Czym jest agent AI? Definicja i zastosowania w systemach ERP
Beitrag von Proalpha
Opublikowano: 26 lutego 2026
Najważniejsze informacje w skrócie
Agent AI to inteligentny system software’owy, który potrafi samodzielnie wykonywać zadania, podejmować decyzje i uczyć się na podstawie doświadczeń. W przeciwieństwie do tradycyjnych programów, agenci AI działają proaktywnie i dynamicznie dostosowują się do zmieniających się warunków.
Kluczowe cechy agenta AI
- Autonomia - działa bez stałego nadzoru człowieka
- Orientacja na cele - systematycznie realizuje wyznaczone zadania
- Zdolność uczenia się - rozwija się dzięki doświadczeniom i feedbackowi
- Integracja z narzędziami - korzysta z zewnętrznych systemów i źródeł danych
Praktyczne zastosowania agentów AI
- Automatyczne przetwarzanie faktur i monitorowanie płatności
- Analiza danych i business intelligence w czasie rzeczywistym
- Zarządzanie pocztą e-mail i analiza sentymentu
- Tworzenie kodu i automatyzacja testów
Spis treści
- Czym jest agent AI – definicja i podstawy
- Jakie są rodzaje agentów AI?
- Jak działa agent AI?
- Czym agenci AI różnią się od innych systemów?
- Jak agenci AI usprawniają procesy w systemach ERP?
- Jak stworzyć agenta AI - instrukcja krok po kroku
- Agenci AI: Ograniczenia i możliwości
- Jaka jest przyszłość agentów AI?
- Agent AI: coś więcej niż tylko narzędzie programowe
Niezależnie od tego, czy musisz przeglądać faktury, przetwarzać zamówienia w systemie ERP, czy analizować dane klientów, agenci AI mogą pomóc we wszystkich tych czasochłonnych zadaniach biznesowych.
Ten rozwój jest szczególnie korzystny dla małych i średnich przedsiębiorstw, ponieważ agenci AI umożliwiają inteligentną automatyzację nawet bez własnych zespołów programistycznych czy dużych budżetów IT.
Ale czym dokładnie różni się agent AI od innych systemów? Jaka jest podstawa technologiczna? Jakie możliwości oferują agenci AI dla systemów ERP? Jak można skutecznie stworzyć agenta AI? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz w tym artykule.
Czym jest agent AI? - Definicja i podstawy
Agent AI to program oparty na sztucznej inteligencji, który może wchodzić w interakcje ze swoim środowiskiem, zbierać dane i wykorzystywać je. W bardziej złożonych systemach wiele wyspecjalizowanych agentów współpracuje ze sobą. Agent wyższego poziomu koordynuje procesy i integruje wszystkie wyniki w rozwiązanie.
Koncepcja agentów AI wyewoluowała z badań nad sztuczną inteligencją w latach 50. XX wieku. Wczesne systemy mogły wykonywać tylko proste działania oparte na regułach, podczas gdy dzisiejsi agenci AI mogą samodzielnie realizować złożone zadania i uczyć się na własnych błędach.
W przeciwieństwie do standardowych programów, samodzielnie wybierają najlepsze działania, aby osiągnąć określone cele - jest to przełom dla sztucznej inteligencji, ponieważ eliminuje to potrzebę czasochłonnego programowania i ręcznego przesyłania danych.
Jakie są rodzaje agentów AI?
Agentów AI można sklasyfikować na podstawie ich zachowań związanych z uczeniem się:
- Agenci AI działający w oparciu o reguły stosują stałe, z góry ustalone zasady i najlepiej sprawdzają się w powtarzalnych zadaniach.
- Agenci AI oparci na uczeniu się poszerzają swoją wiedzę dzięki uczeniu maszynowemu. Potrafią uwzględniać wcześniejsze interakcje i w rezultacie ciągle usprawniać swoje decyzje.
- Hybrydowi agenci LLM łączą logikę podejmowania decyzji opartą na zasadach z uczeniem maszynowym opartym na danych.
Innym sposobem kategoryzacji agentów jest sposób ich interakcji z użytkownikami: Agenci konwersacyjni prowadzą bezpośrednie rozmowy i rozumieją język naturalny w czasie rzeczywistym. Agenci działający w tle pracują w sposób niewidoczny i automatycznie wykonują zadania bez bezpośredniej interakcji z użytkownikiem.
Jak działa agent AI?
Sposób działania agentów AI różni się w zależności od ich typu i architektury. Agenci o prostych zasadach działania zazwyczaj korzystają jedynie z predefiniowanych reguł. Z kolei zaawansowane systemy wykorzystują złożone algorytmy uczenia się i dostosowują się do nowych sytuacji.
