Co to jest agent AI (definicja, komponenty i sposób ich użycia)?

Kiedy po raz pierwszy zacząłem badać sztuczną inteligencję, ciągle słyszałem termin agent, ale nikt nie wyjaśniał, co on właściwie oznacza. Był wszędzie.

Na stronach produktów, w pitch deckach, w rozmowach demo. “Używamy agentów do tego”, “nasi agenci mogą to zrobić”, a jednak… brak prawdziwego wyjaśnienia, czym właściwie jest agent.

Zacząłem więc kopać.

Skąd ten wzrost? Ponieważ nie są to tylko chatboty, ale zmieniają sposób działania, automatyzacji i skalowania firm .

Ten artykuł jest przewodnikiem, który chciałbym mieć, kiedy zaczynałem, jasnym podziałem tego, czym właściwie są agenci AI, co odróżnia ich od zwykłego chatbota i jak działają za kulisami. Pokażę również, w jaki sposób używamy niestandardowego agenta AI w FuseBase do automatyzacji przepływów pracy, usprawnienia wdrażania i poprawy jakości obsługi naszych użytkowników.

“Wziąłem bezpieczne, markowe portale, które już kochasz i turbodoładowałem je za pomocą zawsze aktywnych agentów A I, które działają w przestrzeni roboczej FuseBase, w każdym portalu klienta, w błyskawicznym rozszerzeniu przeglądarki i w naszym centrum automatyzacji w stylu Zapier” – Pavel Sher, dyrektor generalny FuseBase

Na koniec powinieneś mieć solidne zrozumienie tego , jak działają agenci AI , a co ważniejsze, jak myśleć o użyciu ich we własnym produkcie lub przepływie pracy.

Czym jest agent AI (definicja agenta AI)?

Pomyśl o tym w ten sposób: jeśli ChatGPT jest naprawdę inteligentnym asystentem, którego musisz poprosić ręcznie, agent AI jest asystentem, który już wie, czego chcesz i po prostu zabiera się do pracy. Nie czeka, aż o to poprosisz. Obserwuje, planuje i wykonuje (samodzielnie).

Ale nie wszyscy agenci są zbudowani tak samo. Większość składa się z kilku kluczowych komponentów:

• Mózg (zwykle duży model językowy): To właśnie sprawia, że agent jest “inteligentny” Może on interpretować język, rozwiązywać problemy i podejmować decyzje.
• Pamięć: Agenci muszą pamiętać poprzednie interakcje lub kroki w przepływie pracy, aby pozostać na dobrej drodze.
• Zestaw narzędzi: Są to działania, które agent może podejmować, takie jak wysyłanie wiadomości e-mail, pobieranie plików, aktualizowanie rekordów lub uruchamianie automatyzacji.
• Cel lub zadanie: Mówisz mu, co ma osiągnąć, a on wymyśla, jak to zrobić.

Jeśli korzystałeś z narzędzi takich jak AutoGPT, widziałeś to w akcji, choć w bardziej eksperymentalny (i czasami chaotyczny) sposób. Bardziej nowoczesne frameworki agentów są o wiele bardziej skoncentrowane, stabilne i przydatne w środowiskach produkcyjnych.

Krótko mówiąc: agenci AI nie są tylko po to, by reagować, są stworzeni do działania.

