Agenci AI
Agenci, którzy działają – nie tylko odpowiadają
To więcej niż interfejs do modelu językowego. To wyspecjalizowane jednostki operujące na danych organizacji – treściach z CMS, katalogach produktowych, bazach wiedzy, insightach z CRM.
Wspierają użytkowników w podejmowaniu decyzji, analizują potrzeby i działają w czasie rzeczywistym – nie tylko „rozmawiając”, ale rozwiązując konkretne problemy.
Od chatbotów do cyfrowych współpracowników
Projektujemy i wdrażamy agentów AI, którzy nie tylko odpowiadają na pytania, ale potrafią samodzielnie podejmować decyzje, działać w czasie rzeczywistym i automatyzować złożone procesy.
To więcej niż interfejs do modelu językowego.
To agent operujący na danych organizacji – treściach z CMS, katalogach produktowych, bazach wiedzy, insightach z CRM. Wspiera ludzi w działaniu: analizuje kontekst, rekomenduje działania, generuje treści, integruje informacje z wielu źródeł.
Nie chodzi tylko o rozmowę – chodzi o skuteczność.
Co konkretnie robi agent AI?
Agent może obsłużyć zapytania klientów, wesprzeć doradcę sprzedażowego, zautomatyzować komunikację marketingową lub pomóc pracownikowi szybciej znaleźć odpowiedź w firmowej dokumentacji.
W praktyce:
Co to daje w perspektywie biznesowej?
Agent AI to nie „gadżet” – to przewaga konkurencyjna.
W dobrze zaprojektowanym scenariuszu agent może zmniejszyć liczbę zgłoszeń do zespołu, skrócić czas dotarcia do informacji, poprawić jakość decyzji – i przełożyć się na realne oszczędności czasu, budżetu i energii zespołu.
Co możesz zyskać:
Co zyskujesz od strony technologicznej?
Jak zaprojektować architekturę agenta AI, która pasuje do złożonych systemów – i nie ogranicza rozwoju?
Agenci AI w środowiskach enterprise to nie tylko warstwa interfejsu. To komponenty, które muszą łączyć się z systemami, działać na aktualnych danych, spełniać wymagania bezpieczeństwa i dawać się rozwijać – bez przepisywania całości przy każdej zmianie.
Dlatego projektujemy rozwiązania, które:
Jak pracujemy z agentami AI
Budowa skutecznego agenta AI zaczyna się od zrozumienia danych, celów i kontekstu.
- Mapujemy źródła wiedzy (CMS, PIM, CRM, helpdesk, dokumentacje)
- Projektujemy architekturę opartą o Retrieval-Augmented Generation
- Definiujemy cele agenta: wsparcie użytkownika, segmentacja, generowanie treści, personalizacja
- Iterujemy i optymalizujemy na podstawie rozmów i wyników
Agenci, których projektujemy, wspierają konkretne procesy — od doradztwa sprzedażowego, przez obsługę klienta, po automatyzację komunikacji marketingowej.
Co robimy w ramach tej usługi
Budowa agentów AI to nie tylko prompt i UI. To proces, który obejmuje dane, integracje, logikę działania, bezpieczeństwo, UX i sposób mierzenia skuteczności. Około 80% pracy to napisanie klasycznego kodu, który integruje odpowiedni model LLM z resztą ekosystemu.
Możemy dołączyć na różnych etapach projektu – od fazy koncepcji po rozwój gotowego rozwiązania. Pomagamy uporządkować dane, zdefiniować rolę agenta i wdrożyć system, który działa długofalowo.
- Sprawdzamy, jakimi zasobami dysponuje organizacja (CMS, CRM, helpdesk, repozytoria wiedzy, dokumentacja, dane produktowe) i jak można je wykorzystać.
- Wspólnie tworzymy plan przygotowania i aktualizacji treści, z którymi agent ma pracować.
- Pomagamy ustalić, do czego agent ma realnie służyć: od obsługi zapytań, przez automatyzację zadań, po wsparcie decyzyjne.
- Projektujemy architekturę działania, która łączy logikę, dostęp do danych i odpowiedni model AI.
- Wdrażamy modele (w tym open-source i komercyjne), które najlepiej pasują do zastosowania, danych i polityki bezpieczeństwa.
- W razie potrzeby – fine-tune’ujemy je lub łączymy z narzędziami do RAG i workflow automation.
- Agenci AI nie muszą działać przez chat.
- Tworzymy interfejsy dopasowane do scenariusza: od klasycznych chatbotów po panele wsparcia, formularze, embedy i systemy asystujące w aplikacjach wewnętrznych lub produktach klienta.
- Weryfikujemy jakość odpowiedzi, iterujemy na podstawie logów i testów z użytkownikami.
- Pomagamy stworzyć mierzalne metryki skuteczności (trafność, konwersje, eskalacje) i dostarczamy narzędzia, które pozwalają agentowi ewoluować w oparciu o dane, a nie intuicję.
- Pracujemy w oparciu o CI/CD, zapewniamy monitoring, walidację danych i wsparcie zespołu klienta.
