This is the Trace Id: b7da950efccff696c46ec57ca33ea18a
Przejdź do głównej zawartości Work IQ Czat AI Kończenie zadań dzięki funkcji Współpraca Agenci do pracy Twórz własnych agentów Funkcja Copilot w Twoich aplikacjach Copilot dla użytkowników indywidualnych Plany i ceny Wdrażanie dla biznesu Wprowadzanie i wdrażanie Przewodnik po codziennych poleceniach Porady i wskazówki dotyczące poleceń Najczęstsze przypadki użycia według roli Historie klientów Gotowość techniczna Blog dotyczący funkcji Microsoft 365 Copilot Pomoc techniczna Program Microsoft Frontier AI w pracy – plan działania Microsoft 365 Microsoft Teams Dynamics 365 Power Platform Otwórz funkcję Copilot Chat Pobierz aplikację
Kobieta siedząca na kanapie i korzystająca z laptopa.

Co to są struktury agentów AI?

Struktury agentów AI definiują, jak inteligentne agenty planują, komunikują się i działają na dużą skalę, co pomaga organizacjom wybrać podejście najlepiej dopasowane do ich potrzeb biznesowych.
Dowiedz się więcej

Przegląd struktur agentów AI

Struktury agentów AI to uporządkowane modele, które definiują, jak inteligentne agenty działają, komunikują się i współpracują. Ustanawiają logikę, orkiestrację i ład w systemach sztucznej inteligencji — umożliwiając bezpieczne, skalowalne i ukierunkowane na cele działania. Organizacje wykorzystują te struktury do łączenia pojedynczych modeli sztucznej inteligencji z systemami wieloagentowymi, zarządzania procesami opartymi na sztucznej inteligencji oraz automatyzowania procesów biznesowych z zachowaniem spójności i nadzoru.
  • Struktury agentów AI definiują, jak inteligentne agenty planują, działają, komunikują się i przestrzegają ładu w różnych systemach. 
  • Struktury umożliwiają bezpieczną, skalowalną koordynację między wieloma agentami, wykraczając poza modele sztucznej inteligencji do pojedynczych zadań. 
  • Różne struktury obsługują różne przepływy pracy, od współpracy nad zadaniami opartej na rolach po złożoną, wieloetapową orkiestrację. 
  • Wybór odpowiedniej struktury zależy od celów biznesowych, potrzeb integracyjnych i wymagań w zakresie ładu, a nie tylko od możliwości technicznych.
  • Struktury gotowe do używania w przedsiębiorstwie pomagają organizacjom skalować wdrażanie sztucznej inteligencji bez obaw, równoważąc autonomię z nadzorem i zgodnością.

Zrozumienie architektury agenta AI

Podstawowe składniki warstw agenta AI

Struktura agenta AI składa się z kilku odrębnych warstw, które definiują, jak agenty planują, działają, komunikują się i funkcjonują w ramach ładu. W centrum struktury znajduje się moduł planowania i orkiestracji, który zarządza celami, dzieli złożone zadania na mniejsze kroki i przypisuje zakresy odpowiedzialności. Ten moduł ma kluczowe znaczenie, ponieważ pozwala agentom samodzielnie wnioskować i koordynować działania jako część szerszego systemu.

Większość struktur agentów AI składa się z czterech podstawowych warstw, które określają sposób współpracy agentów. Te podstawowe warstwy są następujące:
  • Planowanie i orkiestracja, które wyznaczają cele, dzielą pracę na etapy i koordynują działania agentów.
  • Wykonywanie, w ramach którego agenty realizują zadania przy użyciu połączonych interfejsów API, źródeł danych lub narzędzi.
  • Komunikacja, która pozwala agentom dzielić się kontekstem, współpracować i utrzymywać spójność informacji.
  • Ład, który obsługuje zgodność, inspekcję, kontrolę dostępu i egzekwowanie zasad.

Jak struktury agentowej sztucznej inteligencji działają w systemach korporacyjnych

W środowiskach korporacyjnych agenty AI rzadko działają samodzielnie. Pracują w połączonych systemach, na wspólnych danych i w ramach ustalonych procesów — gdzie niezawodność, bezpieczeństwo i ład są równie ważne jak automatyzacja. Struktury agentowej sztucznej inteligencji zapewniają strukturę, która pozwala agentom skutecznie działać w tych systemach.
 

