Wraz z rosnącym zainteresowaniem zaawansowaną sztuczną inteligencją, coraz częściej pojawia się pojęcie agenta AI. Jednak w przestrzeni publicznej i nawet wśród profesjonalistów technologicznych istnieje wiele nieporozumień co do tego, czym agent AI naprawdę jest – a czym nie jest.
Agent AI ≠ narzędzie automatyzujące
Dla wielu osób agent AI to po prostu kolejna nazwa dla narzędzi automatyzujących procesy, takich jak ChatGPT, Make.com, Copilot, Operator czy platformy typu no-code/low-code. Tymczasem te rozwiązania, choć imponujące, realizują przede wszystkim proste funkcje: rozumienie języka naturalnego, krótkotrwałą pamięć konwersacyjną czy wykonywanie zaprogramowanych zadań. Są to interfejsy użytkownika lub komponenty większego systemu – nie zaś prawdziwe agenty w sensie technicznym czy funkcjonalnym.
Kim (a właściwie czym) naprawdę jest agent AI?
Agent AI to zaawansowany, autonomiczny system zdolny nie tylko do wykonywania zadań, ale także do wnioskowania, planowania, adaptacji i współpracy w dynamicznym środowisku. To jakościowo inna klasa rozwiązań AI – wymagająca złożonego stosu technologicznego oraz precyzyjnego projektowania pod kątem odpowiedzialności i zgodności z regulacjami.
Kluczowe cechy agentów AI:
1. Zdolności podstawowe (Core Capabilities):
- Pamięć epizodyczna – umożliwia agentowi uczenie się na podstawie doświadczeń;
- Łączenie bytów (entity linking) i dopasowanie semantyczne – pozwala na głębokie rozumienie kontekstu;
- Sprzężenia zwrotne w czasie rzeczywistym – umożliwiają adaptację do zmian otoczenia;
- Współpraca z człowiekiem – tzw. human-in-the-loop – kluczowa z punktu widzenia compliance.
2. Protokolarność i orkiestracja (Protocols & Orchestration):
- Komunikacja między agentami (A2A), zarządzanie kontekstem (MCP), łączenie wielu platform i modeli – to wszystko sprawia, że agent AI działa jako część większego systemu.
3. Projektowanie i nadzór (Design & Governance):
- Systemy wieloagentowe, planowanie celów i ewaluacja agentów – to podstawa transparentnego i skalowalnego zarządzania.
- Krytyczny element: odpowiedzialność i zgodność z przepisami – agenci AI muszą być projektowani z uwzględnieniem norm takich jak ISO/IEC 42001 czy wymogi AI Act.
4. Zaawansowana interakcja (Advanced Interactions):
- Precyzyjne wykonywanie zadań, optymalizacja przepływów pracy, re-ranking kontekstowy i integracja z interfejsem użytkownika – to wszystko czyni z agenta AI inteligentnego partnera, a nie tylko narzędzie.
AI Compliance: co oznacza agentowość dla zgodności?
W erze Agentic AI kluczowym wyzwaniem staje się projektowanie systemów, które nie tylko są technicznie wydajne, ale też spełniają wymogi odpowiedzialności, przejrzystości i kontroli. Agenci AI działają autonomicznie, ale muszą mieć wbudowane mechanizmy umożliwiające audytowalność, zarządzanie ryzykiem i nadzór – zarówno wewnętrzny, jak i regulacyjny.
Z punktu widzenia compliance oznacza to m.in.:
- konieczność dokumentowania zdolności decyzyjnych agenta;
- analizę wpływu na prawa człowieka i prywatność (AI DPIA);
- wdrożenie zasad human oversight i zarządzania błędami;
- dostosowanie architektury systemu do wymagań zgodności (np. explainability, traceability, accountability).
Podsumowanie
Agenci AI nie są tylko „sprytniejszymi chatbotami”. To autonomiczne systemy, które wchodzą w interakcję ze światem w sposób przypominający inteligentne podmioty. W kontekście AI Governance i Compliance stanowią one nowy rozdział – wymagający zmiany zarówno w sposobie myślenia, jak i projektowania rozwiązań.
Przyszłość sztucznej inteligencji nie polega jedynie na lepszych narzędziach – lecz na odpowiedzialnym tworzeniu inteligentnych bytów, które potrafią wnioskować, współpracować i adaptować się z poszanowaniem zasad etycznych i prawnych.
Chcesz dowiedzieć się, jak wdrożyć system zarządzania agentami AI zgodny z ISO/IEC 42001? A może przygotowujesz organizację do regulacji AI Act? Skontaktuj się – pomagam firmom projektować odpowiedzialne i zgodne z prawem rozwiązania AI.