Agenci AI a inne narzędzia: Kluczowe różnice

	Co to jest	Czym różni się od agentów AI
Agentowa sztuczna inteligencja	Systemy, które mogą realizować cele i podejmować decyzje (agenci AI są jedną z implementacji tego).	Sztuczna inteligencja agentowa to kategoria. Agenci AI są jej praktycznym zastosowaniem.
LLM (Large Language Model)	Potężny silnik językowy, taki jak GPT-4 lub Claude.	LLM zasilają agentów AI, ale nie działają samodzielnie. Agenty dodają pamięć, cele, narzędzia i warstwy rozumowania.
Przepływy pracy	Predefiniowane procesy krok po kroku (ręczne lub zautomatyzowane).	Agenty mogą dynamicznie uruchamiać i modyfikować przepływy pracy w oparciu o nowe dane wejściowe.
Gen AI (generatywna sztuczna inteligencja)	Sztuczna inteligencja, która tworzy treści (tekst, obrazy, kod itp.)	Agenci mogą korzystać z Gen AI, ale także działać, planować i wchodzić w interakcje z systemami i ludźmi.
Chatboty	Odpowiadają na pytania za pomocą wstępnie ustawionych przepływów lub skryptów.	Agenci wykraczają poza konwersację, mogą rozumować, działać i uruchamiać działania następcze.
ChatGPT	Specjalny LLM opracowany przez OpenAI.	GPT może zasilać mózg agenta, ale potrzebuje “ciała” (narzędzi, pamięci, planowania), aby stać się agentem.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	Metoda ulepszania odpowiedzi LLM za pomocą danych zewnętrznych.	RAG może być częścią zestawu narzędzi agenta, ale sam nie jest agentem.

Czym właściwie zajmuje się agent AI?

Pomyśl o agencie AI jak o koledze, który nigdy nie śpi, nigdy nie zapomina i nigdy nie mówi “to nie moja praca”

Na wysokim poziomie agent AI:

• Postrzega, co się dzieje (dane wejściowe, takie jak monity użytkownika, pliki, dane, zmiany CRM itp.)
• Decyduje, co robić dalej (w oparciu o cele, dostępne narzędzia, kontekst i logikę)
• Działa , uruchamiając przepływy pracy, generując zawartość, wyszukując dane lub współpracując z ludźmi

Ale to wciąż abstrakcja. Uczyńmy to praktycznym. Oto, co agenci AI faktycznie robią w nowoczesnych zespołach:

Typ zadania	Co robi agent
Sprzedaż	Bada konta, przygotowuje spersonalizowane wiadomości, aktualizuje CRM, oznacza ryzyko transakcji
Marketing	Generuje posty na blogu, podsumowuje spostrzeżenia klientów, tworzy briefy kampanii
Sukces klienta	Tworzy plany wdrażania, odpowiada na pytania klientów w portalu, przygotowuje QBR
Wewnętrzne operacje	Opracowuje projekty SOP, zatwierdza trasy, wysyła wiadomości e-mail po spotkaniach
Produkt i inżynieria	Pisze dokumentację, podsumowuje raporty o błędach, sugeruje ulepszenia sprintu

W przeciwieństwie do tradycyjnego chatbota lub narzędzia GenAI, agent nie tylko czeka na instrukcje, ale może monitorować dane, przejmować inicjatywę i wykonywać zadania w różnych narzędziach i przestrzeniach.

To różnica między poproszeniem ChatGPT o “napisanie posta na blogu”… a posiadaniem kolegi z zespołu AI, który to zrobi:

• Zauważy, że Twój produkt został uruchomiony
• Wyciągnie stronę produktu
• Napisze wersję roboczą posta
• Przesyła go do systemu CMS
• Powiadomi marketing w Slack

To właśnie robią agenci AI.

Jak używamy agentów AI w FuseBase

“Kiedy zaczęliśmy budować FuseBase, cel był prosty: pomóc zespołom i klientom lepiej współpracować poprzez współdzielone przestrzenie robocze. Ale im więcej pracowaliśmy z szybko zmieniającymi się zespołami B2B, tym jaśniejsze stawało się, że ludzie nie chcieli tylko portali. Oni chcieli postępu“
–Zespół FuseBase

Wtedy zadaliśmy sobie pytanie: Co by było, gdyby sztuczna inteligencja mogła posuwać pracę do przodu, bez względu na to, gdzie się zaczyna, w przeglądarce, portalu, dokumencie czy CRM?

Dokładnie to robią agenci FuseBase.

