Koncepcja agentów AI przeszła szybką ewolucję. Początkowo agenci byli po prostu inteligentnymi substytutami podstawowej logiki warunkowej — inteligentnymi wersjami instrukcji switch lub case. Jednak sytuacja gwałtownie się zmieniła. Wraz z wprowadzeniem narzędzi agenci stali się czymś więcej niż tylko programami do obsługi logiki. Zdobyli umiejętność analizowania danych, wyszukiwania informacji i generowania nowych treści.
Utorowało to drogę dla kluczowej innowacji: Model Context Protocol (MCP) — ujednolicającego standardu, który pozwolił agentom na niezawodną interakcję z narzędziami. Niektórzy deweloperzy porównują w tej chwili MCP do „mega API”, co świadczy o jego mocy i elastyczności. Najnowszym działaniem na tej drodze jest protokół Agent-to-Agent (A2A), zaprojektowany w celu umożliwienia bezpośredniej komunikacji między samymi agentami — prawdziwy krok w kierunku autonomicznej współpracy.
Agenci w akcji: nowe środowisko obliczeniowe
Widzimy już rzeczywiste zastosowania agentów w środowiskach takich jak Cursor i Windsurf, gdzie agenci mogą edytować kod, uruchamiać pliki i autonomicznie wchodzić w interakcje z terminalami. Platformy te reprezentują obecną granicę obliczeń agentowych — praktycznych, zintegrowanych i reaktywnych. Jednocześnie wciąż pojawiają się nowe modele. Narzędzia takie jak Grok-4 przesuwają granice wydajności, wyznaczając nowe standardy i podpowiadając, co jeszcze przed nami.
Sygnał ekonomiczny: mniej pracowników, więcej AI
Równolegle w całym środowisku korporacyjnym zachodzi cicha, ale potężna zmiana: wiele firm spowalnia zatrudnianie, prawdopodobnie zakładając, iż zwiększona produktywność, dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji, zrekompensuje mniejsze zespoły. Jednak niektóre firmy — na przykład Meta — idą w drugą stronę, budując elitarne zespoły AI i oferując miliony, aby przyciągnąć największe talenty. Widzą, co nadchodzi.
Co dalej? Automatyzacja vs kreatywność
Czego możemy spodziewać się w najbliższej przyszłości, w perspektywie kolejnych 6-12 miesięcy? Czy agenci naprawdę zautomatyzują każdy aspekt sieci? Rzeczywiście, wiele firm już opracowuje przeglądarki oparte na sztucznej inteligencji, w których agenci mogą uzyskać dostęp do dowolnego elementu sieci i interpretować zachowanie użytkownika. Wizja jest taka, iż zamiast klikać, użytkownik po prostu pyta. Agent, często nazywany „routerem”, analizowałby następnie zapytanie, określał niezbędne narzędzia, planował pracę, wykonywał ją i zwracał wynik.
Rodzi to jednak fundamentalne pytanie:
Czy zmierzamy w kierunku prawdziwej inteligencji, czy tylko bardziej zaawansowanej automatyzacji?
Obecnie większość systemów agentowych automatyzuje istniejące zadania. kilka z nich wykracza poza to, co ludzie już robią manualnie. Ich osiągnięcia są imponujące, ale w dużej mierze powtarzalne — replikują przepływy pracy, a nie wyobrażają je sobie na nowo. Obecne architektury często obejmują ciągi 1-20 agentów, pracujących sekwencyjnie. Większość z nich nie wchodzi ze sobą w dynamiczne interakcje. W rzeczywistości wielu analityków danych specjalnie projektuje je w ten sposób, aby zmniejszyć nieprzewidywalność. Celem jest stabilność i determinizm, a nie emergentne zachowanie.
Przejście do dynamicznych systemów agentowych
Jednak rzeczywiste procesy rzadko są liniowe. Są dynamiczne, nieuporządkowane i reaktywne. Wyobraź sobie, iż jedna osoba aktualizuje GitHub, podczas gdy inna aktualizuje Jira. W większości obecnych systemów informacje nie synchronizują się automatycznie. Człowiek musi zbudować łącznik lub uruchomić narzędzie.
