Agentic AI to zaawansowana forma sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje niezależnych „agentów” AI do wykonywania złożonych zadań bez bezpośredniego nadzoru człowieka.
Spis treści
Znaczenie Agentic AI
Sztuczna inteligencja (AI) wykorzystuje systemy komputerowe, które mogą wykonywać zadania wymagające zwykle inteligencji ludzkiej, takie jak nauka, rozumowanie, rozwiązywanie problemów i rozpoznawanie wzorców.
Agentic AI to forma sztucznej inteligencji, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego (ML), modele wielkojęzyczne (LLM), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne zaawansowane technologie do tworzenia „agentów sztucznej inteligencji” – autonomicznych, samodzielnych systemów sztucznej inteligencji, które mogą wykonywać złożone zadania za pomocą narzędzi, które umożliwiają im łączenie się z systemami zewnętrznymi bez konieczności ciągłego wprowadzania danych przez człowieka lub kierowania nimi.
Agentic AI versus Generative AI
Tradycyjne modele sztucznej inteligencji mogą na ogół działać autonomicznie tylko według podpowiedzi lub innych instrukcji przekazanych przez użytkownika, ale agentic AI może działać autonomicznie. Umożliwia to podejmowanie decyzji, rozwiązywanie trudnych problemów, współpracę z innymi agentami sztucznej inteligencji, wykonywanie zadań i wyciąganie wniosków z wcześniejszych interakcji bez konieczności nadzorowania czy nadzoru ze strony człowieka.
W miarę rozwoju technologii i jej poszerzania agentic AI może zrewolucjonizować wszystkie branże, od finansów, produkcji i opieki zdrowotnej po obsługę klienta, programowanie oprogramowania i cyberbezpieczeństwo.
Agentic AI vs AI Agents
Agentic AI to architektura oprogramowania do budowy sztucznej inteligencji, która może planować, podejmować działania, używać narzędzi i uczyć się na podstawie informacji zwrotnych z ograniczonym stopniem autonomii. Obejmuje wzorce architektoniczne (np. pętle planowania-wykonania, użycie narzędzi, refleksja), zarządzanie (człowiek w pętli, budżety, barierki ochronne) i metody oceny, które sprawiają, że autonomiczne zachowanie jest niezawodne i bezpieczne. Używaj terminu „Agentic AI”, gdy rozmawiasz o strategii, architekturze lub wzorcach badawczych dotyczących autonomicznego zachowania.
Agenci AI to rzeczywiste instancje oprogramowania, które stosują te zasady do rzeczywistych zadań. Pomyśl o agencie wzbogacania informacji o zagrożeniach lub agencie triage phishingu podłączonym do określonych interfejsów API, źródeł danych i polityk. Każdy agent działa z wyraźnymi ograniczeniami (maksymalna liczba kroków, limity wydatków), rejestruje każdą akcję i jest oceniany na podstawie sukcesu zadania, czasu realizacji i kosztów. Używaj terminu „agent AI”, gdy mówisz o konkretnym bocie (lub flocie) podłączonym do narzędzi i działającym w produkcji.
Jak działa agentic AI?
Zgodnie z naszymi najnowszymi badaniami nad systemami agentowymi AI, zazwyczaj obejmują one pięć kluczowych aspektów:
1. Postrzeganie — agentic AI wykorzystuje czujniki, otwarte i zastrzeżone bazy danych, interfejsy programowania aplikacji (API) oraz inne źródła informacji w celu gromadzenia ogromnych ilości danych i poznawania swojego otoczenia.
2. Uzasadnienie — następnie analizuje dane w celu zidentyfikowania wzorców, zrozumienia, o co należy prosić i zaplanowania najlepszego sposobu działania.
3. Podejmowanie decyzji — w oparciu o te schematy agentic AI wykorzystuje algorytmy do podejmowania decyzji, przewidywania możliwych wyników i tworzenia strategii osiągania celów.
4. Podejmowanie działań — ystem wykonuje szereg czynności w celu realizacji swoich strategii i wykonania zadań, takich jak generowanie tekstu lub udzielanie odpowiedzi na zapytania klientów.
5. Uczenie się na podstawie doświadczeń — wreszcie, agentic AI może być skonfigurowana tak, aby oceniać, w jakim stopniu osiągnęła swoje cele, co pozwoli jej poprawić wydajność i dokładność w przyszłości.
