Przez pierwsze lata generatywna sztuczna inteligencja działała przede wszystkim w rytmie krótkiej rozmowy: użytkownik zadawał pytanie, model przygotowywał odpowiedź i czekał na kolejne polecenie. OpenAI chce coraz wyraźniej odejść od tego schematu. 10 września 2026 roku firma udostępniła w publicznej wersji beta Agents API - infrastrukturę umożliwiającą programistom tworzenie agentów, którzy mogą realizować złożone zadania przez wiele godzin, a odpowiednio zaprojektowane procesy nawet przez kilka dni. Nie chodzi przy tym o model generujący jedną odpowiedź bez przerwy przez 72 godziny. Agent otrzymuje cel, korzysta z narzędzi, uruchamia kod, pracuje z plikami, zachowuje wyniki pośrednie i może dzielić pracę pomiędzy wyspecjalizowanych subagentów. OpenAI deklaruje, że przygotowana infrastruktura została zaprojektowana właśnie z myślą o niezawodnym utrzymywaniu takich długotrwałych procesów.
To pozornie techniczna zmiana, która może jednak znacznie bardziej wpłynąć na sposób korzystania z AI niż kolejne zwiększenie jakości odpowiedzi chatbota. Dotychczas człowiek często musiał prowadzić model krok po kroku: zlecić analizę, dostarczyć kolejne dane, poprosić o poprawkę, uruchomić następny etap i ręcznie połączyć wyniki. Agent ma przejąć większą część tej koordynacji. Może otrzymać zadanie polegające przykładowo na przeanalizowaniu problemu w aplikacji, sprawdzeniu logów, podzieleniu diagnostyki na kilka części, wykonaniu kodu, zgromadzeniu dowodów i przygotowaniu rekomendacji. Właśnie dlatego rozwój agentów oznacza przejście od AI odpowiadającej na pytania do AI, której można delegować całe procesy. OpenAI opisuje tę zmianę jako przechodzenie od pojedynczych interakcji do długoterminowych zadań wykonywanych w imieniu użytkownika.
Czym są nowi agenci OpenAI i czym różnią się od zwykłego ChatGPT?
Klasyczny chatbot działa przede wszystkim w obrębie rozmowy. Otrzymuje tekst, analizuje kontekst i generuje odpowiedź. Może oczywiście korzystać z dodatkowych narzędzi, ale podstawową jednostką pracy pozostaje pojedyncza interakcja z użytkownikiem. Agent działa według innego modelu. Otrzymuje cel i może samodzielnie wykonywać serię następujących po sobie kroków prowadzących do jego osiągnięcia. Jeśli pierwsza próba nie przyniesie odpowiedniego rezultatu, może przeanalizować wynik, zastosować inne narzędzie i ponowić działanie. W przypadku Agents API programista określa między innymi model, dostępne narzędzia oraz środowisko pracy, a infrastruktura OpenAI zajmuje się prowadzeniem pętli agenta, zarządzaniem kontekstem i koordynowaniem kolejnych operacji. Agent może pracować z plikami, wykonywać kod i tworzyć gotowe rezultaty swojej pracy.
Najważniejszą różnicę można zobaczyć na prostym przykładzie. Chatbot poproszony o pomoc w znalezieniu problemu w aplikacji może wyjaśnić, jakie logi warto sprawdzić i zaproponować fragment kodu. Agent posiadający odpowiednie uprawnienia może natomiast samodzielnie przejrzeć dostępne logi, sprawdzić ostatnie wdrożenia, porównać błędy pomiędzy usługami, uruchomić testy i zapisać raport z rekomendowanym rozwiązaniem. OpenAI w dokumentacji Agents API pokazuje właśnie scenariusz badania wzrostu liczby błędów serwera, w którym główny agent deleguje analizę wdrożeń, błędów oraz zależności do subagentów. To fundamentalna zmiana: zamiast pytać AI, co powinniśmy zrobić, coraz częściej możemy zlecić jej wykonanie określonej części pracy.
Czy agent OpenAI naprawdę może pracować przez kilka dni bez przerwy?
OpenAI wprost deklaruje, że infrastruktura Agents API została zaprojektowana tak, aby utrzymywać agentów działających niezawodnie przez wiele dni. Nie należy jednak rozumieć tego jako jednego modelu, który przez kilka dób bezustannie generuje kolejne słowa. Długotrwały agent jest raczej systemem składającym się z kolejnych wywołań modelu, narzędzi, operacji na plikach i zapisanych wyników. Może wykonać pewien etap, zachować rezultat, rozpocząć kolejne zadanie, poczekać na wynik narzędzia i wrócić do pracy z zachowanym kontekstem. Sesje agentów są trwałe, dzięki czemu cały proces nie musi kończyć się wraz z pojedynczym limitem kontekstu modelu. To właśnie warstwa infrastrukturalna jest jednym z najważniejszych elementów nowego rozwiązania.
