Od promptu do agenta – transformacja pracy z AI dzięki Copilot Studio

Wprowadzenie do promptowania AI

Promptowanie, czyli formułowanie instrukcji dla modeli językowych, stanowi podstawową metodę interakcji z generatywną sztuczną inteligencją. W swoim najprostszym wydaniu polega na zadawaniu pytań lub wydawaniu poleceń, które model – taki jak GPT – interpretuje i na ich podstawie generuje odpowiedź.

Zastosowania promptowania są niezwykle szerokie: od pisania tekstów, przez generowanie kodu, po analizę danych. W zależności od kontekstu, prompt może przyjąć formę jednego zdania lub bardziej rozbudowanej sekwencji instrukcji, zawierającej przykłady, oczekiwany format odpowiedzi, a nawet wstępnie zdefiniowane dane wejściowe.

Podstawowa interakcja oparta na promptach ma charakter statyczny – model odpowiada na podstawie aktualnego zapytania bez trwałej pamięci i bez szerszego kontekstu działania. To podejście jest skuteczne w wielu scenariuszach, ale ma też swoje ograniczenia, szczególnie gdy zadania stają się bardziej złożone, wymagają wieloetapowego rozumowania lub dostępu do zewnętrznych źródeł informacji.

W odpowiedzi na te potrzeby, rozwijają się bardziej zaawansowane systemy pracy z AI, w których promptowanie przestaje być jedynie ręczną interakcją. Coraz częściej tworzy się wokół modeli językowych całe środowiska, pozwalające na budowanie zautomatyzowanych agentów – komponentów, które potrafią samodzielnie analizować kontekst, planować działania i wykonywać zadania zgodnie z celami użytkownika.

Promptowanie w tym kontekście nabiera nowego znaczenia – staje się częścią większej architektury, która umożliwia tworzenie bardziej autonomicznych i elastycznych systemów AI. To właśnie ta transformacja – od pojedynczego promptu do złożonego agenta – stanowi o zmianie paradygmatu w sposobie pracy z AI.

Czym są złożeni agenci w Copilot Studio

Złożeni agenci w Copilot Studio to nowy etap w rozwoju interakcji z AI – oferują oni nie tylko reagowanie na pojedyncze polecenia (prompty), ale działają w sposób ciągły, autonomiczny i kontekstowy. W przeciwieństwie do klasycznych modeli AI odpowiadających na pytania, agenci są wyposażeni w pamięć, cele oraz strukturę logiczną, która pozwala im podejmować decyzje i wykonywać złożone działania w ramach ustalonych ról.

Copilot Studio umożliwia tworzenie takich agentów jako modularnych komponentów, które mogą integrować różne źródła danych, korzystać z wiedzy domenowej i adaptować się do zmieniającego się kontekstu rozmowy lub zadania. Agenci ci mogą posiadać własne zachowania, instrukcje postępowania w różnych sytuacjach, oraz możliwość delegowania zadań innym komponentom – zarówno AI, jak i systemom zewnętrznym.

Przykładowo, agent w Copilot Studio może działać jako wirtualny doradca HR, który nie tylko udziela informacji o politykach firmy, ale też analizuje sytuację pracownika, rekomenduje działania i inicjuje procesy kadrowe w oparciu o dostępne dane.

Najważniejszym elementem złożonych agentów jest ich zdolność do długoterminowego zarządzania kontekstem – pamiętają wcześniejsze interakcje, uczą się preferencji użytkownika oraz potrafią reagować na zmiany w otoczeniu systemowym. Dzięki temu przechodzimy od reaktywnego „zadawania pytań” do bardziej proaktywnej współpracy z AI, która przypomina relację z cyfrowym współpracownikiem.

Różnice między tradycyjnym promptowaniem a agentami AI

Tradycyjne promptowanie polega na bezpośrednim podawaniu instrukcji do modelu językowego w formie tekstu – tzw. promptu. Użytkownik komunikuje się z AI w czasie rzeczywistym, zadając pytania lub polecenia, które są przetwarzane natychmiastowo, bez kontekstu szerszego niż bieżąca interakcja. W przeciwieństwie do tego, agenci AI w środowisku takim jak Copilot Studio działają w sposób bardziej złożony i autonomiczny.