Przepływ operacyjny

Struktura agenta AI pozwala agentom efektywnie współpracować w ramach systemów wieloagentowych, przy zachowaniu niezawodności i kontroli w środowiskach korporacyjnych. Protokoły orkiestracji i komunikacji zapewniają, że agenty współpracują niezawodnie, zamiast działać w izolacji.

Typowy przepływ operacyjny obejmuje następujące etapy:
  1. Definicja zadania, w ramach której są określane cele biznesowe lub żądania użytkownika.
  2. Planowanie, w ramach którego zadania są dzielone na kroki i są przypisywane zakresy odpowiedzialności.
  3. Wykonywanie, w ramach którego agenty działają z użyciem połączonych narzędzi, źródeł danych i interfejsów API.
  4. Ocena, w ramach której wyniki są analizowane pod kątem celów i ograniczeń.
  5. Informacja zwrotna, w ramach której wyniki dostarczają danych do wprowadzania korekt, ulepszeń lub kolejnych działań.

Najważniejsze funkcje na potrzeby wdrażania w przedsiębiorstwie

Struktury agentowej sztucznej inteligencji są projektowane z myślą o wymaganiach korporacyjnych, łącząc elastyczność z utrzymywaniem ładu. Typowe funkcje to:
  • Wbudowany ład i możliwość inspekcji obsługujące zgodność, egzekwowanie zasad i nadzór.
  • Integracja z istniejącymi systemami, w tym ze źródłami danych, interfejsami API i narzędziami zwiększającymi produktywność.
  • Modułowa, warstwowa architektura, która ułatwia skalowanie struktur i ich dostosowywanie w czasie.
  • Cztery podstawowe warstwy — planowanie, wykonywanie, komunikacja i ład — które umożliwiają skoordynowaną autonomię.

Popularne struktury agentów AI

Kilka struktur agentów AI ułatwia organizacjom projektowanie i koordynowanie inteligentnych agentów. Każda z nich jest dopasowana do innych typów przepływów pracy i poziomów złożoności.
 

AutoGen

AutoGen zaprojektowano w celu wspierania współpracy wielu agentów AI poprzez uporządkowane konwersacje i przekazywanie zadań. Umożliwia agentom wspólne, asynchroniczne wnioskowanie, dzięki czemu świetnie sprawdza się w przepływach pracy o wielu etapach lub wymagających iteracyjnego dopracowywania.

Do typowych przypadków użycia należą cykle badanie — tworzenie wersji roboczej — przegląd, analiza wieloetapowa oraz scenariusze, w których agenty muszą koordynować decyzje w czasie.

CrewAI

CrewAI koncentruje się na współpracy agentów opartej na rolach, w której każdy agent ma jasno określony zakres odpowiedzialności i sposób interakcji z innymi. Dzięki temu doskonale sprawdza się w delegowanych przepływach pracy, które przypominają działanie zespołów złożonych z ludzi.

Typowe przypadki użycia obejmują potoki tworzenia zawartości, koordynację badań i złożone przepływy pracy.

LangChain

LangChain udostępnia gotowe komponenty do łączenia dużych modeli językowych z narzędziami, interfejsami API i zewnętrznymi źródłami danych. Często stanowi fundament dla agentów, które potrzebują dostępu do informacji lub systemów ze świata realnego.

Typowe scenariusze obejmują asystentów z dostępem do narzędzi, agenty pracujące na danych oraz aplikacje łączące wnioskowanie z pobieraniem lub integracją systemu.

LangGraph

LangGraph rozwija możliwości LangChain, dodając orkiestrację opartą na grafach dla złożonych, stanowych przepływów pracy. Obsługuje logikę rozgałęziania, ponowne próby oraz zależności między zadaniami.

To podejście sprawdza się w procesach wieloagentowych ze ścieżkami warunkowymi, długotrwałymi przepływami pracy lub zadaniami uzależnionymi od współdzielonego stanu i koordynacji.

Jak wybrać najlepszą strukturę agenta AI?

