są używane do trenowania modeli; można też sterować dostępnością konektorów i politykami retencji.
Tryb agenta w ChatGPT spełnia praktyczne warunki agentic AI w ujęciu „od planu do działania”, z narzędziami, pamięcią operacyjną, harmonogramami i kontrolą uprawnień. Wciąż wymaga świadomego projektowania zadań, nadzoru przy operacjach krytycznych i liczenia się z ograniczeniami dostępu do niektórych serwisów, ale już dziś pozwala przejść od rozmowy z modelem do mierzalnego wyniku biznesowego.
Case study: Jak działa asystent Agentic AI w praktyce – wynajem owijarki do palet w piku przedświątecznym 2025
Wyobraźmy sobie realny scenariusz z życia firmy – dystrybutora artykułów sezonowych. Wrzesień 2025. Magazyn w Poznaniu przygotowuje się na intensywny okres przedświąteczny. W tym roku liczba zamówień ozdób choinkowych i dekoracji wzrośnie o 40% w porównaniu z rokiem ubiegłym. Towar – kartony z ozdobami – ma trafić do odbiorców na europaletach 800×1200 mm, o wadze ok. 450 kg każda, wysokości do 150 cm. Celem jest zabezpieczenie ładunku folią stretch przy użyciu owijarki – na trzy miesiące, od września do grudnia – w modelu Plug & Play, z dostawą maszyny do magazynu.
Jak działa asystent Agentic AI krok po kroku
1. Zrozumienie zadania i kontekstu Asystent odbiera od menedżerki lub menedżera logistyki jedno proste polecenie: „Potrzebujemy owijarki do palet na wynajem od września do grudnia, do magazynu w Poznaniu. Palety 800×1200 mm, waga ok. 450 kg, wysokość do 150 cm. Model Plug & Play. Znajdź najlepszą ofertę z dostawą.” Agent zapisuje te parametry w swojej pamięci roboczej, aby w kolejnych krokach dopasować wyniki wyszukiwania i filtrów.
2. Wyszukiwanie źródeł i analiza ofert Asystent korzysta z bazy źródeł wskazanych przez firmę lub samodzielnie przeszukuje internet. W tym przypadku przegląda m.in.:
- EvoPac – wynajem owijarek
- Bovmatic – wynajem owijarek do palet
- PackRent – owijarki do palet
- OwijarkaDoPalet.pl – wynajem
Analizuje warunki wynajmu, dostępność terminową, opcje dostawy, rodzaje maszyn (ręczne, półautomatyczne, automatyczne), a także parametry techniczne – sprawdzając, czy udźwigną palety o wymaganej wadze i wysokości.
3. Porównanie i scoring ofert Agent tworzy tabelę porównawczą – z cenami za miesiąc, kosztem dostawy, terminami realizacji i typem obsługi (Plug & Play, szkolenie w cenie, serwis na miejscu). Każdej ofercie przypisuje „score dopasowania” do wymagań firmy. W tym przypadku najlepszy wynik uzyskuje oferta, która:
- jest dostępna od września,
- obejmuje dostawę do magazynu w Poznaniu,
- oferuje model Plug & Play,
- ma udźwig i zakres wysokości zgodny z potrzebą.
4. Kontakt i weryfikacja szczegółów Agent samodzielnie (za pomocą e-maila lub formularza) kontaktuje się z dostawcami, aby potwierdzić dostępność maszyny, czas dostawy i warunki serwisu. Jeśli to wymagane – prosi o przesłanie oferty PDF.
5. Prezentacja rekomendacji W ciągu kilkunastu minut menedżer otrzymuje raport z rekomendacją:
- Dostawca: PackRent
- Model: Owijarka półautomatyczna, Plug & Play, udźwig do 2000 kg, wysokość owijania do 220 cm (parametry znacznie przewyższają wymagania)
- Czas dostawy: 5 dni roboczych
- Cena: … zł/miesiąc + transport w obie strony
- Usługa serwisowa: w cenie
6. Natychmiastowe zamówienie Raport zawiera gotowy przycisk „Zamów teraz” lub – w tradycyjnej formie – dane kontaktowe: E-mail: kontakt@packrent.pl Telefon: 605 318 315
Menedżer akceptuje ofertę, agent wysyła zamówienie, a proces jest zamknięty.
Efekt biznesowy
Dzięki Agentic AI cały proces – od potrzeby do gotowej, zweryfikowanej oferty – trwa mniej niż godzinę. Oszczędza to czas działu logistyki, eliminuje ryzyko przeoczenia lepszej oferty i gwarantuje, że w szczycie sezonu maszyna będzie gotowa do pracy.
