Jak działają agenci AI w ChatGPT, Microsoft Copilot i Claude AI?

Wprowadzenie do agentów AI i ich roli we współczesnych narzędziach

Agenci AI stają się integralną częścią nowoczesnych narzędzi cyfrowych, umożliwiając użytkownikom bardziej naturalne, intuicyjne i wydajne interakcje z systemami informatycznymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych programów, agenci AI potrafią nie tylko przetwarzać dane według ustalonych reguł, ale również podejmować decyzje, adaptować się do zmieniających się warunków oraz uczyć się na podstawie dostarczanych informacji.

We współczesnych rozwiązaniach, takich jak ChatGPT, Microsoft Copilot czy Claude AI, agenci AI pełnią różnorodne funkcje: od generowania tekstu i kodu, przez automatyzację procesów biurowych, aż po wspieranie skomplikowanych analiz i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Każde z tych narzędzi wykorzystuje agentów w nieco inny sposób, dostosowując ich możliwości do swoich specyficznych celów i grup użytkowników.

• ChatGPT umożliwia dynamiczne rozmowy, tworzenie treści oraz wspomaga użytkownika w zadaniach kreatywnych i analitycznych.
• Microsoft Copilot to z kolei integracja agentów AI z narzędziami pakietu Office, pozwalająca na automatyzację pracy z dokumentami, arkuszami kalkulacyjnymi czy prezentacjami.
• Claude AI od Anthropic kładzie nacisk na bezpieczeństwo i etykę działania agentów, oferując inteligentne wsparcie w komunikacji i analizie danych.

Rozwój agentów AI zmienia sposób, w jaki ludzie współpracują z technologią, wprowadzając nowe standardy interakcji – bardziej kontekstowe, adaptacyjne i dostosowane do indywidualnych potrzeb użytkowników. Dzięki temu agenci AI przestają być jedynie narzędziami, a zaczynają funkcjonować jako aktywni partnerzy w wykonywaniu codziennych zadań.

Czym są agenci AI i jak działają

Agenci AI to specjalnie zaprojektowane systemy oparte na sztucznej inteligencji, które są w stanie wykonywać określone zadania, wspierać użytkowników w realizacji celów i podejmować decyzje w oparciu o dostarczone dane. W odróżnieniu od prostych chatbotów, agenci AI mają zdolność do samodzielnej koordynacji działań, zarządzania kontekstem oraz adaptacji do zmieniających się warunków i potrzeb użytkownika.

Podstawowa rola agentów AI obejmuje:

• Rozumienie intencji użytkownika – analiza treści zapytania, celu i kontekstu rozmowy.
• Planowanie działania – określenie kroków potrzebnych do osiągnięcia zamierzonego efektu.
• Wykonywanie zadań – interakcja z różnymi narzędziami, systemami lub API w celu realizacji zadania.
• Utrzymywanie kontekstu – pamiętanie o wcześniejszych interakcjach i wykorzystanie ich w dalszej współpracy.

Agenci AI mogą działać w różnych środowiskach i pełnić rozmaite funkcje. W ChatGPT są wykorzystywani do obsługi narzędzi zewnętrznych, takich jak przeglądarki internetowe czy edytory kodu. W Microsoft Copilot integrują się z aplikacjami pakietu Office i innymi usługami korporacyjnymi. Natomiast Claude AI stawia na agentów o wysokiej zgodności z zasadami etycznymi i bezpiecznym przetwarzaniu informacji.

Technicznie rzecz biorąc, agenci AI często opierają się na wieloetapowej architekturze, w której komponenty takie jak modele językowe, planery i wykonawcy działań (tzw. "executors") współpracują ze sobą. Choć w tej sekcji nie wyjaśniamy szczegółów implementacyjnych, warto zaznaczyć, że agenci mogą dynamicznie łączyć zdolności rozumienia języka naturalnego z operowaniem na danych i usługach zewnętrznych.

Agenci AI w ChatGPT – funkcjonalności i zastosowania

ChatGPT od OpenAI wzbogacił swoją podstawową funkcjonalność o system agentów AI, umożliwiając użytkownikom realizację bardziej złożonych zadań oraz personalizację zachowań modelu. Agenci w ChatGPT to wyspecjalizowane jednostki, które mogą wykonywać konkretne działania, integrować się z zewnętrznymi narzędziami i dostosowywać swoje odpowiedzi w zależności od kontekstu użytkownika.

W ChatGPT agenci pełnią kilka głównych ról:

• Automatyzacja zadań: tworzenie agentów do realizacji powtarzalnych działań, takich jak przygotowywanie raportów czy analiza danych.
• Integracja z narzędziami zewnętrznymi: agenci mogą korzystać z API, baz danych lub aplikacji, aby dostarczać aktualne informacje lub sterować procesami.
• Personalizacja odpowiedzi: użytkownicy mogą tworzyć własne "Wtyczki" lub dostosowywać agenta poprzez "Custom Instructions", by lepiej odpowiadał ich potrzebom i preferencjom.

