Poznaj fundamentalne różnice między generatywną AI, agentami AI i systemami agentowymi AI. Dowiedz się, jak te technologie ewoluują pod względem złożoności i możliwości — od prostego generowania treści po autonomiczną realizację wieloetapowych zadań.
Krajobraz sztucznej inteligencji uległ w ostatnich latach ogromnym przemianom, wprowadzając nowe pojęcia i terminy, które mogą być mylące nawet dla doświadczonych specjalistów. Trzy terminy, które często są używane zamiennie — choć nie powinny — to generatywna AI, agenci AI oraz agentowa AI. Chociaż te koncepcje są ze sobą powiązane i wzajemnie się uzupełniają, reprezentują różne poziomy zaawansowania i możliwości działania systemów AI. Zrozumienie różnic między tymi trzema paradygmatami jest kluczowe dla każdego, kto chce skutecznie wykorzystać technologię AI — niezależnie od tego, czy jesteś deweloperem budującym inteligentne systemy, liderem biznesu oceniającym rozwiązania AI, czy przedsiębiorcą eksplorującym możliwości automatyzacji. W tym artykule wyjaśniamy każde z tych pojęć w prosty i praktyczny sposób, pokazujemy ich wzajemne relacje oraz przedstawiamy rzeczywiste zastosowania, które ilustrują ich unikalne mocne strony i obszary użycia.
Generatywna AI stanowi fundament nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji. W swojej istocie generatywna AI to każdy system sztucznej inteligencji zaprojektowany do tworzenia nowych treści — czy to tekstów, obrazów, wideo, kodu czy innych form danych — na podstawie wzorców wyuczonych z istniejących danych. Kiedy korzystasz z ChatGPT, Claude, Gemini lub podobnych systemów, masz do czynienia właśnie z generatywną AI. Systemy te są napędzane przez duże modele językowe (LLM), czyli sieci neuronowe wytrenowane na ogromnych zbiorach danych internetowych, takich jak artykuły z Wikipedii, książki, publikacje naukowe, strony internetowe i niezliczone inne źródła tekstu. Proces treningu pozwala tym modelom zrozumieć wzorce językowe, kontekst oraz relacje między pojęciami, dzięki czemu są w stanie generować spójne, kontekstowo trafne odpowiedzi na pytania użytkowników.
Siła generatywnej AI polega na umiejętności rozumienia i odtwarzania wzorców z danych treningowych. Gdy zadajesz ChatGPT pytanie, nie sięga on po gotowe odpowiedzi z bazy danych. Zamiast tego przetwarza Twoje zapytanie przez miliardy parametrów i generuje odpowiedź token po tokenie, przewidując, jakie słowo powinno pojawić się następne na podstawie całej zdobytej wiedzy. Dzięki temu generatywna AI radzi sobie z nowymi pytaniami i potrafi tworzyć kreatywne treści — nie ogranicza się do odszukiwania odpowiedzi, lecz naprawdę generuje nowe treści, które wcześniej nie istniały. Jednak ta zdolność ma istotne ograniczenie: generatywne systemy AI posiadają tzw. datę odcięcia wiedzy. Dane treningowe modelu sięgają tylko do określonego momentu, zwykle sprzed kilku miesięcy przed wydaniem modelu. Oznacza to, że jeśli zapytasz generatywną AI „Jaka jest cena biletu lotniczego na jutro?”, nie otrzymasz aktualnej odpowiedzi, ponieważ model nie ma dostępu do bieżących danych o cenach ani informacji wykraczających poza zakres treningu.
Generatywna AI stała się przełomowa niemal w każdej branży, ponieważ demokratyzuje dostęp do możliwości, które wcześniej wymagały specjalistycznej wiedzy. W tworzeniu treści generatywna AI pozwala marketerom pisać wpisy na blogi, treści do mediów społecznościowych i teksty marketingowe na masową skalę. W programowaniu narzędzia takie jak GitHub Copilot wykorzystują generatywną AI do podpowiadania fragmentów kodu lub całych funkcji, znacząco przyspieszając pracę deweloperów. W obsłudze klienta generatywna AI napędza chatboty, które potrafią samodzielnie obsługiwać rutynowe zapytania. W badaniach i edukacji generatywna AI wspiera w przeglądzie literatury, analizie danych i wyjaśnianiu złożonych pojęć. Wpływ ekonomiczny jest znaczący — organizacje korzystające z generatywnej AI odnotowują znaczny wzrost produktywności, obniżenie kosztów i szybsze wprowadzanie nowych produktów i usług na rynek.
