Wertykalne agenty AI: Zrozumienie agentów AI o określonym celu

Rozwój dużych modeli językowych wywołał falę entuzjazmu wokół ogólnych agentów AI — botów, które mogą robić wszystko: od pisania kodu po zarządzanie kalendarzem. Jednak w rzeczywistych warunkach biznesowych takie agenty często napotykają ograniczenia.

Świetnie wypadają na pokazach, ale nie są gotowe do pracy produkcyjnej.

Firmy potrzebują agentów AI tworzonych z myślą o konkretnych zadaniach — czatbotów dla przedsiębiorstw, które są głęboko zintegrowane z ich systemami i zaprojektowane do rozwiązywania określonych problemów biznesowych. To właśnie tutaj agenty wertykalne przejmują inicjatywę i przewyższają ogólne copiloty w kluczowych procesach.

Czym dokładnie są wertykalne agenty AI i dlaczego lepiej sprawdzają się w przedsiębiorstwach? Spróbujmy je scharakteryzować.

Czym są wertykalne agenty AI?

Wertykalne agenty AI to systemy branżowe stworzone do realizacji jasno określonych zadań w ramach konkretnej funkcji biznesowej. W przeciwieństwie do agentów ogólnych, które próbują robić wszystko jednym modelem, agenty wertykalne skupiają się na głębokim działaniu w znanym kontekście, z dostępem do danych strukturalnych, reguł i systemów istotnych dla danego zadania.

W praktyce te agenty nie tylko dobrze "rozmawiają" — działają celowo. Agent wertykalny w logistyce może optymalizować trasy dostaw na podstawie dostępności floty i aktualnego ruchu. W opiece zdrowotnej może weryfikować ubezpieczenia, umawiać wizyty kontrolne i obsługiwać przyjęcia — wszystko zgodnie ze ścisłą logiką.

Zespoły korzystające z agentów wertykalnych obserwują szybszą adaptację, lepszą skuteczność zadań i mniej błędów. Klucz? Te agenty nie polegają na ogólnych promptach. Są oparte na API, regułach i danych strukturalnych — zaprojektowane, by wykonywać jedno zadanie naprawdę dobrze.

Jak działają agenty wertykalne AI

Ogólne agenty AI są trenowane na ogromnych publicznych zbiorach danych, co sprawia, że świetnie generują tekst — ale są zawodne w uporządkowanych środowiskach biznesowych. Halucynują, mają trudności z wywołaniami API i nie radzą sobie z sztywnymi procesami. Agenty wertykalne rozwiązują te problemy dzięki strukturze, logice i integracji.

Oto jak w praktyce zbudowane są agenty wertykalne — i jak każda warstwa rozwiązuje kluczowe ograniczenia ogólnych LLM:

Bezpośredni dostęp do API

Modele ogólne nie mogą komunikować się z systemami wewnętrznymi bez skomplikowanych narzędzi. Agenty wertykalne łączą się bezpośrednio z CRM, ERP czy platformami do zarządzania harmonogramem, dzięki czemu mogą pobierać dane w czasie rzeczywistym, tworzyć rekordy i niezawodnie uruchamiać procesy.

Wbudowana logika biznesowa

Zamiast polegać na sztuczkach z promptami, agenty wertykalne działają w ramach jasno określonych reguł i przepływów. Wiedzą, co jest poprawne, jakie kroki wykonać i jak postępować zgodnie z polityką firmy — jak każdy inny system backendowy.

Obsługa danych strukturalnych

LLM trenowane na języku naturalnym nie radzą sobie dobrze z JSON, SQL czy sztywnymi schematami. Agenty wertykalne wypełniają tę lukę, tłumacząc swobodne dane wejściowe użytkownika na strukturalne formaty backendowe, zapewniając poprawność wyników.

Kontekst ograniczony do tego, co istotne

Model ogólny nie wie, że Twoja polityka zwrotów jest ważniejsza niż Wikipedia. Agenty wertykalne są osadzone w wiedzy branżowej, takiej jak procedury, dokumenty polityk czy bazy wiedzy — działają więc tylko w odpowiednim kontekście.

LLM to tylko jeden z elementów

W agencie wertykalnym LLM pełni rolę pomocniczą — służy do podsumowań, interpretacji lub naturalnych odpowiedzi. Jednak jest osadzony w systemie zarządzanym przez logikę, pamięć i kontrolę dostępu, co czyni go bezpiecznym do użycia produkcyjnego.