Agent AI to nie tylko odbiorca promptu, ale kontekstowo świadoma jednostka, która może wykonywać sekwencje działań, przechowywać dane, podejmować decyzje i reagować dynamicznie na zmieniające się warunki lub dane wejściowe. To znacząco poszerza możliwości współpracy człowieka z AI.

Dla zobrazowania różnicy, rozważmy prosty przykład:

// Tradycyjny prompt
"Wygeneruj streszczenie artykułu o zmianach klimatycznych"

// Agent w Copilot Studio
Agent:
- Sprawdza źródło artykułu z linku
- Wyodrębnia najnowsze dane
- Generuje streszczenie
- Wysyła je e-mailem do wskazanego użytkownika

Jak widać, agenci AI nie tylko odpowiadają, ale potrafią podejmować działania w oparciu o logikę i dane. To fundamentalna zmiana w sposobie wykorzystania sztucznej inteligencji – od prostych instrukcji do aktywnych, kontekstowo świadomych systemów. Jeśli chcesz nauczyć się, jak projektować i wykorzystywać takich agentów w praktyce, sprawdź Kurs Copilot – wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i optymalizacji procesów.

Zalety dynamicznych agentów kontekstowych

Dynamiczni agenci kontekstowi to kolejny krok w rozwoju interakcji człowieka z AI – znacznie bardziej elastyczni i funkcjonalni niż tradycyjne podejście oparte wyłącznie na promptach. Ich główną siłą jest zdolność do podejmowania decyzji na podstawie aktualnego kontekstu, stanu rozmowy oraz dostępnych danych, co znacząco zwiększa skuteczność i automatyzację procesów.

Dlaczego warto korzystać z dynamicznych agentów?

• Kontekstualność: Agenci analizują bieżącą sytuację i historię interakcji, co pozwala im trafniej odpowiadać i przewidywać potrzeby użytkownika.
• Elastyczność scenariuszy: Dzięki modułowej budowie agenci mogą obsługiwać wiele ścieżek dialogowych i dynamicznie zmieniać zachowanie w zależności od warunków.
• Integracja z systemami: Mogą komunikować się z zewnętrznymi API, bazami danych czy usługami, by podejmować decyzje oparte na danych w czasie rzeczywistym.
• Możliwość personalizacji: Agenci mogą uwzględniać preferencje użytkownika, rolę lub historię, by dostosować komunikację indywidualnie.

Poniższa tabela prezentuje uproszczone porównanie między tradycyjnym podejściem promptowym a dynamicznymi agentami:

Przykładowy fragment agenta w Copilot Studio, który dynamicznie reaguje na dane użytkownika:

{
  "if": "user.role == 'klient_premium'",
  "then": "offerPrioritySupport()",
  "else": "offerStandardSupport()"
}

Takie podejście pozwala budować rozwiązania, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale aktywnie wspierają użytkownika w realizacji jego celów, niezależnie od skali i złożoności zadania.

Przykłady zastosowań agentów w praktyce

Agenci tworzeni w Copilot Studio znacząco rozszerzają możliwości interakcji z AI poza klasyczne, jednorazowe promptowanie. Ich zastosowania są szerokie i obejmują wiele branż oraz scenariuszy biznesowych. Poniżej przedstawiamy kilka praktycznych przykładów, które ilustrują, jak agenci mogą wspierać procesy, automatyzować zadania i integrować się z istniejącymi środowiskami pracy. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć, jak efektywnie wykorzystywać agenty i promptowanie w środowisku Microsoft 365, poznaj Kurs Copilot i skuteczne prompt’y w praktyce. AI-asystent w Microsoft 365.