Zamiast budować tuzin odłączonych narzędzi, stworzyliśmy jeden system agentów AI, które działają w całym przepływie pracy. Można je wdrożyć w dowolnym miejscu:

• Wewnątrz obszaru roboczego zespołu (narzędzia wewnętrzne, treści, aktualizacje CRM)
• Wewnątrz każdego portalu klienta lub partnera (wsparcie 24/7, plany kolejnych kroków, wyświetlanie dokumentów)
• W przeglądarce za pośrednictwem naszego błyskawicznego rozszerzenia
• Osadzone na stronach FuseBase w celu automatycznego generowania i aktualizowania treści
• W naszym bezkodowym Automation Hub do uruchamiania przepływów pracy między aplikacjami

Agenci FuseBase działają jak dodatkowi członkowie zespołu, tylko szybciej, zawsze włączeni i już przeszkoleni w zakresie przepływów pracy i marki. Oto jak to wygląda w akcji:

Sprzedaż i badania

• Account Research Agent pobiera firmografie, rundy finansowania i najnowsze wiadomości w ciągu kilku sekund.
• Lead Finder i Lead Search automatycznie identyfikują i weryfikują kluczowe kontakty.
• LinkedIn Agent działa bezpośrednio z przeglądarki – otwórz stronę firmy, a on zajmie się wyszukiwaniem.
• Lead Research Agent dostarcza 5 hiperkwalifikowanych potencjalnych klientów, wraz ze schematami organizacyjnymi i wskazówkami dotyczącymi personalizacji.

Wewnętrzna obsługa i wsparcie

• Calendar Assistant wyszukuje wolne terminy na podstawie dostępności w czasie rzeczywistym.
• Meeting Analyst przekształca transkrypcje w decyzje i działania.
• CRM Update Agents przygotowuje dalsze działania, propozycje, a nawet QBR Decks.
• Sales Pitch & Outreach Sequence Generators tworzy wiadomości na podstawie tego, do kogo są kierowane.

Portale klientów i partnerów

• Agent wsparcia e-commerce odpowiada na pytania dotyczące zamówień i zwrotów 24/7.
• Kreator bazy wiedzy tworzy kompleksowe, zweryfikowane artykuły na podstawie istniejących materiałów.
• Przewodniki Agent pisze przewodniki krok po kroku w oparciu o role użytkowników i funkcje produktu.
• Pytania i odpowiedzi klientów Agenci odpowiadają w czasie rzeczywistym za pomocą podsumowań, kolejnych kroków i odpowiednich dokumentów.

Kreatywność, treść i strategia

• Generator strategii marketingowej tworzy plan kampanii od podstaw.
• Social Media Post Advisor daje pomysły na posty, które zatrzymują przewijanie.
• Slide Deck Builder tworzy pełną prezentację biznesową z wizualizacjami i przejściami.
• Blog Post Generator, Essay Agent i Translator obsługują treści z kontekstem.

A my dopiero zaczynamy. Do końca maja 2025 r. uruchomimy integracje MCP , dzięki czemu agenci będą mogli również korzystać z narzędzi takich jak Salesforce, HubSpot, Notion i innych.

Główna idea? Nie potrzebujesz jednej sztucznej inteligencji do pisania, innej do badań, innej do dokumentów i pięciu innych sklejonych razem.
Potrzebujesz jednego mózgu z wieloma ciałami. To właśnie stworzyliśmy.

Prawdziwe korzyści z agentów AI

Wewnętrzna przestrzeń robocza

Co otrzymujesz:

• Portal sprzedaży
• Portal procesów
• Scentralizowane centrum
• Wewnętrzna baza wiedzy
• Współpraca w czasie rzeczywistym
• Bezpieczne przechowywanie plików
• Nagrywanie i transkrypcja wideo
• Notatki ze spotkań z kontekstem
• Szybkie wyszukiwanie i organizacja
• Udostępnianie gotowe dla klienta
• Integracja narzędzi

Agenci AI

Co otrzymujesz:

• Działa tam, gdzie pracujesz
• Wewnętrzne i zewnętrzne obszary robocze
• Prawdziwe odpowiedzi z Twoich treści
• Automatyzacja rutynowych zadań
• Obsługa ekranu i sterowanie za pomocą podpowiedzi
• Agenci niestandardowi lub gotowi
• Dostęp dla agentów zewnętrznych
• Synchronizacja z Twoim stosem
• Zgodność z marką, trafność
• Nie są potrzebne żadne dodatkowe narzędzia

Zewnętrzna przestrzeń robocza

Co otrzymujesz:

