Od asystenta AI do agenta AI – systemy wieloagentowe jako przyszłość codzienności użytkowników
Od 2025 roku coraz więcej firm stawia na rozwój swoich produktów w kierunku tworzenia i budowania zaplecza do tworzenia agentów AI. Wiele osób pracuje już od dawna z asystentami bazującymi na sztucznej inteligencji, jednak nadal agenty to rozwiązania skierowane do użytkowników bardziej zorientowanych w tym temacie. W tym artykule opiszę różnice pomiędzy tymi zagadnieniami. Uświadamiają one dość dobrze, dlaczego agenty AI to przyszłość rozwoju sztucznej inteligencji.
Na początek rozpocznijmy od krótkiego zdefiniowania, czym właściwie jest asystent AI i agent AI. Gdy przeanalizujemy definicje, szybko zorientujemy się, że możemy rozpoznać istotne różnice pomiędzy asystentami a agentami AI, których doświadcza każdy użytkownik. Można też łatwo dostrzec, dlaczego w istocie to agenty AI są w stanie spełniać oczekiwania wielu użytkowników lepiej niż asystenci, jeżeli w grę wchodzi wykonanie skomplikowanych i specyficznych zadań.
Asystent AI – definicja
Asystent AI to rozwiązanie, które wielu użytkowników już dobrze zna. Jest to sztuczna inteligencja ukierunkowana na wykonywanie ściśle określonego zadania pod pełną kontrolą człowieka. Działanie takiego systemu jest reaktywne i polega na wykonaniu określonego polecania zawartego w prompcie w zgodzie z możliwościami danego rozwiązania. Wymagają inicjowania określonych działań, a proces odbywa się z pełnym udziałem użytkownika, gdyż asystent reaguje bezpośrednio na określone zapytania. Musimy mieć jednak świadomość, że w istocie z punktu widzenia architektury niektóre popularne chatboty AI, działające jako asystent AI, to w zasadzie agent AI z mocno ograniczonymi uprawnieniami.
Agent AI – definicja
Można uznać, że w zasadzie agent (łac. agere czyli działać, czynić, robić) też wykonuje określone zadania na podstawie promptu definiującego oczekiwania użytkownika. Jednakże bazując na definicji, którą zaproponowali Stuart Russell i Peter Norvig, od agenta „(…) oczekuje się znacznie więcej: samodzielnego działania, postrzegania swego otoczenia, funkcjonowania przez dłuższy czas, adaptowania się do zachodzących zmian, wytyczania celów i dążenia do ich osiągnięcia”.1
Agent AI to nadal ANI
Teraz ktoś może powie: „Jak to ‘wytyczania celów i dążenia do ich osiągnięcia’? To AI będzie samo decydować, co robić? Jak człowiek?”. Nie do końca! Sztuczna inteligencja, będąca agentem, musi wykonać określone czynności, by osiągnąć cel użytkownika. Przykładowo agent AI będzie wyszukiwać odpowiednie informacje czy pliki, przetwarzać je, podejmować akcje w imieniu użytkownika, co stanowi rodzaj wyznaczania celu, chociaż jest on zdeterminowany przez oczekiwania człowieka. W zasadzie – takie rozwiązania to multiagentowe architektury z wieloma różnymi subagentami, będącymi ANI (artificial narrow intelligence). Myślę, że w tym miejscu warto przywołać definicję za Mariuszem Flasińskim, że sztuczna inteligencja umożliwia sztucznym systemom „(…) wykonywanie czynności, które w przypadku człowieka wymagają inteligencji”2, a to nie oznacza możliwości intelektualnych jak u człowieka. Tutaj warto podkreślić dla osób, które nadal są nieufne, że najłatwiej to sobie wyobrazić na podstawie podejścia zakładającego istnienie „racjonalnego agenta”. To agent zdolny do osiągania celu lub wykonania zadania tak, aby zbliżyć się do tego celu, gdy nie można go osiągnąć3. Mam nadzieję, że osoby zestresowane fragmentem o wytyczaniu celu przez sztuczną inteligencję poczuły teraz ulgę.