Jednak ograniczenia czysto generatywnej AI ujawniają się, gdy potrzebujesz informacji w czasie rzeczywistym lub chcesz, aby system sam wykonał jakieś działanie. Tu kluczowe staje się pojęcie narzędzi i integracji. Nowoczesne generatywne systemy AI, takie jak ChatGPT, mają obecnie możliwość przeszukiwania internetu, korzystania z wtyczek i wywoływania zewnętrznych API. Gdy widzisz komunikat „Wyszukiwanie w sieci” w ChatGPT, system właśnie korzysta z narzędzia — konkretnie z API wyszukiwania internetowego — aby pobrać aktualne informacje z internetu. To stanowi pomost między prostą generatywną AI a bardziej zaawansowanymi systemami AI. Dając LLM-owi dostęp do narzędzi i API, znacząco zwiększasz zakres jego możliwości. Jeśli zapewnisz LLM-owi dostęp do API rezerwacji lotów, np. Skyscanner czy MakeMyTrip, model stanie się na tyle inteligentny, by samodzielnie wywołać to API, pobrać aktualne ceny lotów i przekazać Ci najświeższe informacje. To jakbyś dał człowiekowi mózg (LLM), a następnie wyposażył go w narzędzia (API i integracje) — tak jak stolarz z młotkiem i śrubokrętem może zrobić znacznie więcej niż ten bez narzędzi, tak LLM z dostępem do narzędzi jest znacznie potężniejszy niż ograniczony wyłącznie do danych treningowych.
Chociaż generatywna AI świetnie sprawdza się w odpowiadaniu na pytania i generowaniu treści, agenci AI oznaczają fundamentalną zmianę w sposobie działania systemów AI. Agent AI to nie tylko system odpowiadający na pytania; to program zaprojektowany tak, by przyjmować dane wejściowe, analizować problem, a następnie samodzielnie podjąć działania prowadzące do realizacji konkretnego zadania. Ta różnica jest kluczowa. W przypadku generatywnej AI zadajesz pytanie i otrzymujesz odpowiedź. W przypadku agenta AI prosisz o wykonanie zadania i system podejmuje działania, by je zrealizować. Różnica między tymi paradygmatami to różnica między pytaniem kogoś o informację a poproszeniem kogoś, by coś dla Ciebie zrobił.
Rozważmy praktyczny przykład: rezerwację lotu. W przypadku czysto generatywnej AI możesz zapytać „Jakie są najtańsze loty z Nowego Jorku do Los Angeles na jutro?” i otrzymasz listę opcji. Z agentem AI możesz powiedzieć „Zarezerwuj mi najtańszy lot z Nowego Jorku do Los Angeles na jutro”, a agent nie tylko wyszuka loty, ale także samodzielnie dokona rezerwacji. Aby to zrobić, agent AI potrzebuje kilku współdziałających komponentów. Po pierwsze, musi mieć LLM jako mózg — silnik rozumowania, który zrozumie Twoją prośbę i zdecyduje, jakie działania podjąć. Po drugie, potrzebuje dostępu do narzędzi — w tym przypadku API do rezerwacji lotów, pozwalającego wyszukiwać i rezerwować bilety. Po trzecie, potrzebuje pamięci — zdolności zapamiętywania kontekstu wcześniejszej rozmowy i utrzymywania stanu podczas realizacji zadania. Po czwarte, potrzebuje autonomii w podejmowaniu decyzji — możliwości samodzielnego wyboru, bez udziału człowieka, np. zdecydowania, który lot jest najtańszy i dokonania rezerwacji.
