Agent to nie chatbot. To cyfrowy współpracownik z jasno opisanym zakresem pracy.
Budujemy agentów, którzy czytają dokumenty, działają według Państwa reguł i przekazują człowiekowi decyzje wymagające osądu. Każdy ma jasno określoną rolę, dane, wynik i granice działania.
Czym właściwie jest agent AI — i czym różni się od zwykłej automatyzacji
Automatyzacja wykonuje stały scenariusz. Agent otrzymuje cel i kontekst, dobiera kroki, a w razie niepewności przekazuje sprawę człowiekowi.
Automatyzacja = stały scenariusz
Przenosi dane zgodnie z regułą i dobrze obsługuje przewidywalny proces. Wyjątki wymagają dodatkowych warunków.
Agent = cel i kontekst
Rozumie treść, nie tylko format. Może utworzyć pozycje zamówienia w ERP, nawet gdy każdy klient pisze inaczej.
Wartość biznesowa
Przejmuje interpretację tekstu i dokumentów — rutynę, której nie dało się zamknąć w prostym skrypcie.
To inżynieria
Rola, reguły, integracje i metryki zmieniają demonstrację w rozwiązanie gotowe do produkcji.
Z czego składa się niezawodny agent — krok po kroku
Agent to system jasno zdefiniowanych elementów, nie jeden „inteligentny model”. Tak zapewniamy jego niezawodność.
Rola — co robi, a czego nie
Opisujemy proces, zadanie agenta i wyraźne granice jego odpowiedzialności.
Dane wejściowe i wynik
Ustalamy, co agent otrzymuje i co zwraca, aby wynik był mierzalny i sprawdzalny.
Reguły i granice
Wskazujemy, co może wykonać sam, a gdzie ma się zatrzymać i poprosić o decyzję.
Narzędzia i integracje
Łączymy go przez API lub RPA z ERP, CRM, M365, PDM/CAD, e-mailem i WhatsAppem.
Pamięć i kontekst — RAG
Dokumenty z firmowych źródeł tworzą bazę wiedzy. Agent odpowiada z kontekstem i podaje źródło.
Human-in-the-loop
Agent rekomenduje, człowiek zatwierdza wszędzie tam, gdzie potrzebny jest osąd lub odpowiedzialność.
Metryki
Mierzymy błędy, czas reakcji, oszczędność czasu i poziom wykorzystania względem stanu wyjściowego.
Governance i bezpieczeństwo
Ustalamy dostęp i własność danych. Dla danych wrażliwych wdrażamy prywatne AI on-prem.
Czego agent nie robi: bez zgody nie wysyła ani nie usuwa danych, nie zatwierdza płatności i nie używa Państwa danych do uczenia modeli dla innych podmiotów.
Technologia pod maską
Co agenci potrafią w praktyce
Każdy z tych typów działa w realnym projekcie. Model dobieramy do zadania i wrażliwości danych.
Agent czytający dane
Zmienia rysunki, faktury i umowy w ustrukturyzowane dane.
Agent e-mailowy
Wyciąga pozycje z zamówień, zapisuje je w ERP i tworzy wersje odpowiedzi.
Agent wiedzy / RAG
Odpowiada z firmowej dokumentacji, podaje źródło i zachowuje know-how.
Agent procesowy
Z transkrypcji spotkań tworzy zadania i eskalacje.
Agent raportujący
Odpowiada językiem naturalnym na pytania o dane z ERP lub hurtowni.
Agent komunikacyjny
Obsługuje typowe zapytania 24/7, a pozostałe przekazuje człowiekowi.
Jak budujemy agenta, któremu da się zaufać
Godny zaufania agent potrafi powiedzieć „nie wiem” i przekazać sprawę człowiekowi. Projektujemy te granice przed wdrożeniem.
Odpowiedź ze źródłem
Agent wskazuje dokument, cennik lub rysunek, z którego korzysta.
Przekazanie człowiekowi przy niepewnym OCR
Niepewne dane ze złożonych rysunków uzupełnia człowiek.
Audyt przed wyceną
Przeglądamy 5–10 rzeczywistych plików, zanim potwierdzimy zakres, niezawodność i cenę.
Człowiek przy decyzji
Agent przejmuje rutynę; osąd i zatwierdzenie pozostają po stronie ludzi.
Co agent mierzy i jak go długoterminowo prowadzimy
Przed wdrożeniem ustalamy wartość wyjściową. Po nim mierzymy efekt, utrzymujemy rozwiązanie i optymalizujemy je.
Mierzalny wynik
Czas procesu, błędy, poprawki, oszczędność czasu i wykorzystanie porównujemy ze stanem wyjściowym.
Typowy zwrot 3–12 miesięcy
Najpierw skalujemy funkcje, które przynoszą potwierdzony zwrot.
Stała optymalizacja
Śledzimy błędy, uzupełniamy reguły i rozszerzamy sprawdzony pilotaż.
Dane pod kontrolą
Szyfrowanie, RODO i opcja on-prem są częścią projektu od pierwszego dnia.
Agent do TPP w ERP Helios — firma maszynowa i konstrukcyjna
Ból, który rozwiązywaliśmy
Technologiczne przygotowanie produkcji oznaczało godziny rutyny dziennie. Technolog ręcznie tworzył w Heliosie komponenty, strukturę, rysunki, proces i normę czasową — 15–25 zespołów, czyli 70–120 pozycji tygodniowo.
Audyt wejściowy zamiast obietnic
Przed wyceną przejrzeliśmy 5–10 rzeczywistych rysunków. Dla pilota wybraliśmy jednego głównego odbiorcę z jednolitym układem tabliczki, co zwiększa niezawodność rozpoznania.
Świadoma granica działania
Nie odczytujemy wymiarów ze złożonych rysunków, gdzie OCR jest niepewny. Agent czyta tabliczkę i wykaz części: nazwę, numer rysunku, gatunek stali oraz masę. Resztę pozostawia technologowi.
Co agent robi sam
Wczytuje PDF, odczytuje części, znajduje podobne pozycje w ERP i tworzy strukturę komponentów. Z najbliższej pozycji przejmuje proces technologiczny i normę czasową.
Human-in-the-loop
Przy danych nieczytelnych maszynowo otwiera się dialog z podglądem PDF. Technolog uzupełnia grubość blachy lub liczbę gięć, a import CSV automatycznie kończy strukturę w ERP.
Integracja i etapy
Agent łączy się z Heliosem przez API, odczytuje PDF/DWG/DXF i importuje CSV. Najpierw obejmuje pozycje produkowane, następnie części kupowane i znormalizowane, z opcją rozszerzenia o wycenę.
Wynik
Agent przejął rutynę przy 70–120 pozycjach tygodniowo. Technolog kontroluje wynik i uzupełnia tylko dane wymagające jego osądu. Sprawdzony pilot można rozszerzać na kolejnych odbiorców.
Czy któryś z Państwa procesów pochłania zbyt wiele czasu zespołu?
Proszę wskazać czynności, które są regularnie wykonywane ręcznie. Zaprojektujemy rozwiązanie i obliczymy jego potencjalny zwrot.