Sztuczna inteligencja szybko ewoluowała z nowinki technologicznej w coś, z czego wielu ludzi korzysta na co dzień. Najprostszymi i najczęstszymi zastosowaniami są tworzenie szkiców wiadomości, podsumowywanie dokumentów czy przeszukiwanie sieci. Jednak wraz z pojawieniem się agentów AI — systemów sztucznej inteligencji, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale działają półautonomicznie, aby wykonywać zadania — nadchodzi nowy etap ewolucji.

Mówiąc najprościej, agent AI to oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję do dążenia do celu i podejmowania działań w Twoim cyfrowym życiu przy minimalnym nadzorze. Zamiast odpowiadać na pojedyncze prompty, agent potrafi analizować informacje, decydować o kolejnych krokach i działać dalej, dopóki nie osiągnie rezultatu lub nie poprosi Cię o pomoc. Zamiast po prostu prosić AI o „Podsumowanie moich wiadomości”, możesz powiedzieć agentowi: „Pomóż mi zapanować nad skrzynką odbiorczą”, a on będzie czytać, sortować, tworzyć szkice, a nawet wysyłać wiadomości e-mail w określonych przez Ciebie granicach.

Ta zdolność do działania jest tym, co odróżnia agentów AI od prostszych narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak duże modele językowe. Przyjrzyjmy się bliżej, czym są agenci AI, do czego są zdolni, jakie ryzyko się z nimi wiąże i jak możesz dbać o bezpieczeństwo podczas korzystania z nich.

Z tego artykułu dowiesz się:

Do czego służą agenci AI?

Agenci AI są wdrażani w środowiskach cyfrowych i używani zarówno w celach prywatnych, jak i zawodowych, aby zwiększyć produktywność.

W codziennym użytkowaniu agenci AI mogą:

  • Monitorować Twoją skrzynkę odbiorczą, tworzyć szkice sugerowanych odpowiedzi i wyróżniać pilne sprawy
  • Porządkować notatki lub zapisane artykuły i generować szybkie podsumowania
  • Śledzić zmiany cen lotów lub produktów i powiadamiać Cię, gdy spadną
  • Zarządzać spotkaniami w Twoim kalendarzu poprzez sugerowanie terminów spotkań i wysyłanie zaproszeń
  • Sortować i oznaczać tagami zdjęcia lub pliki, aby łatwo do nich sięgać

W przypadkach biznesowych agenci AI są często wykorzystywani do:

  • pomagania zespołom wsparcia klienta w selekcji zgłoszeń, ich klasyfikacji i przygotowywaniu szkiców odpowiedzi
  • wspierania zespołów ds. sprzedaży i marketingu poprzez podsumowywanie informacji o kontach i generowanie spersonalizowanych komunikatów do weryfikacji
  • przejmowania powtarzalnych zadań administracyjnych, takich jak wyodrębnianie danych z faktur do narzędzi księgowych lub oznaczanie nietypowych transakcji
  • wspierania zespołów ds. IT i bezpieczeństwa poprzez skanowanie logów i grupowanie powiązanych alertów

We wszystkich tych przypadkach praktyczna korzyść jest jasna: agenci AI mogą oszczędzić czas i ograniczyć nakład pracy ręcznej poprzez koordynację wielu kroków w różnych narzędziach. Jednak o ile agenci AI mogą zwiększyć produktywność i automatyzację, o tyle otwierają również drzwi do nowych rodzajów błędów, ataków i naruszeń danych, co omówimy poniżej.

Jak działają agenci AI?

Dla większości ludzi głównym doświadczeniem z AI są chatboty, takie jak ChatGPT, Google Gemini czy Microsoft Copilot. Chatbot to aplikacja, która opakowuje model AI w interfejs konwersacyjny. Wpisujesz pytanie, chatbot wysyła je do modelu, a Ty otrzymujesz odpowiedź.

Agenci AI opierają się na tej podstawowej koncepcji, ale dodają do niej kilka ważnych komponentów. Większość nowoczesnych agentów łączy w sobie trzy kluczowe elementy:

Model językowy

Sercem wielu agentów jest duży model językowy (LLM). LLM odpowiada za rozumienie instrukcji językowych, wnioskowanie na ich podstawie oraz generowanie tekstu. Przekłada on cel, który wyznaczasz swojemu agentowi AI, na konkretne kroki i decyzje.

