Najlepsi twórcy agentów AI w 2025 roku

Agenci AI zmieniają podejście firm i deweloperów do rozwiązywania problemów. Dzięki odpowiednim narzędziom możesz budować agentów AI, którzy wykraczają poza tradycyjną automatyzację – uczą się, adaptują i podejmują decyzje w czasie rzeczywistym.

Tacy agenci automatyzują powtarzalne zadania, dostarczają analizy w czasie rzeczywistym i wspierają podejmowanie lepszych decyzji, pozwalając zespołom skupić się na innowacjach i strategii.

Wraz ze wzrostem popularności, frameworki i platformy napędzające tych agentów – narzędzia do budowy agentów AI – rozwijają się, by sprostać różnym potrzebom, ułatwiając projektowanie, wdrażanie i skalowanie inteligentnych systemów.

Czym są narzędzia do budowy agentów AI?

Narzędzia do budowy agentów AI pomagają deweloperom i firmom tworzyć inteligentne systemy agentowe AI, które potrafią rozumieć dane wejściowe, przetwarzać informacje i podejmować konkretne działania.

Dobre narzędzie do budowy agentów AI oferuje gotowe moduły, dzięki czemu deweloperzy mogą skupić się na tworzeniu rozwiązania, zamiast wymyślać wszystko od nowa. Największą zaletą jest uproszczenie złożoności, usprawnienie rozwoju i łatwa integracja zarówno z nowymi, jak i starszymi systemami.

Zastosowania narzędzi do budowy agentów AI

Dzięki nowoczesnym LLM, wiele rutynowych zadań – takich jak odpowiadanie na pytania klientów czy podsumowywanie dokumentów – można w pełni zautomatyzować.

Jednak prawdziwy potencjał tych narzędzi ujawnia się, gdy agenci muszą korzystać z internetu lub czerpać z obszernej, specjalistycznej wiedzy.

Automatyzacja obsługi klienta

Agenci AI mogą obsługiwać rutynowe zapytania klientów, skracać czas odpowiedzi i zapewniać wsparcie 24/7 na wielu kanałach, poprawiając satysfakcję klientów i obniżając koszty operacyjne.

Poza prostymi zapytaniami, agenci AI mogą śledzić nastroje klientów i zbierać opinie w czasie rzeczywistym. Integrują się też z systemami CRM, by zapewnić spersonalizowaną obsługę. Dzięki temu klienci otrzymują spójne i skuteczne wsparcie na różnych kanałach.

Przykłady: Obsługa FAQ, eskalacja zgłoszeń, odpowiedzi na czacie na żywo.

Automatyzacja zadań

Agenci AI usprawniają wewnętrzne procesy, automatyzując powtarzalne zadania i integrując się z narzędziami typu CRM czy systemy zarządzania projektami, by zapewnić sprawność i eliminować błędy.

Mogą także zarządzać przepływami pracy między działami, pilnując terminów i zatwierdzeń. Automatyzacja powtarzalnych procesów pozwala firmom oszczędzać czas i skupić się na działaniach strategicznych.

Przykłady: Wprowadzanie danych, sortowanie e-maili, planowanie zadań.

Sprzedaż i marketing

Agenci AI wspierają wzrost przychodów, automatyzując generowanie leadów, pielęgnowanie kontaktów i zapewniając spersonalizowane doświadczenia klientom w ramach działań marketingowych.

Dzięki proaktywnemu kontaktowi z potencjalnymi klientami i monitorowaniu wskaźników efektywności, agenci AI zwiększają skuteczność i wydajność procesów sprzedażowych.

Przykłady: Kwalifikacja leadów, optymalizacja kampanii, spersonalizowany kontakt

Wsparcie IT

Agenci AI usprawniają działania IT, automatyzując zgłoszenia techniczne, monitorując kondycję systemów i wspierając współpracę zespołów inżynieryjnych.

Dla zespołów inżynieryjnych mogą automatyzować przeglądy kodu i testy regresji, dbając o jakość i wydajność pracy. Dodatkowo automatyzują obsługę zgłoszeń, monitorują systemy i wykonują inne zadania.

