Agentowe AI: Nowa era autonomii w oprogramowaniu i biznesie

W ekosystemie sztucznej inteligencji, który nieustannie ewoluuje, rok 2025 jawi się jako przełomowy dla technologii agentowych. Od Google DeepMind po Microsoft i Amazon, czołowe firmy technologiczne wraz z innowacyjnymi startupami wprowadzają rozwiązania, które redefiniują autonomię systemów AI. Ewolucja od prostych modeli językowych do agentów zdolnych do samoistnego planowania, rozumowania i wykonywania złożonych zadań bez stałego nadzoru użytkownika jest już faktem.

Agentowe przełomy: Od badań po wdrożenia

AlphaEvolve od Google DeepMind, napędzany modelem Gemini, to przykład narzędzia, które wykracza poza tradycyjne zastosowania AI. Jego zdolność do autonomicznego wynajdowania i optymalizowania algorytmów w tak różnorodnych dziedzinach jak matematyka, projektowanie chipów czy trening modeli językowych wskazuje na potencjał ogólnego systemu zdolnego do innowacji w skali dotychczas nieosiągalnej. Wystarczy zdefiniować funkcję oceny, a AlphaEvolve samodzielnie poszukuje najlepszych rozwiązań.

Podobnie, Asimov firmy Reflection, założonej przez byłych czołowych badaczy Google’a, zmienia paradygmat inżynierii oprogramowania. Ten modułowy asystent, wspierający zrozumienie kodu i współpracę zespołową, zbiera informacje z wielu źródeł komunikacyjnych. Wstępne ewaluacje pokazują, że deweloperzy preferują jego odpowiedzi nad tymi generowanymi przez Claude Code w projektach open source, co świadczy o rosnącym zapotrzebowaniu na bardziej zintegrowane i kontekstowe wsparcie w procesach deweloperskich. Nie sposób jednak nie zauważyć, że oceny te wciąż są w toku, co uzasadnia pewną dozę sceptycyzmu co do ich uniwersalności.

Inne godne uwagi systemy to Manus, uniwersalny wieloagentowy system AI do autonomicznego planowania i wykonywania zadań bez stałej interwencji użytkownika – od budowania stron internetowych po gromadzenie danych. Jego asynchroniczne działanie i projektowanie pod kątem „hands-off automation” stanowią znaczący krok w kierunku pełnej automatyzacji.

Nie można również pominąć pionierskiego AutoGPT. Ten otwarty system był jednym z pierwszych autonomicznych agentów opartych na GPT-4, pokazując zdolność do niezależnego planowania i realizacji wieloetapowych zadań poprzez internet. Rozkładanie celów na podzadania i zarządzanie procesem z minimalnym udziałem użytkownika utorowało drogę dla obecnych, zautomatyzowanych procesów opartych na LLM.

Frameworki i SDK: Podpory dla agentowej przyszłości

Rozwój autonomicznych agentów wymaga solidnych fundamentów w postaci frameworków i zestawów SDK. Microsoft AutoGen to kompleksowy SDK do budowania systemów wieloagentowych, oferujący modułową architekturę, obsługę błędów, logowanie i wsparcie dla rozwiązań „human-in-the-loop”. To pokazuje, że nawet w w pełni autonomicznych systemach, ludzka interwencja bywa nadal kluczowa dla weryfikacji i kontroli.

Dodatkowo, LangGraph wprowadza orkiestrację przepływów agentów opartą na grafach, z wbudowaną pamięcią i wsparciem dla cyklicznych procesów. Natomiast Semantic Kernel Microsoftu stanowi otwarty SDK łączący LLM-y z logiką aplikacji, umożliwiając tworzenie zaawansowanych zachowań agentów z myślą o niezawodności w skali korporacyjnej.

Godnym uwagi jest także CrewAI, elastyczny, oparty na rolach framework do szybkiego prototypowania „załóg” (modułowych agentów), zbudowany na LangChain dla zapewnienia interoperacyjności. Ciekawym eksperymentem jest również OpenAI Swarm, lekki zestaw narzędzi badający wzorce koordynacji wielu agentów wykorzystujących modele OpenAI.

Narzędzia i platformy low-code: Demokratyzacja dostępu do agentowego AI

Dla biznesu niezwykle istotne są platformy, które obniżają barierę wejścia w świat agentowej AI. IBM WatsonX.ai / Orchestrate to platforma low-code dla przepływów pracy AI, która kładzie nacisk na zarządzanie i automatyzację CRM, wspierając również modele stron trzecich. Może to być kluczowe dla firm, które chcą integrować AI z istniejącymi systemami bez konieczności głębokiej wiedzy programistycznej.

Inne rozwiązania, takie jak Langflow czy Flowise, oferują wizualne środowiska do budowania systemów wieloagentowych w trybie „przeciągnij i upuść”, wspierając niestandardowe komponenty Pythona oraz bogactwo modeli LLM i baz danych wektorowych. Z kolei Zapier (AI Agents) umożliwia no-code’ową automatyzację procesów poprzez integrację tysięcy usług, co rozszerza możliwości agentów na niemal każdy aspekt działalności cyfrowej.

Skala korporacyjna: Agenci w chmurze

W dziedzinie zastosowań korporacyjnych i chmurowych, liderzy rynku prezentują swoje własne podejścia. Amazon Bedrock AgentCore / Strands Agents to framework AWS do bezpiecznego wdrażania skalowalnych agentów z wbudowaną integracją z marketplace’em i zaawansowanym zarządzaniem. Z kolei Google Project Mariner / Agent Mode, bazujący na Gemini, to przeglądarkowy agent do automatyzacji zadań webowych, takich jak zakupy czy harmonogramowanie, integrujący się z Vertex AI.

Microsoft Copilot Studio + Azure SRE agent umożliwiają przedsiębiorstwom budowanie rozwiązań agentowych w ramach platform Microsoft 365, w tym dedykowanych agentów SRE (Site Reliability Engineering) dla automatyzacji DevOps. Partnerstwa z firmami takimi jak Relevance AI czy ServiceNow wskazują na rosnące znaczenie orkiestracji agentów z wizualnym projektowaniem przepływów pracy i natywnymi łącznikami narzędzi. ServiceNow Agentic Agents skupiają się na automatycznym routingu procesów i zgodności, a Salesforce Agentforce na automatyzacji sprzedaży, CRM i przepływów pracy usługowych.

Podsumowując, rok 2025 zapowiada erę, w której agentowe AI stanie się nie tylko zaawansowanym narzędziem badawczym, lecz także kluczowym elementem infrastruktury biznesowej. Obietnica autonomii, optymalizacji i zdolności do samodzielnego rozwiązywania problemów bez ciągłej interwencji czyni te technologie jednymi z najbardziej obiecujących w dzisiejszym krajobrazie technologicznym.