Jakie są korzyści z agentic AI?
- Agentic AI oferuje szereg korzyści w porównaniu z tradycyjną sztuczną inteligencją. Oto one:
- Potrafi samodzielnie wybierać narzędzia wymagane do wykonywania zadań
- Większa wydajność i szybkość dzięki połączeniu wielu procesów roboczych.
- Aktywnie wybiera odpowiednie narzędzie do wykonania zadania.
- Mniejszy wymagany nadzór człowieka — większa produktywność.
- Utrzymuje kontekst i stan w czasie
- Prawdopodobne, nowatorskie rozwiązania zamiast ustalonych odpowiedzi.
Jakie są ryzyka i wyzwania związane z używaniem agentic AI?
W miarę jak wykorzystanie agentycznej sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej powszechne, istnieje kilka kluczowych problemów i wyzwań, o których organizacje muszą pamiętać.
Na przykład, podobnie jak w przypadku wszystkich LLM, dane wykorzystywane do tworzenia agentycznych modeli AI mogą obejmować luki, nieścisłości lub uprzedzenia, które mogą wpływać na sposób reakcji AI lub ograniczać jej skuteczność. Istnieje również potrzeba ochrony prywatnych, wrażliwych i poufnych informacji podczas opracowywania lub używania sztucznej inteligencji w celu zapewnienia zgodności ze wszystkimi przepisami prawa i regulacjami, w tym z Ogólnym rozporządzeniem o ochronie danych (RODO).
Agenci AI z niewystarczającymi zabezpieczeniami mogą przesadzać w wykonywaniu swoich zadań, co może mieć niezamierzone konsekwencje. Na przykład agent giełdowy AI może wykorzystywać i sugerować ryzykowne lub nielegalne praktyki w celu maksymalizacji zysków klientów. Niektórzy agenci AI mogą również powtarzać lub samowzmacniać błędy w rozumowaniu, planowaniu lub interakcji z klientami.
Aby sprostać tym wyzwaniom, organizacje muszą upewnić się, że korzystanie z agenta AI jest otwarte, etyczne, przejrzyste i powiązane z odpowiednimi narzędziami. Muszą przekazywać instrukcje, które są jasne, ostrożne i zawierają jak najwięcej kontekstu. Powinni też zadbać o to, aby ich zabezpieczenia AI i cyberbezpieczeństwo AI były solidne, proaktywne i aktualne.
Przykłady zastosowań agentic AI w rzeczywistym świecie
Agentic AI jest już wykorzystywana w wielu branżach, takich jak:
- Opieka zdrowotna — agenci AI monitorują dane pacjentów i dostarczają zalecenia dotyczące różnych diagnoz i opcji leczenia.
- Usługi finansowe — agentyczne boty AI analizują ceny akcji, dostarczają zalecenia inwestorom i przeprowadzają transakcje mierzone w ułamkach sekundy.
- Obsługa klienta — chatboty oparte na sztucznej inteligencji odpowiadają na zapytania, rozwiązują skargi klientów i zapewniają płynniejszą i bardziej wydajną obsługę klienta.
- Samojezdne pojazdy — to agentyczne systemy sztucznej inteligencji, które wykorzystują GPS, czujniki i dane w czasie rzeczywistym do wykrywania zagrożeń, monitorowania ruchu i planowania bezpiecznych, wydajnych tras.
- Zarządzanie łańcuchem dostaw — agenci AI automatyzują łańcuch dostaw i procesy produkcyjne, śledzą zapasy i zarządzają dostawcami.
- Cyberbezpieczeństwo — agenci AI nieustannie skanują luki w zabezpieczeniach, automatyzują wykrywanie zagrożeń i reagowanie oraz chronią przed cyberatakami w czasie rzeczywistym.
Cyberataki Agentic AI
Zorganizowane grupy cyberprzestępcze obecnie używają automatyzacji w stylu agentów do prowadzenia części swoich operacji. Oto najczęstsze wzorce:
- Phishing i inżynieria społeczna: Atakujący mogą używać agentowych przepływów pracy do generowania spersonalizowanych przynęt, monitorowania wskaźników odpowiedzi w czasie rzeczywistym i dostosowywania taktyki na bieżąco. Jeśli e-mail wraca, agent próbuje wiadomości LinkedIn. Jeśli MFA blokuje dostęp, wywołuje zmęczenie MFA lub rozpoczyna phishing głosowy. Jeśli domena zostanie zablokowana, automatycznie rejestruje podobną domenę i kontynuuje. Cykl jest ciągły: mierzenie → dostosowywanie → ponowne wdrażanie.
