Jak Agentowa Sztuczna Inteligencja Zmienia Procesy Biznesowe?

Nowoczesne firmy coraz częściej wykorzystują modele generatywne sztucznej inteligencji (AI), które są obecne w interakcjach z klientami czy zarządzaniu łańcuchem dostaw. Takie narzędzia pozwalają na inteligentną analizę danych i tworzenie treści, korzystając z modeli językowych, takich jak LLM (large language models). Jednak to zaledwie początek możliwości AI.

Najwięcej kodu w firmach znajduje się w obszarze procesów biznesowych – między warstwami zaangażowania klienta, a sztywnymi systemami rekordów, do których należą dane organizacyjne. Agentowa AI (Agentic AI) przekształca te statyczne procesy w dynamiczne i autonomiczne systemy. Ale jak to działa w praktyce?

Co Dziś Potrafią Agenci AI?

Agenci AI, po otrzymaniu kontekstu, wykorzystują modele językowe do realizacji określonych zadań. Mogą one pełnić różnorodne funkcje:

• Wykorzystanie narzędzi: Używanie zewnętrznych API czy usług w celu wykonania działań.
• Decyzje: Wybór odpowiednich działań na podstawie dostępnych informacji.
• Planowanie: Tworzenie sekwencji kroków, aby osiągnąć cel.
• Rozumowanie: Analiza kontekstu i przewidywanie wyników działań.

Agenci mogą także współpracować, wykorzystując swoje specjalistyczne funkcje do poprawy rezultatów. Na przykład, jeden agent może napisać kod, a inny go zrewidować.

Tworzenie Sieci Agentowej

Wprowadzenie AI do procesów biznesowych wymaga stworzenia odpowiednich platform, które będą zarządzać interakcjami między agentami. Na przykład architektury typu RAG (retrieval-augmented generation) mogą być stosowane, aby ułatwić modelom AI dostęp do zewnętrznych baz danych w czasie rzeczywistym.

Multiagentowe systemy AI idą o krok dalej, umożliwiając współpracę między agentami poprzez wymianę informacji i wzajemne uzupełnianie swoich możliwości. Dzięki temu procesy biznesowe stają się bardziej efektywne i precyzyjne.

Jak Zbudować System Agentowy?

Przyszłość oprogramowania należy do procesów agentowych, w których inżynierowie oprogramowania staną się projektantami automatyzacji. Takie systemy można tworzyć z pomocą narzędzi wizualnych jak Langflow. Pozwalają one na budowanie procesów za pomocą metody „przeciągnij i upuść”, bez potrzeby pisania skomplikowanego kodu.

Langflow umożliwia definiowanie takich elementów jak źródła danych, modele, czy API i łączy je w jedną dynamiczną całość. Dzięki temu programiści mogą łatwo tworzyć złożone procesy automatyzacji, które dostosowują się do potrzeb firm.

Przyszłość Agentowej AI

Integracja agentowej AI z istniejącymi systemami przynosi nowe możliwości automatyzacji procesów biznesowych. Dzięki niej firmy mogą zwiększyć skalowalność, elastyczność i precyzję operacji. Takie podejście pozwala też na lepsze wykorzystanie danych, poprawę doświadczeń klientów i szybkie reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe.

Połączenie AI, danych przedsiębiorstw i API przekształca automatyzację z narzędzia pomocniczego w samodzielnego „pilota” procesów biznesowych. Firmy, które wcielą te rozwiązania, zyskają przewagę konkurencyjną i otworzą nowe możliwości innowacji.