• Portal dla partnerów lub dostawców
• Client Portals
• Zewnętrzna baza wiedzy
• Kreator stron typu „przeciągnij i upuść”
• Wspólne plany działania i listy zadań
• Wbudowany system CRM
• Wbudowane podpisy elektroniczne
• Formularze i ankiety
• Bezpieczne udostępnianie plików
• Notatki i filmy ze spotkań
• Czat na żywo z klientami
• Analizy klientów
• Obsługa white label i SMTP

5 podstawowych komponentów agenta AI

Kiedy po raz pierwszy zacząłem pracować z agentami AI, założyłem, że są to po prostu inteligentniejsze chatboty. Okazało się, że składają się one z kilku komponentów , z których każdy robi coś ważnego, aby agent czuł się bardziej jak członek zespołu niż narzędzie.

Oto zestawienie kluczowych komponentów każdego agenta FuseBase:

1. Cel (lub intencja)
Każdy agent zaczyna od jasnego zadania do wykonania, takiego jak napisanie zimnej wiadomości e-mail, przeanalizowanie spotkania lub zbadanie potencjalnego klienta. Jest to jego główny cel, z którego wynika cała reszta.

2. Pamięć i kontekst
Agenci pracują najlepiej, gdy nie zaczynają od zera. Nasi agenci mają dostęp do wpisów CRM, wcześniejszych rozmów, wytycznych dotyczących marki i innych danych obszaru roboczego, dzięki czemu mówią w Twoim języku i pozostają dokładni.

3. Silnik rozumowania
Jest to “mózg” sztucznej inteligencji, duży model językowy (taki jak GPT-4) lub mieszanka modeli, które interpretują dane wejściowe, planują, co robić dalej i generują pomocne dane wyjściowe.

4. Narzędzia i działania
Agenci nie tylko odpowiadają na pytania, ale także wykonują pracę. Obejmuje to generowanie dokumentów, aktualizowanie rekordów, uruchamianie przepływów pracy lub pobieranie odpowiedniego pliku z portalu. Myśl: działanie, nie tylko tekst.

5. Interfejs
Potrzebny jest sposób korzystania z agenta. Może to być czat w portalu FuseBase, rozszerzenie przeglądarki lub osadzony widżet. To sposób, w jaki Ty (lub Twoi klienci) faktycznie wchodzisz w interakcję ze sztuczną inteligencją.

“Kiedy zrozumiałem te komponenty, pomysł “wdrożenia agenta” w końcu kliknął. Nie tylko włączasz bota, ale przypisujesz mu rolę, dajesz mu narzędzia i wypuszczasz go we właściwym miejscu” – Pavel Sher, dyrektor generalny FuseBase

Dlaczego agenci FuseBase są inni?

Kiedy po raz pierwszy badałem inne “narzędzia AI”, wciąż napotykałem to samo:

• Chatbot tutaj.
• Tam wtyczka do przeglądarki.
• Jakiś asystent dokumentu, który działa… dopóki nie przełączysz kart.
• I nawet nie zająknę się o skryptach i zapach sklejonych razem w tle.

Czułem się jakbym żonglował dziesięcioma pół-inteligentnymi narzędziami, które nie rozmawiały ze sobą lub, co gorsza, nie rozumiały rzeczywistej pracy, którą chciałem wykonać.

Właśnie dlatego stworzyłem agentów FuseBase, aby byli zasadniczo inni.

Zamiast odizolowanych botów otrzymujesz połączony system agentów AI, wszystkie dzielące jeden mózg, przeszkolone w zakresie przepływów pracy i wdrażane wszędzie tam, gdzie odbywa się praca.

Oto, co je wyróżnia:

1. Wbudowane w rzeczywistą pracę

Agenci FuseBase nie unoszą się w piaskownicy. Działają w przestrzeniach roboczych, na portalach klientów, na stronach internetowych i bezpośrednio w przeglądarce.

2. Bezpieczne, dostosowane do marki i świadome uprawnień

Każdy agent przestrzega zasad dotyczących danych w przestrzeni roboczej. Nie wyświetli niewłaściwego dokumentu niewłaściwemu klientowi ani nie wypluje ogólnego wsparcia. Wie, kto pyta, do czego może uzyskać dostęp i jak mówić w Twoim tonie.

