Agenci AI
AI, która nie tylko odpowiada — działa w Twoich systemach.
Agent AI wykonuje zadania: sięga po dane, uruchamia kroki w Twoich systemach (ERP, CRM, helpdesk) i domyka proces — w wyznaczonych granicach, z akceptacją człowieka tam, gdzie stawka jest wysoka. Budujemy to na AWS — Twoje dane i uprawnienia zostają u Ciebie.
RAG vs agent
RAG odpowiada na pytanie. Agent wykonuje następny krok.
RAG podaje odpowiedź ze źródła — i na tym kończy pracę. W firmie odpowiedź to jednak dopiero początek: trzeba wystawić dokument, zaktualizować zgłoszenie w CRM, sprawdzić status w ERP, wysłać e-mail. Dziś robi to człowiek, ręcznie przeklejając dane między systemami.
Agent AI domyka tę lukę: planuje kroki, korzysta z narzędzi i integracji, które mu udostępnisz, i wykonuje zadanie od początku do końca. Autonomia działa jednak tylko w granicach — z uprawnieniami per rola, logami i akceptacją człowieka, zanim agent zrobi coś nieodwracalnego.
Jak budujemy agentów
Autonomia w granicach, nie „czarna skrzynka”.
Agent, który działa na produkcji, potrzebuje tych samych zabezpieczeń co produkcyjny RAG — tylko że tu stawką jest działanie, nie sama odpowiedź.
1. Wyznaczone zadania (bounded workflows)
Agent dostaje konkretny, zdefiniowany zakres zadań — nie „rób, co chcesz”. Z góry wiadomo, co może zrobić, a czego nie tknie.
2. Narzędzia i integracje
Agent działa przez kontrolowane narzędzia i połączenia z Twoimi systemami (ERP, CRM, DMS, helpdesk). Każde działanie przechodzi przez warstwę, którą Ty kontrolujesz.
3. Uprawnienia i akceptacja człowieka
Dostęp per rola — agent korzysta tylko z tego, do czego dana rola ma prawo. Przy działaniach o wysokiej stawce zatrzymuje się i czeka na zatwierdzenie człowieka (human-in-the-loop).
4. Logi, ewaluacje i fallback
Rejestrujemy każde działanie agenta, mierzymy jakość i koszt, a gdy agent nie jest pewny — przekazuje sprawę człowiekowi zamiast zgadywać. Utrzymujemy jakość w czasie.
Architektura
Jak wygląda produkcyjny agent AI na AWS
Każda warstwa działa w Twoim koncie AWS (region UE) — od planowania po działania w Twoich systemach.
- Cel / zadanie
- Planowanie (LLM, Amazon Bedrock)
- Warstwa narzędzi
- Integracje (ERP/CRM/DMS)
- Akceptacja człowieka
- Wykonanie
- Logi i ewaluacje
Na każdej warstwie: uprawnienia per rola, logi audytowe i punkty akceptacji człowieka — to, czego wymaga działająca AI w firmie regulowanej.
Dla firm regulowanych
Agent, który działa — pod kontrolą i ze śladem audytowym.
Gdy AI nie tylko odpowiada, ale wykonuje działania, kontrola staje się ważniejsza, nie mniej. Te same mechanizmy, które utrzymują jakość, dają nadzór i rozliczalność.
Granice działania
Agent działa wyłącznie w zdefiniowanym zakresie, przez udostępnione narzędzia. Poza granicami nie ma dostępu.
Uprawnienia per rola
Agent korzysta tylko z danych i akcji, do których dana rola ma prawo — dokładnie jak pracownik.
Logi audytowe
Rejestrujemy każde działanie i jego podstawę — zostaje ślad, co agent zrobił, kiedy i dlaczego.
Nadzór człowieka (human-in-the-loop)
Działania nieodwracalne lub o wysokiej stawce wymagają zatwierdzenia przez człowieka, zanim agent je wykona.
Zgodność: AI Act i RODO
Logi, ewaluacje i punkty nadzoru wspierają obowiązki z AI Act i RODO; klasyfikację ryzyka domyka audyt AI Act.
Najpierw potrzebujesz odpowiedzi ze źródeł? Zobacz RAG / bazy wiedzy albo pełną ofertę usług.
Zastosowania
Gdzie agent domyka proces
Przykładowe procesy, w których agent działa w wyznaczonych granicach — z nadzorem człowieka tam, gdzie trzeba.
Obsługa zgłoszeń
Agent kwalifikuje zgłoszenie, sięga po dane z CRM i bazy wiedzy, proponuje lub wykonuje następny krok — a sprawy nietypowe przekazuje człowiekowi.
Wewnętrzny helpdesk
Pracownik pyta, agent znajduje odpowiedź w procedurach i — za zgodą — wykonuje rutynowe działanie: zakłada zgłoszenie, aktualizuje status, przygotowuje odpowiedź.
Procesy back-office
Agent łączy kroki rozsiane między systemami (ERP, DMS, e-mail): zbiera dane, przygotowuje dokument, czeka na akceptację i domyka sprawę.
Dowód inżynierii
Produkcyjna dyscyplina AI — sprawdzona u nas.
100%
skuteczność ekstrakcji danych z opakowania przez AI (zbiór walidacyjny, n=200)
$0,0006
koszt pojedynczego skanu AI na produkcji
302 516
rekordów interakcji lekowych w produkcyjnej bazie wiedzy
Nasz najmocniejszy publiczny dowód, mojApteczka, to produkcyjny system GenAI/RAG na AWS — nie autonomiczny agent. Te same fundamenty, które utrzymują go na produkcji — architektura na AWS, automatyczne ewaluacje jakości, kontrola kosztów inferencji, logi i governance — przenosimy na agentów AI, których budujemy dla klientów.
Zobacz pełną realizacjęPytania
Zanim zapytasz
Chatbot i RAG odpowiadają na pytania. Agent wykonuje zadania — planuje kroki i działa w Twoich systemach przez udostępnione narzędzia. RAG bywa jednym z narzędzi agenta: najpierw znajdź właściwą informację ze źródła, potem wykonaj na jej podstawie działanie.
Nie. Budujemy agentów działających w wyznaczonych granicach, z uprawnieniami per rola i logami. Przy działaniach nieodwracalnych lub o wysokiej stawce agent zatrzymuje się i czeka na zatwierdzenie człowieka. Autonomia bez granic to ryzyko, nie zaleta.
Agent działa w Twoim koncie AWS (region UE) i tylko przez narzędzia oraz uprawnienia, które mu udostępnisz. Dane nie trafiają do publicznych modeli ani do ich trenowania, a każde działanie jest logowane.
Wdrażamy agentów AI dla klientów, natomiast naszym publicznym dowodem działania na produkcji jest mojApteczka — system GenAI/RAG na AWS. Pokazuje on inżynierię, którą przenosimy na agentów: ewaluacje jakości, kontrolę kosztów, logi i governance. Zakres agenta dla Twojej firmy ustalamy w audycie.
Najpierw audyt (2–4 tygodnie) i opcjonalny dowód działania (PoC) na realnym wycinku Twojego procesu. Harmonogram wdrożenia produkcyjnego zależy od liczby integracji i stawki działań — ustalamy go po audycie, na faktach, nie na obietnicy „w X tygodni”.
Masz proces, który AI mogłaby domknąć — nie tylko opisać?
Zacznijmy od audytu: sprawdzimy, które kroki agent może bezpiecznie przejąć, gdzie potrzebny jest nadzór człowieka i jak najszybciej dowieźć działający system.