Jeszcze rok czy dwa lata temu większość rozmów o sztucznej inteligencji kończyła się na ChatGPT. Dziś temat wygląda już zupełnie inaczej. Coraz częściej mówi się o rozwiązaniach, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale potrafią planować działania, korzystać z różnych narzędzi i samodzielnie wykonywać kolejne etapy pracy. To właśnie agenci AI stali się jednym z najgorętszych tematów w branży technologicznej.
 

Co ciekawe, zainteresowanie agentami nie wynika wyłącznie z rozwoju modeli językowych. Firmy po prostu zaczęły dostrzegać, że dobrze zaprojektowana automatyzacja AI pozwala oszczędzić czas i ograniczyć liczbę monotonnych obowiązków. Zamiast kopiować dane między systemami czy ręcznie przygotowywać raporty, można przekazać te zadania inteligentnym agentom.
 

W praktyce wygląda to tak, że automatyzacja procesów biznesowych przestaje być domeną największych korporacji. Gotowe platformy i modele AI sprawiły, że podobne rozwiązania wdrażają również mniejsze firmy, startupy czy nawet freelancerzy. I chyba właśnie dlatego temat rozwija się dziś szybciej niż większość pozostałych obszarów związanych ze sztuczną inteligencją.
 

Jeżeli zastanawiasz się, czym właściwie są agenci AI, jakie mają zastosowania i od których książek warto zacząć naukę, ten artykuł będzie dobrym miejscem na start.

 

Agenci AI – jak sztuczna inteligencja przechodzi od czatów do działania

Najłatwiej zauważyć różnicę na prostym przykładzie. Chatbot odpowiada na pytanie użytkownika. Agent AI robi krok dalej - analizuje sytuację, planuje kolejne działania i wykorzystuje dostępne narzędzia, aby osiągnąć konkretny cel. To może być przygotowanie raportu, wyszukanie informacji, wysłanie wiadomości czy uruchomienie odpowiedniego procesu w firmowym systemie.
 

Szczerze mówiąc, właśnie ta zmiana robi dziś największe wrażenie. Jeszcze niedawno człowiek musiał prowadzić model praktycznie za rękę. Teraz coraz częściej wystarczy określić cel, a agent sam dobiera kolejne kroki. Oczywiście nadal potrzebuje kontroli i dobrze przygotowanych instrukcji, ale różnica względem klasycznych chatbotów jest naprawdę duża.
 

W wielu firmach dzieje się to właśnie w ten sposób. Jeden agent analizuje wiadomości e-mail, drugi pobiera dane z CRM, trzeci przygotowuje podsumowanie dla handlowca, a kolejny zapisuje efekty pracy w bazie danych. Powstaje zespół agentów, który wspólnie realizuje zadanie szybciej, niż byłby w stanie zrobić to pojedynczy użytkownik.
 

Za takim podejściem stoją przede wszystkim duże modele językowe, przetwarzanie języka naturalnego oraz uczenie maszynowe. Dzięki nim system rozumie polecenia zapisane zwykłym językiem, potrafi analizować kontekst i podejmować decyzje na podstawie dostępnych informacji.
 

Nie oznacza to jednak, że każdy agent działa w ten sam sposób. Agenci konwersacyjni odpowiadają za kontakt z użytkownikiem, agenci analityczni skupiają się na analizie danych, natomiast agenci autonomiczni potrafią samodzielnie planować działania i realizować bardziej złożone zadania. Coraz częściej można spotkać również agentów hybrydowych, którzy łączą modele językowe z klasycznymi systemami biznesowymi.
 

To podejście sprawdza się szczególnie wtedy, gdy organizacja chce rozwijać automatyzację powtarzalnych procesów i stopniowo rozszerzać automatyzację cyklu pracy. Zamiast jednego uniwersalnego rozwiązania powstaje kilka wyspecjalizowanych agentów, z których każdy odpowiada za inny fragment procesu.
 