Wybór odpowiedniej struktury agenta AI zależy od tego, jak Twoja organizacja planuje projektować i wdrażać inteligentne agenty oraz zarządzać nimi. Najlepsze podejście równoważy możliwości techniczne z wynikami biznesowymi, skalowalnością i kontrolą. Oto kilka kwestii, które warto rozważyć:

Cele i potrzeby związane z przepływem pracy

Zacznij od jasnego określenia, co agenty mają osiągnąć. Niektóre struktury lepiej sprawdzają się w zespołach agentów współpracujących ze sobą, inne obsługują przepływy pracy oparte na rolach albo asystentów korzystających z narzędzi. Twoje cele powinny determinować sposób, w jaki agenty planują zadania i wchodzą w interakcje.

Złożoność zadań

Rozważ, jak złożone są Twoje przepływy pracy. Proste, sekwencyjne zadania mogą być dobrze obsługiwane przez lekkie struktury, natomiast bardziej złożone lub rozgałęzione procesy zyskają z rozwiązań obsługujących koordynację i iterację.

Wymagania dotyczące integracji

Oceń, jak łatwo struktura łączy się z systemami już używanymi przez Twoją organizację. Scenariusze korporacyjne często wymagają, aby agenty miały dostęp do interfejsów API, baz danych i narzędzi zwiększających produktywność, by skutecznie działać w ramach istniejących przepływów pracy.

Prywatność, Zabezpie­czenia i zgodność danych

Ład ma kluczowe znaczenie przy wdrażaniu agentów w środowiskach korporacyjnych. Szukaj struktur, które obsługują bezpieczne przetwarzanie danych, zarządzanie uprawnieniami i zgodność z wymogami regulacyjnymi — zwłaszcza gdy agenty pracują z informacjami poufnymi.

Skalowalność i orkiestracja

Wraz ze wzrostem skali wdrożeń struktury powinny umożliwiać obsługę wielu agentów w różnych przepływach pracy bez utraty niezawodności. Możliwości orkiestracji pomagają zarządzać wykonywaniem równoległym zadań, koordynacją i wydajnością na dużą skalę.

Wyniki biznesowe

Na koniec oceń, jak każda struktura dostarcza mierzalnych rezultatów, takich jak szybsze podejmowanie decyzji, mniejsza ilość pracy ręcznej i lepsza współpraca. Odpowiednia struktura pozwala agentom dostarczać realną wartość, jednocześnie zapewniając zgodność z priorytetami organizacji.

Przypadki użycia struktur agentów AI w przedsiębiorstwie

Struktury agentów AI wspierają szeroki zakres scenariuszy dla przedsiębiorstw, umożliwiając agentom działanie w granicach wspólnej logiki, ładu i modeli koordynacji. Przypadki użycia zwykle skalują się od pojedynczych zespołów po przepływy obejmujące całą organizację.
 

Automatyzacja na poziomie działu

Na poziomie działu struktury agenty AI pomagają automatyzować powtarzalne, czasochłonne zadania z jednoczesnym zachowaniem nadzoru. Zespoły mogą wdrażać agenty do obsługi typowych żądań, monitorowania statusu lub wyzwalania działań na podstawie wcześniej zdefiniowanych reguł.

Do typowych przykładów należą boty wspierające pracowników, automatyczne zatwierdzanie wydatków lub planowanie przepływów pracy w środowiskach kadr, finansów i obsługi klienta. Takie scenariusze pozwalają zespołom zwiększać efektywność bez wprowadzania niekontrolowanej automatyzacji. Zobacz, jak to wygląda w środowiskach korporacyjnych z funkcją Microsoft 365 Copilot dla przedsiębiorstw. 

Koordynacja międzydziałowa

Wraz ze wzrostem liczby wdrożeń organizacje używają struktur agentów AI do koordynowania przepływów pracy między działami. Wiele agentów może współpracować w ramach wspólnych reguł ładu, wymieniając między sobą kontekst z jednoczesnym zachowaniem granic danych i kontroli dostępu.

Na przykład w przepływie pracy zakupów agent ds. zakupów może współpracować z agentami ds. zapasów i finansów, aby weryfikować dostępność, budżety i zatwierdzenia. W takich scenariuszach wartość struktury polega na tym, że umożliwia ona bezpieczne skalowanie, integrację z systemami przedsiębiorstwa oraz zapewnia zgodność działania agentów z zasadami organizacji.