Oczywiście, ulga ta nie powinna powodować bezrefleksyjności, ponieważ w istocie agent AI może potencjalnie działać w sposób niebezpieczny. Pomyłki człowieka oraz halucynacje AI lub błędy sztucznej inteligencji w tym wypadku to nie tylko kwestia zabawnej odpowiedzi chatbota, z której będzie drwić połowa użytkowników w Internecie. Jakiekolwiek błędy w przypadku działania agenta mogą mieć o wiele większy negatywny wpływ nie tylko na użytkownika, ale także na innych ludzi. Być może tworzenie oraz praca z agentami AI nie wymaga kwalifikacji z zakresu informatyki lub data science, ale na pewno wiąże się z odpowiedzialnością. Można powiedzieć, że agenty są sztuczne, a agenci odpowiedzialni, gdyż całkiem żywi.
Agenty sztuczne a agenci odpowiedzialni
Agenty AI nadal działają pod nadzorem ludzi. Pomimo pewnej autonomii agent AI nadal „postępuje właściwie”4, czyli zgodnie z celem, który zakłada i rozlicza człowiek. To z jednej strony rozwiązanie bezpieczne, a z drugiej – zupełnie niebezpieczne. W końcu agenci – ci żywi – mogą mieć własne intencje podczas wydawania poleceń, które agenty AI wykonują, a te intencje nie zawsze muszą być dobre. Ludzie mogą też popełniać błędy, a środowisko działania może ze względu na zbyt duże uprawnienia rodzić potencjalne ryzyko przy niewłaściwej architekturze rozwiązania wieloagentowego.
Jednocześnie spora część użytkowników już teraz korzysta z agentów w domach, przykładowo używając odkurzacza autonomicznego. Oczywiście możliwości oraz uprawnienia takiego urządzania są tak opracowane, że jest ono bezpieczne. Myślę jednak, że jeżeli ktoś zechce skorzystać z asystenta AI do przeszukania Internetu w celu znalezienia filmów obrazujących nieodpowiedzialne użytkowanie robotów sprzątających, to jest szansa na eksplorację takich nagrań.
W kwestiach językowych dotyczących słów „agenty” oraz „agenci” odsyłam do Poradni Językowej. Temat ten był również omawiany podczas szkoleń w 2025 roku prowadzonych przez Generator Pomysłów.
Agenty AI a zarządzanie uprawnieniami
Obawy z pewnością pojawiają się, gdy analizuje się ryzyko potencjalnych błędów. Te mogą nastąpić w wielu miejscach, ponieważ – jak wskazałam – agenty AI powinny dostosowywać się do środowiska, otoczenia, w którym działają, a jednocześnie są agentami racjonalnymi, czyli nie mogąc zrealizować celu, wybiorą drogę, która do celu zbliża. I pomimo tego, że twórcy starają się zabezpieczyć przed „uporem” AI w dążeniu do celu, który wynika ze specyfiki sztucznej inteligencji, to możliwe jest, że agent wykaże zbyt dużą konsekwencję tam, gdzie nie miał szans osiągnąć założonego rezultatu. Nie muszę dodawać, że to może potencjalnie wprawiać w konsternację, a niekiedy bardzo rozbawić użytkownika. W każdym razie – lepiej, żeby agent AI nie mógł wszystkiego dookoła usunąć lub zmodyfikować, bo jeszcze okaże się, że takie niepoprawne działanie najbardziej zbliża do zupełnie innego celu, który wskazał człowiek.
Lepiej spokojnie dawać uprawnienia agentom AI, niż odkryć, że właśnie współpracuje się z najbardziej wytrwałym i zdeterminowanym „sztucznym współpracownikiem”, który wykona niepoprawnie zlecone niewykonalne zadanie. Wiem, to marzenie niektórych ludzi. Ma szansę się ziścić! Jeżeli ktoś jednak ma inne marzenia, to powinien pamiętać o tym, że agenty AI to nie „sztuczny człowiek”, tylko skomplikowany system bazujący na sztucznej inteligencji. Obok mogą pojawić się oczywiście same błędy w działaniu sztucznej inteligencji i tym samym – niezadowalający efekt. Właściwe zarządzanie uprawnieniami to obok odpowiedniej architektury agenta AI ważny aspekt ochrony przed potencjalnymi błędami i negatywnymi konsekwencjami.