- Rozpoznanie i celowanie: Agenci przeszukują powierzchnie ataku (domeny, zasoby w chmurze, publiczne repozytoria) i mapują stosy technologiczne. Wskazują słabe punkty, takie jak ujawnione poświadczenia, przestarzałe zasobniki S3 i źle skonfigurowane najemcy SaaS, a następnie priorytetyzują je dla operatorów ludzkich. To przekształca szerokie powierzchnie ataku w listy zadań priorytetowych.
- Szybka personalizacja ładunków: Mając na celu (np. kradzież danych), agenci składają podstawowe komponenty, mutują skrypty, aby ominąć podstawowe sygnatury, i przepakowują droppery/loader’y, aby dopasować je do systemu operacyjnego i kontroli ofiary.
- Łańcuchowe narzędzia włamania: Agenci łączą skanery, zgadywanie haseł i powolną eksfiltrację. Dane przemieszczają się w małych, czasowo zsynchronizowanych porcjach, aby pozostać poniżej progów wykrywania, automatycznie regulując lub zmieniając kolejność kroków, aby unikać alarmów.
- Automatyzacja modelu biznesowego: W przypadku oszustw i oszustw finansowych agenci wykonują playbooki end-to-end: tworzenie i starzenie kont, publikowanie treści, rozmowy z ofiarami i eskalowanie do człowieka tylko w przypadku ruchów pieniędzy lub innych działań wysokiego ryzyka. To skaluje operacje inżynierii społecznej przy minimalnym czasie operatora.
- Imitacja syntetyczna: Agenci generują i testują warianty tekstu, obrazów i klonów głosu, aby wzmocnić dezinformację, naśladować kierowników („oszustwo CEO”) lub wywierać presję na pracowników podczas aktywnych włamań. Najbardziej przekonujące warianty są automatycznie promowane.
- Odporność i unikanie: Gdy są blokowani, agenci rotują infrastrukturą (proxies, domeny), dostosowują tempo i wymieniają TTP na podstawie telemetrii („jeśli dostawa nie powiedzie się dwa razy, zmień wektor”). Stałe dostosowywanie utrudnia eliminacje i przypisanie.
Jakie jest przyszłość agentic AI?
W miarę jak agentic AI staje się coraz bardziej inteligentna, adaptacyjna i autonomiczna, niemal na pewno stanie się jeszcze bardziej wszechobecną częścią naszego codziennego życia niż obecnie.
Innowacje w zakresie zdolności agentycznej sztucznej inteligencji do rozumowania, uczenia się i płynnej integracji z innymi technologiami bez wątpienia przyspieszą ich wdrażanie w szerszym zakresie branż oraz sprawią, że osoby i firmy będą bardziej wydajne i produktywne.
Agentic AI może również prowadzić do gwałtownej zmiany siły roboczej, przejmując rutynowe zadania wykonywane wcześniej przez ludzi, podczas gdy ludzie przyjmują nowe role, które wymagają większej kreatywności, umiejętności krytycznego myślenia i współpracy między człowiekiem a maszyną.
Zgodnie z najnowszymi prognozami Trend Micro dotyczącymi cyberbezpieczeństwa opartego na AI, AI znacząco wpłynie również na branżę cyberbezpieczeństwa, szybko podnosząc poziom zaawansowania cyberataków.
Jak mogę zacząć korzystać z agentic AI?
Organizacje, które chcą korzystać z agentycznej sztucznej inteligencji, powinny zacząć od określenia swoich podstawowych celów i nadania priorytetów inwestycjom w aplikacje sztucznej inteligencji, które mogą pomóc im osiągnąć cele tak skutecznie, jak to możliwe.
Powinni szukać agentycznych rozwiązań AI, które mogą się dostosowywać, ewoluować i skalować, aby wykorzystać najnowsze narzędzia do wykonywania typowych zadań. Powinni oni również oferować ciągłe wsparcie i szkolenia, aby pomóc swoim pracownikom skuteczniej współpracować z agentami AI i w pełni wykorzystać wszystkie korzyści oferowane przez agenta AI.