• Obsługa klienta: Agent wyposażony w dostęp do historii zakupów i aktualnych danych o produktach potrafi dynamicznie odpowiadać na pytania klientów, przetwarzać reklamacje i sugerować rozwiązania bez potrzeby ręcznej interwencji.
• Wsparcie techniczne: Zamiast sztywnego FAQ, agent techniczny analizuje zgłoszenia użytkowników, porównuje je z bazą rozwiązań i prowadzi konwersację dostosowaną do poziomu wiedzy klienta.
• Automatyzacja procesów HR: Agent kadrowy może przyjmować wnioski urlopowe, przypominać o terminach badań okresowych czy odpowiadać na pytania związane z benefitami pracowniczymi.
• Szkolenia i onboarding: W roli trenera, agent przygotowuje spersonalizowane ścieżki nauki dla nowych pracowników, prowadząc ich przez kolejne etapy wdrażania.
• Analiza danych biznesowych: Agent analityczny integruje się z narzędziami BI i potrafi odpowiadać na pytania typu: „Jakie były przychody z segmentu A w ostatnim kwartale?”

Dla porównania tradycyjnego promptowania i agentów AI w Copilot Studio:

Prosty przykład definicji agenta w Copilot Studio może wyglądać tak:

{
  "name": "HR_Assistant",
  "triggers": ["urlop", "benefity", "badania"],
  "memory": true,
  "actions": [
    {
      "type": "query_database",
      "source": "HR_System",
      "query": "SELECT * FROM employee_requests WHERE user_id = $user"
    },
    {
      "type": "send_notification",
      "channel": "Teams",
      "message": "Twoje badania okresowe są zaplanowane na 12 czerwca."
    }
  ]
}

Dzięki takim rozwiązaniom, agenci w Copilot Studio stają się nie tylko narzędziem wspierającym, lecz często kluczowym elementem procesów operacyjnych.

Wyzwania i ograniczenia w tworzeniu agentów

Choć tworzenie złożonych agentów w Copilot Studio otwiera nowe możliwości interakcji z AI, niesie ze sobą również szereg wyzwań i ograniczeń, które mogą wpłynąć na skuteczność ich działania oraz proces wdrożenia. Zrozumienie tych aspektów jest kluczowe dla efektywnego projektowania agentów, którzy mają działać autonomicznie i kontekstowo.

• Złożoność projektowania logiki decyzyjnej – Agenci wymagają przemyślanej architektury i precyzyjnego modelowania zachowań. W przeciwieństwie do prostych promptów, konieczne jest planowanie wielu możliwych ścieżek interakcji, co zwiększa czas i zasoby potrzebne do ich stworzenia.
• Trudności w utrzymaniu kontekstu – Agent musi rozumieć i zarządzać kontekstem rozmowy w dłuższym czasie. Choć Copilot Studio oferuje mechanizmy do przechowywania stanu, ich konfiguracja może być nieintuicyjna i podatna na błędy.
• Ograniczenia integracyjne – Choć agenci mogą korzystać z zewnętrznych źródeł danych czy API, każde takie połączenie wymaga odpowiedniego zabezpieczenia, obsługi błędów oraz autoryzacji, co bywa czasochłonne.
• Brak standaryzacji w testowaniu – W przeciwieństwie do tradycyjnego kodu aplikacji, testowanie zachowania agentów często opiera się na symulacjach scenariuszy, które trudno odwzorowują rzeczywiste interakcje użytkowników.
• Potencjalne błędy interpretacji języka naturalnego – Nawet najlepiej zaprojektowany agent może błędnie zrozumieć intencję użytkownika, szczególnie w przypadkach wieloznacznych lub niejednoznacznych wypowiedzi.

Poniższy przykład ilustruje prostą strukturę logiki decyzyjnej agenta, który musi podjąć decyzję na podstawie danych wejściowych:

{
  "if": {
    "userIntent": "zarezerwuj_spotkanie",
    "context": {
      "hasCalendarAccess": true
    }
  },
  "then": {
    "action": "createCalendarEvent",
    "response": "Rezerwuję spotkanie na wybrany termin."
  },
  "else": {
    "response": "Potrzebuję dostępu do Twojego kalendarza, aby zarezerwować spotkanie."
  }
}

Jak widać, nawet w prostej strukturze logiki mogą wystąpić warunki zależne od kontekstu użytkownika i uprawnień, co pokazuje poziom złożoności zarządzania agentami na większą skalę.

Ostatecznie, skuteczne wdrożenie agentów AI wymaga zarówno wiedzy technicznej, jak i umiejętności modelowania interakcji w sposób elastyczny i odporny na błędy. To zadanie, które wymaga zrównoważenia między automatyzacją a kontrolą nad zachowaniem systemu.