Korzystanie z narzędzi (lub wywoływanie narzędzi)

Agent jest zazwyczaj połączony z zewnętrznymi narzędziami i usługami, takimi jak poczta e-mail, kalendarze, bazy danych i przeglądarki internetowe. Agent może wywoływać te narzędzia, aby odczytywać dane lub podejmować działania, np. pobierać ostatnie wiadomości e-mail oraz aktualizować rekordy lub zaproszenia na spotkania.

Pamięć i kontekst

Agenci AI często zachowują pewną formę pamięci, dzięki czemu mogą śledzić to, co już się wydarzyło, oraz to, co jeszcze należy zrobić. Może to obejmować wszystko – od poprzednich zadań po ustawienia użytkownika. Pamięć pomaga agentowi realizować zadania wieloetapowo, zamiast traktować każdą interakcję jako odosobnioną.

Zazwyczaj agent AI wykonuje następujące kroki:

  • Przekazujesz agentowi cel i odpowiedni kontekst
  • Agent interpretuje Twoją prośbę i planuje serię kroków
  • Używa narzędzi do zbierania informacji lub podejmowania działań
  • Jego pamięć jest stale aktualizowana na podstawie tego, co się wydarzyło, i decyduje o tym, co zrobić dalej
  • Proces ten powtarza się do momentu osiągnięcia celu lub gdy wymagana jest Twoja reakcja

Mówiąc najprościej, chatboty dają Ci interfejs do „rozmowy” z modelem i otrzymywania odpowiedzi, natomiast agenci AI łączą ten model z narzędziami i pamięcią, dzięki czemu mogą rzeczywiście wykonywać pracę w Twoich aplikacjach i na kontach.

Typy agentów AI

Agentów AI można podzielić na różne typy w zależności od ich funkcji i sposobu podejmowania decyzji. Ogólnie wyróżnia się pięć typów agentów AI:

Prości agenci reaktywni

Najbardziej podstawowy typ agentów AI – prości agenci reaktywni – reagują wyłącznie na bieżące informacje i postępują zgodnie z góry przypisanymi warunkami, nie biorąc pod uwagę przeszłego kontekstu. Najlepiej sprawdzają się w powtarzalnych i prostych zadaniach, takich jak filtrowanie wiadomości e-mail.

Agenci reaktywni oparty na modelu

Podobnie jak prości agenci reaktywni, agenci oparci na modelu również podejmują decyzje na podstawie określonych warunków, ale uwzględniają przy tym przeszłe decyzje i sytuacje. Umożliwia im to uczyć się na podstawie pamięci o wcześniejszych środowiskach i odpowiednio dostosowywać swoje schematy działania. Autonomiczne samochody i roboty odkurzające powszechnie korzystają z agentów reaktywnych opartych na modelu.

Agenci celowi

Zamiast po prostu reagować na wprowadzane dane, agenci celowi podejmują decyzje w oparciu o pożądany cel. Są bardziej dynamiczni i zaawansowani – potrafią ewoluować i wyznaczać nowe strategie, nawet jeśli pojawią się przeszkody. Przykładem agentów celowych są systemy nawigacji GPS, w których punkt docelowy jest zamierzonym rezultatem, a trasa może się zmieniać w zależności od natężenia ruchu.

Agenci użytecznościowi

Agenci użytecznościowi oceniają optymalne „wartości” wielu różnych wyników i wybierają opcję oferującą najlepszy kompromis według wybranego kryterium, takiego jak czas, koszt lub ryzyko. Są najbardziej przydatni w sytuacjach, w których występują sprzeczne priorytety – na przykład gdy musisz określić priorytety zadań.

Agenci uczący się

Zaprojektowani tak, aby stale się doskonalić, agenci uczący się mogą dostosowywać swoje zachowanie na podstawie doświadczeń i otrzymywanych opinii. Dzięki temu z czasem stają się bardziej efektywni, w miarę jak gromadzą i przetwarzają więcej danych. Są szczególnie przydatni na dynamicznie zmieniających się stanowiskach, na przykład jako wirtualni asystenci osobiści.

Jak zacząć korzystać z agenta AI

Gdy dopiero zaczynasz korzystać z agentów AI, najlepiej zachować ostrożność przy powierzaniu im zadań, a następnie stopniowo je doprecyzowywać.