Autonomia agentów AI jest szczególnie istotna. Gdy agent AI znajduje pięć opcji lotów, nie pyta Cię, który zarezerwować. Samodzielnie ocenia opcje według Twoich kryteriów (najniższa cena), podejmuje decyzję i realizuje rezerwację. To poziom niezależnego osądu, który wykracza poza proste odpowiadanie na pytania. Warto jednak zauważyć, że zadania obsługiwane przez agentów AI są zazwyczaj wąskie i precyzyjnie określone. Przykład rezerwacji lotu to jasno zdefiniowane zadanie z określonymi parametrami i prostym celem. Agent nie rozwiązuje niejasnych problemów ani nie obsługuje sytuacji wymagających głębokiego kontekstu wykraczającego poza dane treningowe. Wykonuje konkretny przepływ pracy o znanych krokach i rezultatach.
Aby zrozumieć, jak agenci AI działają w praktyce, warto przyjrzeć się ich architekturze. Typowy agent AI składa się z kilku połączonych komponentów. Komponent LLM pełni rolę silnika decyzyjnego, przetwarzając informacje i określając, jakie działania podjąć. Warstwa integracji narzędzi zapewnia agentowi dostęp do zewnętrznych API, baz danych i usług umożliwiających interakcję ze światem rzeczywistym. System pamięci przechowuje informacje o wcześniejszych interakcjach, preferencjach użytkownika i postępie zadania, pozwalając agentowi utrzymywać kontekst przez wiele kroków. Moduł planowania i rozumowania rozkłada skomplikowane prośby na sekwencje działań i określa ich optymalną kolejność.
Podczas interakcji z agentem AI przepływ zwykle wygląda następująco: przekazujesz dane wejściowe lub żądanie, LLM agenta przetwarza je i decyduje o dalszych krokach, agent wywołuje odpowiednie narzędzie lub API, narzędzie zwraca wyniki, agent ocenia je i podejmuje kolejne decyzje — i tak cykl powtarza się, aż do ukończenia zadania. Dzięki tej iteracyjności agenci AI radzą sobie z zadaniami wymagającymi wielu kroków i decyzji. Na przykład, gdy poprosisz agenta AI o „znalezienie hotelu w pobliżu lotniska na jutro”, agent może: wyszukać hotele w okolicy lotniska, przefiltrować dostępność na wybrany termin, posortować według ceny lub ocen, pobrać szczegóły najlepszych opcji i przedstawić je Tobie. Każdy krok to decyzja oparta na wynikach poprzedniego.
Idąc dalej poza pojedynczych agentów AI, napotykamy agentową AI — bardziej zaawansowany paradygmat, w którym wiele agentów AI współpracuje autonomicznie, by realizować złożone, wieloetapowe cele. Podczas gdy agent AI jest zaprojektowany do obsługi konkretnego, dobrze zdefiniowanego zadania, systemy agentowe rozwiązują złożone problemy wymagające koordynacji, planowania i zaangażowania wielu wyspecjalizowanych agentów. To jakościowy skok pod względem możliwości i złożoności.
Aby zobrazować różnicę, rozwińmy przykład rezerwacji podróży. Prosty agent AI może zarezerwować lot według Twoich kryteriów. Ale co jeśli lecisz za granicę i potrzebujesz wizy? A jeśli trzeba zorganizować transport na miejscu, zarezerwować nocleg i upewnić się, że paszport jest ważny? To powiązane zadania, wymagające różnych kompetencji i dostępu do różnych systemów. Tu właśnie sprawdza się agentowa AI. W takim systemie możesz mieć agenta rezerwacji lotów, który specjalizuje się w wyszukiwaniu i rezerwacji lotów, agenta ds. imigracji sprawdzającego wymagania wizowe i uprawnienia, agenta rezerwacji hoteli oraz agenta transportu naziemnego organizującego taksówki lub wynajem auta. Agenci ci nie działają w izolacji — koordynują się, przekazują sobie informacje i podejmują decyzje na podstawie wyników innych agentów.