Te warstwy razem nadają agentom wertykalnym strukturę, której brakuje modelom ogólnym. Nie polegają na sprytnych promptach czy nadziei — działają z dostępem, odpowiedzialnością i zgodnie z realnymi potrzebami biznesu.

Dlaczego agenty wertykalne AI lepiej sprawdzają się w procesach biznesowych

Większość procesów biznesowych nie jest otwarta — podlega regułom, wymaga walidacji i zależy od danych z systemów wewnętrznych w czasie rzeczywistym. Agenty ogólne mają tu trudności. Generują odpowiedzi, ale nie potrafią niezawodnie realizować procesów ani przestrzegać ograniczeń bez dużych modyfikacji.

Agenty wertykalne AI są od początku budowane ze strukturą. Są przeznaczone do jednego zastosowania, zintegrowane z odpowiednimi systemami i świadome logiki, która nimi rządzi. Dzięki temu są szybsze we wdrożeniu, łatwiejsze do testowania i znacznie bardziej niezawodne w produkcji.

‍

Tworzą też mniej chaosu. Zamiast nadmiernie promptować model ogólny i liczyć, że zrozumie kontekst, agenty wertykalne są osadzone — wspierane przez API, reguły biznesowe i zdefiniowane przepływy. Dzięki temu łatwiej im zaufać, skalować i utrzymywać.

Najważniejsze zastosowania agentów wertykalnych AI

Agenty wertykalne już działają w produkcji — nie jako futurystyczni asystenci, lecz jako wyspecjalizowane systemy rozwiązujące realne problemy operacyjne. To nie są „copiloty AI” próbujące robić wszystko. To agenty branżowe, które wykonują jedno zadanie dobrze.

Przyjrzyjmy się kilku zastosowaniom, które można wdrożyć od razu.

Agenty obsługujące klientów z własnością procesu

Jednym z największych mitów w projektowaniu chatbotów jest przekonanie, że rozmowa równa się wartość. Większość procesów skierowanych do klientów — onboarding, rezerwacje, aplikacje — to nie „rozmowy”. To uporządkowane zadania z logiką, walidacją i zależnościami od backendu.

Mimo to firmy często wdrażają tu ogólne chatboty i liczą na najlepsze. Efekt? Zdezorientowani użytkownicy, przerwane procesy i utracone leady.

Agenty wertykalne zaprojektowane specjalnie do obsługi klienta są natomiast stworzone do realizacji całego procesu. Znają kroki, przestrzegają reguł i integrują się bezpośrednio z systemami wewnętrznymi. Doświadczenie jest płynniejsze nie dlatego, że agent jest „inteligentniejszy”, ale dlatego, że został stworzony do tej pracy.

Agenty do automatyzacji zadań wewnętrznych

W firmach jest mnóstwo powtarzalnych, ale uciążliwych zadań: aktualizacja rekordów, przydzielanie zgłoszeń, synchronizacja danych między narzędziami. Można to zautomatyzować za pomocą RPA, ale RPA często zawodzi przy najmniejszej zmianie.

Agenty wertykalne świetnie wypełniają tę lukę jako warstwa logiki w automatyzacji procesów i rozumieniu niuansów. Są wystarczająco „inteligentne”, by obsłużyć dynamiczne dane wejściowe, ale na tyle uporządkowane, by trzymać się wytycznych. Co ważniejsze, są połączone z API i logiką definiującą wewnętrzne procesy.

Agenty zintegrowane ze sprzedażą i CRM

Sprzedaż to środowisko dynamiczne i wymagające dbałości o szczegóły. Ogólny agent GPT może odpowiedzieć uprzejmie, ale nie będzie znał kryteriów kwalifikacji, nie wie, który handlowiec obsługuje dany region ani czy lead już istnieje w CRM.

Korzystając z platform takich jak HubSpot, które dostarczają agentowi cennych informacji, potrzebujesz agenta, który w pełni je wykorzysta.

Czatboty sprzedażowe zbudowane zgodnie z zasadami wertykalności są inne. Działają w logice Twojego lejka sprzedażowego. Potrafią kwalifikować leady w czasie rzeczywistym, zapisywać notatki, inicjować follow-upy, a nawet przekazywać sprawy — bez konieczności ręcznego nadzorowania.

Agenty koordynujące działania między systemami

Niektórych zadań po prostu nie da się wykonać w jednym systemie. Pomyśl o generowaniu raportu kwartalnego, wysyłaniu kampanii przypominającej czy uzgadnianiu stanów magazynowych w różnych lokalizacjach. To nie są zadania „konwersacyjne” — to mini procesy, które obejmują różne systemy i logikę.