Wpływ na sposób pracy i interakcję z AI

Wprowadzenie agentów AI w środowisku takim jak Copilot Studio istotnie zmienia sposób, w jaki użytkownicy współpracują z systemami opartymi na sztucznej inteligencji. Tradycyjne podejście oparte na prostych promptach, gdzie użytkownik inicjuje każdą interakcję, ustępuje miejsca bardziej złożonym modelom działania – opartym na dynamicznych, kontekstowych agentach, które mogą wykonywać złożone zadania autonomicznie i długofalowo.

Ta zmiana przekształca AI z biernego narzędzia reagującego na polecenia w aktywnego współpracownika, który rozumie kontekst, potrafi planować i podejmować decyzje w ramach przydzielonych mu celów. Zamiast pisać pojedynczy prompt, użytkownik projektuje agenta – definiując jego cele, reguły działania i dostęp do źródeł danych.

W praktyce oznacza to, że zamiast wielokrotnej interakcji w stylu pytanie–odpowiedź, użytkownik może raz zainicjować agentowi zadanie, a ten będzie samodzielnie prowadził dialog z innymi systemami, przeszukiwał dane, analizował wyniki i raportował postępy. Zmniejsza to potrzebę ciągłej interwencji człowieka, jednocześnie zwiększając efektywność i skalowalność działań opartych na AI.

Interfejs użytkownika również ulega zmianie – pojawiają się panele zarządzania agentami, konfigurowalne dashboardy i możliwość monitorowania stanu zadań w czasie rzeczywistym. Co więcej, agenci mogą być projektowani z myślą o specyficznych rolach w organizacji, co jeszcze bardziej zbliża AI do funkcji operacyjnych w codziennej pracy.

W efekcie, interakcja z AI przestaje być jednorazową komendą, a staje się ciągłym procesem współpracy opartym na długoterminowych celach, kontekście biznesowym i inteligentnym zarządzaniu wiedzą. To fundamentalna zmiana, która redefiniuje kompetencje cyfrowe i sposób projektowania rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję w praktyce.

Przyszłość rozwoju agentów w Copilot Studio

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zintegrowana z procesami biznesowymi i codzienną pracą, Copilot Studio odgrywa kluczową rolę w przejściu od prostych promptów do zaawansowanych, autonomicznych agentów. Przyszłość rozwoju tej platformy wiąże się z dalszym rozszerzaniem możliwości personalizacji, elastyczności i samodzielności tworzonych agentów.

Tradycyjne promptowanie opiera się na jednorazowym wydawaniu poleceń, których zakres działania jest ściśle ograniczony kontekstem jednej sesji. W przeciwieństwie do tego, agenci opracowywani w Copilot Studio pozwalają na tworzenie trwałych, kontekstowo świadomych konstrukcji AI, które potrafią prowadzić złożone interakcje, dynamicznie reagować na zmiany i uczyć się z historii użytkownika.

Przewiduje się, że przyszłe iteracje Copilot Studio będą bardziej otwarte na integracje z zewnętrznymi źródłami danych i API, pozwalając agentom na dostęp do aktualnych informacji w czasie rzeczywistym oraz wykonywanie bardziej zaawansowanych operacji. Możliwość definiowania reguł zachowania, dostosowywania ról agenta czy projektowania długotrwałych celów operacyjnych stanie się standardem w środowiskach pracy wspieranych przez AI.

Wraz z tym rozwojem pojawią się także narzędzia ułatwiające użytkownikom nietechnicznym tworzenie i zarządzanie agentami, co przyczyni się do dalszej demokratyzacji technologii. W rezultacie agenci w Copilot Studio będą nie tylko narzędziem wsparcia, ale staną się partnerami w realizacji zadań – od prostych po skomplikowane, wymagające ciągłego dostosowywania się do zmieniających się warunków.

Jak kandydaci wykorzystują AI, by zwiększyć swoje szanse w rekrutacji 15 października 2025

Scrum i Kanban w Jira – jak wykorzystać tablice do efektywnej pracy zespołu 13 października 2025