  1. Zacznij od zadania o niskim ryzyku
    Pomyśl o prostym zadaniu, które chcesz zautomatyzować, np. o zaangażowaniu agenta AI do uporządkowania folderu z newsletterami, tworzenia szkiców odpowiedzi, które nadal będziesz zatwierdzać ręcznie, lub podsumowywania zapisanych artykułów. Pozwoli Ci to wybrać najlepszy typ agenta do danego zadania i najpierw zaobserwować, jak się zachowuje, bez dawania mu dostępu do poufnych informacji.
  2. Najpierw korzystaj z wbudowanych funkcji agenta
    Wiele narzędzi zawiera obecnie podstawowe możliwości agentów, takie jak „inteligentni” asystenci skrzynki odbiorczej, organizatorzy dokumentów czy boty wsparcia. Korzystanie z nich jest często bezpieczniejsze niż tworzenie niestandardowego agenta, szczególnie jeśli nie masz dużego doświadczenia w programowaniu i rozwoju oprogramowania.
  3. Dodawaj uprawnienia dostępu krok po kroku
    Gdy połączysz agenta ze swoimi kontami, zacznij od ograniczonego dostępu tylko do odczytu. Zezwól mu na wysyłanie wiadomości e-mail, aktualizowanie rekordów lub wprowadzanie zmian dopiero wtedy, gdy upewnisz się, że działa prawidłowo.
  4. Regularnie weryfikuj i wprowadzaj poprawki
    Zwracaj uwagę na to, z czym agent radzi sobie dobrze, a z czym ma trudności. Większość systemów pozwala na precyzyjne dostosowanie ustawień lub zawężenie zakresu działań, aby agent skupiał się na zadaniach, w których przynosi największą wartość.

Gdy lepiej zapoznasz się z działaniem i zachowaniem agentów, możesz przejść od małych, osobistych zastosowań do bardziej złożonych i zintegrowanych procesów pracy – pamiętając o zastosowaniu odpowiednich zabezpieczeń.

Dlaczego agenci AI niosą ze sobą nowe zagrożenia

Każdy system, który może działać w Twoim imieniu, może również w Twoim imieniu popełniać błędy lub zostać nadużyty przez kogoś innego – agenci AI nie są tu wyjątkiem. Oto kilka typowych zagrożeń związanych z agentami AI:

Większa powierzchnia ataku

Ponieważ agenci AI zazwyczaj mają dostęp do aplikacji takich jak poczta e-mail, przestrzeń dyskowa w chmurze, kalendarze i pulpity nawigacyjne, stają się oni atrakcyjniejszym celem. Jeśli atakujący zdoła wpłynąć na takiego agenta, może potencjalnie poruszać się po wszystkich tych połączonych systemach i łatwo uzyskać dostęp do poufnych danych.

Wstrzykiwanie promptów i złośliwa zawartość

Wielu agentów w ramach swojej pracy rutynowo przetwarza strony internetowe, dokumenty i wiadomości e-mail. Atakujący mogą ukryć instrukcje w tych treściach, nakłaniając agentów do spowodowania wycieku danych lub obejścia zabezpieczeń, ponieważ agenci AI zazwyczaj nie potrafią odróżnić prawdziwych instrukcji od sfałszowanych.

Nadmierne uprawnienia dostępu

Kuszące może być przyznanie agentowi szerokiego dostępu w celu maksymalizacji wydajności: pełnej kontroli nad skrzynką odbiorczą, produkcyjnymi bazami danych lub wieloma wewnętrznymi narzędziami naraz. Wiąże się to jednak również z większym ryzykiem: jeśli agent o zbyt dużych uprawnieniach zostanie zagrożony lub zacznie działać nieprawidłowo, szkody będą znacznie poważniejsze.

Wyciek danych i problemy ze zgodnością

Wielu agentów wysyła zapytania i dokumenty do zewnętrznych usług AI. Jeśli dostawcy ci przechowują dane lub używają ich do szkolenia modeli, możesz udostępniać więcej, niż zamierzasz, co ma wpływ na prywatność osobistą i wymogi regulacyjne.

Nie oznacza to jednak, że korzystanie z agentów AI jest z natury niebezpieczne – wymaga po prostu większej ostrożności oraz odpowiednich narzędzi i praktyk, aby zapewnić Ci bezpieczeństwo.

