Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji osiągnął imponujący poziom – duże modele językowe (LLM) potrafią dziś odpowiadać na skomplikowane pytania, rezerwować stolik w restauracji czy obsługiwać przeglądarki internetowe. Z pozoru wszechstronne i potężne, tzw. ogólne agenty AI, wykazują jednak zasadnicze ograniczenia, gdy dochodzi do realizowania powtarzalnych, strukturalnych zadań biznesowych. W sytuacjach, gdzie liczy się nie tylko inteligencja, ale też precyzja i skalowalność, okazuje się, że sam rozmiar modelu to za mało – potrzebne są sprawdzone taktyki i odpowiednia architektura.
Wielofunkcyjne agenty przeglądarkowe, takie jak Operator od OpenAI czy Computer Use od Anthropic, potrafią zrobić wrażenie, ale w praktyce zawodzą, gdy trzeba wydobyć z witryn konkretne, uporządkowane dane. Brakuje im powtarzalności – generowane wyniki są często niespójne i nieprzewidywalne, a to krytycznie osłabia korzyści płynące z automatyzacji. W procesach takich jak analiza ofert pracy, monitorowanie konkurencji czy wzbogacanie baz danych, chaos danych generowanych przez „uniwersalne” AI okazuje się kulą u nogi.
Istnieją trzy główne problemy, które ograniczają przydatność ogólnych agentów AI do zastosowań na większą skalę. Po pierwsze – struktura danych. Większość z tych narzędzi została zaprojektowana z myślą o zadaniach typu pytanie-odpowiedź, co skutkuje odpowiedziami w formie akapitów bez jasnej struktury danych. Po drugie – zasięg. Agenci testowani są na wąskich zestawach uprzednio przygotowanych stron, co nie oddaje złożoności prawdziwego internetu. Po trzecie – „lenistwo” modelu. Wiele z nich przerywa zadanie w połowie, zapisując tylko część danych i kończąc działanie przedwcześnie, na przykład po pierwszej stronie wyników.
Na szczęście jest inne podejście – takie, które akceptuje fakt, że każde zadanie, nawet z pozoru chaotyczne, ma swoją strukturę. Przykład? Ekstrakcja danych z ogłoszeń o pracę na stronach firmowych, gdzie elementy takie jak tytuł stanowiska, lokalizacja i data publikacji powtarzają się w formie powtarzalnych bloków HTML. Kluczową umiejętnością w takim przypadku jest rozpoznanie i wykorzystanie tej struktury, a nie nadzieja na to, że model LLM sam ją intuicyjnie uchwyci.
Zgodnie z tym podejściem działa BardeenAgent – innowacyjny agent przeglądarkowy, którego twórcy postawili nie na rozbudowę modeli, ale na inteligentne wykorzystanie powtarzalności zadań. W odróżnieniu od klasycznych agentów, BardeenAgent uczy się struktury strony tylko raz, tworząc coś w rodzaju recepty na pozyskiwanie danych, a później wykorzystuje ją wielokrotnie, szybko i sprawnie. Dzięki temu nie tylko zyskujemy na kosztach (mniej zapytań do modelu AI), ale przede wszystkim redukujemy błędy i zwiększamy szybkość działania.
Sekret skuteczności BardeenAgent leży w jego dwuetapowej metodzie. Najpierw agent odwiedza witrynę, identyfikuje wzorzec danych i generuje selektory CSS oraz kod ekstrakcyjny. Następnie, zamiast uruchamiać AI dla każdego wiersza danych z osobna, reużywa raz stworzonego „przepisu”, przeszukując kolejne strony i rekordy. Taka automatyzacja pozwala na przetwarzanie tysięcy danych dziennie, bez strat na jakości czy kosztach.
Efektywność tego podejścia została potwierdzona w benchmarkowych testach na platformie WebLists – zestawie zadań pochodzących od rzeczywistych potrzeb firm. Scenariusze takie jak śledzenie wpisów blogowych konkurencji, pozyskiwanie opinii klientów czy analiza ruchów rekrutacyjnych innych przedsiębiorstw stanowiły punkty odniesienia. Wyniki? BardeenAgent zdeklasował inne narzędzia, osiągając 66,2% skuteczności odczytu danych, dwukrotnie przewyższając inne popularne agenty – w tym swoje własne poprzednie wersje.
To nie tylko przewaga technologiczna, ale i kosztowa – koszt pojedynczego rekordu okazał się trzykrotnie niższy niż w konkurencyjnych rozwiązaniach. I to wszystko bez potrzeby rozwijania masywnie dużych modeli czy chmur obliczeniowych – wystarczyło spojrzeć w kierunku struktury problemu, nie jego wielkości.
Historia BardeenAgent to współczesna wersja pojedynku Dawida z Goliatem. W świecie gigantycznych modeli, które imponują skalą, ale często nie spełniają oczekiwań biznesowych, to właśnie spryt, taktyka i zrozumienie problemu wygrywają. Jeśli więc Twoja firma potrzebuje narzędzia, które wyciąga dane z internetu szybko, tanio i precyzyjnie – pora zmienić strategię i postawić na strukturę.
Zainteresowanych dokładniejszym poznaniem tej technologii zachęcamy do zapoznania się z materiałami technicznymi oraz artykułami na blogu twórców Bardeen. To podejście może stanowić punkt zwrotny dla wielu firm, które zmagają się z chaosem danych i barierami kosztowymi we wdrażaniu AI w praktyce.
