Agent AI:
jak go stworzyć i do czego używam ich w firmie

Agent AI to program, który dostaje cel, a nie pojedyncze pytanie. Sam rozbija zadanie na kroki, czyta potrzebne dane, używa narzędzi (skrzynki, arkusza, panelu reklamowego) i wraca do człowieka z wynikiem albo pytaniem.

Czat odpowiada i czeka na kolejne polecenie. Agent działa dalej: odsiewa spam, zakłada zadanie, pisze szkic oferty i wysyła go do akceptacji. Różnica nie leży w modelu, tylko w tym, do czego model ma dostęp i jakie ma zasady.

Najprostszy test: jeśli po odpowiedzi musisz sam przepisać wynik do innego programu, wysłać go albo zapisać, to pracujesz z czatem. Jeśli program robi to sam i wraca z pytaniem tylko tam, gdzie trzeba decyzji, pracujesz z agentem.

Agentem może być prosty asystent w czacie, który zna Twoją firmę i ma stałą instrukcję, albo program, który co 10 minut sam sprawdza skrzynkę. Zaczyna się tak samo: od jasnego opisu zadania. Dlatego pierwszy krok jest identyczny dla osoby bez doświadczenia i dla firmy z działem IT.

Pierwszy agent powinien robić jedną rzecz, którą dziś robisz ręcznie i która ma jasny koniec. U mnie było to zapytanie na kontakt@emedia.pl: od maila do szkicu oferty.

Jedno zadanie łatwo sprawdzić. W pierwsze 3 dni agent przeanalizował 430 maili, odsiał 417 i przygotował 10 ofert, które wysłałem po akceptacji. Tak działa automat zapytań i ofert.

Dobre pierwsze zadanie ma trzy cechy: powtarza się co najmniej kilka razy w tygodniu, ma jasny początek i koniec, a błąd da się łatwo zauważyć przed wysłaniem. Odpowiedź na zapytanie, opis produktu albo podsumowanie spotkania spełniają te warunki. Strategia marki na rok nie.

Dobra instrukcja dla agenta ma kilka zdań: kim jest, co robi, czego nie robi i jak wygląda dobry wynik. Do tego 2–3 przykłady.

Przy Grzybometrze agent odpisuje na komentarze na Instagramie: po polsku, w 1–2 zdaniach, tylko faktami z listy, bez wymyślania funkcji, najwyżej 25 odpowiedzi na godzinę. Obsłużył 710 komentarzy, a 210 osób dostało wiadomość, że ich las jest już na mapie. Komentarze, które rozbudowują aplikację.

Instrukcja powinna też mówić, co agent ma zrobić, gdy nie wie. U mnie zgłoszenia typu „nie działa” idą poza kolejką do człowieka: najpierw naprawa, potem odpowiedź. Agent, który zgaduje, szkodzi bardziej niż agent, który pyta.

MCP to sposób, w jaki agent dostaje narzędzia: odczyt skrzynki, zapis zadania, zapytanie do Google Ads. Każde narzędzie robi jedną rzecz i ma opis, z którego agent wie, kiedy go użyć.

Specjalista PPC w emedia pracuje z Claude, który ma 70 narzędzi Google Ads i 10 narzędzi Meta. W systemie, który prowadzi agencję, jest ponad 140 procesów dostępnych dla AI. Optymalizacja reklam PPC z AI.

Nie trzeba pisać własnego serwera, żeby zacząć. Wiele programów ma już gotowe połączenia MCP, a asystent w czacie potrafi korzystać z plików i arkuszy. Mój produkt deployaudit.com też ma serwer MCP: asystent AI może sam zlecić audyt strony i odebrać listę poprawek.

Zasada przy narzędziach: najpierw tylko odczyt, potem zapis szkicu, a wysyłka na końcu i zawsze za akceptacją. Tak przechodzi każdy mój agent, zanim zacznie działać sam.

Granice ustawiasz przed pierwszym uruchomieniem, nie po pierwszym błędzie. U mnie są trzy stałe zasady.

Ceny tylko z katalogu usług: agent nie wymyśla stawek. Budżety reklamowe zmienia człowiek, a nowe kampanie powstają jako wstrzymane. Dane osobowe są wycinane z treści, zanim trafi ona do modelu.

Granice zapisuje się w kodzie albo w uprawnieniach, a nie tylko w instrukcji. Agent, który nie ma narzędzia do zmiany budżetu, nie zmieni budżetu nawet po błędnym poleceniu. To najprostsza i najskuteczniejsza ochrona.

Ostatni krok zostaje u człowieka. Oferta wychodzi po mojej akceptacji, raport do klienta po moim „wyślij”, post po zatwierdzeniu w panelu.

To nie spowalnia pracy. Agent robi 90% roboty w tle, a ja poświęcam minutę na sprawdzenie. Tę zasadę opisuję szerzej w przewodniku AI w marketingu.

Akceptacja to też najlepszy sposób, żeby agent się poprawiał. Gdy zamiast „tak” wpisuję uwagę do szkicu oferty, poprawka wraca do modelu i następna oferta jest bliżej tego, czego chcę.

Gdy pojedynczy agent działa, można łączyć kilka w zespół. Szkolenia emedia SKILL powstają z zespołem agentów w 3 poziomach: koncept, plan, treść i ćwiczenia, a ja zatwierdzam po dwóch rundach poprawek.

System, który prowadzi agencję, budujemy tak od kwietnia 2026: ponad 2 tys. zmian w pół roku. Budowania własnego asystenta krok po kroku uczę w kursie SKILL.

Zespół agentów ma sens dopiero wtedy, gdy każdy z nich osobno robi swoją część dobrze. Inaczej błędy jednego agenta przechodzą dalej i trudno znaleźć, gdzie powstały.