Agent-ready po stronie dostawcy: co musi zrobić marketing i sprzedaż, aby agentic AI doszła do „Zamów teraz”
Jeżeli po drugiej stronie stoi firma wynajmująca owijarki, to sukces scenariusza z case study nie zależy wyłącznie od inteligencji agenta po stronie kupującego. W praktyce łańcuch jest tak silny, jak jego najsłabsze ogniwo. To właśnie marketing i sprzedaż dostawcy muszą zbudować „agent-ready” doświadczenie: czytelne dla człowieka i maszyn, przewidywalne, mierzalne i bez zbędnych tarć. Poniżej znajduje się lista wyzwań i rozwiązań, które pozwalają agentowi – w tym Trybowi agenta w ChatGPT – przejść ścieżkę aż do kliknięcia „Zamów teraz”, a menedżerce lub menedżerowi zostawić tylko świadomą akceptację.
1. Widoczność i odnajdywalność: treści zrozumiałe dla ludzi i agentów
Agent-friendly struktura informacji
Strona każdej owijarki musi mieć jednoznaczny adres URL, stałą nawigację, przejrzyste nagłówki i listy parametrów. Najważniejsze pola dla scenariusza z case study (europaleta 800×1200 mm, 450 kg, wysokość do 150 cm, Plug & Play, Poznań, wynajem 3 miesiące) powinny występować wprost na stronie:
- typ maszyny (ręczna/półautomatyczna/automatyczna), średnica stołu i maksymalna wysokość owijania,
- maksymalny udźwig, zakres wymiarów palet, wymagania zasilania,
- model wynajmu (Plug & Play, szkolenie, serwis),
- obszar dostawy i standardowy czas dostawy do głównych miast.
Dane ustrukturyzowane i AEO/GEO
Wdrożenie schema.org (Product/Offer/Service + FAQPage + HowTo dla „Plug & Play”) oraz jasnych kart katalogowych poprawia widoczność w wyszukiwarkach generatywnych i agentach. Krytyczne pola (dostępność od–do, minimalny okres wynajmu, cena/miesiąc, koszt transportu, SLA serwisowe) muszą być w tekście strony i w danych ustrukturyzowanych, aby agent mógł je niezawodnie odczytać.
2. Zero tarć w interakcji: formularze, które nie blokują automatów
Prosty formularz zapytania/RFQ
Formularz powinien przyjmować parametry ze „świata kupującego”: waga ładunku, wysokość, rozmiar palety, start i koniec wynajmu, adres dostawy, wymagany tryb Plug & Play. Walidacja ma być przewidywalna, bez agresywnych CAPTCHA; zawsze z alternatywą e-mailową „wyślij to samo jako wiadomość”.
Deep link do zamówienia
Przycisk „Zamów teraz” może mieć wariant z pre-wypełnionymi parametrami w URL (daty, lokalizacja, model, opcje). Agent dzięki temu ominie zbędne kroki, a menedżer tylko potwierdzi zamówienie.
3. Dostępność i ceny: jasność, która skraca decyzję
Półautomatyczna wycena
Cennik miesięczny + koszt dostawy i odbioru w czytelnym cenniku strefowym (np. województwa) lub kalkulator na stronie. Jeśli ceny są „od…”, agent musi mieć możliwość uzyskania widełek i czasu dostawy bez konieczności rozmowy telefonicznej, np. przez formularz RFQ z automatyczną odpowiedzią e-mail.
Kalendarz dostępności
Nawet przy przybliżonych danych (status: dostępne/na rezerwacji/na zapytanie) agent szybciej oceni realność wrześniowego startu i zarekomenduje wariant B, zanim sezon ruszy pełną parą.
4. Specyfikacje techniczne: język decyzji, nie folderu
„Minimalny zestaw specyfikacji”
Dla każdej owijarki przygotuj kartę parametrów z polami kluczowymi dla doboru:
- maks. wysokość owijania (cm),
- maks. waga ładunku (kg) oraz nośność stołu,
- zakres wymiarów palety i możliwości docisku,
- tempo cyklu i tryby pracy, pre-stretch,
- zasilanie, wymagania instalacyjne, footprint,
- gwarantowane dodatki „Plug & Play” (folia startowa, instrukcja 1-stronicowa, hotline serwisowa, czas reakcji).