Pod względem zastosowania, agenci w ChatGPT znajdują zastosowanie między innymi w:

• Wsparciu programistycznym – generowanie kodu, refaktoryzacja, analiza błędów.
• Obsłudze klienta – tworzenie chatbotów odpowiadających na zapytania klientów w czasie rzeczywistym.
• Wsparciu administracyjnym – zarządzanie zadaniami, organizowanie spotkań, tworzenie podsumowań.
• Edukacji – tworzenie spersonalizowanych planów nauczania lub symulowanie scenariuszy naukowych.

Przykładowo, prosty agent ChatGPT wykorzystujący API pogodowe może wyglądać następująco:

def get_weather(location):
    response = requests.get(f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=YOUR_API_KEY&q={location}")
    return response.json()["current"]["condition"]["text"]

Takie podejście pozwala ChatGPT nie tylko odpowiadać na pytania, ale także dynamicznie pozyskiwać i przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, zwiększając zakres jego możliwości. Jeśli chcesz jeszcze lepiej opanować tworzenie własnych agentów, sprawdź nasze szkolenie: Agenci AI w ChatGPT – od podstaw do zaawansowanych zastosowań.

Dla lepszego zobrazowania zastosowań agentów w ChatGPT przedstawiono zestawienie:

Microsoft Copilot – wykorzystanie agentów AI w środowisku Microsoft

Microsoft Copilot to zaawansowany ekosystem agentów AI wbudowany w popularne aplikacje i narzędzia firmy Microsoft, takie jak Word, Excel, PowerPoint, Outlook czy Teams. Jego głównym celem jest wsparcie użytkowników w codziennych zadaniach poprzez inteligentne rekomendacje, automatyzację procesów oraz zwiększenie produktywności.

Agenci Copilota działają jako inteligentni asystenci kontekstowi – analizują treść, intencje użytkownika oraz dane z różnych źródeł, by oferować odpowiednie sugestie lub podejmować działania w imieniu użytkownika.

Podstawowe zastosowania agentów Copilot

• Tworzenie treści: generowanie tekstów, podsumowań, prezentacji czy raportów z wykorzystaniem danych źródłowych.
• Analiza danych: interpretowanie i wizualizacja danych w Excelu z pomocą komend języka naturalnego.
• Zarządzanie komunikacją: przygotowywanie odpowiedzi na e-maile, streszczanie rozmów w Teams oraz organizowanie spotkań.
• Programowanie: wspieranie pisania kodu i automatyzacji procesów w środowisku Microsoft 365 i Azure.

Przykładowe użycie agenta Copilot

W Excelu, zamiast ręcznie tworzyć złożone formuły, użytkownik może napisać polecenie w stylu:

"Oblicz średnią sprzedaż miesięczną dla każdego regionu i wyświetl wynik na wykresie"

Copilot automatycznie wygeneruje odpowiednie formuły i wykres, bazując na dostępnych danych.

Kluczowe różnice w środowisku Microsoft

Copilot wyróżnia się głęboką integracją z produktami Microsoft, co umożliwia agentom bezproblemowe operowanie na dokumentach, danych i komunikacji, bez konieczności przełączania kontekstów. Dodatkowo Microsoft stawia na bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami korporacyjnymi, co czyni Copilota atrakcyjnym rozwiązaniem dla firm i instytucji.

Claude AI – podejście Anthropic do agentów sztucznej inteligencji

Claude AI to projekt rozwijany przez firmę Anthropic, który wyróżnia się przede wszystkim naciskiem na bezpieczeństwo, przewidywalność zachowania oraz łatwość integracji z różnorodnymi systemami. Agenci AI w Claude działają w ramach architektury ukierunkowanej na minimalizowanie ryzyka nieprzewidzianych zachowań i maksymalizowanie użyteczności w zadaniach wymagających rozumienia kontekstu i etycznego podejmowania decyzji.

W przeciwieństwie do agentów w ChatGPT czy Microsoft Copilot, Claude AI kładzie szczególny nacisk na tzw. "constitutional AI" — czyli uczenie modeli według zbioru zasad zamiast polegania wyłącznie na danych treningowych. To podejście pozwala agentom Claude na bardziej konsekwentne i przewidywalne działanie w określonych ramach wartości.

Główne cechy agentów Claude AI można podsumować w tabeli:

Przykładowe wykorzystanie agentów Claude może obejmować tworzenie spersonalizowanych asystentów do analizy dokumentów prawnych, generowania streszczeń lub moderowania treści wrażliwych. Prosta integracja agenta Claude za pomocą API może wyglądać następująco:

import anthropic

client = anthropic.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.completions.create(
    prompt="\n\nHuman: Stwórz krótkie podsumowanie tego dokumentu.\n\nAssistant:",
    model="claude-v1",
    max_tokens=300
)

print(response.completion)

Anthropic konsekwentnie rozwija Claude AI, aby agenci byli jeszcze bardziej autonomiczni, etyczni i przydatni w środowiskach wymagających wysokiej odpowiedzialności za generowane treści. Jeśli interesuje Cię praktyczne zastosowanie agentów AI także w środowiskach Microsoft, sprawdź nasz Kurs Copilot w Microsoft 365 – wykorzystanie AI do zwiększenia produktywności w Microsoft 365.

