Agentic AI vs Generative AI – różnice, zastosowania i powiązania

Sztuczna inteligencja (AI) błyskawicznie przekształca współczesne technologie, biznes oraz codzienność ludzi. W gąszczu innowacji coraz większe znaczenie zyskują dwa modele: agentowa sztuczna inteligencja (Agentic AI) oraz generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI). Te dwa nurty, chociaż wywodzą się ze wspólnych fundamentów AI, są diametralnie różne w swoim podejściu do rozwiązywania zadań, sposobie działania oraz potencjalnych zastosowaniach. W artykule przedstawiamy kluczowe cechy tych technologii, ich relacje z pozostałymi elementami grafu wiedzy, przykłady implementacji i wzajemne powiązania zgodnie z najnowszą strukturą wiedzy.

Kluczowe wnioski – najważniejsze fakty o agentowej i generatywnej AI

• Generatywna AI to technologia nakierowana na tworzenie treści (tekstów, obrazów, dźwięków, kodów) w odpowiedzi na żądania użytkownika; jest reaktywna oraz zależna od promptów.
• Agentowa AI jest systemem autonomicznym, który podejmuje decyzje, dąży do złożonych celów i wykonuje zadania proaktywnie, często przy minimalnej bądź zerowej ingerencji człowieka.
• Oba nurty oparte są o uczenie maszynowe, jednak agentowa AI dodatkowo sięga po zaawansowane techniki, jak uczenie przez wzmacnianie, NLP oraz integrację dużych modeli językowych (LLM).
• Agentowa AI oferuje zupełnie nowy poziom automatyzacji (Agentic Automation), łącząc ludzi, roboty i agentów AI w jeden spójny ekosystem – wykracza poza tradycyjną automatyzację opartą na regułach (RPA).
• Dlatego agentowa i generatywna AI stanowią komplementarne podejścia w ramach sztucznej inteligencji, wzajemnie rozszerzając zakres rozwiązywanych problemów.

Czym jest sztuczna inteligencja według grafu wiedzy?

Pojęcie Sztucznej Inteligencji (AI) obejmuje zdolności komputerów i systemów do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji – od rozpoznawania wzorców, rozumienia języka naturalnego, poprzez uczenie się aż po zaawansowane analizy danych i rozwiązywanie problemów. To spektakularne osiągnięcia informatyki, będące dziś podstawą wielu innowacji w życiu codziennym, przemyśle oraz nauce. AI dzieli się na konkretne podzbiory, wyznaczając odrębne kierunki rozwoju i zastosowania:

• Generatywna AI (GenAI): Podzbiór AI specjalizujący się w generowaniu nowych treści przy użyciu danych wejściowych.
• Agentowa AI (Agentic AI): Podzbiór AI skoncentrowany na autonomicznych systemach podejmujących decyzje, proaktywnie realizujących zadania na rzecz złożonych celów.

Na czym polega generatywna AI i jakie technologie ją wspierają?

Generatywna sztuczna inteligencja wprowadza do świata IT możliwość kreowania autorskich treści na żądanie. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów rozpoznających wzorce, generatywna AI generuje nowe rozwiązania – teksty, obrazy, kody czy nawet dźwięki – korzystając z zaawansowanych modeli matematycznych.

Do ewidentnych filarów tej technologii należą:

• Uczenie maszynowe (Machine Learning, ML): Pozwala komputerom uczyć się zależności wyłącznie na podstawie danych, samodzielnie szukając wzorców oraz doskonaląc swoje predykcje.
• Deep Learning (głębokie uczenie się): Forma ML oparta na sieciach neuronowych o wielowarstwowej strukturze. Umożliwia rozstrzyganie bardzo złożonych zagadnień wymagających rozbudowanej analizy.
• Natural Language Processing (NLP – przetwarzanie języka naturalnego): Wyposaża systemy informatyczne w możliwość zrozumienia i generowania wypowiedzi w naturalnym języku, czyniąc interakcję między człowiekiem a maszyną coraz bardziej naturalną.
• Robotic Process Automation (RPA): Integruje narzędzia automatyzujące powtarzalne czynności, dzięki czemu treści generowane przez AI mogą być od razu stosowane w istniejących procesach biznesowych.

Doskonałym przykładem generatywnej AI jest model ChatGPT, który analizuje ogromne ilości tekstu, aby tworzyć naturalnie brzmiące odpowiedzi – od pojedynczych zdań, aż po rozbudowane instrukcje. Dzięki temu narzędziu pisanie artykułów, kodów czy automatyczna obsługa klienta stała się nadzwyczaj prosta. Systemy te, choć zadziwiające, są wyłącznie reaktywne: generują odpowiedzi wyłącznie w reakcji na bodźce (prompt) przesyłane przez użytkowników lub inne systemy.