Przykłady: Resetowanie haseł, monitorowanie błędów, diagnostyka systemów.

Jak wybrać narzędzie do budowy agentów AI

Wybór odpowiedniego narzędzia do budowy agentów AI może być trudny przy tak wielu dostępnych opcjach. Oto krótka lista kontrolna, która pomoże zawęzić wybór:

‍

Współpracuj z zespołem, by określić, które funkcje są najważniejsze dla Twojej organizacji. Mając jasność co do potrzeb, wybór odpowiedniego narzędzia będzie znacznie prostszy.

7 najlepszych narzędzi do budowy agentów AI w 2025 roku

Agenci AI przeszli z fazy eksperymentów do infrastruktury produkcyjnej. To, co kiedyś było łańcuchami promptów w notatnikach, dziś jest wdrożonymi systemami z monitoringiem, ponownymi próbami i orkiestracją na żywo.

„Narzędzie do budowy agentów AI” to każdy framework lub platforma, które pomagają zespołom tworzyć agentów obserwujących, decydujących i działających w różnych narzędziach. Rynek dzieli się na frameworki wymagające kodowania, dające pełną kontrolę, oraz platformy, które upraszczają techniczne szczegóły, pozwalając skupić się na zastosowaniach.

Poniższe narzędzia są nie tylko popularne — sprawdziły się w codziennym użytkowaniu. Każde z nich wyróżnia się skutecznym rozwiązywaniem określonych problemów.

1. Botpress

Najlepsze dla: Zespołów budujących niezawodnych agentów AI, integrujących się z systemami biznesowymi, przechowujących stan i adaptujących się w czasie rzeczywistym bez konieczności dużych zmian w kodzie.

Cennik:

• Plan darmowy: Podstawowy kreator, 1 bot, 5 USD kredytu AI
• Plus: 89 USD/miesiąc — testowanie przepływów, przekierowania, przekazanie do człowieka
• Zespół: 495 USD/miesiąc — SSO, współpraca, wspólne śledzenie użycia

Botpress to platforma do budowy agentów AI. Umożliwia tworzenie agentów, którzy zapamiętują kontekst, wstrzymują działanie w razie blokady i wznawiają je, gdy wymagane dane są dostępne.

Oferuje ponad pięćdziesiąt natywnych integracji. Agenci mogą natychmiast współpracować z kalendarzami, CRM, helpdeskami czy ERP, skracając czas wdrożenia i eliminując ręczne podłączanie API.

Kontrola nad modelem jest wbudowana. Programiści mogą przełączać „mózg” agenta między GPT-4o, Claude, Gemini lub modelami open-source w zależności od obciążenia, kosztów lub wymagań compliance.

Agenci projektowani są wizualnie. Twórcy mogą szkicować przepływy w edytorze typu „przeciągnij i upuść”, a deweloperzy rozbudowywać logikę poprzez kod lub zaawansowane wywołania API.

Botpress wyróżnia się gotowością do pracy produkcyjnej. Łączy prostotę dla nietechnicznych użytkowników z możliwością rozbudowy dla programistów, zapewniając niezawodność agentów nawet przy wdrożeniach na skalę korporacyjną.

Kluczowe funkcje:

• Przepływy pracy, które automatycznie się zatrzymują i wznawiają
• Ponad 50 gotowych integracji z aplikacjami korporacyjnymi
• Jedno kliknięcie do przełączania modeli między GPT-4o, Claude, Gemini lub open-source
• Edytor wizualny oraz możliwość zaawansowanej personalizacji kodu

2. LangChain

Najlepsze dla: Programistów potrzebujących pełnej kontroli nad rozumowaniem agenta, logiką działania i integracjami, pisanych bezpośrednio w Pythonie lub JavaScript.

