kontaktEN / DE / PL

Agenci AI i autonomiczne procesy

AI, która korzysta z Twoich narzędzi, żeby wykonać zadanie, w granicach, które ustalasz.

Asystent czatu odpowiada. Agent działa: wybiera, z których dozwolonych narzędzi skorzystać (sprawdzić zamówienie, przeczytać regulamin, przygotować e-mail, zaktualizować rekord) i w kilku krokach dąży do określonego celu.

Ta elastyczność pomaga przy zadaniach zbyt zróżnicowanych na sztywne reguły i właśnie dlatego agenci potrzebują twardych granic. Działania dotyczące pieniędzy, zobowiązań wobec klientów, danych wrażliwych albo nieodwracalnych zmian trafiają do akceptacji człowieka.

Co dostarczamy

  • Definicja zadania i projekt narzędzi
  • Agent z wywoływaniem narzędzi (tool calling)
  • Granice uprawnień dla każdego narzędzia
  • Punkty akceptacji przez człowieka
  • Limity kroków, czasu i kosztów
  • Ślady wykonania i logowanie
  • Zestaw testowy reprezentatywnych zadań
  • Obsługa błędów i eskalacja

Technologia i wdrożenie

Technicznie agent to model językowy działający w pętli z wywoływaniem narzędzi. Dostaje zadanie i listę narzędzi, z których każde ma opisane wejście i wyjście, wybiera jedno, czyta wynik i decyduje o następnym kroku, aż skończy albo trafi na limit. Narzędzia to zwykły kod z własnymi kontrolami uprawnień, więc model może zrobić tylko to, na co pozwala narzędzie, niezależnie od tego, o co go poproszono.

Agentów trzymamy w wąskich ramach: jedno zadanie, krótka lista narzędzi, domyślnie tylko odczyt, a zapis wyłącznie tam, gdzie jest potrzebny. Każde uruchomienie ma limit kroków i kosztów, pełny zapis tego, co i dlaczego zostało wywołane, oraz punkty akceptacji przed działaniami o poważnych skutkach. Tam, gdzie kroki są przewidywalne, lepszym rozwiązaniem jest stały proces z jednym krokiem AI.

Z modeli korzystamy przez API dostawców, takich jak Anthropic czy OpenAI, wybieranych dla każdego projektu według jakości na Twoich zadaniach, kosztu, warunków przetwarzania danych i regionu hostingu. Przed startem agent przechodzi testy na zestawie reprezentatywnych zadań, także takich, które powinien odrzucić albo przekazać człowiekowi.

Przykładowe zastosowanie

Scenariusz poglądowy, nie opis zrealizowanego projektu.

Asystent operacyjny otrzymuje zapytanie klienta, pobiera dane zamówienia, sprawdza obowiązującą politykę firmy i przygotowuje rekomendowane działanie do zatwierdzenia przez pracownika.

AI tam, gdzie się opłaca. Automatyzacja tam, gdzie wystarczą proste reguły.