5 narzędzi do tworzenia własnych agentów AI bez kodowania

Wprowadzenie do narzędzi no-code i low-code w tworzeniu agentów AI

Tworzenie własnych agentów sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej dostępne dzięki narzędziom typu no-code i low-code. Jeszcze niedawno budowa inteligentnych systemów wymagała specjalistycznej wiedzy programistycznej, jednak dzisiaj wiele platform pozwala na stworzenie zaawansowanych rozwiązań bez konieczności pisania jednej linii kodu lub przy minimalnym użyciu prostych skryptów.

Narzędzia no-code umożliwiają tworzenie agentów AI poprzez intuicyjne interfejsy, takie jak kreatory typu „przeciągnij i upuść”, gotowe komponenty oraz szablony. Użytkownik skupia się na logice działania, a nie na implementacji technicznej. Przykładami są tu platformy pozwalające na budowanie chatbotów czy automatyzacji bez ręcznego kodowania.

Rozwiązania low-code natomiast oferują większą elastyczność, łącząc graficzne narzędzia z możliwością dodania własnych fragmentów kodu w prostych językach skryptowych. Pozwala to na tworzenie bardziej zaawansowanych funkcjonalności oraz dostosowywanie agentów do indywidualnych potrzeb organizacji czy projektu.

Stosowanie platform no-code i low-code znajduje zastosowanie w wielu obszarach, takich jak:

• automatyzacja procesów biznesowych,
• tworzenie inteligentnych asystentów obsługi klienta,
• budowa rozwiązań analitycznych opartych na danych,
• integracja systemów i API za pomocą agentów AI.

Takie podejście znacząco obniża próg wejścia w świat sztucznej inteligencji, umożliwiając tworzenie własnych projektów osobom bez zaawansowanego doświadczenia technicznego.

Czym są agenci AI i jak działają bez programowania

Agenci AI to autonomiczne systemy oparte na sztucznej inteligencji, które są w stanie podejmować decyzje, wykonywać zadania i komunikować się z użytkownikami lub innymi systemami w sposób częściowo lub całkowicie samodzielny. W kontekście rozwiązań no-code i low-code, tworzenie takich agentów staje się dostępne dla osób bez doświadczenia programistycznego.

Podstawową różnicą między tradycyjnym tworzeniem agentów AI a podejściem no-code/low-code jest to, że w tym drugim przypadku użytkownicy korzystają z intuicyjnych interfejsów graficznych, kreatorów przepływów pracy oraz gotowych komponentów. Dzięki temu zamiast ręcznego pisania skomplikowanych algorytmów, można tworzyć, trenować i wdrażać inteligentne agentów poprzez przeciąganie elementów, konfigurację parametrów i łączenie usług.

Typowe zastosowania agentów AI obejmują:

• Obsługę klienta – chatboty i wirtualni asystenci odpowiadający na pytania lub rozwiązujący problemy użytkowników.
• Automatyzację procesów biznesowych – inteligentne agentów organizujące dane, wysyłające powiadomienia lub inicjujące procesy w systemach CRM i ERP.
• Analitykę danych – agenci analizujący informacje i generujący rekomendacje lub raporty bez udziału człowieka.

W środowisku no-code/low-code agenci AI często integrują się z popularnymi narzędziami i usługami, dzięki czemu możliwe jest tworzenie rozbudowanych rozwiązań bez konieczności pisania nawet jednej linijki kodu.

LangChain – budowanie zaawansowanych agentów AI bez kodu

LangChain to jedna z najpopularniejszych platform umożliwiających tworzenie zaawansowanych agentów AI przy minimalnej potrzebie kodowania lub całkowicie bez niego. Projekt pierwotnie powstał jako narzędzie dla programistów, ale szybko ewoluował, wprowadzając rozwiązania no-code i low-code, które otworzyły jego możliwości dla szerszego grona użytkowników.

LangChain pozwala łączyć modele językowe (LLM) z zewnętrznymi źródłami danych, pamięcią, bazami wiedzy oraz systemami zewnętrznymi, takimi jak API czy bazy danych. Dzięki gotowym komponentom, użytkownicy mogą tworzyć agentów realizujących skomplikowane zadania, takie jak:

• Automatyczne odpowiadanie na zapytania klientów na podstawie dokumentacji firmowej
• Inteligentne przepływy pracy integrujące wiele systemów i źródeł danych
• Tworzenie chatbotów, które uczą się z własnych interakcji

Jednym z kluczowych atutów LangChain jest możliwość budowania tzw. „chainów” — sekwencji działań, które agent wykonuje krok po kroku, bez potrzeby pisania skomplikowanych skryptów. Użytkownicy korzystają z graficznych edytorów oraz predefiniowanych szablonów, co znacząco upraszcza proces tworzenia agenta.

