Agent AI to system, który sam decyduje, jakie kroki wykonać, żeby osiągnąć cel - wybiera narzędzia, kolejność, moment zakończenia. Brzmi świetnie i bywa świetny. Problem w tym, że większość procesów w firmach wcale tej swobody nie potrzebuje.
Jedno pytanie, które rozstrzyga
Czy ścieżka od wejścia do wyniku jest znana z góry? Jeśli umiesz ją narysować na kartce jako sekwencję kroków z warunkami - potrzebujesz automatyzacji. Agenta potrzebujesz wtedy, gdy kroki zależą od tego, co system zastanie po drodze.
- Faktura wpada mailem → odczytaj → zaksięguj → powiadom: automatyzacja
- Reklamacja klienta → zbadaj kontekst w 3 systemach → zdecyduj o ścieżce → zaproponuj rozwiązanie: agent
- Lead z formularza → wzbogać dane → przypisz handlowca: automatyzacja (nawet z modelem w środku!)
Policz, zanim zbudujesz
Agent kosztuje na trzech poziomach: budowa (2-5x droższa niż workflow), utrzymanie (evaluacja, guardraile, monitoring) i koszt jednostkowy (każdy przebieg to wielokrotne wywołania modelu). Automatyzacja z jednym wywołaniem modelu potrafi być 20 razy tańsza per operacja.
Dlatego rachunek robimy zawsze w tę stronę: najpierw sprawdź, czy problem rozwiązuje workflow. Dopiero gdy widzisz realne rozgałęzienia decyzyjne, których nie da się spisać z góry - projektuj agenta. I wtedy rób to porządnie: z metrykami jakości, limitem iteracji i policzonym progiem rentowności.
Ramy decyzyjne do pobrania
Spisaliśmy cały proces decyzyjny - z pytaniami kontrolnymi i arkuszem kosztu jednostkowego - w przewodniku „Agenci AI dla biznesu". Pobierzesz go poniżej za darmo.