Przykład współczesnych systemów opartych na LLM pokazuje, że ich działanie można łatwo prześledzić: nowocześni agenci LLM funkcjonują dzięki współpracy kilku głównych komponentów. Dzięki dodatkowym narzędziom potrafią zrozumieć i zrealizować nawet bardzo złożone polecenia:
- Model językowy stanowi rdzeń systemu – potrafi postępować zgodnie z instrukcjami,, wyciągać wnioski i rozumieć nawet złożone zapytania.
- Warstwa orkiestracji działa jak centrum dowodzenia: pilnuje przebiegu procesów, zarządza pamięcią i historią konwersacji.
- Narzędzia rozszerzają możliwości agenta, dając mu dostęp do zewnętrznych źródeł danych, usług i funkcji, dzięki czemu nie ogranicza się jedynie do pracy z językiem.
Czym agenci AI różnią się od innych systemów?
Agenci AI wyróżniają się tym, że potrafią działać samodzielnie i proaktywnie - nie tylko odpowiadają na polecenia, lecz także sami inicjują działania. Dla porównania: asystenci AI reagują głównie na konkretne instrukcje, generatywna AI skupia się na tworzeniu treści, a tradycyjne systemy AI służą przede wszystkim do analizy danych. Każdy z tych typów ma więc inne zastosowania i inny stopień autonomii.
Kluczowe różnice w pigułce:
W jaki sposób agenci AI usprawniają procesy w systemach ERP?
Agenci AI usprawniają działanie systemów ERP, wprowadzając inteligentne sterowanie głosowe w znajomym dla użytkownika środowisku pracy. Ułatwiają współpracę oferując zintegrowany interfejs użytkownika, dostarczając informacje specyficzne dla danej roli oraz automatyzując procesy.
Ujednolicony interfejs użytkownika
Średniej wielkości firmy często zmagają się z rozdrobnionymi systemami ERP, w których pracownicy muszą przełączać się między różnymi modułami i aplikacjami. Agenci AI rozwiązują ten problem, zapewniając scentralizowane punkty dostępu – na przykład bezpośrednio w Microsoft Teams lub innych narzędziach komunikacyjnych używanych w firmie. Dzięki temu użytkownicy zamiast przełączać się między modułem księgowym, CRM i zarządzaniem magazynem, otrzymują wszystkie potrzebne informacje i funkcje w ramach jednego interfejsu.
Inteligencja dostosowana do ról
Tradycyjne pulpity nawigacyjne ERP często przytłaczają użytkowników jednolitymi widokami danych. Agenci AI rozwiązują ten problem, oferując spersonalizowany wygląd dopasowany do roli i zakresu odpowiedzialności. Na przykład kierownik sprzedaży otrzymuje proaktywne alerty dotyczące kluczowych klientów, podczas gdy dyrektor zarządzający dostaje powiadomienia o odchyleniach budżetowych – bez potrzeby czasochłonnego przeszukiwania raportów.
Płynna współpraca dzięki automatyzacji
Szczególnie w rozwijających się małych i średnich przedsiębiorstwach z rozproszonymi zespołami, agenci AI ułatwiają współpracę poprzez automatyzację AI, integrując funkcje ERP bezpośrednio z istniejącymi kanałami komunikacji. Procesy zatwierdzania, wydania budżetu i aktualizacje projektów są obsługiwane automatycznie w ramach znanych przepływów pracy. Oznacza to, że pracownicy nie muszą przełączać się między różnymi systemami ani czekać na opinie.
Jak stworzyć agenta AI: Instrukcja krok po kroku
Faza 1: Planowanie i rozwój strategii
- Zdefiniuj przypadek użycia: Określ konkretne wyzwania logistyczne, które agent AI ma rozwiązać, np. optymalizację zapasów, planowanie tras czy automatyzację raportów.
- Oceń dostępne dane: Sprawdź dostępne źródła informacji i oceń ich jakość - kompletność, aktualność oraz spójność. Dane stanowią podstawę skutecznego działania AI.
- Infrastruktura technologiczna: Wybierz skalowalne platformy umożliwiające płynną integrację z istniejącymi systemami logistycznymi.
Faza 2: Wdrożenie krok po kroku
- Opracuj dopasowane rozwiązania: Wybieraj narzędzia AI dopasowane do określonych potrzeb, zamiast korzystać z uniwersalnych, ale mniej precyzyjnych rozwiązań
- Zacznij od prostych zadań : Najpierw automatyzuj rutynowe czynności, takie jak tworzenie dokumentów, a dopiero potem przechodź do bardziej złożonych procesów.