Próba wykonania tego przez ogólnego agenta za pomocą promptów to koszmar. Model gubi kontekst, wywołania API zawodzą, logika się rozpada.

W takich przypadkach najlepiej sprawdzają się agenci wertykalni. Koordynują narzędzia, przestrzegają ustalonych procesów i realizują zadania od początku do końca — bez potrzeby nadzoru człowieka. Przestajesz myśleć o tym jak o AI, a zaczynasz traktować to jak infrastrukturę.

‍

To nie są hipotetyczne sytuacje. Zespoły już wdrażają agentów wertykalnych w produkcji — po cichu zastępując kruche automatyzacje i przereklamowane copiloty systemami, które faktycznie wykonują pracę. Klucz to nie tylko inteligencja, ale także struktura, skupienie i integracja.

Jak więc przejść od pomysłu do działającego agenta wertykalnego? Rozłóżmy to na kroki.

Jak zbudować swojego pierwszego agenta AI do konkretnego zadania

Obecnie istnieje wiele sposobów na stworzenie agenta AI — otwarte platformy, frameworki do orkiestracji, rozwiązania wymagające kodowania i narzędzia no-code. Niektóre pozwalają łączyć wielu agentów, inne umożliwiają precyzyjne dostosowanie zachowania od podstaw.

W tym przykładzie skupimy się na praktycznym podejściu. Użyjemy Botpress jako warstwy orkiestracji i połączymy go z surowym modelem językowym, takim jak GPT, Claude czy Gemini — a następnie pokażemy, jak przekształcić ten ogólny LLM w agenta wertykalnego, który jest ukierunkowany, zintegrowany i gotowy do realnych zadań.

Jeśli pracowałeś już z narzędziami takimi jak CrewAI, LangGraph czy AutoGen, to podejście będzie znajome — ale tutaj skupiamy się na przejściu od pustego LLM do systemu gotowego do pracy biznesowej.

1. Zacznij od skonfigurowania agenta

Wybierz zadanie, które jest konkretne, powtarzalne i jasno zdefiniowane. Takie jak rezerwacja wizyt, procesy wstępne czy kwalifikacja leadów to idealne punkty wyjścia.

Przejdź do swojego panelu Botpress, utwórz nowego bota i od razu określ jego cel. Nadaj mu krótką nazwę, np. „Agent do rezerwacji w wielu lokalizacjach” lub „Asystent kwalifikacji leadów”. W sekcji Rola agenta wpisz jednozdaniowy opis tego, co agent ma robić — i nic więcej. Ten zakres jest ważny.

2. Dodaj wiedzę, która osadzi agenta w kontekście

LLM-y są potężne, ale bez kontekstu biznesowego zgadują. Przejdź do zakładki Baza wiedzy i załaduj wszystko, co agent powinien znać — PDF-y, instrukcje, strony z cennikiem, wewnętrzne FAQ, a nawet obrazy i zrzuty ekranu, jeśli są częścią Twoich procesów.

Jeśli tworzysz asystenta CRM (np. dla HubSpot), załaduj dokumenty wdrożeniowe, informacje o produkcie i polityki obsługi. Oznaczaj każde źródło jasno i twórz osobne kolekcje wiedzy, jeśli planujesz budować więcej agentów w przyszłości.

Upewnij się, że baza wiedzy zawiera tylko to, co istotne dla danego obszaru agenta. To pozwala uniknąć rozmycia zakresu i halucynacji.

3. Rozrysuj logikę biznesową w Edytorze Flow

Tutaj wychodzisz poza rozmowę i przechodzisz do realizacji zadań.

Przejdź do Edytora Flow, i zacznij budować strukturę: Jakie informacje agent powinien zebrać? Jakie warunki powinien sprawdzić przed kontynuacją? Kiedy powinien przekierować sprawę lub zakończyć rozmowę?

Na przykład, jeśli budujesz bota do rezerwacji:

• Zbierz preferowaną godzinę, lokalizację i usługę od użytkownika
• Sprawdź dostępność przez wywołanie API (do tego zaraz wrócimy)
• Potwierdź termin lub zaproponuj alternatywy

Możesz użyć węzłów warunkowych, wyrażeń i zmiennych — wszystko to może być wspierane przez logikę LLM, aby wywoływać i działać dynamicznie, ale zawsze w określonym zakresie.

