Cicha rewolucja agentów: pozory czatu, rzeczywistość autonomiczna

W branżowej nomenklaturze termin „agent AI” stał się swego rodzaju marketingowym wytrychem, nadużywanym przez gigantów pokroju Microsoftu do opisywania prostych szablonów podpowiedzi w usłudze Copilot. Jednak pod tą warstwą semantycznego chaosu kryje się rzeczywista zmiana paradygmatu – przejście od reaktywnych chatbotów do systemów posiadających realną „sprawczość” (agency). To nie jest tylko kolejna aktualizacja, lecz próba zautomatyzowania samej automatyzacji.

Między planowaniem a wykonaniem

Kluczowa różnica między tradycyjnym modelem LLM a agentem tkwi w dynamice działania. Podczas gdy klasyczny chatbot oczekuje na instrukcje na każdym etapie procesu, agent otrzymuje cel i samodzielnie projektuje ścieżkę do jego osiągnięcia. Według definicji forsowanej przez Anthropic, agent nie tylko generuje tekst, ale aktywnie wchodzi w interakcję z otoczeniem – przegląda sieć, analizuje pliki czy wykonuje kod – weryfikując postępy w oparciu o „twarde dane” z rzeczywistego środowiska.

To subtelna, ale fundamentalna ewolucja. W tradycyjnej automatyzacji mamy do czynienia ze sztywnym, z góry określonym planem. Agent AI ten plan tworzy na bieżąco. Przykładowo, nowoczesne systemy od OpenAI po otrzymaniu zadania analizy obrazu potrafią samodzielnie zdecydować o przeszukaniu internetu w celu znalezienia kontekstu, napisać skrypt powiększający dany detal i dopiero po syntezie tych kroków dostarczyć wynik. Żaden człowiek nie zaprojektował tej sekwencji; model sam uznał ją za optymalną.

Cicha integracja zamiast wielkiego debiutu

Krytycy, którzy obwieścili rok 2025 rokiem rozczarowania technologią agentową, przeoczyli moment, w którym funkcje te stały się integralną częścią samych modeli. Systemy takie jak Claude 4.5 czy najnowsze iteracje GPT od OpenAI posiadają „zdolności agentowe” wpisane w swoją architekturę. Zamiast dedykowanej aplikacji, dostaliśmy modele, które w procesie myślowym (reasoning trace) generują i adaptują plany działania. Wielu użytkowników nawet nie zauważa, że pracują z agentem – widzą jedynie, że AI radzi sobie z coraz dłuższymi i bardziej chaotycznymi zadaniami.

Inżynieria rusztowania: Gdzie kończy się model, a zaczyna system

Sukces agentów nie zależy wyłącznie od „inteligencji” bazowego modelu, ale od technicznego rusztowania (harness), które go otacza. W profesjonalnych zastosowaniach sam prompt i dostęp do narzędzi to za mało. Niezbędna jest infrastruktura zarządzająca pamięcią, interfejsami i bezpieczeństwem. System musi radzić sobie z ograniczeniami okna kontekstowego – bez mechanizmów takich jak cache’owanie czy kompresja, agent szybko „zapomina” o wczesnych ustaleniach lub popada w sprzeczności.

Poważnym wyzwaniem pozostaje ciągłość pracy. Agenci często miewają trudności z dokończeniem wieloetapowych projektów w ramach jednej sesji. Rozwiązaniem okazują się tak zwane artefakty przekazania – pliki postępu, które pozwalają kolejnym instancjom modelu kontynuować pracę tam, gdzie poprzednik ją przerwał. To tutaj przebiega granica między eksperymentem a biznesową użytecznością.

Kontrola ponad autonomię

Mimo ogromnych możliwości agenci AI wciąż cierpią na brak pełnej przewidywalności. Właśnie dlatego tradycyjna automatyzacja nie odchodzi do lamusa – staje się raczej klatką bezpieczeństwa dla systemów agentowych. Firmy coraz częściej łączą elastyczność agentów z rygorystycznymi regułami kodu, aby zapewnić powtarzalność wyników i ochronę przed zagrożeniami, takimi jak ataki typu prompt injection. Ostatecznie przyszłość AI nie będzie należała do całkowicie wolnych elektronów, lecz do systemów, w których kreatywność agenta jest ograniczona precyzyjnymi ramami inżynieryjnymi.