Jak wyglądałoby to w praktyce? Mówisz systemowi: „Chcę polecieć do New Delhi w maju na 7 dni. Pogoda powinna być słoneczna przez cały pobyt, budżet na lot poniżej 1600 USD, preferuję brak przesiadek.” Warstwa orkiestracji systemu odbiera żądanie i rozkłada je na podzadania. Najpierw wywołuje agenta pogodowego, by znaleźć siedem kolejnych słonecznych dni w maju. Po zidentyfikowaniu dat zwraca się do agenta rezerwacji lotów, by wyszukał opcje zgodne z Twoimi kryteriami na te konkretne dni. Równolegle może zweryfikować status Twojej wizy przez agenta imigracyjnego. Jeśli okaże się, że wiza wygasła, system informuje o tym i uruchamia agenta ds. składania wniosku wizowego, zanim przystąpi do rezerwacji lotu. Dopiero po rozwiązaniu sprawy z wizą następuje rezerwacja lotu. Dodatkowo system może proaktywnie zaproponować hotele i transport z lotniska, oferując więcej niż tylko to, o co poprosiłeś.
Ten przykład ilustruje kilka kluczowych cech systemów agentowych AI. Po pierwsze, realizują one wieloetapowe rozumowanie — system nie wykonuje pojedynczego zadania, lecz analizuje i realizuje złożoną sekwencję powiązanych czynności. Po drugie, obejmują planowanie wieloetapowe — ustalają optymalną kolejność działań i zależności między nimi. Po trzecie, wykazują autonomię w podejmowaniu decyzji — agenci wybierają, których innych agentów wywołać, jak rozwiązać konflikty lub błędy i jak postąpić w niespodziewanych sytuacjach. Po czwarte, potrafią koordynować wielu agentów — system orkiestruje komunikację i wymianę informacji między wyspecjalizowanymi agentami. Po piąte, realizują złożone cele — zamiast prostych zadań, systemy agentowe podejmują ambitne wyzwania wymagające zaawansowanego rozumowania i współpracy.
Aby utrwalić zrozumienie, porównajmy te trzy paradygmaty w kilku wymiarach:
| Aspekt | Generatywna AI | Agent AI | Agentowa AI |
|---|---|---|---|
| Główna funkcja | Tworzenie treści na podstawie wzorców | Samodzielna realizacja konkretnych zadań | Realizacja złożonych celów przez koordynację wielu agentów |
| Model interakcji | Pytanie → Odpowiedź | Prośba → Działanie | Złożony cel → Wieloetapowa realizacja |
| Wykorzystanie narzędzi | Opcjonalne (wyszukiwanie w sieci, wtyczki) | Wymagane (API, integracje) | Niezbędne (wiele wyspecjalizowanych narzędzi) |
| Podejmowanie decyzji | Przewidywanie wzorców | Autonomia w określonym zakresie | Autonomia z koordynacją między agentami |
| Złożoność zadań | Prosta do umiarkowanej | Wąska i konkretna | Złożona i wieloaspektowa |
| Wymagania pamięciowe | Minimalne (okno kontekstowe) | Umiarkowane (stan zadania, preferencje użytkownika) | Rozbudowane (stan wielu agentów, zależności) |
| Informacje w czasie rzeczywistym | Ograniczone (data odcięcia wiedzy) | Pełny dostęp przez API | Pełny dostęp przez zintegrowane systemy |
| Poziom autonomii | Niski (odpowiada na zapytania) | Umiarkowany (wykonuje określone zadania) | Wysoki (planuje i koordynuje złożone przepływy) |
| Liczba agentów | Jeden LLM | Jeden agent | Wielu wyspecjalizowanych agentów |
| Zastosowania | Tworzenie treści, Q&A, analiza | Rezerwacje, harmonogramy, pobieranie danych | Onboarding pracowników, złożone przepływy, orkiestracja wielu systemów |
Teoretyczna wiedza o agentowej AI nabiera praktycznego znaczenia, gdy spojrzysz na dostępne narzędzia i frameworki do budowy tych systemów. Kilka platform ułatwia tworzenie agentów AI i systemów agentowych. LangGraph to popularny framework, który zapewnia strukturę do budowy agentów AI z pamięcią, integracją narzędzi i opcją „human-in-the-loop”. N8N to wizualna platforma automatyzacji przepływów, pozwalająca budować złożone przepływy pracy przez łączenie różnych usług i modeli AI bez rozbudowanego kodowania. Agno to kolejny framework, oferujący abstrakcje do budowy systemów wieloagentowych o różnym poziomie zaawansowania.