Podstawowe funkcje LangChain:

Przykład prostego użycia LangChain w wersji low-code:

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

llm = OpenAI(temperature=0.5)
prompt = "Wyjaśnij, czym jest agent AI w jednym zdaniu."
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
response = chain.run()
print(response)

Dzięki takim narzędziom LangChain staje się wszechstronną platformą dla każdego, kto chce tworzyć inteligentne aplikacje oparte na AI – bez konieczności pisania dużych ilości kodu czy posiadania zaawansowanej wiedzy programistycznej. Jeśli chcesz szybciej i skuteczniej nauczyć się pracy z LangChain, sprawdź nasze szkolenie LangChain – tworzenie agentów AI bez kodowania, a także rozważ udział w Kursie Tworzenie Agentów AI – automatyzacja procesów biznesowych dla AI Agent Developer, który pozwoli Ci zastosować zdobytą wiedzę w praktyce biznesowej.

OpenAI Functions – integracja funkcji AI w prosty sposób

OpenAI Functions to rozwiązanie, które umożliwia łączenie modeli językowych, takich jak GPT-4, z rzeczywistymi funkcjami aplikacji – bez konieczności pisania skomplikowanego kodu. Funkcje te pozwalają agentom AI wykonywać konkretne zadania, takie jak rezerwowanie spotkań, pobieranie danych z bazy czy zarządzanie procesami biznesowymi, eliminując potrzebę tworzenia własnych struktur konwersacyjnych od podstaw.

W praktyce, zamiast pełnej implementacji logiki działania agenta, użytkownik definiuje tzw. "schemat funkcji" – opis, jak wygląda wywołanie usługi, a model sam generuje odpowiednie wywołania na podstawie rozmowy z użytkownikiem.

Podstawowe cechy OpenAI Functions:

• Łatwa integracja: wystarczy opisać funkcje i ich parametry w formacie JSON.
• Dynamiczne podejmowanie decyzji: model sam decyduje, kiedy i jaką funkcję użyć.
• Bezpośrednie zastosowanie: tworzenie agentów do obsługi zapytań, automatyzacji procesów czy integracji z aplikacjami webowymi.

Dzięki temu rozwiązaniu, tworzenie własnych agentów AI staje się znacznie prostsze, nawet dla osób bez doświadczenia programistycznego.

Przykład prostej definicji funkcji:

{
  "name": "get_weather",
  "description": "Pobiera aktualną pogodę dla danego miasta.",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "city": {
        "type": "string",
        "description": "Miasto, dla którego chcesz sprawdzić pogodę"
      }
    },
    "required": ["city"]
  }
}

Po takiej definicji model GPT potrafi sam zaproponować użytkownikowi wywołanie funkcji, zebrać potrzebne dane i zwrócić wynik – wszystko to bez potrzeby ręcznego kodowania logiki konwersacji.

Zapier AI Agents – automatyzacja z inteligentnymi agentami

Zapier, znany przede wszystkim jako platforma umożliwiająca automatyzację procesów między aplikacjami bez kodowania, wprowadził nową funkcjonalność: Zapier AI Agents. Dzięki niej użytkownicy mogą tworzyć własnych agentów AI, którzy automatycznie wykonują zadania, podejmują decyzje i integrują się z setkami aplikacji – bez potrzeby pisania kodu.

Główną różnicą pomiędzy klasycznymi „Zapami” a AI Agents jest poziom inteligencji i autonomii:

Tworząc agenta w Zapierze, użytkownik definiuje jego cele, dostępne narzędzia (np. integracje z Slackiem, Google Sheets czy Gmail) oraz ewentualne ograniczenia. Agent następnie sam dobiera odpowiednie działania, aby osiągnąć wyznaczony cel.

Przykładowo, zamiast ustawiać ręcznie szereg kroków, możemy zadeklarować agentowi: „W każdą środę rano przygotuj podsumowanie aktywności zespołu z projektowego Slacka i prześlij je mailem do managera.” Agent sam zdecyduje, jak pobrać dane i w jakiej formie je przesłać.

Choć do przygotowania AI Agenta nie jest wymagane programowanie, Zapier umożliwia także bardziej zaawansowane dostosowania poprzez prostą konfigurację lub użycie bloków funkcjonalnych. Przykładowa definicja agenta może wyglądać tak:

{
  "name": "Weekly Team Summary",
  "description": "Summarize weekly Slack activity and email the report.",
  "goals": [
    "Gather team messages from Slack",
    "Summarize discussions",
    "Email summary to team lead"
  ],
  "tools": ["Slack Integration", "Gmail Integration"]
}

Zapier AI Agents to potężne narzędzie dla osób i firm, które chcą zwiększyć produktywność, bez konieczności tworzenia skomplikowanych skryptów czy zatrudniania zespołów programistów. Jeśli chcesz szybko nauczyć się, jak skutecznie tworzyć własnych agentów, sprawdź również nasz Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering.

Inne innowacyjne platformy no-code/low-code dla AI

Poza najbardziej rozpoznawalnymi rozwiązaniami, na rynku istnieje wiele innych innowacyjnych platform umożliwiających tworzenie agentów AI bez potrzeby kodowania. Każda z nich wyróżnia się unikalnym podejściem do budowy, integracji i zarządzania agentami, dostosowanym do różnych potrzeb użytkowników.