3. Jeden agent, wiele ról

Tworzysz Agenta raz, powiedzmy, “Asystent sprzedaży” Następnie możesz go użyć do:

→ coachować swoich przedstawicieli w ich miejscu pracy
→ oceniać potencjalnych klientów w portalu sprzedaży
→ generować kontakty z LinkedIn
→ śledzić automatycznie za pośrednictwem Automation Hub
→ i wyświetlaj odpowiednie dokumenty w portalu klienta

4. Automatyzacja, a nie niańczenie

Stworzyliśmy również bezkodowe centrum automatyzacji, w którym agenci mogą wyzwalać działania, kierować zatwierdzenia, aktualizować rekordy i współpracować z narzędziami takimi jak Zapier (a wkrótce bezpośrednie integracje MCP). Potraktuj to jako autopilota przepływu pracy, którym kierują agenci.

Cztery przypadki użycia, które można uruchomić już dziś

1. Asystent sprzedaży i sukcesu klienta (portale przeglądarkowe)
Przygotowuje spersonalizowane wiadomości, proponuje kolejne kroki i obsługuje często zadawane pytania w trybie autopilota.

2. LinkedIn Scraper (przeglądarka)
Analizuje profile i firmy, wyodrębnia kontakty i przesyła spostrzeżenia do CRM.

3. Agenci specyficzni dla działów dla portali
Utwórz agenta ds. finansów, marketingu lub pomocy technicznej, każdy z własnymi procedurami SOP, danymi i przepływami pracy.

4. Agenci specyficzni dla zadań
Walidator faktur, lista kontrolna wdrożenia, detektor ryzyka odnowienia dostosowany do konkretnego procesu.

Co będzie dalej?

Dopiero się rozkręcamy.

Do końca maja uruchomimy integracje MCP dla agentów, co oznacza, że agenci wkrótce będą mogli pobierać dane z najważniejszych systemów i przesyłać je do nich: CRM, narzędzi wsparcia, platform analitycznych i innych. Wyobraź sobie agenta, który nie tylko przygotowuje propozycję, ale także synchronizuje ją z Salesforce, wysyła pingi do Slacka i automatycznie planuje działania następcze.

“Rozszerzamy również szablony agentów i narzędzia szkoleniowe, dzięki czemu możesz tworzyć własnych agentów bez bólu głowy związanego z inżynierią. Dostosuj ton, zdefiniuj granice i połącz działania przy zerowym kodzie” – Zespół FuseBase

FuseBase staje się systemem operacyjnym dla agentów AI w wewnętrznych operacjach i doświadczeniach skierowanych do klientów. Jeden mózg, wdrożony wszędzie.

Często zadawane pytania

Czym zajmuje się agent AI?
Agenci AI wykonują różne zadania bez prowadzenia za rękę – analizują kontekst, podejmują decyzje i podejmują bezpośrednie działania. Agenci AI mogą na przykład generować treści, podsumowywać długie dokumenty, oznaczać ryzyko transakcji, planować spotkania i nie tylko.

Jaki jest przykład agenta AI?
Jednym z przykładów jest agent obsługi klienta, który tworzy plany wdrażania, zapewnia rekomendacje produktów, odpowiada na pytania klientów w portalu, przygotowuje dokumenty i przygotowuje QBR.

Czy ChatGPT jest agentem AI?
GPT jest głównie chatbotem i wymaga wyraźnych danych wejściowych użytkownika dla każdej odpowiedzi. Jednak po podłączeniu go do narzędzi i przepływów pracy, które umożliwiają mu autonomiczne wykonywanie zadań, może działać jako agent AI.

Jakie jest 7 typów agentów AI?

• Proste agenty refleksyjne
• Agenty refleksyjne oparte na modelach
• Agenty oparte na celach
• Agenty oparte na użyteczności
• Agenci uczący się
• Agenty hierarchiczne
• Systemy wieloagentowe

Jak utworzyć agenta AI?
W FuseBase można po prostu ustawić warunek (monit) za pomocą prostego języka naturalnego. Agent użyje sztucznej inteligencji, aby zrozumieć, co należy zrobić i odpowiednio rozwiązać zadanie.