Dobrym przykładem są narzędzia Microsoft. Microsoft 365 Copilot wspiera codzienną pracę z dokumentami i pocztą elektroniczną, Microsoft Power Automate pozwala projektować przepływy pracy, a Microsoft Azure umożliwia budowę bardziej zaawansowanych rozwiązań opartych na AI. W połączeniu z usługami takimi jak Dynamics 365 Customer Service czy Dynamics 365 Customer Insights można stworzyć środowisko, w którym automatyzacja AI obejmuje niemal cały obieg informacji.
 

Warto jednak pamiętać, że skuteczne wdrażanie agentów nie zaczyna się od wyboru technologii. Znacznie ważniejsze jest zrozumienie procesu, który chcemy usprawnić. Dopiero później przychodzi czas na tworzenie agentów, wybór odpowiednich modeli i monitorowanie pracy agentów.
 

To jeden z powodów, dla których rośnie zainteresowanie literaturą poświęconą tej tematyce. Dobre książki nie uczą wyłącznie obsługi narzędzi. Pokazują również architekturę systemów agentów, praktyczne przykłady zastosowań agentów oraz sposoby budowania rozwiązań, które rzeczywiście usprawniają pracę. A to wiedza, która przydaje się zarówno programistom, jak i osobom odpowiedzialnym za rozwój produktów czy automatyzację procesów biznesowych.
 

Ranking najlepszych książek o agentach AI i automatyzacji - 5 propozycji

Rynek AI zmienia się błyskawicznie. Jeszcze kilka miesięcy temu wiele osób uczyło się głównie prompt engineeringu, a dziś coraz częściej mówi się o budowaniu agentów, współpracy wielu modeli i automatyzacji AI obejmującej całe procesy biznesowe. Warto więc wybierać książki, które nie tylko tłumaczą teorię, ale przede wszystkim pomagają zrozumieć, jak wygląda to w praktyce.
 

1. Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania

Okładka - Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania - Mariusz Hofman

(druk)

37.14 zł 59.90 zł (-38%)

(35,94 zł najniższa cena z 30 dni)

To jedna z najlepszych pozycji na początek dla osób, które chcą zrozumieć, jak działają agenci AI. Autor skupia się na tym, co obecnie interesuje większość osób pracujących z AI - jak działają agenci AI, z czego składa się ich architektura i dlaczego różnią się od zwykłych chatbotów. Znajdziesz tutaj omówienie konfiguracji agentów, sposobów ich działania oraz praktyczne zastosowania agentów w różnych scenariuszach. Co ważne, książka nie zatrzymuje się na teorii. Pokazuje również, jak wygląda tworzenie agentów, współpraca z modelami językowymi oraz projektowanie systemów, które potrafią wykonywać konkretne zadania. To dobra propozycja dla programistów, architektów rozwiązań AI oraz wszystkich osób, które chcą zrozumieć, dokąd zmierza współczesna sztuczna inteligencja.

 

2. Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych

Okładka - Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych - Michael Albada

(druk)

49.50 zł 99.00 zł (-50%)

(59,40 zł najniższa cena z 30 dni)

W praktyce coraz rzadziej spotyka się rozwiązania oparte na jednym agencie. Znacznie częściej powstają systemy agentów, które współpracują ze sobą i wymieniają informacje. Jeden odpowiada za analizę danych, drugi planuje kolejne kroki, a trzeci komunikuje się z użytkownikiem. Ta książka pokazuje właśnie takie podejście. Autor wyjaśnia, jak projektować aplikacje wieloagentowe, jak wygląda wdrażanie agentów oraz jakie wyzwania pojawiają się podczas budowy bardziej złożonych systemów. To lektura szczególnie wartościowa dla software developerów, architektów systemów i osób rozwijających własne produkty oparte na AI. Z drugiej strony skorzystają z niej także specjaliści, którzy chcą lepiej zrozumieć, jak będą wyglądały nowoczesne aplikacje w najbliższych latach.