Cennik:

• Dla deweloperów: Darmowy — 1 użytkownik, 5 tys. śladów/miesiąc
• Plus: 39 USD/miesiąc za użytkownika — wyższe limity śladów, wdrożenia LangGraph
• Dla firm: Indywidualnie — wersja self-hosted, SSO, skalowanie użycia

LangChain to framework do budowy agentów AI. Daje inżynierom narzędzia do precyzyjnego określania, jak agent planuje, ponawia próby i korzysta z zewnętrznych narzędzi.

Jego rozszerzenie LangGraph wprowadza stanowe, długotrwałe przepływy pracy. Zamiast pojedynczych poleceń, agenci mogą zarządzać procesami, które nieustannie dostosowują się, aż do osiągnięcia celu.

W praktyce jednak LangChain stał się chaotyczny. Biblioteka to zbiór częściowo wspieranych modułów, a firmy, które kiedyś się angażowały, teraz porzucają ją na rzecz własnych wersji.

Deweloperzy nadal mogą bezpośrednio łączyć bazy danych, API i wektorowe magazyny danych. Jednak cały ekosystem wydaje się kruchy – integracje często przestają działać po aktualizacjach i brakuje odpowiedzialności.

Kluczowe funkcje:

• Framework oparty na kodzie do budowania pętli rozumowania
• LangGraph do stanowych, długotrwałych agentów
• Bogate integracje z LLM, API i magazynami wektorowymi
• Kontrola nad planowaniem, ponownymi próbami i strukturą wyników

3. LlamaIndex

‍

Najlepsze dla: Zespołów budujących agentów opartych na danych, którzy potrzebują stałego dostępu do dokumentów, tabel i API, bez polegania wyłącznie na pamięci LLM.

Cennik:

• Open-source: Darmowe do użycia i samodzielnego hostowania
• Enterprise: Indywidualna wycena dla wsparcia, skalowania i zarządzanych wdrożeń

LlamaIndex to framework do budowania agentów AI, który specjalizuje się w przekształcaniu nieuporządkowanych treści w uporządkowane indeksy, które agenci mogą rzeczywiście przeszukiwać. Zamiast pobierać surowe dokumenty, oferuje warstwy zapytań dla tekstów, tabel i API.

To podejście sprawia, że jest niezastąpiony w przepływach pracy opartych na danych. Gdy agenci potrzebują niezawodnego dostępu do faktur, baz wiedzy czy uporządkowanych systemów, LlamaIndex zapewnia przejrzyste połączenie między źródłami danych a rozumowaniem.

Minusem jest złożoność. Istnieje wiele nakładających się modułów do dzielenia, osadzania i wyszukiwania, co może przytłoczyć zespoły nowe w indeksowaniu. Wymaga dostrojenia, by zapewnić stabilne wyniki.

Kluczowe funkcje:

• Zaawansowane indeksowanie danych nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych
• Interfejs zapytań do uzasadniania odpowiedzi agentów
• Rozszerzalne konektory do przepływów pracy w firmach
• Zaprojektowany do współpracy z frameworkami orkiestracji, takimi jak LangChain czy CrewAI

4. CrewAI

Najlepsze dla: Zespołów projektujących systemy wieloagentowe, gdzie różne role, takie jak badacz, recenzent i planista, muszą współpracować w kierunku wspólnego celu.

Cennik:

• Open-source: Darmowe do samodzielnego hostowania
• Enterprise: Dostępne płatne wsparcie i zarządzane wdrożenia

CrewAI to framework do budowania agentów AI stworzony z myślą o współpracy. Zamiast jednego agenta wykonującego wszystkie zadania, pozwala przypisywać wyspecjalizowane role i umożliwia im wspólne działanie.

Taki podział pracy często daje bardziej wiarygodne wyniki, zwłaszcza w procesach, które korzystają z wzajemnej weryfikacji lub przekazywania zadań. Przypomina to bardziej sposób działania ludzkich zespołów.

Wadą jest złożoność orkiestracji. Konfigurowanie ról, wzorców komunikacji i zabezpieczeń może szybko stać się skomplikowane, a zespoły zbyt liczne mogą się wzajemnie spowalniać.