Utwórz plan wdrażania struktury agentowej sztucznej inteligencji

Jasny plan pomaga organizacjom przejść od eksperymentów do skalowalnego, zarządzanego używania agentów AI. Pomyślne wdrożenie zaczyna się od ukierunkowanego wdrożenia i rozwija się poprzez ciągłe doskonalenie.
 

Praktyczne kroki dla liderów

Liderzy mogą zacząć od zidentyfikowania przypadków użycia o wysokim wpływie, w których agenty AI mogą usunąć przeszkody lub zautomatyzować dobrze zdefiniowane procesy. Rozpoczęcie od małych, kontrolowanych pilotaży daje zespołom przestrzeń do testowania założeń, potwierdzania wartości i dopasowywania ładu przed dalszym skalowaniem.

Na początek warto skupić się na kilku praktycznych podstawach:
  • Zdefiniuj sukces, aby zespoły mogły mierzyć wpływ.
  • Przypisz jasną własność, w tym za nadzór nad zachowaniem agentów i osiąganymi wynikami.
  • Ustal zabezpieczenia dla zachowania agentów, na przykład w zakresie planowania zadań, wykonywania działań i dostępu do danych.

Ustanowienie odpowiedzialności i zasad ładu od samego początku pomaga zapewnić, że wraz ze wzrostem liczby wdrożeń agenty AI będą działać spójnie z zasadami organizacji.

Skalowanie i optymalizacja

Wraz ze wzrostem liczby wdrożeń organizacje często wychodzą poza pojedyncze zespoły i przechodzą do bardziej połączonych ekosystemów agentów obejmujących całe przedsiębiorstwo. Ciągła informacja zwrotna i monitorowanie wydajności pomagają zespołom zrozumieć, co działa, wcześnie wykrywać problemy i z czasem udoskonalać przepływy pracy.

Dzięki ciągłemu doskonaleniu wzorców orkiestracji, ładu i integracji organizacje mogą skalować agentową sztuczną inteligencję bez obaw — dając agentom większą autonomię przy jednoczesnym utrzymaniu właściwego poziomu kontroli wraz ze wzrostem złożoności.

Maksymalizowanie wartości przedsiębiorstwa dzięki strukturom agentów AI

Struktury agentów AI pomagają organizacjom oswajać złożoność, gdy automatyzują procesy i wdrażają bardziej autonomiczne systemy sztucznej inteligencji. Zapewniając ramy dla koordynacji i ładu, te struktury pozwalają agentom działać niezawodnie w różnych zespołach i przepływach pracy.

Prawdziwa wartość dla przedsiębiorstw wynika z upraszczania wieloetapowych procesów, ograniczania powtarzalnej pracy ręcznej i usprawniania realizacji decyzji na dużą skalę — wzmacniając relację między sztuczną inteligencją i produktywnością w całej organizacji. Dzięki uporządkowanemu podejściu do agentowej sztucznej inteligencji organizacje mogą zachować spójność, przejrzystość i nadzór, jednocześnie obsługując współpracę między działami.

Wraz ze wdrażaniem sztucznej inteligencji struktury gotowe do użycia w przedsiębiorstwie pomagają zapewnić, że agenty pozostają zgodne z celami biznesowymi, zasadami dotyczącymi danych i wymaganiami zgodności — budując zaufanie, a jednocześnie pozostawiając przestrzeń na innowacje.

Tworzenie i wdrażanie agentów AI przy użyciu narzędzia Microsoft Copilot Studio

Gdy organizacje przechodzą od etapu eksploracji do wdrażania w przedsiębiorstwie, posiadanie platformy z odpowiednimi zasadami ładu staje się kluczowe. Copilot Studio przenosi zasady agentowej sztucznej inteligencji do bezpiecznej struktury gotowej do użycia w przedsiębiorstwie, która pomaga organizacjom projektować i wdrażać agenty AI oraz zarządzać nimi na dużą skalę.