 

3. Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencjał inżynierii promptów z technologiami OpenAI dla zwiększenia produktywności i kreatywności. Wydanie II

Okładka - Praktyczne zastosowania generatywnej AI i ChatGPT. Wykorzystaj potencjał inżynierii promptów z technologiami OpenAI dla zwiększenia produktywności i kreatywności. Wydanie II - Valentina Alto

(druk)

53.94 zł 87.00 zł (-38%)

(52,20 zł najniższa cena z 30 dni)

Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że ta książka nie pasuje do zestawienia o agentach. W praktyce jest jednak świetnym uzupełnieniem całego tematu. Dlaczego? Bo zanim zaczniesz budować bardziej zaawansowane rozwiązania, warto dobrze zrozumieć, jak współpracować z modelami językowymi. Autor pokazuje, jak projektować skuteczne prompty, wykorzystywać narzędzia OpenAI i zwiększać produktywność podczas codziennej pracy. To wiedza, która przydaje się nie tylko podczas korzystania z ChatGPT. Stanowi również solidną podstawę do późniejszego projektowania własnych agentów oraz rozwijania automatyzacji AI.

 

4. Generatywna AI dla programistów. Praktyczne techniki i narzędzia

Okładka - Generatywna AI dla programistów. Praktyczne techniki i narzędzia - Sergio Pereira

(druk)

42.78 zł 69.00 zł (-38%)

(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Ta publikacja została napisana przede wszystkim z myślą o osobach tworzących oprogramowanie. Zamiast skupiać się na ogólnych definicjach, autor pokazuje konkretne narzędzia, biblioteki i techniki wykorzystywane podczas budowy aplikacji AI. Co ciekawe, sporo miejsca poświęcono również integracji modeli językowych z własnymi projektami. Dzięki temu łatwiej zrozumieć, jak rozwijać automatyzację zadań, projektować inteligentne aplikacje i stopniowo wdrażać rozwiązania oparte na AI. Jeżeli na co dzień programujesz i zastanawiasz się, jak wykorzystać modele generatywne w praktyce, ta książka będzie bardzo dobrym wyborem.

 

5. Autonomiczna AI w praktyce. Jak budować inteligentne systemy zdolne do rozumowania, planowania i adaptacji

Okładka - Autonomiczna AI w praktyce. Jak budować inteligentne systemy zdolne do rozumowania, planowania i adaptacji - Anjanava Biswas, Wrick Talukdar

(druk)

55.18 zł 89.00 zł (-38%)

(53,40 zł najniższa cena z 30 dni)

To najbardziej zaawansowana propozycja w tym zestawieniu. Autor skupia się na systemach, które potrafią analizować sytuację, planować kolejne działania i dostosowywać się do zmieniających się warunków. W praktyce opisuje, jak projektować agentów autonomicznych, budować bardziej złożone środowiska oraz tworzyć rozwiązania, w których agent podejmuje decyzje na podstawie dostępnych informacji. To kierunek, który coraz częściej można spotkać w nowoczesnych produktach AI. Jeżeli interesuje Cię nie tylko obecny stan technologii, ale również jej najbliższa przyszłość, ta książka zdecydowanie zasługuje na uwagę.

 

Patrząc na te książki razem, łatwo zauważyć pewną zależność. Jedne pomagają zrozumieć fundamenty działania agentów, inne pokazują, jak budować zaawansowane systemy agentów, a jeszcze inne skupiają się na praktycznym wykorzystaniu modeli językowych. Dzięki temu możesz dobrać lekturę do swojego poziomu wiedzy i tego, nad czym aktualnie pracujesz. A jeśli planujesz rozwijać własne rozwiązania AI, szczerze mówiąc, warto przeczytać więcej niż jedną z nich. Poszczególne publikacje dobrze się uzupełniają i pokazują temat z różnych perspektyw.
 

Jak wdrożyć automatyzację AI w swojej firmie lub codziennej pracy?

Wiele osób myśli, że automatyzacja AI to projekt wymagający ogromnego budżetu i zespołu specjalistów. Jeszcze kilka lat temu rzeczywiście tak było. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Gotowe modele językowe i platformy do automatyzacji sprawiły, że z podobnych rozwiązań korzystają również mniejsze firmy, software house'y, a nawet jednoosobowe działalności.
 