Kluczowe funkcje:

• Specjalizacja agentów według ról
• Orkiestracja przepływów pracy (sekwencyjnych lub równoległych) oparta na konfiguracji
• Przejrzysta komunikacja i przekazywanie zadań między agentami
• Wdrożenia gotowe do produkcji przez Docker i Kubernetes

5. Semantic Kernel

Najlepsze dla: Firm budujących agentów AI, którzy muszą bezpośrednio integrować się z usługami Microsoft, zachowując zgodność i kontrolę nad IT.

Cennik:

• Open-source: Darmowe na licencji MIT
• Enterprise: Wsparcie i skalowanie przez kontrakty Azure

Semantic Kernel to framework Microsoftu do budowania agentów. Zapewnia abstrakcje „umiejętności” i „pamięci”, które czynią agentów AI bardziej przewidywalnymi w firmowych procesach.

Jego siłą jest integracja. Od razu po instalacji łączy się z Microsoft 365, Azure i innymi kluczowymi usługami, dając firmom łatwą ścieżkę do wdrażania agentów AI.

Minusem jest zakres. Semantic Kernel jest dostosowany do ekosystemu Microsoftu, więc zespoły spoza tej platformy często uznają go za mniej elastyczny niż bardziej uniwersalne frameworki.

Kluczowe funkcje:

• Wbudowana obsługa Teams, Outlook, SharePoint i Dynamics
• Abstrakcje umiejętności i pamięci dla uporządkowanego działania agentów
• Zgodność z wymaganiami firm i śledzenie działań wbudowane w projekt
• Elastyczne opcje wdrożenia w środowiskach Azure

6. AutoGPT

Najlepsze dla: Twórców testujących autonomiczne wykonywanie zadań przez agentów, którzy samodzielnie dążą do celu bez ciągłych poleceń.

Cennik:

• Open-source: Darmowy projekt społecznościowy
• Third-party forks: Dostępny płatny hosting i zarządzane usługi

AutoGPT spopularyzował koncepcję w pełni autonomicznych agentów. Po otrzymaniu celu planuje podzadania, wykonuje działania i pracuje, aż warunki zostaną spełnione lub napotka przeszkody.

Zainspirował wiele eksperymentów, ale w rzeczywistych wdrożeniach często napotyka trudności. Bez silnych ograniczeń zadania mogą się rozrastać lub utknąć, co ogranicza niezawodność w produkcji.

Mimo to pozostaje cenny do prototypowania. AutoGPT pokazuje, co jest możliwe, gdy agenci mają autonomię, a jego ekosystem stale rozwija się o nowe forki i rozszerzenia o wyspecjalizowanym zastosowaniu.

Kluczowe funkcje:

• Autonomiczne wykonywanie zadań ukierunkowane na cel
• Automatyczne planowanie zadań i wykorzystanie pamięci
• Wykonywanie narzędzi bez ręcznego wywoływania
• Eksperymenty i forki napędzane przez społeczność

7. AutoGen

‍Najlepsze dla: Deweloperów eksperymentujących z konwersacyjnymi systemami multi-agentowymi, w których agenci współpracują poprzez uporządkowany dialog, aby planować, weryfikować i dostosowywać się.

Cennik:

• Open-source: Darmowe do użycia i rozbudowy
• Enterprise: Indywidualne licencjonowanie i wsparcie dostępne w ekosystemie Microsoft

AutoGen to framework do budowania konwersacji wieloagentowych. Strukturyzuje zadania jako dialogi między agentami, którzy proponują kroki, weryfikują wyniki i powtarzają proces aż do zakończenia.

To podejście sprawdza się przy debugowaniu, generowaniu kodu czy planowaniu, gdzie iteracyjna wymiana daje lepsze efekty niż decyzja pojedynczego agenta.

Jego słabością jest praktyczność. Uruchamianie takich pętli konwersacyjnych w produkcji może być zasobożerne, a bez odpowiednich zabezpieczeń agenci mogą utknąć w niekończącej się dyskusji.