Agenty AI a planowanie wieloagentowe
Planowanie wieloagentowe w systemach multiagentowych oznacza zastępowanie pojedynczych akcji wspólną akcją, ponieważ wiele agentów AI realizuje określone zadanie. To oczywiście sprawia, że niezbędna jest synchronizacja i planowanie rozbieżności agentów, a także zarządzanie współbieżnymi akcjami. Komunikacja, konwencje, plan zadań to wszystko należy wziąć pod uwagę, tworząc tego typu systemy. W efekcie trzeba przewidzieć wiele sytuacji i wskazać niekiedy dość dokładnie, co powinno się wydarzyć i w jaki sposób (np. równoczesne wykonanie, sekwencyjne, wyłączne).
W obecnych systemach pojawiają się rozwiązania z agentem wykonawczym w roli decydenta i agentami uległymi. „Uległość” subagentów nie oznacza, że wykonają zadanie tak, jak chce tego użytkownik, ponieważ czasami wykonają je tak, jak użytkownik opisał, a nie – jak chciał, a innym razem w taki sposób, w jaki będzie im dane w określonych warunkach. Warto wskazać, że architektura z jednym decydentem bardzo dobrze rozwiązuje różne problemy, ponieważ pomimo decentralizacji wykonania zadań, nadal planowanie z punktu widzenia użytkownika jest dość scentralizowane. Jednocześnie subagenci muszą otrzymać określone plany działania, co można zlecić agentowi AI w sposób mniej lub bardziej szczegółowo kontrolowany przez użytkownika5.
W praktyce, wielu użytkowników szybko dostrzeże w systemach wieloagentowych, że gdy jeden z agentów AI jest w roli decydenta w stosunku do agentów uległych, to czasami bywa kiepskim menedżerem subagentów i trzeba mu podpowiadać, szczególnie gdy zadania wymagają wysokiej znajomości specyficznego otoczenia. Można powiedzieć, że agenty AI wymagają dobrego onboardingu. Dostosowanie do środowiska działania to podstawowe zadanie agenta, jednocześnie nawet skomplikowane systemy nadal mogą mieć pewne trudności z odnalezieniem się w nowym otoczeniu. Ludzie też napotykają te same problemy, więc nie ma co wypominać AI. Podstawowa różnica pomiędzy człowiekiem a agentem AI polega na tym, że ten drugi niezbyt potrafi wyjaśnić, dlaczego coś zrobił, chociaż część rozwiązań pozwala na śledzenie z różną dokładnością etapów działania takiego agenta AI.
Powyżej wskazane podejście zyskuje obecnie na znaczeniu, ponieważ wydaje się, że pozwoli na łatwiejsze korzystanie z agentów AI użytkownikom o różnym stopniu umiejętności, chociaż to nie jest jedyne rozwiązanie. Kiedyś równie często tworzono agenty, bazując na złożonych systemach działających sekwencyjnie, z pełnym rozdzieleniem zadań i z wykorzystaniem wyspecjalizowanych modeli. W takich systemach każdy model lub agent wykonuje wyłącznie określone wyspecjalizowane zadanie, występuje zatem pełna rozbieżność. Dotyczy to szczególnie tych sytuacji, w których modele, agenty przetwarzają różne formaty danych, a systemy są tworzone na bazie modeli wyspecjalizowanych w wąskich zadaniach.
Asystent AI, agent AI i rozwój AI
Reasumując, asystenci AI i agenty AI to różne rozwiązania, z których mogą korzystać użytkownicy. Ważne jest zrozumienie specyfiki działania i właściwe planowanie ich wdrożenia. Rozwiązania te są dostosowywane przez firmy do potrzeb użytkowników o różnym stopniu wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji. Weryfikując widoczną tendencję rozwoju w zakresie AI, możemy przypuszczać, że złożone systemy agentów AI będą coraz bardziej popularne w codziennym życiu użytkowników.