Podejście „dynamiczne” przewiduje jednak, iż agenci „Slack” i „Jira” komunikują się autonomicznie. W tym modelu każdy „agent” mógłby tworzyć swój „stan”, a jeżeli ten stan ulegnie zmianie, inni agenci zasubskrybowani do nasłuchiwania go, mogliby wprowadzić odpowiednie modyfikacje (lub przygotować takie zmiany do zatwierdzenia przez człowieka przed zastosowaniem). To właśnie definiuję jako „dynamiczne” podejście, w którym wszyscy agenci są ze sobą połączeni i reagują na wzajemnie zmieniające się stany.
Oczywiście takie dynamiczne podejście wiąże się z licznymi ograniczeniami. Głównym problemem jest znaczny wzrost liczby wywołań agentów ze względu na wzajemne powiązania i reaktywny charakter systemu. Koszt korzystania z API LLM spadł jednak tak gwałtownie, iż można sobie z tym poradzić, przynajmniej w dającej się przewidzieć przyszłości. Kolejnym krytycznym punktem jest wyzwanie, jakim jest uczynienie takiej dynamicznej komunikacji agentów naprawdę wydajną i niezawodną na dużą skalę. A2A, na przykład, działa z „kartami agentów”, które redukują subiektywne możliwości agenta do obiektywnego, wykrywalnego opisu tekstowego, służąc jako krok w kierunku standaryzacji w tym dynamicznym środowisku.
Nieporozumienie w społeczności: automatyzacja a prawdziwa inteligencja
Pomimo tych wszystkich innowacji, w społeczności przez cały czas istnieje luka pojęciowa. Mamy agentów, MCP i A2A. Na papierze wszystko wydaje się gotowe na prawdziwą inteligencję. Jednak sposób, w jaki większość systemów jest w tej chwili budowana, często sprowadza agentów do narzędzi specyficznych dla danego zadania, koordynowanych przez centralny „mózg” LLM. Nazywamy ich agentami, ale działają oni jak wtyczki. Ich autonomia jest zwykle ograniczona do sztywnych schematów i predefiniowanych zadań. To nie jest inteligencja, którą wielu sobie wyobrażało. To raczej orkiestracja, a nie emergencja.
Ponowne odkrycie wizji rzeźbiarza
U progu kolejnej ery w informatyce przełom być może nie nastąpi dzięki lepszej automatyzacji, ale dzięki ponownemu rozpaleniu twórczej iskry, która zainspirowała tę dziedzinę. Nadszedł czas, aby zapytać:
Czy naprawdę musimy ograniczać złożone ludzkie zadania, takie jak planowanie podróży i zakup biletów, do sekwencyjnych, często uciążliwych procesów internetowych, które wymagają ciągłego manualnego wprowadzania danych i nawigacji? Czy też możemy zasadniczo zmienić wyobrażenie i wykonywać te czynności z dużo większą inteligencją i sprawnością, zmierzając w kierunku proaktywnych, świadomych kontekstu systemów, które wykorzystują pełne, wzajemnie połączone możliwości nowoczesnej sztucznej inteligencji do przewidywania potrzeb i autonomicznego działania?
Może to wymagać od nas spojrzenia poza bezpośrednie aspekty praktyczne i przyjęcia bardziej fundamentalnego, być może choćby „staroszkolnego” podejścia do samej inteligencji. Jeden z takich pomysłów obejmuje ponowne wynalezienie wielowarstwowych perceptronów (MLP) z propagacją wsteczną, poprzez zastąpienie neuronów agentami i narzędziami. Ale to, Drogi Czytelniku, jest temat na kolejne artykuły. Bądź więc na bieżąco.
Jesteś ambitny, gotowy na wyzwania i chcesz pracować w świetnym, globalnym zespole i rozwijać się zawodowo? Dołącz do Sigma Software Group w Polsce.
