Na wstępie chciałbym ustalić terminologię. Słowo „agent” jest wieloznaczne, w podstawowym znaczeniu jest to osoba upoważniona do działania w imieniu i na rzecz innej osoby, firmy lub instytucji. „Osoba”, czyli istota żywa. A więc słowo „agent” w tym znaczeniu jest rzeczownikiem rodzaju męskiego, męskoosobowym. Co innego „agent” w znaczeniu „autonomiczny program komputerowy”. W tym znaczeniu „agent” jest rzeczownikiem rodzaju męskiego, ale nie męskoosobowym, tylko męskorzeczowym. Czyli „ten agent”/„te agenty”, a nie „ten agent”/„ci agenci”. I tego się trzymajmy.

Agenty AI

Agenty AI to programy komputerowe napędzane sztuczną inteligencją, które samodzielnie planują działania, korzystają z narzędzi i działają próbując doprowadzić postawione przed nim zadanie do końca. W praktyce agent jest czymś pomiędzy chatbotem, asystentem a „cyfrowym pracownikiem”, który ma postawiony określony cel i potrafi wykonać samodzielnie więcej niż jeden krok w dążeniu do tego celu. Innymi słowy agent AI to system oparty na sztucznej inteligencji, który działa z dość szeroką autonomią, czyli podejmuje decyzje bez ciągłego nadzoru człowieka. W odróżnieniu od dialogowego modelu AI, agent nie tylko generuje słowną odpowiedź, ale też działa, sprawdza wynik tych działań i na bieżąco koryguje swój plan działania.

Fundamentem działania nowoczesnych systemów autonomicznych jest schemat „obserwuj – planuj – działaj”, czyli znany skądinąd paradygmat Sense – Plan – Act (pętla OODA). Agent najpierw zbiera informacje z otoczenia, potem ustala, co ma zrobić, a następnie wykonuje kolejne kroki, często używając modeli językowych, baz danych, API albo innych narzędzi informatycznych. Jeśli coś pójdzie nie tak, zmienia strategię. Jak widać, nie jest to działanie algorytmiczne, które charakteryzuje programy starego typu (nie-AI).

Gdzie się ich używa?

Agenty AI są stosowane w wielu obszarach dotychczas zarezerwowanych tylko dla człowieka: obsługa klienta, marketing, edukacja, analiza danych, automatyzacja procesów biznesowych. Mogą działać jako wirtualni asystenci, systemy analityczno-rekomendacyjne, narzędzia do przeszukiwania baz wiedzy albo orkiestratorzy złożonych zadań. W bardziej zaawansowanych zastosowaniach pojawiają się też systemy wieloagentowe.

Zalety, korzyści, przewagi

Największą zaletą agentów AI jest automatyzacja zadań wieloetapowych i oszczędność czasu (a także pieniędzy). Dobrze sprawdzają się tam, gdzie trzeba wykonać serię podobnych czynności, podejmować decyzje na podstawie niepełnych danych albo reagować szybciej niż człowiek. Dodatkowo mogą pracować w systemie ciągłym i bez ciągłego nadzoru.

Ograniczenia i ryzyka

Agenty AI nie są niezawodne. Mogą popełniać błędy, źle interpretować dane, źle wyznaczać cele, podejmować nieoptymalne decyzje albo wykonywać błędnie wyznaczone działania. Im większa autonomia, tym ważniejsza staje się kontrola, monitorowanie, walidacja wyników i zapewnienie bezpieczeństwa dla otoczenia.

Agenty AI są współcześnie jednym z najważniejszych kierunków rozwoju oprogramowania, bo zmieniają modus operandi AI z „doradzania” na „działanie”. A to, jak wiadomo, jest ryzykowne, zwłaszcza jeśli chodzi o tak młodą technologię.

Co to jest „orkiestracja” agentów AI?

Definicja jest prosta: orkiestracja agentów AI (ang. AI Agent Orchestration) to proces koordynowania, zarządzania i synchronizowania pracy wielu niezależnych agentów sztucznej inteligencji, aby wspólnie rozwiązywały skomplikowane zadania.