Dzięki Copilot Studio zespoły mogą łączyć agenty z danymi, narzędziami i przepływami pracy, zachowując kontrolę poprzez wbudowane mechanizmy ładu, zgodności i nadzoru. Takie podejście pozwala organizacjom z pewnością skalować wdrażanie agentów — równoważąc autonomię z odpowiedzialnością w systemach i zespołach.

Zapewniając ujednolicone środowisko do tworzenia i orkiestracji agentów AI, narzędzie Copilot Studio wspiera spójne wdrażanie, koordynację międzyorganizacyjną oraz długoterminową elastyczność wraz ze zmianą potrzeb biznesowych.

Dowiedz się więcej.
ZASOBY

Odkryj więcej zasobów

  1.
Mężczyzna w biurze pracujący na komputerze.
Blog

Poznaj agenty AI i przypadki użycia

Dowiedz się, jak agenty AI pomagają zespołom pracować mądrzej, ograniczać powtarzalne zadania i szybciej podejmować decyzje.
Dowiedz się więcej
Dwie osoby patrzące na laptop
Blog

Uzyskaj przegląd agentów i asystentów obsługiwanych przez sztuczną inteligencję

Odkryj, jak asystenci obsługiwani przez sztuczną inteligencję współpracują z agentami AI, aby przekształcać operacje biznesowe.
Dowiedz się więcej
Wróć do sekcji ZASOBY

Często zadawane pytania

  • Struktura agenta AI jest używana do uporządkowywania sposobu, w jaki inteligentne agenty działają, współpracują i przestrzegają reguł w ramach systemu. Organizacje korzystają ze struktur do zarządzania przepływami pracy opartymi na sztucznej inteligencji, automatyzacji procesów i koordynowania wielu agentów przy jednoczesnym zachowaniu ładu, zabezpieczeń i spójności na dużą skalę.
  • Typowe modele AI koncentrują się na wykonywaniu jednego zadania, takiego jak generowanie tekstu lub tworzenie prognoz. Struktury agentów AI idą o krok dalej, definiując sposób, w jaki wiele agentów planuje, komunikuje się, wykonuje zadania i działa w granicach wspólnej logiki oraz ładu jako część skoordynowanego systemu.
  • Nie ma jednej „najlepszej” struktury agenta AI dla każdej firmy. Właściwy wybór zależy od takich czynników jak złożoność przepływu pracy, potrzeby integracyjne, wymagania dotyczące ładu oraz oczekiwane wyniki biznesowe. Wiele organizacji ocenia struktury pod kątem tego, jak skutecznie obsługują skalowalność, kontrolę i współpracę między zespołami.
  • Ład i zabezpieczenia mają kluczowe znaczenie podczas wdrażania struktur agentów AI w środowiskach korporacyjnych. Struktury opracowane pod kątem przedsiębiorstw wymuszają zarządzanie tożsamością, kontrolę dostępu i granice danych w celu chronienia informacji poufnych. Funkcje takie jak ścieżki audytu, dzienniki aktywności i mechanizmy nadzoru pomagają organizacjom utrzymać zaufanie, zgodność i spójność z zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Obserwuj platformę Microsoft 365

Surface Pro Surface Laptop Poznaj Copilot Microsoft 365 Poznaj produkty Microsoft Profil konta Centrum pobierania Pomoc techniczna Microsoft Store Zwroty Śledzenie zamówienia Recykling Gwarancje handlowe Microsoft Education Urządzenia dla instytucji edukacyjnych Microsoft Teams dla Instytucji Edukacyjnych Microsoft 365 Education Office Education Szkolenia i możliwości rozwoju dla nauczycieli Oferty dla uczniów i rodziców Azure dla uczniów
Microsoft AI Rozwiązania zabezpieczające firmy Microsoft Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams Deweloper Microsoft Microsoft Learn Pomoc techniczna do aplikacji z platformy handlowej opartych na AI Społeczność Microsoft Tech Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Firmy oprogramowania Visual Studio Praca Informacje o firmie Microsoft Aktualności Ochrona prywatności Inwestorzy
Polski (Polska) Zasady prywatności dotyczące zdrowia użytkowników Skontaktuj się z Microsoft Ochrona prywatności Zarządzaj plikami cookie Zasady użytkowania Znaki towarowe Informacje o naszych reklamach EU Compliance DoCs