5. Ścieżka zakupu: od intencji do potwierdzenia
„Kontrakt integracyjny” dla agentów
Opisz na stronie, czego oczekujesz w zapytaniu (pola wymagane), co zwracasz w odpowiedzi i jak wygląda akceptacja. Przykładowy wzorzec, który agent może wkleić w e-mail lub formularz:
RFQ_Owijarka_v1
pallet_size_mm: 800x1200
load_weight_kg: 450
load_height_cm: 150
rental_start: 2025-09-01
rental_end: 2025-12-15
delivery_city: Poznań
plug_and_play: true
power_supply_v: 230
floor_access: rampa
contact_name: Imię i Nazwisko
approval_required: true A w odpowiedzi po stronie dostawcy:
QUOTE_Owijarka_v1
quote_id: PR-2025-091
model: Półautomatyczna XYZ
max_height_cm: 220
max_load_kg: 2000
monthly_price_pln: 2_900
delivery_fee_pln: 450
lead_time_days: 5
service_sla: 24h
cta_url: https://twojadomena.pl/checkout?quote_id=PR-2025-091
contact_email: ...
contact_phone: ...
valid_until: 2025-08-31 Dwustopniowa akceptacja
Dla bezpieczeństwa wdroż „klik-to-confirm”: po wejściu w cta_url menedżer widzi podsumowanie i dopiero wtedy klika „Zamawiam”, co spełnia wymóg nadzoru człowieka.
6. Treści wspierające decyzję: How-To i FAQ
Instrukcje „Plug & Play”
Jednostronicowa instrukcja uruchomienia i wideo 60–90 sekund skracają niepewność i ułatwiają agentowi klasyfikację oferty jako zgodnej z wymaganiem „Plug & Play”.
FAQ techniczno-logistyczne
Pytania o zasilanie, serwis, wymianę maszyny, folię, ubezpieczenie, odpowiedzialność za uszkodzenia, zwrot, możliwość przedłużenia – im więcej odpowiedzi wprost na stronie, tym mniej maili i szybciej do „Zamów teraz”.
7. Operacje i serwis: obietnice, które da się zautomatyzować
SLA i eskalacje
Zdefiniuj czasy reakcji serwisu, dostępność hotline, politykę wymiany. Opublikowane i mierzalne SLA pozwalają agentowi uwzględnić ryzyko w rekomendacji.
Harmonogramy i powiadomienia
Po akceptacji zamówienia klient powinien otrzymać automatycznie: numer zamówienia, przewidywaną datę dostawy, kontakt do technika, a także możliwość dodania terminu do kalendarza (plik .ics).
8. Bezpieczeństwo i anty-fraud: brama, nie mur
Mądre zabezpieczenia
Proste reCAPTCHA „środka ciężkości” i limity zapytań wystarczą. Zbyt agresywne blokady, dynamiczne selektory i nawigacja ukryta w niestabilnym JS potrafią zatrzymać nie tylko boty złej woli, ale i agentów pracujących dla realnych klientów.
Audyt i logi
Zapisuj identyfikatory zapytań i zamówień, aby zespół sprzedaży widział, które przyszły z agentów i jaką miały skuteczność. To baza do dalszych usprawnień.
9. CRM i procesy: człowiek na właściwym poziomie
Playbook dla sprzedaży
Leady i zamówienia od agentów powinny wpadać do CRM z etykietą źródła. Zespół handlowy ma gotowe odpowiedzi, szablony PDF i procedurę „human-in-the-loop” na etapie finalnej akceptacji, korekty terminów i upsellu (folia, dodatkowe akcesoria, szkolenie na miejscu).
SLA odpowiedzi
Deklaracja „odpowiadamy na RFQ w 2 godziny w dni robocze” podnosi wynik w scoringu agenta i realnie skraca ścieżkę do zamówienia.
10. Testy i doskonalenie: sprawdzaj jak agent, nie tylko jak człowiek
Shadow-runs
Raz w miesiącu przeprowadź „tajemnicze zakupy” agentem: od wyszukania strony, przez RFQ, po checkout. Zanotuj, gdzie traci czas, co jest niejednoznaczne, które elementy są nieczytelne dla narzędzi.
Stabilność UI
Utrzymuj stabilne selektory przycisków i pól formularza oraz nie zmieniaj struktury DOM bez potrzeby. To drobnostka, która potrafi zadecydować, czy agent kliknie „Zamów teraz”, czy utknie.
Podsumowując: sprzedaż bez tarć to przewaga
Agentic AI po stronie kupującego dowiezie rezultat tylko wtedy, gdy po stronie dostawcy istnieje klarowna mapa informacji, przewidywalny proces i „szyny” technologiczne dla automatyzacji. Marketing tworzy język i strukturę, które widzą ludzie i agenci. Sprzedaż spina operacje, SLA i prostą ścieżkę akceptacji. W efekcie – w szczycie sezonu przedświątecznego – zamiast wymieniać dziesiątki e-maili, docieracie razem do jednego, najważniejszego kliknięcia: „Zamów teraz”.
Zacznij pojawiać się w AI Overviews
📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl
📄 Zamów audyt obecności w AI