Porównanie funkcjonalności agentów w ChatGPT, Copilot i Claude AI

Agenci AI w ChatGPT, Microsoft Copilot i Claude AI różnią się pod względem funkcjonalności, głównych zastosowań oraz sposobu integracji z innymi narzędziami i usługami. Poniższa tabela przedstawia krótkie porównanie podstawowych cech tych rozwiązań:

Przykładowy fragment kodu pokazujący wykorzystanie agenta ChatGPT poprzez API:

import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-4",
  messages=[{"role": "user", "content": "Wygeneruj podsumowanie raportu."}]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

Podsumowując, choć wszystkie trzy platformy korzystają z agentów AI, różnią się one zakresem działania, zakładanymi scenariuszami użycia i poziomem integracji z istniejącymi ekosystemami technologicznymi.

Przykłady praktycznego wykorzystania agentów AI

Agenci AI stają się coraz bardziej wszechstronnymi narzędziami wspierającymi użytkowników w codziennych zadaniach. Dzięki zaawansowanym mechanizmom przetwarzania języka naturalnego i integracji z różnymi systemami, pozwalają na automatyzację, analizę danych oraz kreatywną współpracę. Oto kilka przykładów ich praktycznego zastosowania:

• Tworzenie i edytowanie dokumentów: Microsoft Copilot umożliwia automatyczne generowanie raportów, streszczeń czy ofert handlowych bez konieczności ręcznego pisania długich tekstów.
• Asystowanie w kodowaniu: ChatGPT z wbudowanymi narzędziami programistycznymi wspomaga tworzenie kodu, debugowanie oraz generowanie sugestii dla różnych języków programowania.
• Wsparcie w analizie danych: Claude AI może pomóc w wyciąganiu wniosków z dużych zbiorów informacji, tworząc podsumowania lub rekomendacje na podstawie dostarczonych treści.
• Automatyzacja zadań biznesowych: Agenci potrafią zautomatyzować powtarzalne procesy, takie jak planowanie spotkań, zarządzanie korespondencją czy generowanie harmonogramów projektów.
• Kreatywne wsparcie: W obszarze marketingu i tworzenia treści, agenci AI pomagają w pisaniu artykułów, wymyślaniu haseł reklamowych oraz planowaniu kampanii promocyjnych.

Przykładowo, wykorzystując ChatGPT do tworzenia funkcji w Pythonie, użytkownik może zadać pytanie: "Napisz funkcję, która sortuje listę liczb rosnąco", a agent wygeneruje odpowiedź podobną do:

def sort_numbers(numbers):
    return sorted(numbers)

Takie wsparcie skraca czas pracy i pozwala skupić się na bardziej złożonych zadaniach kreatywnych lub analitycznych.

Podsumowanie i przyszłość agentów AI w narzędziach cyfrowych

Agenci AI stają się fundamentem nowoczesnych narzędzi cyfrowych, umożliwiając bardziej inteligentną, kontekstową i efektywną interakcję między użytkownikami a technologią. W ChatGPT, agenci AI pomagają w realizacji złożonych zadań poprzez dostęp do specjalistycznych narzędzi i funkcji. Microsoft Copilot wykorzystuje agentów do wkomponowania sztucznej inteligencji w codzienne aplikacje biurowe, automatyzując procesy i sugerując działania. Z kolei Claude AI od Anthropic stawia na bezpieczeństwo i przewidywalność zachowań agentów, tworząc środowisko oparte na zasadach konwersacyjnej AI.

Choć każdy z systemów rozwija agentów AI na swój własny sposób, łączy je wspólny cel: zwiększenie użyteczności i produktywności przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu zrozumienia potrzeb użytkownika. W przyszłości możemy spodziewać się, że agenci AI będą jeszcze bardziej autonomiczni, lepiej zintegrowani z różnorodnymi platformami oraz zdolni do wykonywania bardziej złożonych operacji, dostosowanych do indywidualnych wymagań użytkowników.

Dynamiczny rozwój agentów AI zapowiada również powstanie nowych modeli interakcji, w których sztuczna inteligencja będzie nie tylko narzędziem wspomagającym, ale aktywnym partnerem w procesach twórczych, analitycznych i operacyjnych.

Wybór wektorowej bazy danych dla RAG – porównanie FAISS, ChromaDB i Pinecone 26 czerwca 2024

Czy Copilot w Wordzie zastąpi konsultanta? Możliwości, ograniczenia i realne zastosowania 23 czerwca 2024