Co to jest Agent AI i z jakich narzędzi korzysta?

Agent AI to nie tylko chatbot. To nie asystent w przebraniu. To system, który potrafi myśleć, planować, działać i poprawiać się samodzielnie, a jego celem nie jest tylko odpowiedzenie na pytanie, ale zrealizowanie celu, jaki przed nim postawisz.

Jeśli masz dość klikania w powtarzalne zadania, analizowania danych i tworzenia treści na pięć platform naraz – Agent AI może zrobić to za Ciebie. I zrobi to lepiej niż klasyczny workflow, bo sam zdecyduje, co zrobić dalej, kiedy, i z czym jeszcze to połączyć.

W tym artykule pokażemy Ci w ludzki sposób:

• co odróżnia Agenta AI od narzędzia automatyzującego,

• z czego składa się nowoczesny Agent,

• z jakich narzędzi korzysta,

• i jak możesz zacząć budować swojego.

Czym Agent AI różni się od zwykłej automatyzacji?

Zwykła automatyzacja działa jak taśma produkcyjna: "jeśli A, to B, potem C". Agent AI to nie taśma, tylko koordynator: rozumie cel, wybiera narzędzia, podejmuje decyzje i dostosowuje plan na bieżąco.

Klasyczny scenariusz w Make com czy Zapierze:

• Formularz wypełniony → wysyłka maila → aktualizacja w CRM.

W przypadku agenta mówimy o czymś więcej niż tylko reakcji na dane wejściowe. Agent analizuje sytuację, przeszukuje dostępne źródła informacji, wybiera najskuteczniejsze podejście i potrafi sam siebie poprawić, jeśli coś pójdzie nie tak. To nie linia montażowa. To osoba w zespole, która ma zadanie do wykonania i sama dobiera najlepszą drogę, żeby je zrealizować. Agent AI nie tylko działa. On podejmuje decyzje.

W skrócie? Klasyczna automatyzacja robi to, co jej każesz, krok po kroku. Agent AI rozumie, po co coś robisz, i sam zdecyduje jak najlepiej to osiągnąć. Jeden wykonuje rozkaz. Drugi – osiąga cel.

Scenariusz agenta:

• Mam cel zwiększyć zaangażowanie na LinkedIn.
• Agent przeszukuje Google Arkusze z tematami, wybiera aktualny trend,
• Pyta Claude o najciekawszy punkt widzenia,
• Generuje kilka wersji posta,
• Ocenia je za pomocą drugiego modelu,
• Publikuje najtrafniejszą opcję i zapętla proces jutro.

Z czego składa się Agent AI?

Agent AI to nie jedno narzędzie. To system z kilku warstw, które razem tworzą coś znacznie bardziej elastycznego niż zwykły automat.

Cel (Goal) – co agent ma osiągnąć. Czyli... wyobraź sobie, że agent nie czeka na polecenia typu „zrób X”, tylko wie, że jego zadaniem jest np. „zwiększyć zaangażowanie na LinkedIn” albo „publikować podsumowania raportów co poniedziałek”. On nie czeka na Twój klik – on działa w imię celu.

• LLM (Large Language Model) – silnik decyzyjno-generacyjny (GPT, Claude, Gemini). To mózg agenta, który myśli, rozumie kontekst, wyciąga wnioski i pisze. W zależności od potrzeb – potrafi być kreatywny, analityczny, precyzyjny albo szybki. Nie musisz wiedzieć, jak działa sieć neuronowa – wystarczy, że dasz mu dobry prompt.

• Tools (Narzędzia) – czyli wszystko, z czym agent potrafi „rozmawiać”: API, Google Sheets, Notion, wyszukiwarka, Slack, kalendarz, dokumenty PDF... Jeśli da się to połączyć, agent może to wykorzystać. I co ważne: on sam wie, kiedy po które narzędzie sięgnąć.

• Pamięć (Memory) – agent pamięta, co robił wcześniej i potrafi się do tego odnieść. Nie działa w próżni. Wie, że już kiedyś publikował post na ten temat. Potrafi porównać dane z zeszłego tygodnia. Może też pamiętać, co powiedział klientowi miesiąc temu. Dzięki temu wypowiedzi agenta są spójne, świadome i bardziej „ludzkie”.

