Agenci AI: między ekscytacją a rzeczywistością. Czy jesteśmy gotowi na erę autonomicznych systemów?
W maju 2025 roku, podczas konferencji I/O 2025, Google zaprezentował przyszłość, w której cyfrowi agenci wykraczają daleko poza rolę prostych asystentów. Przykładem była zdolność do samodzielnego znalezienia instrukcji naprawy roweru, zlokalizowania tutorialu wideo, a nawet skontaktowania się ze sklepem w celu sprawdzenia dostępności części. Wszystko to dzieje się z minimalnym udziałem człowieka, co ma zwiastować nową erę w interakcji z technologią. Co więcej, Google zapowiedziało otwarty standard Agent-to-Agent (A2A), mający umożliwić wzajemną komunikację i współpracę agentom pochodzącym od różnych dostawców.
Wizja jest porywająca: inteligentne oprogramowanie działające niczym cyfrowi współpracownicy, rezerwujący loty, zmieniający terminy spotkań czy rozliczający wydatki, a wszystko to dzięki ich autonomicznej, zakulisowej współpracy. Jednak tak jak w przypadku wielu technologicznych trendów, istnieje ryzyko, że ekscytacja wyprzedzi bieżącą rzeczywistość. Gdy oczekiwania wymykają się spod kontroli, rozczarowanie jest nieuniknione, a wraz z nim ryzyko spowolnienia, lub wręcz wstrzymania, prawdziwego postępu.
Definicja i wiarygodność: kluczowe wyzwania
Obecnie, termin „agent” jest używany w sposób niejednoznaczny, opisując zarówno proste skrypty, jak i zaawansowane przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji. Brak wspólnej definicji otwiera drogę do tzw. „agentwashingu”, gdzie podstawowa automatyzacja jest przedstawiana jako coś znacznie bardziej zaawansowanego. Taka praktyka nie tylko wprowadza w błąd klientów, ale także prowadzi do rozczarowań. Potrzebujemy jaśniejszych oczekiwań co do tego, co te systemy mają robić, jak bardzo autonomicznie działają i jak niezawodnie wykonują swoje zadania.
Niezawodność stanowi kolejne poważne wyzwanie. Większość współczesnych agentów opiera się na dużych modelach językowych (LLM), które generują odpowiedzi o charakterze probabilistycznym. Systemy te, choć potężne, są również nieprzewidywalne. Mogą generować fałszywe informacje, zbaczać z kursu, lub zawodzić w subtelny sposób – zwłaszcza gdy są proszone o wykonanie wieloetapowych zadań, łącząc zewnętrzne narzędzia i łańcuchowo powiązane odpowiedzi LLM. Głośnym przykładem jest przypadek użytkowników Cursor, popularnego asystenta programistycznego AI, którym zautomatyzowany agent wsparcia miał oświadczyć, że nie mogą używać oprogramowania na więcej niż jednym urządzeniu. Okazało się, że taka polityka nie istnieje; sztuczna inteligencja ją po prostu wymyśliła. W środowiskach korporacyjnych tego rodzaju błędy mogą prowadzić do poważnych szkód. Konieczne jest tworzenie kompletnych systemów wokół LLM, które uwzględniają niepewność, monitorują wyniki, zarządzają kosztami i zawierają mechanizmy bezpieczeństwa oraz precyzji.
Współpraca agentów: utopia czy rzeczywistość?
Nawet najbardziej zaawansowany agent będzie mało użyteczny w izolacji. Aby model agentowy funkcjonował, różne agenty muszą współpracować – rezerwując podróż, sprawdzając pogodę, czy składając raporty. Właśnie w tym miejscu pojawia się protokół A2A Google, pomyślany jako uniwersalny język, który pozwoli agentom dzielić się swoimi możliwościami i rozdzielać zadania. W teorii to doskonały pomysł. W praktyce A2A wciąż ma swoje braki. Definiuje on sposób, w jaki agenci się komunikują, ale nie to, co faktycznie te komunikaty oznaczają. Jeśli jeden agent informuje, że może dostarczyć „warunki wiatru”, inny musi zgadnąć, czy jest to użyteczne do oceny pogody na trasie lotu. Bez wspólnego słownictwa lub kontekstu, koordynacja staje się krucha. Ten problem nie jest nowy w informatyce rozproszonej, a jego rozwiązanie na dużą skalę jest dalekie od trywialnego.
Ponadto, istnieje założenie, że agenci są z natury kooperatywni. Może to być prawdą w ekosystemie Google lub innej pojedynczej firmy, ale w rzeczywistym świecie agenci będą reprezentować różnych dostawców, klientów, a nawet konkurentów. Przykładowo, jeśli mój agent planujący podróż prosi o wyceny od twojego agenta rezerwującego loty, a twój agent jest motywowany do faworyzowania pewnych linii lotniczych, mój agent może nie być w stanie znaleźć mi najlepszego lub najtańszego rozwiązania. Bez sposobu na zgranie zachęt poprzez kontrakty, płatności lub mechanizmy teorii gier, oczekiwanie płynnej współpracy na tym etapie to myślenie życzeniowe.
Żadne z tych problemów nie są jednak niemożliwe do pokonania. Można opracować wspólną semantykę, protokoły mogą ewoluować, a agentów można nauczyć bardziej złożonych negocjacji i współpracy. Ale te problemy nie rozwiążą się same. Jeśli je zignorujemy, termin „agent” podzieli los innych przereklamowanych haseł technologicznych. Już teraz niektórzy dyrektorzy IT przewracają oczami, słysząc to słowo.
To znak ostrzegawczy. Nie chcemy, aby ekscytacja przykryła pułapki, tylko po to, by deweloperzy i użytkownicy odkryli je w trudny sposób i wyrobili sobie negatywne zdanie o całym przedsięwzięciu. To byłaby szkoda. Potencjał jest realny, ale musimy połączyć ambicję z przemyślanym projektem, jasnymi definicjami i realistycznymi oczekiwaniami. Jeśli nam się to uda, agenci nie będą tylko kolejnym przemijającym trendem; mogą stać się kręgosłupem tego, jak załatwiamy sprawy w świecie cyfrowym.