Kluczowe funkcje:

• Konwersacyjna współpraca między wieloma agentami
• Iteracyjne planowanie i pętle samoweryfikacji
• Dialogi umożliwiające śledzenie toku rozumowania
• Integracja z LLM-ami i wykonywanie zewnętrznych narzędzi

Zacznij budować agentów AI już dziś

Twórcy agentów AI rewolucjonizują zarządzanie procesami, automatyzację zadań i obsługę klientów. Jeśli chcesz usprawnić swoje procesy oparte na AI, Botpress oferuje narzędzia, które to umożliwią.

Dzięki modułowej budowie, płynnym integracjom i zaawansowanym możliwościom AI, Botpress to nie tylko platforma – to solidny framework do tworzenia autonomicznych agentów dostosowanych do Twoich potrzeb.

Odkryj inteligentną automatyzację i zacznij budować z Botpress już dziś — rozpoczęcie jest darmowe.

Najczęstsze pytania

1. Czym różni się agent AI od tradycyjnego chatbota lub narzędzia RPA?

Agent AI różni się od tradycyjnego chatbota lub narzędzia RPA tym, że nie działa według sztywnych scenariuszy czy reguł; zamiast tego rozumie kontekst, analizuje intencje użytkownika i dynamicznie decyduje, jakie działania podjąć. Tradycyjne chatboty odpowiadają według wcześniej przygotowanych ścieżek, a boty RPA wykonują powtarzalne zadania bez dostosowywania się do zmian. Agenci AI potrafią obsługiwać nieprzewidywalne dane wejściowe, integrować się z różnymi systemami i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym, działając jak autonomiczni rozwiązywacze problemów, a nie statyczne narzędzia.

2. Czy mogę korzystać z narzędzi do budowy agentów AI bez znajomości programowania?

Tak, możesz korzystać z narzędzi do budowy agentów AI bez znajomości programowania, ponieważ wiele platform oferuje interfejsy typu „przeciągnij i upuść” oraz wizualne edytory przepływów. Te narzędzia no-code pozwalają projektować rozmowy i wdrażać agentów bez pisania kodu, choć tworzenie bardziej zaawansowanej logiki lub integracji może wymagać umiejętności technicznych.

3. Co oznacza „autonomiczny” w kontekście agentów AI?

W kontekście agentów AI „autonomiczny” oznacza, że agent sam decyduje, jakie działania podjąć, bez konieczności otrzymywania każdego polecenia od człowieka. Zamiast realizować jeden scenariusz, korzysta z rozumowania i dostępnych narzędzi, by planować i dostosowywać swoje działania do osiągnięcia określonych celów. Dzięki temu radzi sobie z różnorodnymi danymi wejściowymi i działa samodzielnie, by osiągnąć zamierzone rezultaty.

4. Czym różnią się agenci AI od cyfrowych asystentów, takich jak Siri czy Alexa?

Agenci AI różnią się od asystentów cyfrowych, takich jak Siri czy Alexa, ponieważ są zaprojektowani nie tylko do odpowiadania na pytania czy wykonywania prostych poleceń, ale także do realizowania wieloetapowych procesów i podejmowania decyzji na podstawie kontekstu i danych. Siri i Alexa zazwyczaj udzielają informacji lub sterują urządzeniami smart, podczas gdy agenci AI mogą obsługiwać złożone zadania, takie jak aktualizacja danych w CRM czy zarządzanie procesami biznesowymi od początku do końca.

5. Jaka jest różnica między workflow opartym na regułach a workflow agentowym?

Workflow oparty na regułach polega na wykonywaniu z góry ustalonych instrukcji typu „jeśli-to-wtedy-tamto” i zawodzi w nieprzewidzianych sytuacjach. Z kolei workflow agentowy potrafi dostosować się do nowych informacji i samodzielnie wybrać najlepszy sposób działania. Dzięki temu systemy agentowe znacznie lepiej radzą sobie ze złożonymi, zmiennymi zadaniami, gdzie sztywne reguły nie wystarczają.