Od czego zacząć? Paradoksalnie nie od wyboru modelu AI, ale od znalezienia procesu, który najbardziej spowalnia pracę. W praktyce najlepiej sprawdzają się zadania powtarzalne - przygotowywanie raportów, analiza dokumentów, odpowiadanie na podobne wiadomości czy przenoszenie danych między systemami. To właśnie tutaj automatyzacja powtarzalnych procesów i zadań przynosi najszybsze efekty.
 

Co ciekawe, nie zawsze potrzebny jest jeden rozbudowany system. W wielu firmach lepiej sprawdza się kilka mniejszych agentów, z których każdy odpowiada za inny etap procesu. Jeden analizuje dokumenty, drugi przygotowuje raport, trzeci wysyła powiadomienia. Taki zespół agentów jest łatwiejszy do rozwijania i prostszy w utrzymaniu.
 

Warto też pamiętać, że skuteczne wdrażanie agentów to proces, a nie jednorazowe działanie. Najpierw warto przetestować jedno rozwiązanie, sprawdzić jego skuteczność, a dopiero później rozszerzać projekt. Dzięki temu łatwiej prowadzić monitorowanie pracy agentów, poprawiać ich działanie i stopniowo rozwijać automatyzację procesów biznesowych.
 

Prognozy na kolejne lata w branży AI

Jeżeli spojrzymy na kierunek rozwoju rynku, trudno oprzeć się wrażeniu, że jesteśmy dopiero na początku zmian. Jeszcze niedawno największe emocje budziły chatboty. Dzisiaj coraz więcej mówi się o systemach, które samodzielnie planują działania, korzystają z narzędzi i współpracują z innymi aplikacjami.
 

To właśnie agenci AI będą jednym z najważniejszych trendów najbliższych lat. Coraz więcej organizacji inwestuje w rozwiązania, które przejmują rutynowe obowiązki, wspierają analizę danych i pomagają realizować złożone procesy. Nie chodzi o zastąpienie człowieka, ale o odciążenie go z pracy, która nie wnosi dużej wartości.
 

Można się też spodziewać, że większą rolę odegrają agenci autonomiczni, agenci hybrydowi i rozbudowane systemy agentów współpracujące ze sobą w ramach jednego środowiska. W efekcie automatyzacja AI będzie obejmować nie pojedyncze zadania, lecz całe procesy biznesowe.
 

Drugim ważnym kierunkiem pozostaje hiperautomatyzacja. Łączenie modeli językowych z systemami biznesowymi, analizą danych i klasyczną zrobotyzowaną automatyzacją procesów (RPA) pozwoli budować rozwiązania, które jeszcze kilka lat temu wydawały się zarezerwowane dla największych firm.
 

Z drugiej strony rozwój AI oznacza również nowe wyzwania. Coraz większego znaczenia nabierają kwestie bezpieczeństwa, jakości danych i etycznego AI. Samo stworzenie agenta to dopiero początek. Trzeba jeszcze zadbać o jego rozwój, kontrolę i odpowiedzialne wykorzystanie.
 

I chyba właśnie dlatego warto inwestować nie tylko w narzędzia, ale przede wszystkim w wiedzę. Dobre książki pozwalają zrozumieć, jak działają agenci AI, jak wygląda tworzenie agentów, kiedy warto wdrażać automatyzację AI i jakie rozwiązania mają największy potencjał w najbliższych latach.
 

Technologia będzie zmieniać się bardzo szybko. Fundamenty pozostaną jednak takie same - zrozumienie procesów, umiejętność projektowania inteligentnych rozwiązań i świadome wykorzystywanie sztucznej inteligencji. To kompetencje, które będą coraz bardziej cenione, niezależnie od tego, czy pracujesz jako programista, architekt systemów, specjalista AI czy po prostu chcesz lepiej wykorzystywać nowoczesne narzędzia w swojej codziennej pracy.