Określenie muzyczne jest jak najbardziej na miejscu, więcej, jest chyba najlepszym określeniem współdziałania agentów AI. Tradycyjny system AI jest solistą grającym swoją partię na jednym instrumencie. Z kolei orkiestracja to dyrygowanie całą symfonią, gdzie każdy agent jest ekspertem w wąskiej dziedzinie (np. jeden szuka danych, drugi analizuje kod, trzeci pisze raport, a czwarty weryfikuje fakty).

Pojedyncze modele LLM, mimo swojej potęgi, mają ograniczenia – gubią się w długich, wieloetapowych procesach i miewają halucynacje. Podział pracy na mniejsze agentowe „role” częściowo rozwiązuje te problemy:

• Rozbijanie złożoności: Skomplikowany proces biznesowy jest dzielony na mniejsze, mierzalne kroki.
• Specjalizacja: Każdy agent posługuje się innymi narzędziami (dostęp do API, baz danych) a nawet może być napędzany innym modelem (np. GPT-4o do logiki, a mniejszy, szybszy model do formatowania tekstu).
• Automatyczna kontrola jakości: Jeden agent może pełnić funkcję „krytyka” lub „testera”, który sprawdza pracę wykonaną przez innych agentów i odrzuca ją, jeśli nie spełnia norm.

Nareszcie o książce

Książka Aplikacje oparte na agentach AI Michaela Albady jest solidnym, techniczny przewodnikiem dla osób, które chcą budować oparte na nich systemy. To książka bardziej dla inżynierów-praktyków niż ciekawskich amatorów, ponieważ skupia się na technikaliach: architekturze, kompromisach projektowych, skalowaniu, wdrażaniu i podobnych zagadnieniach.

Autor prowadzi czytelnika przez najważniejsze elementy systemów agentowych: wybór modelu, narzędzia, pamięć, planowanie i orkiestrację.

Najmocniejszą stroną książki jest praktyczne podejście oparte na osobistym doświadczeniu Autora, gdyż Michael Albada przepracował wiele lat w dużych firmach technologicznych.

Książka wydaje się dobrym wyborem dla programistów, inżynierów uczenia maszynowego (ML), architektów oprogramowania i osób budujących produkty oparte na LLM-ach lub systemach wieloagentowych. Szczególnie może być przydatna osobom, które znają podstawy AI i chcą przejść na poziom tworzenia systemów.

Przykłady zawarte w omawianej książce pokazują, jak przejść od prostych eksperymentów z AI do budowy rzeczywistych aplikacji opartych na agentach.

Dużą zaletą tej książki jest nacisk na praktyczną inżynierię oprogramowania. Albada pokazuje, że budowanie aplikacji agentowych wymaga rozumienia potrzeby kompromisów projektowych i liczenia się z ograniczeniami technologicznymi.

To dobra lektura dla programistów, architektów, inżynierów AI i osób, które chcą przejść od etapu fascynacji i eksperymentów z modelami językowymi do tworzenia realnych systemów.

Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych”, Wydawnictwo Helion, 2026

Michael Albada
Michael Albada jest inżynierem uczenia maszynowego (ML). Wdrażał rozwiązania ML w wielu dużych firmach, m.in. Uber, Microsoft. Specjalizuje się w dużych modelach językowych, systemach wieloagentowych i cyberbezpieczeństwie.

Autor

Wiesław Seweryn

Jestem informatykiem i analitykiem. Przez trzy lata prezentowałem dane epidemiczne na Twitterze jako @docent_ws. W gronie pasjonatów z Twitterowej Akademii Nauk (TAN) uzupełniamy wiedzę na temat Covid-19. Na BlueSky jako ‪@wieslawseweryn.bsky.social‬. Piszę o informatyce i Kosmosie, recenzuję i polecam książki popularnonaukowe. Walczę z dezinformacją, którą uważam za największe zagrożenie ery social-mediów, zwłaszcza wspieraną przez niekontrolowaną tzw. "sztuczną inteligencję".

Ostatnie wpisy

Archiwum autora

• EM poleca1 lipca 2026EM poleca (#60) Bartosz Konieczny „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki”
• EM poleca24 czerwca 2026EM poleca (#59) Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych”
• astronomia12 czerwca 2026Meteor, meteoryt, meteoroid, czyli dziennikarskie niechlujstwo językowe
• EM poleca10 czerwca 2026EM poleca (#58) Addy Osmani „Vibe coding i przyszłość kodowania”