- Pomagamy rozwijać agenta – w oparciu o roadmapę, dane z interakcji i zmieniające się potrzeby organizacji.
Technologie
Agenci AI to nie gotowy produkt, który wystarczy „uruchomić”. To system, który działa skutecznie dopiero wtedy, gdy:
- rozumie dane organizacji,
- ma przemyślaną architekturę i ścieżkę decyzyjną,
- potrafi się uczyć i adaptować w bezpieczny sposób.
Nie zaczynamy od modelu. Zaczynamy od celu, danych i kontekstu. Budujemy rozwiązania, które:
- wykorzystują silniki typu GPT, Claude, Mistral, Gemini w architekturach RAG,
- korzystają z wewnętrznych źródeł wiedzy: CMS, PIM, CRM, helpdesk, katalogów produktowych,
- można testować, monitorować i rozwijać – nawet jeśli efekt „czarnej skrzynki” jest nieunikniony, projektujemy systemy, które pozwalają na jego kontrolowanie.
Szukasz zespołu, który doradzi, a nie tylko zaprogramuje?
Nie jesteśmy tylko od zadań z backlogu. Pomagamy podejmować decyzje, które mają sens – i dla produktu, i dla biznesu.
Porozmawiajmy, jak możemy pomóc: od strategii po rollout.
Jakie problemy rozwiązujemy dzięki agentom AI?
Agenci AI pozwalają rozwiązywać problemy, które wcześniej wymagały wielu narzędzi, czasu lub koordynacji między zespołami:
FAQ – czyli pytania, które warto zadać przed startem
Czy agenta AI trzeba budować od zera?
Nie. Możemy zacząć od MVP, rozwinąć istniejące rozwiązanie lub uspójnić komponenty w działającym systemie. Kluczowe jest zdefiniowanie celu agenta, jego roli w ekosystemie i źródeł wiedzy, na których ma bazować. Niektóre elementy – np. integracje czy warstwa RAG – można wielokrotnie wykorzystywać w kolejnych agentach.
Z jakimi danymi agent może pracować?
Z tymi, do których masz dostęp i które są wartościowe dla użytkownika lub procesów. Najczęściej integrujemy CMS-y, CRM-y, helpdeski, bazy wiedzy, katalogi produktów, dane sprzedażowe. Pracujemy zarówno z dokumentami, jak i strukturami danych – a także z informacjami dostępnie dynamicznie, np. przez API.
Czy wdrożenie agenta wymaga dedykowanego zespołu AI po stronie klienta?
Nie – ale kluczowa jest współpraca z osobami, które rozumieją procesy, dane i użytkowników. Często pracujemy z product ownerami, IT, marketingiem czy działami innowacji. Model współpracy dostosowujemy do dojrzałości organizacji i tego, jakimi zasobami realnie dysponuje.
Jak wygląda proces – od pomysłu do wdrożenia?
Zaczynamy od zdefiniowania celu i źródeł wiedzy. Potem dobieramy architekturę (np. RAG, agentowa), integrujemy dane i projektujemy interakcję. Iteracyjnie testujemy, analizujemy rozmowy, optymalizujemy. W niektórych projektach wystarczy kilka tygodni do pierwszej wersji, w innych potrzebny jest etap discovery, żeby nie „wrzucić modelu” w niewłaściwy kontekst.
Czy możemy korzystać z własnych modeli lub infrastruktury?
Tak. Możemy pracować na modelach opensource’owych (np. Mistral, Llama), własnych deploymentach OpenAI / Azure / Anthropic, lub lokalnych instancjach w środowisku klienta. Wspieramy zarówno podejście cloud-first, jak i privacy-first – zależnie od potrzeb i polityki organizacji.
Czy agent może być rozwijany dalej przez nasz zespół?
Tak. Agent ma być częścią Twojej organizacji – a nie zależnością od jednego partnera.
Kod źródłowy, dokumentacja i logika działania są przekazywane zespołowi klienta. W razie potrzeby wspieramy onboarding i dzielimy się praktykami, które ułatwiają dalszy rozwój.
Jak mierzycie jakość działania agenta?
Analizujemy rozmowy, budujemy metryki (trafność odpowiedzi, liczba eskalacji, konwersje), testujemy scenariusze, implementujemy monitoring. Tam, gdzie to możliwe – automatyzujemy ewaluację, np. przez porównywanie outputów z oczekiwanymi wynikami. Jakość to nie wrażenie, tylko mierzalny efekt.
Kiedy lepiej nie budować agenta AI?
Jeśli organizacja nie ma jeszcze wystarczających źródeł wiedzy lub nie ma jasnego celu, agent może nie działać skutecznie. Pomagamy to ocenić na etapie Discovery – zanim ruszy development.
Więcej o agentach AI:
Masz system. Masz dane. Brakuje Ci kogoś, kto to wszystko połączy
Zamiast wielkiej transformacji – przemyślany pilotaż. Zamiast teorii – działający agent, który robi konkretną robotę.
Pomożemy Ci wybrać proces, zaprojektować rozwiązanie i dopasować model AI, który pasuje do Twojej organizacji.
