Artykuł pochodzi z wydania: Listopad 2025
Czym są autonomiczni agenci? To nie tylko modne hasło, ale też realne narzędzie, które może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy zarządzają procesami i podejmują decyzje. Kiedy warto je stosować? O tym opowiemy w artykule.
Wykorzystujący AI, cyfrowi asystenci zostali zaprojektowani z myślą o optymalizacji pracy i zwiększeniu produktywności. W zależności od stopnia zaawansowania i przeznaczenia możemy wyróżnić kilka typów agentów:
- konwersacyjni – potrafią odpowiadać na pytania użytkowników na podstawie skonfigurowanych źródeł wiedzy;
- zadaniowi – wykonują dodatkowo instrukcje użytkowników dotyczące konkretnego zadania;
- autonomiczni – wyróżniają się zdolnością do samodzielnego planowania, dostosowywania kolejnych kroków do bieżącego kontekstu oraz wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań, wszystko bez konieczności ciągłej ingerencji człowieka.
Obszary wykorzystania
Agenci AI znajdują zastosowanie w wielu obszarach działalności przedsiębiorstw, takich jak:
- obsługa klienta – mogą analizować zgłoszenia klientów, klasyfikować problemy na podstawie danych z różnych źródeł (np. historia zakupów, logi systemowe) i podejmować decyzje o dalszych krokach – bez udziału człowieka;
- finanse – w procesie oceny wniosków kredytowych agenci potrafią uwzględniać zmieniające się regulacje, analizować dane z wielu źródeł (np. raporty kredytowe, dokumenty finansowe) i podejmować decyzje zgodne z aktualnymi przepisami, minimalizując ryzyko błędów operacyjnych;
- zarządzanie zasobami ludzkimi – agenci mogą wspierać procesy rekrutacyjne, analizując CV, dopasowując kandydatów do ofert pracy i automatyzując komunikację z aplikującymi;
- logistyka – cyfrowi asystenci przewidują opóźnienia, optymalizują trasy, zarządzają zapasami i reagują na żywo na zmiany;
- marketing i sprzedaż – agenci są w stanie personalizować oferty, analizować zachowania klientów, przewidywać potrzeby i automatyzować kampanie marketingowe przy wykorzystaniu danych behawioralnych.
Celem artykułu jest przedstawienie autonomicznego agenta AI stworzonego w środowisku Copilot Studio.
Budowa i działanie agentów AI
Agenci AI mają budowę modułową – niezależnie od narzędzi użytych do ich stworzenia zawierają moduły:
- percepcji – odpowiedzialny za odbieranie danych z otoczenia (np. z systemów ERP, CRM, baz danych, API lub bezpośrednio od użytkownika);
- planowania – tworzy plany wykonania w zależności od zmieniających się warunków, bieżących danych i celów;
- decyzyjny – wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, reguły biznesowe i modele predykcyjne do podejmowania decyzji;
- wykonawczy – realizuje zaplanowane działania, np. wysyła e-maile, aktualizuje rekordy, inicjuje procesy;
- uczenia się – analizuje wyniki działań i dostosowuje przyszłe decyzje na podstawie zdobytych doświadczeń.
Cztery filary działania
Każdy autonomiczny agent składa się z czterech kluczowych komponentów, które wspólnie umożliwiają mu samodzielne działanie w środowisku biznesowym. Poniżej przedstawiamy wszystkie te filary.
TRIGGERS
Wyzwalacz to punkt startowy działania agenta, mechanizm, który inicjuje jego aktywność. Triggerem może być np. nadejście wiadomości e-mail, utworzenie pliku, zakończenie zadania lub interakcja użytkownika. Dzięki wyzwalaczom agent nie czeka biernie na polecenia, lecz samodzielnie reaguje na zdarzenia. Do integracji z różnymi źródłami zdarzeń wykorzystywane są konektory, które umożliwiają agentowi dostęp do zewnętrznych systemów i usług.
KNOWLEDGE
Aby autonomiczny agent mógł podejmować trafne decyzje, musi mieć dostęp do odpowiednich informacji i właśnie tutaj kluczową rolę odgrywa wiedza. W środowisku takim jak Copilot Studio agenci mogą być wyposażeni w wiedzę pochodzącą zarówno z publicznych, jak i firmowych źródeł danych, takich jak:
- ogólnodostępne strony internetowe;
- pliki w SharePoincie i OneDrive;
- Dataverse;
- ręcznie przesłane dokumenty, np. Word, Excel;
- zaawansowane źródła danych, np. Azure AI Search, Azure SQL, Salesforce.
Co ważne, dostęp do wiedzy jest kontrolowany – agent pracuje tylko na tych danych, do których uprawnienia ma korzystający z niego użytkownik. Dodatkowo Copilot Studio umożliwia monitorowanie efektywności wykorzystania wiedzy przez agenta, np. śledzenie błędów, skuteczności odpowiedzi czy najczęściej używanych źródeł.
ACTIONS
Autonomiczny agent nie ogranicza się do rozmowy, ale potrafi działać. Może się integrować z systemami firmowymi, pobierać i modyfikować dane, tworzyć zamówienia, planować spotkania, wysyłać powiadomienia i wykonywać inne operacje, które wcześniej wymagały ręcznej interwencji. W środowisku Copilot Studio akcje korzystają z modelu konektorów Power Platform, co umożliwia dostęp do ponad 1300 usług. Agent może również:
- łączyć się poprzez własne konektory do systemów Microsoftu;
- wykorzystywać narzędzie Power Automate do zaawansowanej automatyzacji – więcej na ten temat w ramce Automatyczne przepływy;
- używać AI Buildera do generowania niestandardowych instrukcji;
- wywoływać umiejętności (Skills) utworzone w środowisku Azure Bot Framework.
[…]
Marcin Szeliga
Wykładowca w Wyższej Szkole Zarządzania i Bankowości w Krakowie, jest autorem książek poświęconych analizie danych i posiada tytuł Microsoft Most Valuable Professional.
