Przykłady agentów AI w firmie
- Agent ofertowy: czyta zapytanie, sprawdza cennik i dostępność, przygotowuje szkic oferty.
- Agent zamówień: odpowiada na pytania o status i wprowadza zmiany po weryfikacji klienta.
- Agent badań: zbiera informacje o firmie lub kliencie z ustalonych źródeł i przygotowuje notatkę.
- Agent raportów: co tydzień pobiera dane z kilku systemów i pisze podsumowanie z wnioskami.
- Agent rekrutacyjny: porządkuje zgłoszenia i umawia rozmowy według zasad działu HR.
Granice i bezpieczeństwo agentów
Agent dostaje najmniejsze uprawnienia potrzebne do zadania. Działania, które coś zmieniają u klienta albo kosztują pieniądze, wymagają zatwierdzenia przez człowieka. Każdy krok jest zapisany, więc łatwo sprawdzić, co agent zrobił i dlaczego. Zaczynamy od wąskiego zadania i poszerzamy zakres, gdy agent działa przewidywalnie.
Na czym budujemy agentów
Używamy modeli AI dostępnych przez API i narzędzi do automatyzacji, takich jak n8n, albo własnego kodu, gdy proces jest nietypowy. Wybór zależy od danych, systemów i tego, gdzie rozwiązanie ma działać. Różnice między narzędziami opisujemy we wpisie n8n, Make czy Zapier?.
Kiedy agent to za dużo
Jeśli zadanie zawsze przebiega tak samo, prostsza automatyzacja procesu będzie tańsza i pewniejsza niż agent. Agenta proponujemy tam, gdzie każdy przypadek wymaga trochę oceny, a człowiek i tak traci czas na zbieranie informacji z kilku miejsc.
Ile kosztuje agent AI?
Automatyzacje AI zaczynają się u nas od 2 290 zł netto. Agent z kilkoma narzędziami i akceptacją człowieka kosztuje więcej niż prosty automat. Do tego dochodzi zużycie modelu AI, które liczymy przed startem na Twoich przykładach.