Jak zachować bezpieczeństwo podczas korzystania z agentów AI

Celem nie jest całkowite unikanie agentów AI, ale korzystanie z nich w sposób, który szanuje Twoją prywatność i minimalizuje skutki, jeśli coś pójdzie nie tak. Niezależnie od tego, czy eksperymentujesz z AI w życiu prywatnym, czy wdrażasz agentów w pracy, pomocne mogą okazać się następujące kroki:

  1. Ogranicz dostęp agentów. Nadaj każdemu agentowi wąski, jasno zdefiniowany zakres zamiast szerokiego dostępu. Pozwól na przykład osobistemu agentowi na odczytywanie wiadomości z konkretnej etykiety, zamiast dawać mu dostęp do całej skrzynki odbiorczej, lub daj agentowi finansowemu dostęp wyłącznie do danych testowych, dopóki nie zaufasz jego działaniu.
  2. Zawsze wymagaj zatwierdzenia przez człowieka w przypadku wrażliwych interakcji. Zadania związane z pieniędzmi, ustawieniami bezpieczeństwa lub udostępnianiem danych poza organizację powinny wymagać wyraźnej zgody. Agent może przygotowywać płatności, szkice lub raporty, ale człowiek powinien przejrzeć i potwierdzić wszystko, co ma duży wpływ.
  3. Dowiedz się, dokąd trafiają Twoje dane. Przed połączeniem agenta z rzeczywistymi kontami lub dokumentami sprawdź, z jakich dostawców korzysta, gdzie dane są przetwarzane, jak długo są przechowywane i czy są używane do szkolenia modeli. Wybieraj narzędzia, które oferują jasne, szanujące prywatność opcje kontroli.
  4. Traktuj agentów jak oprogramowanie o podwyższonych uprawnieniach. Zapisuj ich działania w logach, regularnie je przeglądaj i bądź w gotowości, by szybko unieważnić dostęp, jeśli coś wyda się podejrzane. W organizacjach oznacza to wiedzę o tym, jakie agenty istnieją, jakich systemów dotykają i jak natychmiast je wyłączyć.

W tym miejscu z pomocą przychodzi Proton Pass. Proton Pass to w pełni szyfrowany metodą end‑to‑end menadżer haseł, który oferuje również tokeny dostępu AI, umożliwiając Ci kontrolowanie i monitorowanie tego, do których danych logowania Twój agent ma dostęp.

Zamiast doraźnego udostępniania agentowi AI nazw użytkownika, haseł i kluczy API, tokeny dostępu Proton Pass przyznają ograniczony dostęp do określonych elementów lub sejfów. Możesz generować osobne tokeny dla różnych agentów, dzięki czemu wszystkie Twoje dane logowania pozostaną zaszyfrowane i zawsze pod Twoją kontrolą. Za każdym razem, gdy agent użyje jakiegoś elementu, tworzony jest log audytu zawierający powód uzyskania dostępu, dzięki czemu możesz przeglądać i monitorować aktywność swojego agenta.

Stosowane razem te praktyki pozwalają czerpać korzyści z agentów AI przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka.

Pracuj i bezpiecznie automatyzuj agentów AI dzięki Proton Pass

Agenci AI to naturalny kolejny krok w sposobie, w jaki korzystamy ze sztucznej inteligencji. Wykraczają oni poza odpowiadanie na pytania i rzeczywiście pomagają w codziennej pracy: w skrzynce odbiorczej, plikach i kluczowych systemach. To czyni ich szczególnie potężnymi – i sprawia, że zasługują na taką samą ochronę, jak każde inne wrażliwe oprogramowanie.

Możesz radykalnie zmniejszyć ryzyko związane z tą nową falą automatyzacji, ograniczając zakres dostępu każdego agenta, angażując ludzi w podejmowanie ważnych decyzji, wiedząc, gdzie przetwarzane są Twoje dane, i odmawiając udostępniania bezpośrednich danych logowania. Dodanie dbającego o prywatność menadżera haseł, takiego jak Proton Pass, daje Ci bezpieczny sposób na zarządzanie danymi logowania, z których korzystają agenci, a tokeny dostępu AI zapewniają precyzyjną kontrolę nad tym, które narzędzia mają dostęp do poszczególnych sejfów.

I podobnie jak w przypadku każdej technologii wymagającej poufnych informacji, najważniejszą rzeczą, o której należy pamiętać podczas korzystania z agentów AI, jest wyrobienie dobrych nawyków bezpieczeństwa. Zacznij od małych kroków, ograniczaj dostęp i korzystaj z narzędzi, które zawsze dają Ci kontrolę nad Twoimi danymi i hasłami.