4. Dodaj dostęp do API

Przejdź do panelu Integracje i skonfiguruj wywołania API, których agent będzie potrzebował. Może to być system rezerwacji (np. Calendly lub wewnętrzne API do harmonogramowania), endpoint CRM czy nawet system zgłoszeń wsparcia.

• Bazowy URL i nagłówki autoryzacyjne
• Parametry (dynamiczne lub statyczne)
• Gdzie zapisać odpowiedź (np. workflow.slotOptions)
• Jak wykorzystać tę odpowiedź w flow (np. wyświetlić dostępne godziny lub przesłać formularz)

Gdy wszystko działa, podłącz użytkowników do swojego workflow. Twój agent przestaje być tylko „inteligentny”, a zaczyna być naprawdę użyteczny.

5. Sprawdź zachowanie agenta

Użyj Symulatora Bota, aby przeprowadzić pełne rozmowy i debugować w czasie rzeczywistym. Celowo wprowadzaj błędy: literówki, pomijanie kroków, nietypowe dane wejściowe. Zobacz, jak agent sobie radzi.

Następnie dodaj mechanizmy awaryjne. Dodaj walidacje. Użyj węzłów warunkowych, by wychwycić przypadki brzegowe. Jeśli użytkownik pominie wymagane pole, wróć z uprzejmym doprecyzowaniem, nie przerywając rozmowy. Jeśli wywołanie API się nie powiedzie, potwierdź błąd i jasno poinformuj użytkownika o kolejnych krokach.

Po zakończeniu testów przejdź do Home w panelu agenta i wybierz kanał, na którym chcesz go wdrożyć.

Gdy zbudujesz jednego agenta wertykalnego, ten schemat staje się powtarzalny. Zaczynasz dostrzegać kolejne procesy, które można zautomatyzować, zawęzić i zamienić w systemy — nie tylko rozmowy. To właśnie jest prawdziwa siła: nie tylko budowanie botów, ale tworzenie infrastruktury, która realnie usprawnia pracę.

Chcesz zbudować własnego agenta? Botpress oferuje wiele funkcji wspierających interakcje LLM z wieloma API, platformami i usługami. To świetny sposób, by eksperymentować z przekształcaniem LLM-ów w agentów, którzy naprawdę działają.

Zacznij budować już dziś — to nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

1. Czym różnią się agenci AI do konkretnych zadań od tradycyjnych chatbotów opartych na regułach?

Agenci AI do konkretnych zadań różnią się od tradycyjnych chatbotów opartych na regułach tym, że wykorzystują duże modele językowe (LLM) i warstwy logiki do podejmowania decyzji i realizacji zadań na podstawie danych, podczas gdy boty oparte na regułach ograniczają się do statycznych drzew decyzyjnych i gotowych odpowiedzi, bez realnej elastyczności.

2. Czy wertykalne agenty są przydatne tylko w dużych firmach, czy także małe i średnie przedsiębiorstwa mogą z nich korzystać?

Agenci wertykalni nie są zarezerwowani tylko dla dużych firm – MŚP również mogą z nich wiele zyskać, zwłaszcza automatyzując powtarzalne zadania, takie jak kwalifikacja leadów, bez konieczności zwiększania zatrudnienia czy zarządzania złożonymi systemami.

3. Czy wertykalny agent może z czasem stać się agentem wielofunkcyjnym?

Tak, agent wertykalny może z czasem rozwinąć się w agenta wielofunkcyjnego, stopniowo zyskując nowe możliwości, pod warunkiem że każda funkcja ma jasno określony zakres, a architektura wspiera modułową logikę i zarządzanie pamięcią.

4. Jakie są typowe pułapki lub błędy przy wdrażaniu wertykalnych agentów?

Typowe błędy przy wdrażaniu agentów wertykalnych to próba obsługi zbyt wielu procesów naraz, pomijanie kluczowych integracji systemowych, zbytnie poleganie na wynikach LLM bez osadzenia ich w logice biznesowej oraz brak iteracji na podstawie rzeczywistego feedbacku od użytkowników.

5. Jak definiuje się „wertykalność”? Przez branżę, zadanie, dział czy wszystkie te kryteria?

„Wertykalność” w projektowaniu agentów AI można definiować przez branżę (np. opieka zdrowotna), dział (np. HR) lub konkretne zadanie (np. klasyfikacja faktur); chodzi o jasno określony przypadek użycia z wyraźnymi granicami i znaczeniem biznesowym.