Czym wyróżnia się agentowa AI i jak działa?

Agentowa sztuczna inteligencja wykracza poza generowanie pojedynczych treści czy reakcje na zapytania. Jej esencją jest autonomiczne, inteligentne podejmowanie szeregu decyzji mających poprowadzić system lub organizację do realizacji złożonych i długofalowych celów, również w warunkach zmiennych i nie do przewidzenia.

Podstawowe cechy agentowej AI to:

• Proaktywność: System jest w stanie przewidywać kolejne kroki i podejmować działanie z własnej inicjatywy, bez konieczności interwencji użytkownika na każdym etapie.
• Autonomia: Zakres niezależności działania pozwala na realizację scenariuszy, które wymagają adaptacji w czasie rzeczywistym do zmiennych okoliczności.
• Łączenie kluczowych technologii AI: Agentowa AI integruje duże modele językowe (LLM), uczenie maszynowe, NLP, uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning) oraz klasyczne algorytmy logiczne i programowanie regułowe.
• Agenci AI (AI Agents): Są autonomicznymi komponentami agentowych systemów. Każdy agent odpowiada za realizację konkretnych zadań, które mają się wpisywać w globalny cel nadrzędny, funkcjonując jako element organizujący większą całość.

Agentowa AI, dzięki synergii tych rozwiązań, przewyższa generatywną AI pod względem zarządzania skomplikowanymi procesami – zarówno w skali przedsiębiorstwa, jak i w aplikacjach konsumenckich (np. autonomiczne pojazdy czy wirtualni asystenci).

Jak wygląda relacja agentic AI vs generative AI ze względu na graf wiedzy?

Obie koncepcje – generatywna AI oraz agentowa AI – wywodzą się z sztucznej inteligencji jako dziedziny nadrzędnej. Łączy je wspólne wykorzystywanie uczenia maszynowego, ale są pomiędzy nimi istotne różnice technologiczne i funkcjonalne.

Oto kluczowe powiązania określone w grafie wiedzy:

1. Relacje generatywnej AI:
   • Podzbiór sztucznej inteligencji.
   • Wykorzystuje uczenie maszynowe i głębokie uczenie oraz NLP do analizy danych i generowania nowych treści.
   • Systemy generatywnej AI mogą być wykorzystywane jako narzędzia wspierające agentowych asystentów oraz procesy automatyzacji (RPA).
2. Relacje agentowej AI:
   • Również podzbiór sztucznej inteligencji.
   • Łączy duże modele językowe (LLM), uczenie maszynowe – w tym uczenie przez wzmacnianie – oraz NLP, by umożliwić systemom samodzielne rozumienie instrukcji i implementowanie skomplikowanych planów działania.
   • Agenci AI stanowią elementarne jednostki realizujące zadania zgodne ze strategią agentovej AI.
   • Agentowa AI umożliwia powstanie Agentic Automation – zaawansowanej automatyzacji nowej generacji.

Jakie przykłady zastosowań agentowej i generatywnej AI wyróżnia graf wiedzy?

Generatywna oraz agentowa AI mają odmienne obszary praktycznego wdrożenia, choć bywa, że ich funkcjonalności się zazębiają, a projekty integrują elementy obu podejść.

Przykłady generatywnej AI:

• ChatGPT – narzędzie umożliwiające generowanie tekstów, dialogów i rozwiązywanie różnorodnych problemów językowych na podstawie promptów;

• Generowanie grafik, obrazów czy dźwięku na podstawie zadanych kryteriów;

• Automatyczne wytwarzanie kodów programistycznych i dokumentów.

Narzędzia te są szeroko wykorzystywane w mediach, marketingu, edukacji, a także w branżach, gdzie przetwarzanie dużych ilości informacji i szybka produkcja treści stanowią klucz do innowacji i konkurencyjności.

Przykłady agentowej AI:

• Autonomiczne pojazdy – samochody oraz inne środki lokomocji potrafiące, bez udziału człowieka, samodzielnie analizować otoczenie, podejmować decyzje i reagować na nieoczekiwane zmiany warunków;

• Wirtualni asystenci – inteligentne programy zarządzające kalendarzem, zasobami firmy, komunikacją lub przepływem dokumentacji;

• Agentic Automation – nowy wymiar automatyzacji procesów w organizacjach. W odróżnieniu od klasycznego RPA, agentowa automatyzacja radzi sobie ze złożonymi i nieprzewidywalnymi zadaniami, ucząc się i adaptując na bieżąco.