Poniżej przedstawiamy kilka ciekawych przykładów:

• Bubble + AI Plugins – rozbudowana platforma no-code do budowy aplikacji webowych z możliwością integracji modeli AI poprzez gotowe wtyczki.
• Adalo AI – narzędzie skierowane głównie do tworzenia mobilnych aplikacji z funkcjonalnościami sztucznej inteligencji, bez pisania kodu.
• Peltarion – platforma low-code, pozwalająca tworzyć, trenować i wdrażać własne modele AI w przyjaznym interfejsie graficznym.
• Voiceflow – specjalistyczne narzędzie do budowy konwersacyjnych agentów głosowych i tekstowych (chatboty, voiceboty) bez programowania.
• Flowise – open-source'owe narzędzie wizualne służące do tworzenia przepływów pracy agentów opartych o Large Language Models (LLMs), takich jak GPT-4.

Dla porównania podstawowych cech tych platform można przedstawić krótką tabelę:

Przykładowa konfiguracja prostego workflow w Flowise może wyglądać następująco:

{
  "nodes": [
    { "type": "Prompt", "input": "Jak mogę Ci pomóc?" },
    { "type": "LLM", "model": "gpt-4" },
    { "type": "Output", "format": "Text" }
  ]
}

W dalszej części artykułu przyjrzymy się dokładniej wybranym rozwiązaniom i ich zastosowaniom w praktyce.

Zalety i ograniczenia podejścia no-code/low-code

Tworzenie agentów AI przy użyciu narzędzi no-code i low-code staje się coraz popularniejsze ze względu na łatwość dostępu dla osób bez zaawansowanej wiedzy programistycznej. Takie rozwiązania umożliwiają szybkie budowanie funkcjonalnych modeli i systemów opartych na sztucznej inteligencji, ograniczając czas wdrożenia i koszty związane z tradycyjnym rozwojem oprogramowania.

Zalety podejścia no-code/low-code:

• Szybkość wdrażania: Gotowe komponenty i interfejsy wizualne pozwalają na szybkie tworzenie agentów bez potrzeby pisania kodu od podstaw.
• Niższy próg wejścia: Osoby nietechniczne mogą projektować własne rozwiązania AI, co demokratyzuje dostęp do technologii.
• Łatwość prototypowania: Użytkownicy mogą łatwo testować i zmieniać funkcjonalności, co sprzyja innowacjom i iteracjom.

Ograniczenia podejścia no-code/low-code:

• Ograniczona elastyczność: Gotowe szablony i moduły mogą nie pozwalać na pełne dostosowanie zachowania agenta do specyficznych potrzeb.
• Skalowalność i wydajność: Rozwiązania stworzone w narzędziach no-code/low-code mogą mieć trudności z obsługą bardziej złożonych lub wymagających scenariuszy.
• Uzależnienie od platformy: Użytkownicy są często ograniczeni funkcjonalnością i polityką dostawcy narzędzia.

Podsumowując, podejście no-code/low-code otwiera nowe możliwości w tworzeniu agentów AI, ale wiąże się także z kompromisami, które warto rozważyć przy wyborze odpowiedniej technologii do realizacji projektu.

Podsumowanie i rekomendacje dla początkujących twórców agentów AI

Tworzenie własnych agentów AI bez konieczności programowania stało się dostępne dla szerszego grona użytkowników dzięki narzędziom typu no-code i low-code. Rozwiązania te umożliwiają budowanie inteligentnych systemów o zróżnicowanym poziomie zaawansowania – od prostych chatbotów po złożone aplikacje automatyzujące procesy biznesowe.

Narzędzia no-code pozwalają na tworzenie agentów za pomocą intuicyjnych interfejsów graficznych, bez pisania ani jednej linii kodu. Z kolei platformy low-code oferują możliwość wykorzystania gotowych komponentów, dając jednocześnie opcję lekkiego programowania dla bardziej wymagających użytkowników.

W praktyce, wybór odpowiedniego podejścia zależy od potrzeb projektu:

• No-code – idealne dla tych, którzy chcą szybko stworzyć działające rozwiązanie bez znajomości programowania.
• Low-code – lepszy wybór dla osób, które oczekują większej elastyczności i są gotowe na minimalne zaangażowanie techniczne.

Dla początkujących twórców agentów AI zaleca się rozpoczęcie od prostszych narzędzi no-code, aby zrozumieć podstawowe mechanizmy działania agentów, a następnie – w miarę wzrostu potrzeb i umiejętności – eksplorować bardziej zaawansowane platformy low-code. Ważne jest, aby na start skupić się na jednym, konkretnym problemie do rozwiązania, zamiast próbować tworzyć rozbudowane systemy od razu.

Pamiętaj, że kluczem do sukcesu jest stopniowe budowanie wiedzy i testowanie różnych rozwiązań w praktyce. Dzięki temu tworzenie własnych agentów AI stanie się nie tylko możliwe, ale także satysfakcjonujące i inspirujące.

Framework czy biblioteka? Różnice, przykłady i kiedy co wybrać w Pythonie 01 października 2025

10 zastosowań agentów AI, które zmieniają sposób pracy 29 września 2025