W każdym systemie agentowym AI zbudowanym przy użyciu tych narzędzi zauważysz, że generatywna AI (czyli LLM-y) pozostaje kluczowym komponentem. LLM nie jest zastępowany ani wypierany — wręcz przeciwnie, jest wbudowany jako silnik rozumowania w większym systemie. Na diagramie workflow w N8N zobaczysz na przykład model Gemini LLM połączony z różnymi API, bazami danych i innymi usługami. LLM przetwarza informacje i podejmuje decyzje, a otaczająca infrastruktura dostarcza narzędzi, zarządza stanem i koordynuje wykonanie. To hierarchiczne powiązanie jest kluczowe: Generatywna AI jest składnikiem agentów AI, a agenci AI są składnikami systemów agentowych AI. Każda warstwa opiera się na poprzedniej, rozszerzając jej możliwości.
Największą wartość zrozumienia tych koncepcji uzyskasz, analizując rzeczywiste zastosowania. Prosty agent AI może zasilać chatbot obsługi klienta, który sprawdza status zamówień, realizuje zwroty i odpowiada na najczęstsze pytania. Ma dostęp do systemu zarządzania zamówieniami i bazy klientów, co pozwala mu pobierać informacje i podejmować działania, takie jak zwroty pieniędzy czy umawianie odbiorów. Agent działa w jasno określonym zakresie — wie, co może a czego nie, i przekazuje sprawy do człowieka, gdy napotyka sytuacje wykraczające poza swoje kompetencje.
Bardziej zaawansowany system agentowy AI może obsłużyć onboarding pracownika. Gdy nowa osoba dołącza do firmy, system otrzymuje jej dane i orkiestruje złożony workflow: wywołuje agenta HRMS, by dodać pracownika do kadrowego systemu, agenta e-mailowego, by wysłać powitalne wiadomości, agenta IT, by założyć konta i nadać uprawnienia, agenta obiektowego do organizacji miejsca pracy i parkingu oraz agenta powiadomień menedżera. Agenci pracują równolegle tam, gdzie to możliwe, i sekwencyjnie tam, gdzie istnieją zależności. System obsługuje błędy — jeśli provisioning IT się nie powiedzie, może ponowić próbę lub przekazać sprawę administratorowi. Utrzymuje stan procesu, by w razie awarii wznowić działanie od odpowiedniego kroku, a nie zaczynać od nowa. Cały workflow jest realizowany autonomicznie, z opcją nadzoru człowieka w kluczowych momentach.
FlowHunt to nowoczesne podejście do budowy inteligentnych systemów. Zamiast wymagać głębokiej wiedzy z zakresu frameworków i API, FlowHunt oferuje wizualny, intuicyjny interfejs do tworzenia przepływów pracy i agentów AI. Dzięki FlowHunt zaprojektujesz złożone systemy agentowe, łącząc komponenty wizualnie — przeciągając i upuszczając LLM-y, API, węzły decyzyjne i inne elementy, by stworzyć zaawansowane przepływy. Platforma zarządza złożonością: obsługuje stany, błędy i wieloetapowe wykonanie, dzięki czemu możesz skupić się na logice biznesowej.
Dla organizacji chcących wdrożyć agentów AI lub systemy agentowe FlowHunt usuwa wiele barier wejścia. Nie musisz być ekspertem od machine learningu ani architektem oprogramowania. Możesz zdefiniować workflow wizualnie, przetestować i wdrożyć go. Integracje FlowHunt pozwalają połączyć się praktycznie z dowolnym API lub usługą w Twojej firmie — CRM, ERP, pocztą, czy aplikacjami branżowymi. To sprawia, że realne staje się budowanie agentowych systemów rozwiązujących rzeczywiste problemy biznesowe bez wielomiesięcznych prac developerskich.