- Połącz systemy: Zintegruj aplikacje AI z zarządzaniem magazynem, planowaniem transportu oraz innymi kluczowymi rozwiązaniami biznesowymi
Faza 3: Optymalizacja i skalowanie
- Monitorowanie: Monitoruj wskaźniki wydajności i interakcje użytkowników, a także weryfikuj sugestie agenta AI przed podjęciem kluczowych decyzji.
- Rozszerzenie na inne obszary: Systematycznie wdrażaj sprawdzone rozwiązania AI w kolejnych działach, aby zwiększyć efektywność całej firmy.
Agenci AI: Ograniczenia i możliwości
Agenci AI zamieniają sztywną automatyzację w niezależnie myślące systemy. Wiąże się to jednak z potencjalnymi problemami związanymi ze sztuczną inteligencją. Nieprzejrzyste algorytmy mogą podejmować stronnicze decyzje, mogą pojawić się luki w zabezpieczeniach i istnieje ryzyko naruszenia przepisów.
Problem staje się szczególnie istotny, gdy agenci AI korzystają z nieprawidłowych danych, co prowadzi do nierzetelnych informacji i bezużytecznych wyników.
Dlatego pomyślne wdrożenie wymaga jasnych procesów: należy zdefiniować odpowiedzialności, zadbać o jakość danych oraz monitorować obszary ryzyka. Niezbędna jest także dokumentacja i regularne przeglądy działania systemu.
Ograniczenia i możliwości wdrożenia sztucznej inteligencji w skrócie:
Ograniczenia agentów AI
- Integracja z ERP: trudna do wdrożenia w przypadku bardzo złożonych procesów biznesowych z licznymi wyjątkami.
- Wysokie koszty początkowe dla niektórych agentów oraz koszty utrzymania.
- Zależność od danych: słabe dane = błędne decyzje.
- Ryzyko związane ze zgodnością – nieuregulowane kwestie ochrony danych i odpowiedzialności.
Szanse i możliwości agentów AI
- Dostępność 24/7: ciągła obsługa, idealna dla systemów ERP w lokalizacjach na całym świecie.
- Spójna jakość: brak „gorszych dni” czy wahań nastroju.
- Nieograniczona skalowalność: jeden agent może obsłużyć tysiące użytkowników jednocześnie.
- Natychmiastowa ekspertyza: dostęp do całej wiedzy firmowej w kilka sekund.
Jaka jest przyszłość agentów AI?
W przyszłości agenci AI będą przechodzić od pojedynczych narzędzi do działania jako sieć inteligentnych systemów, które potrafią analizować i przetwarzać różne informacje w jednym miejscu. Kluczowym kierunkiem rozwoju staną się „roje” agentów, współpracujących ze sobą jak wyspecjalizowane zespoły.
Zamiast obciążać jednego agenta wszystkimi zadaniami, zadania będą rozdzielane w sieci agentów: jeden będzie analizował e-maile od klientów, inny przygotowywał spersonalizowane rekomendacje, a kolejny przeszukiwał firmową bazę wiedzy firmy. Dzięki temu każdy agent skupi się na swojej specjalizacji, co zwiększy efektywność i poprawi jakość wyników.
Od strony technologicznej platformy chmurowe będą napędzać rozwój. Coraz więcej firm będzie stawiać na strategie wielochmurowe, łącząc najlepsze cechy różnych dostawców.
Agent AI: coś więcej niż tylko narzędzie programowe
Czym jest dziś agent AI? To inteligentny partner, który samodzielnie myśli, uczy się i działa. Z każdą generacją staje się coraz bardziej dojrzały i autonomiczny.
Już teraz różne branże tworzą wyspecjalizowane rozwiązania: w ochronie zdrowia pojawiają się asystenci diagnostyczni, w finansach – systemy do oceny ryzyka, a w przemyśle agenci AI wykorzystują systemy predykcyjnej konserwacji, które przewidują awarie maszyn i pozwalają planować serwis zanim pojawią się problemy. Coraz większe znaczenie zyskują także systemy wieloagentowe, które koordynują współpracę wielu agentów AI w ramach jednego środowiska.
Firmy, które wdrażają agentów AI zgodnie z jasno określonymi przypadkami użycia, zyskują przewagę w cyfrowej transformacji. Inteligentne systemy AI działające w tle pozwalają im szybciej reagować na zmiany rynkowe, podejmować trafniejsze decyzje biznesowe i budować długotrwałą przewagę konkurencyjną.
Źródła:
Empolis (2024): Większa produktywność dzięki generatywnej sztucznej inteligencji, Przewodnik po bezpiecznym i skutecznym wykorzystaniu w przemyśle.
PTO: Platforma przemysłowej sztucznej inteligencji Proalpha 2025, broszura produktu. Do pobrania pod adresem: https://www.proalpha.com/de/loesungen/industrial-ai-platform/technologie-basis