Platformy takie jak UiPath pozwalają na zintegrowanie różnych typów agentów, robotów software’owych oraz rzeczywistych pracowników, by tworzyć zharmonizowany ekosystem zarządzania procesami.

Jak działa automatyzacja agentowa i jakie są jej etapy?

Automatyzacja agentowa (Agentic Automation) odróżnia się od klasycznej RPA, daje możliwość obsługi procesów złożonych, gdzie warunki i powiązania cały czas się zmieniają i trudno przewidzieć przyszłe scenariusze.

Aby zrozumieć mechanizm funkcjonowania tej innowacyjnej formy automatyzacji, należy prześledzić kolejne etapy:

1. Analiza kontekstu – agent zbiera dane wejściowe z różnych źródeł, rozumie strukturę i okoliczności dotyczące bieżącego procesu.
2. Planowanie działań – za pomocą dużych modeli językowych (LLM), agent ustala kroki konieczne do realizacji celu i przygotowuje plan o wysokiej elastyczności.
3. Egzekucja planu – agent, wykorzystując narzędzia ML, NLP oraz własny system decyzyjny, autonomicznie podejmuje działania, reagując na nieprzewidziane przeszkody lub zmiany otoczenia.
4. Uczenie się – kluczowe jest zdobywanie doświadczenia na podstawie reakcji oraz nowych sytuacji. System wykorzystuje uczenie przez wzmacnianie i inne algorytmy optymalizujące skuteczność działania.
5. Raportowanie i optymalizacja – agent analizuje skuteczność swoich decyzji, informuje ludzi lub inne systemy sterujące i wprowadza korekty tam, gdzie można podnieść efektywność.

Dzięki temu agentowa AI nie tylko wykonuje zadanie, lecz aktywnie buduje wiedzę o środowisku, doskonali własne procedury i wskazuje nowe strategie rozwiązania nawet najbardziej skomplikowanych procesów.

Co łączy i różni technologię RPA od Agentic Automation?

Robotic Process Automation (RPA) to technologia oparta o sztywno zdefiniowane reguły i scenariusze, która pozwala automatyzować powtarzalne czynności wykonywane przez ludzi – głównie w obszarze administracji czy przetwarzania dokumentów. Gdy jednak pojawiają się zadania niestandardowe, rozproszenie danych, nagłe zmiany kontekstu lub potrzeba kreatywnego rozwiązywania problemów, agentowa AI przejmuje inicjatywę.

• RPA skupia się na prostych, powtarzalnych operacjach i wymaga dokładnego zdefiniowania każdej sytuacji.
• Agentic Automation pozwala rozwiązywać zadania złożone, adaptacyjne i nieustrukturyzowane, integrując ludzi, roboty i agentów AI w jednym ekosystemie zarządzanym dynamicznie przez platformy takie jak UiPath.

Takie połączenie przekształca całe organizacje, umożliwiając radykalnie wyższą automatyzację i adaptację do wyzwań transformacji cyfrowej.

Podsumowanie – ewolucja sztucznej inteligencji z perspektywy grafu wiedzy

Agentowa AI i generatywna AI to dwa dynamiczne obszary rozwoju sztucznej inteligencji, znajdujące się obecnie w centrum zainteresowania branż przyszłości. Generatywna AI otwiera niespotykane możliwości twórcze, umożliwiając powstawanie nowych treści i automatyzację zadań kreatywnych. Natomiast agentowa AI zmienia definicję autonomii systemów – nie tylko wprowadzając inteligentne zarządzanie i planowanie, ale również ucząc maszyny dążenia do długofalowych, często nieprecyzyjnie zdefiniowanych celów.

Ich uzupełniające się funkcje stają się kluczowe dla transformacji cyfrowych przedsiębiorstw i instytucji publicznych na każdym szczeblu. Dzięki synergii agentowej i generatywnej AI powstaje zaawansowana automatyzacja, której efektem jest lepsza efektywność, bardziej personalizowane doświadczenia użytkowników, a także optymalizacja złożonych procesów biznesowych na niespotykaną dotąd skalę.

Patrząc przez pryzmat grafu wiedzy, przyszłość AI to umiejętne łączenie kreatywności z autonomią, przyjęcie nowych typów agentów oraz integracja ludzi, maszyn i robotów w potężną sieć inteligentnych, samouczących się i efektywnych rozwiązań.