Warto zauważyć, że przejście od generatywnej AI przez agentów AI po agentową AI nie jest klasyfikacją zero-jedynkową, a raczej spektrum. Różne frameworki i wdrożenia definiują te pojęcia z różną precyzją. Niektórzy praktycy wyróżniają nawet pięć poziomów systemów agentowych, gdzie Poziom 1 to agenci z podstawowymi narzędziami i instrukcjami, a wyższe poziomy to kolejne warstwy: bazy wiedzy, koordynacja wielu agentów, coraz bardziej zaawansowane rozumowanie. Kluczowy wniosek: im dalej na tym spektrum, tym większa złożoność zadań możliwych do wykonania, większa autonomia systemu i wyższy poziom rozumowania oraz planowania.
To spektrum odzwierciedla praktyczną rzeczywistość: nie każdy problem wymaga w pełni agentowego systemu. Niektóre zadania najlepiej rozwiązać prostą generatywną AI. Inne wymagają pojedynczego agenta AI z dostępem do narzędzi. Jeszcze inne potrzebują pełnej mocy koordynacji wielu agentów. Sztuka projektowania systemów AI polega na dobraniu właściwego poziomu zaawansowania do konkretnego problemu. Przeinżynierowanie rozwiązania prowadzi do niepotrzebnych kosztów i punktów awarii. Zbyt proste rozwiązanie nie spełni oczekiwań.
Wraz ze wzrostem autonomii systemów AI pojawia się ważne pytanie: ile autonomii jest właściwe? Nie można i nie należy pozwalać agentom AI na pełną autonomię w każdym kontekście. Nie dasz agentowi AI dostępu do danych bankowych i nie pozwolisz mu na nieograniczone transakcje bez nadzoru. Podobnie nie powierzyłbyś agentowi AI decyzji o zatrudnianiu czy zwalnianiu pracowników bez kontroli człowieka. Dlatego większość praktycznych systemów agentowych AI wdraża mechanizmy human-in-the-loop w krytycznych momentach decyzyjnych.
Dobrze zaprojektowany system agentowy zawiera zabezpieczenia i mechanizmy kontroli. Mogą to być: wymóg akceptacji człowieka przed wykonaniem działania o dużym wpływie, limity wydatków lub transakcji, rejestrowanie wszystkich działań w logach oraz mechanizmy pozwalające człowiekowi interweniować lub zastąpić decyzję agenta. Celem jest osiągnięcie wydajności i szybkości działania autonomicznych systemów przy zachowaniu właściwego nadzoru i kontroli. To równowaga między autonomią a kontrolą jest jednym z kluczowych wyzwań przy wdrażaniu agentowych systemów AI w biznesie.
Patrząc w przyszłość, kierunek jest jasny: systemy AI będą coraz bardziej zaawansowane, lepiej rozumujące, skuteczniej koordynujące wielu agentów i głębiej zintegrowane z procesami biznesowymi. Nie oznacza to jednak, że prostsze formy AI odejdą do lamusa. Generatywna AI nadal będzie cenna do tworzenia treści, analizy i odpowiadania na pytania. Agenci AI sprawnie obsłużą konkretne, dobrze zdefiniowane zadania. Agentowa AI będzie coraz częściej rozwiązywać złożone, wieloaspektowe wyzwania biznesowe. Klucz tkwi w zrozumieniu, które narzędzie jest właściwe dla danego problemu.
Organizacje, które skutecznie wykorzystają AI, to te, które rozumieją te różnice i potrafią architektonicznie połączyć różne paradygmaty. Platforma obsługi klienta może używać generatywnej AI do generowania wstępnych odpowiedzi, agentów AI do obsługi konkretnych zadań, takich jak sprawdzanie zamówień czy przetwarzanie zwrotów, a agentowej AI do rozwiązywania sporów wymagających współpracy wielu systemów i decydentów. Takie warstwowe podejście pozwala maksymalizować korzyści każdego paradygmatu, unikając jednocześnie pułapek przeinżynierowania lub niedostarczenia wartości.
