Agentyczna sztuczna inteligencja (Agentic AI) to termin, który jeszcze niedawno dla wielu był nowością, a dziś coraz mocniej przenika do świata biznesu i technologii. Zamiast prostych chatbotów czy asystentów opartych na regułach, mówimy tu o systemach AI, które potrafią samodzielnie planować, podejmować decyzje i przeprowadzać całe procesy bez udziału człowieka — analizując dane, integrując różne źródła informacji i uruchamiając działania w innych systemach. To jakościowa zmiana, która może przeobrazić zarówno funkcjonowanie firm, jak i technologicznych fundamentów, na których są zbudowane.
Agentyczna AI nie ogranicza się do rozumienia poleceń — jej celem jest ich autonomiczne wykonywanie, często w wielu krokach, oraz podejmowanie racjonalnych decyzji na podstawie dynamiki środowiska, w którym działa. Taki system może samodzielnie rozłożyć złożone zadanie na mniejsze działania, przeanalizować potrzebne dane z różnych źródeł, wywołać integracje systemowe, zaktualizować informacje w bazach danych lub systemach ERP i CRM, a następnie poinformować interesariuszy o wynikach. Taka zdolność do niezależnego działania stawia ogromne wymagania wobec infrastruktury informatycznej, która musi odpowiadać na potrzeby dziesiątek lub setek jednocześnie działających agentów.
Przykłady wdrożeń agentycznych AI mogą być imponujące. W marketingu takie systemy mogą samodzielnie zarządzać kampaniami, analizować efektywność reklam, modyfikować strategie, zarządzać budżetem, a nawet automatycznie podmieniać treści na podstawie zachowań użytkowników. W logistyce agent AI może w czasie rzeczywistym śledzić zapasy, optymalizować trasy dostaw, współpracować z przewoźnikami i automatycznie przesuwać zasoby pomiędzy magazynami, by unikać opóźnień. W finansach sztuczna inteligencja może sprawdzać cash flow, wykrywać anomalie, korygować budżety i tworzyć prognozy, dostarczając decyzji zarządczych szybciej niż jakikolwiek człowiek.
Jednak efektywne działanie takich agentów możliwe jest tylko wtedy, gdy zaplecze infrastrukturalne odpowiada ich wymaganiom. Dotychczasowe systemy danych, takie jak klasyczne hurtownie danych czy tzw. data lakehouse, były projektowane z myślą o raportowaniu, analizach i BI — operacjach wykonywanych dziesiątki razy dziennie, a nie tysiące razy na sekundę. Natomiast agentyczna AI generuje zapytania w ogromnym wolumenie, często równolegle i w czasie rzeczywistym.
Standardem integracyjnym dla środowisk agentycznych staje się MCP (Multi-Component Programming) — zestaw praktyk pozwalających agentom AI traktować różne systemy jako gotowe do wykonania komponenty. Dzięki MCP agent nie tylko „odczyta dane”, ale będzie w stanie np. napisać maila, zaktualizować wpis w CRM, uruchomić pipeline CI/CD czy też zmienić parametry w systemie cenowym. Coraz więcej firm przygotowuje swoje API pod kątem MCP, by otworzyć się na wykorzystanie przez AI w bardziej inteligentny sposób niż dotychczas.
Tradycyjna architektura danych po prostu nie wytrzymuje takiej presji. Nawet niewielka armia agentów, działających jednocześnie, może sparaliżować systemy zaprojektowane pod umiarkowane obciążenia. Gdy agent realizuje np. plan poprawy logistyki magazynowej, wykonuje po drodze obliczenia związane z zapasami, czasami dostawy, dostępnością flot, umowami SLA — a wszystko to w czasie rzeczywistym. A teraz wyobraźmy sobie nie jednego agenta, ale setki lub tysiące, działających jednocześnie w różnych obszarach działalności firmy.
Odpowiedzią na te wyzwania staje się infrastruktura zaprojektowana w modelu agent-ready. Kluczowe cechy takiego środowiska to: niskie opóźnienia zapytań (latencja poniżej sekundy), możliwość obsługi ogromnej liczby jednoczesnych zapytań (masywna współbieżność), a także elastyczność, która pozwala jednocześnie służyć klasycznym użytkownikom oraz inteligentnym agentom. Przykładem rozwiązania spełniającego te założenia jest Apache Pinot — real-time OLAP system, który został opracowany w LinkedIn właśnie po to, by dostarczać błyskawiczne analizy użytkowników i sprawdza się dziś w firmach takich jak Uber, Stripe czy Walmart.
Pinot stał się standardem m.in. w obszarach wykrywania oszustw, dynamicznego ustalania cen czy personalizacji treści na stronach i w aplikacjach. Teraz, w dobie agentycznej AI, jego dodatkowym atutem jest możliwość obsługi zapytań o bardzo dużej liczności, z aktualizacjami danych niemal w czasie rzeczywistym i z błyskawicznymi odpowiedziami. Działa to na milionach rekordów i przetwarza tysiące zapytań na sekundę, co czyni go idealnym narzędziem do wspierania autonomicznych agentów.
Transformacja, jaka niesie ze sobą Agentic AI, to nie tylko rewolucja technologiczna, ale i strategiczna zmiana perspektywy w prowadzeniu biznesu. Agent nie jest po prostu kolejną aplikacją — to cyfrowy pracownik, który potrafi samodzielnie działać, adaptować się i decydować na podstawie danych. I jak każdy skuteczny pracownik, potrzebuje odpowiedniego środowiska pracy. Jeśli infrastruktura nie nadąży za wymaganiami agentów, to nawet najbardziej zaawansowane algorytmy okażą się bezużyteczne. Dlatego już dziś warto pomyśleć o architekturze danych, która będzie gotowa nie tylko na AI — ale na przyszłość, której fundamentem będą inteligentni agenci.