• Rozumowanie i iteracja – agent potrafi sprawdzić swój wynik i poprawić go bez pytania Ciebie o zgodę. Nie musisz patrzeć mu na ręce. Gdy coś nie działa, on to wykrywa. Gdy treść jest słaba – pisze ją od nowa. Z własnej inicjatywy.

To nie są tylko klocki. To współpracujące moduły, które tworzą coś większego niż suma ich części. Agent AI to proces, który myśli, działa i uczy się w ruchu. – agent potrafi sprawdzić swój wynik i poprawić go bez pytania Ciebie o zgodę.

Jakie narzędzia są wykorzystywane przez agentów AI?

Poniżej konkretne, sprawdzone narzędzia, które pojawiają się w praktycznych wdrożeniach:

Narzędzia No-Code do budowy agentów

• Make.com – tworzenie przepływów, logika, integracja LLM przez API
• Zapier (z AI Actions) – prostsze, ale z ograniczoną elastycznością
• ClickUp AI – automatyzuje procesy zadaniowe i uczy się z kontekstu projektu

Modele LLM

• GPT-4, GPT-3.5 – od OpenAI
• Claude – szybki, logiczny, dobry do analizy i podsumowań
• Gemini – dobrze radzi sobie z multimodalnością (tekst, obraz, plik)

Narzędzia wspierające rozumienie i generowanie

• Perplexity – AI do wyszukiwania i streszczania treści
• Phrasee / Jasper / Rytr – generowanie treści marketingowych, testy A/B
• SurferSEO – analiza treści i wskazówki SEO dla posta blogowego

Pamięć i kontekst

• Weaviate / Pinecone – bazy wektorowe do zapamiętywania informacji przez agenta
• Notion / Airtable – bazy wiedzy lub kontekstowe źródła danych

Iteracja i kontrola jakości

• Function calling – LLM podejmuje decyzje o wezwaniu konkretnego narzędzia
• LLM jako krytyk – drugi model ocenia wynik pierwszego i decyduje o poprawkach
• Prompt: self-review / self-critique – pytania, które model sam sobie zadaje, zanim odda wynik

Jak to działa w praktyce? Przykład z życia

Masz tabelę w Google Sheets z tematami bloga? Agent:

1. Wybiera temat dnia (sprawdza nowy wiersz w arkuszu lub analizuje trendy, np. na podstawie daty, liczby wyświetleń lub słów kluczowych).
2. Szuka inspiracji i danych w Perplexity (wysyła prompt z tematem i prosi o aktualne źródła, podsumowania lub insighty z internetu).
3. Tworzy szkic posta z Claude (na podstawie danych z Perplexity agent formułuje 2–3 wersje tekstu, dostosowane do Twojego stylu komunikacji).
4. Przepuszcza go przez GPT jako edytora (GPT sprawdza czytelność, dopisuje CTA, poprawia język, upraszcza złożone zdania albo rozbudowuje fragmenty).
5. Sprawdza styl, długość i ton (może użyć drugiego modelu, który oceni, czy post pasuje do LinkedIna, czy ma właściwy ton i strukturę).
6. Wrzuca do Notion lub publikuje (jeśli jako użytkownik dałeś zgodę – agent sam wrzuci treść na blog, do systemu CMS lub jako szkic do sprawdzenia).

A Ty? Pijesz kawę i sprawdzasz efekt. Może dodajesz emoji. Może poprawiasz jedno zdanie. Ale cały cykl wykonał się bez klikania i bez frustracji.

Od czego zacząć?

1. Zastanów się, co robisz codziennie, co można zamienić w "cel dla agenta".
2. Wejdź na Make.com i spróbuj zbudować prosty scenariusz.
3. Dodaj Claude lub GPT jako krok przez API.
4. Przetestuj proces i dodaj możliwość poprawiania wyników.

To wszystko. Agent AI nie jest magią. Ale jak raz go stworzysz, będzie działał jak zaczarowany.

A jeśli myślisz o własnych narzędziach, agentach AI uruchomionych na serwerach, własnych modelach LLM, chatbotach, bazach danych – to oczywiście zapraszamy Cię do kontaktu. Zbudujemy stację roboczą, serwer AI, dobierzemy komponenty i oprogramowanie. Znamy się na tym w Gigaserwer.pl.