Ewolucja od generatywnej AI, przez agentów AI, po agentową AI to postęp w zakresie możliwości, autonomii i złożoności. Generatywne systemy AI doskonale tworzą treści i odpowiadają na pytania na podstawie wyuczonych wzorców, lecz są ograniczone datą odcięcia wiedzy i nie potrafią działać w świecie rzeczywistym. Agenci AI rozwijają ten fundament, dodając dostęp do narzędzi, pamięć i autonomiczne podejmowanie decyzji, dzięki czemu mogą realizować konkretne zadania, jak rezerwacja lotów czy pobieranie informacji. Systemy agentowe AI to nowy etap — orkiestrują współpracę wielu wyspecjalizowanych agentów, by realizować złożone, wieloetapowe cele wymagające zaawansowanego rozumowania, planowania i koordynacji. Zrozumienie tych różnic jest kluczowe dla każdego pracującego z AI — niezależnie czy oceniasz rozwiązania dla swojej firmy, budujesz systemy AI, czy po prostu chcesz lepiej poznać możliwości i ograniczenia używanych na co dzień narzędzi AI. Wraz z dojrzewaniem tych technologii i coraz łatwiejszym dostępem dzięki platformom takim jak FlowHunt, umiejętność projektowania i wdrażania odpowiednich rozwiązań AI będzie coraz bardziej ceniona w każdej branży.
Zobacz, jak FlowHunt automatyzuje Twoje przepływy AI i SEO — od badań i generowania treści po publikację i analitykę — wszystko w jednym miejscu.
Generatywna AI skupia się na tworzeniu nowych treści (tekstów, obrazów, wideo) na podstawie wyuczonych wzorców, natomiast agenci AI wykonują konkretne zadania, korzystając z narzędzi, pamięci i autonomicznego podejmowania decyzji. Generatywna AI odpowiada na pytania; agenci AI wykonują działania.
Nie. Agenci AI są zbudowani na dużych modelach językowych (które są komponentami generatywnej AI). LLM pełni rolę 'mózgu' agenta, a narzędzia i bazy wiedzy rozszerzają jego możliwości działania.
Agentowa AI to system, w którym jeden lub więcej agentów AI autonomicznie realizuje złożone, wieloetapowe zadania. Pojedynczy agent AI obsługuje wąskie, konkretne zadania, natomiast systemy agentowe mogą koordynować wielu agentów, prowadzić wieloetapowe rozumowanie i realizować złożone cele poprzez planowanie i współpracę.
Popularne frameworki i narzędzia to LangGraph, N8N, Agno i inne. Te platformy zapewniają infrastrukturę do budowy agentów AI z dostępem do narzędzi, zarządzaniem pamięcią oraz możliwością koordynacji wielu agentów.
FlowHunt oferuje wizualny kreator przepływów pracy, który upraszcza tworzenie agentów AI i systemów agentowych. Możesz integrować LLM-y, łączyć API, zarządzać pamięcią i koordynować wielu agentów bez rozbudowanego kodowania, co ułatwia automatyzację złożonych procesów biznesowych.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Automatyzuj złożone zadania z wykorzystaniem agentów AI i systemów agentowych. FlowHunt umożliwia łatwe tworzenie, wdrażanie i zarządzanie inteligentnymi przepływami pracy bez kodowania.
Dowiedz się, co oznacza 'agentowy' w kontekście AI, jak agentowa AI zmienia branże, poznaj typy i korzyści systemów agentowych oraz praktyczne przykłady dla fir...
Dowiedz się, jak FlowHunt umożliwia pracownikom instytucji UE opanowanie agentów AI, łącząc świat promptowania generatywnej sztucznej inteligencji z wdrażaniem ...
Odkryj, jak Genie 3 generuje w pełni kontrolowane światy 3D z tekstu, rewolucjonizując trening agentów, tworzenie gier i symulację AI. Poznaj technologię, możli...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