Gdzie mogę uzyskać pomoc z agentic AI w zakresie cyberbezpieczeństwa?
Rozwiązanie Trend Vision One™AI Security zabezpiecza pakiety sztucznej inteligencji i wzmacnia poziom bezpieczeństwa przedsiębiorstwa, wykorzystując pierwszą w branży aktywną sztuczną inteligencję w zakresie cyberbezpieczeństwa (w tym agentyczne funkcje sztucznej inteligencji), która usuwa martwe punkty i eliminuje luki w zabezpieczeniach przed atakami.
Wykorzystanie pełnych możliwości AI Trend Cybertron — pierwszej na świecie prawdziwie proaktywnej sztucznej inteligencji w zakresie cyberbezpieczeństwa — może przekształcić postawę organizacji w zakresie bezpieczeństwa z reaktywnego na proaktywny, zwiększyć szybkość i dokładność wykrywania zagrożeń i reagowania oraz radykalnie zwiększyć skuteczność jej zabezpieczeń cybernetycznych.
Fernando Cardoso
Wiceprezes ds. zarządzania produktem
Fernando Cardoso jest wiceprezesem ds. zarządzania produktami w Trend Micro, skupiając się na stale zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji i chmury. Rozpoczął karierę jako inżynier ds. sieci i sprzedaży, gdzie doskonalił swoje umiejętności w centrach danych, chmurze, DevOps i cyberbezpieczeństwie — obszarach, które nadal napędzają jego pasję.
Często zadawane pytania (FAQ)
Czym jest agentyczna sztuczna inteligencja w prostych słowach?
Sztuczna inteligencja agentyczna to rodzaj sztucznej inteligencji, która wykorzystuje „agentów AI” – mini programy AI – do wykonywania zadań i podejmowania decyzji bez interwencji człowieka.
Jaka jest różnica między agentyczną a nieagentyczną sztuczną inteligencją?
Sztuczna inteligencja agentyczna może wykorzystywać narzędzia lub agentów AI do wykonywania bardziej skomplikowanych zadań w sposób półautonomiczny, podczas gdy sztuczna inteligencja nieagentyczna nie ma takiej możliwości.
Jaka jest różnica między GenAI a agentyczną sztuczną inteligencją?
W GenAI (generatywnej sztucznej inteligencji) pojedynczy model reaguje na polecenia użytkownika, odpowiadając na pytania lub tworząc treści. W sztucznej inteligencji agentycznej autonomiczni agenci w systemie wykonują zadania bez poleceń użytkownika, aby osiągnąć cel.
Jaka jest różnica między AIOps a agentyczną sztuczną inteligencją?
Agentyczna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do niemal każdego zadania. AIOps koncentruje się wyłącznie na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do poprawy wydajności operacji IT.
Czy ChatGPT to agentyczna sztuczna inteligencja?
Nie. ChatGPT jest przykładem Generative AI (GenAI), a nie agentycznego AI.
Czy czatbot to agentyczna sztuczna inteligencja?
Niektóre chatboty wykorzystują agentyczną sztuczną inteligencję, ale większość nie. Ogólnie rzecz biorąc, agentyczna sztuczna inteligencja jest znacznie bardziej zaawansowana i autonomiczna niż chatbot.
Kim są liderzy w dziedzinie agentycznej sztucznej inteligencji?
Wiele firm używa lub opracowuje agentów AI. Do liderów w tej dziedzinie należą Microsoft, Google, OpenAI, Adept AI i Anthropic.
Jaki jest przykład agentycznej sztucznej inteligencji?
Przykładem agentycznej sztucznej inteligencji jest samodzielnie jeżdżący samochód, który monitoruje swoje środowisko, wykonuje zadania i podejmuje złożone decyzje w czasie rzeczywistym.
Jaka jest najlepsza agentyczna sztuczna inteligencja?
Nie ma jednej „najlepszej” agentycznej sztucznej inteligencji, ale niektóre z wiodących agentowych platform to AutoGen, Relevance AI, Cognosys, UiPath i CrewAI firmy Microsoft.
Gdzie wykorzystywana jest agentyczna sztuczna inteligencja?
Agentyczna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu branżach, od opieki zdrowotnej i finansów po obsługę klienta, HR, marketing i cyberbezpieczeństwo.