Istotnym problemem przy wielogodzinnej pracy AI jest pamięć kontekstu. Gdy rozmowa lub proces staje się bardzo długi, liczba zgromadzonych informacji może przekroczyć możliwości pojedynczego okna kontekstowego. Agents API rozwiązuje ten problem poprzez automatyczną kompresję wcześniejszego kontekstu. System zachowuje informacje uznane za potrzebne do kontynuowania pracy, jednocześnie zmniejszając ilość tekstu przekazywanego modelowi. Dzięki temu agent może przechodzić przez wiele kolejnych okien kontekstowych bez konieczności ręcznego budowania przez programistę własnego mechanizmu pamięci. Oznacza to, że „kilka dni pracy” jest przede wszystkim efektem połączenia modeli z trwałymi sesjami, środowiskiem wykonawczym i systemem zarządzania kontekstem, a nie magicznego zwiększenia długości jednej odpowiedzi.
Jak agenci OpenAI zapamiętują, co zrobili kilka godzin wcześniej?
Długi proces stawia przed AI zupełnie inne wymagania niż kilkuminutowa rozmowa. Agent analizujący duży projekt programistyczny może po kilku godzinach mieć za sobą setki wykonanych operacji, przeczytane pliki, wyniki testów, błędne hipotezy oraz informacje uzyskane z zewnętrznych narzędzi. Przekazywanie całej historii przy każdym kolejnym kroku byłoby kosztowne i szybko doprowadziłoby do przekroczenia limitu kontekstu. Dlatego Agents API wykorzystuje mechanizm automatycznego kompaktowania wcześniejszych informacji. Najważniejsze ustalenia są zachowywane w formie pozwalającej modelowi kontynuować pracę, podczas gdy mniej potrzebne szczegóły nie muszą być stale przenoszone pomiędzy kolejnymi etapami sesji.
Drugim elementem pamięci są pliki oraz artefakty tworzone w środowisku roboczym. Agent może zapisywać wyniki pośrednie zamiast polegać wyłącznie na swojej historii konwersacji. Jeśli analizuje tysiące rekordów, może przetworzyć dane kodem, zapisać rezultat w pliku i później wrócić jedynie do potrzebnego fragmentu. Jest to znacznie bliższe sposobowi pracy człowieka przy dużym projekcie: nie próbujemy zapamiętać każdej liczby i każdego dokumentu, lecz tworzymy notatki, pliki robocze i raporty. OpenAI udostępnia również mechanizm pobierania artefaktów utworzonych podczas sesji. Takie podejście jest jednym z powodów, dla których agent może zajmować się znacznie większym zadaniem niż typowa rozmowa z chatbotem.
Po co OpenAI wprowadziło subagentów i jak może wyglądać praca wielu agentów jednocześnie?
Jedną z najważniejszych funkcji Agents API jest możliwość uruchamiania subagentów. Główny agent może podzielić większy problem na niezależne części i zlecić ich rozwiązanie kilku dodatkowym agentom działającym równolegle. Każdy z nich otrzymuje własny kontekst i może skoncentrować się wyłącznie na powierzonym fragmencie pracy. Główny agent pozostaje koordynatorem - przekazuje zadania, odbiera wyniki i łączy je w końcowe rozwiązanie. W przypadku dużej analizy jeden subagent może sprawdzać dane, drugi dokumentację, trzeci kod, a czwarty weryfikować wnioski. OpenAI wskazuje, że rozwiązanie ma przyspieszać szczególnie badania, analizę i programowanie, czyli zadania, które naturalnie można podzielić na kilka równoległych ścieżek.
Zmienia to również sposób myślenia o wydajności AI. Do tej pory postęp kojarzono głównie z coraz silniejszym pojedynczym modelem. System agentowy pozwala skalować pracę także poprzez liczbę równolegle działających jednostek. Jeden z klientów testujących Agents API opisuje możliwość rozdzielania obciążenia pomiędzy setki agentów i późniejszego zbierania rezultatów, natomiast firma Nash wykorzystuje długotrwale działające systemy agentowe do procesów związanych z globalną logistyką. Nie oznacza to, że każdy problem staje się dzięki temu prosty. Koordynowanie wielu agentów zwiększa koszty obliczeniowe i może prowadzić do powielania błędów. Pokazuje jednak kierunek: przyszły „pracownik AI” może bardziej przypominać mały zespół wyspecjalizowanych procesów niż jednego chatbota odpowiadającego na kolejne pytania.
Jakie zadania może wykonywać agent AI przez wiele godzin lub dni?
Najbardziej oczywistym zastosowaniem pozostaje programowanie. Agent może przeanalizować duże repozytorium, znaleźć źródło błędu, zmodyfikować kod, uruchomić testy, sprawdzić wynik i poprawiać rozwiązanie do momentu osiągnięcia celu. Im bardziej zadanie przypomina projekt składający się z wielu etapów, tym większa jest potencjalna różnica pomiędzy zwykłym chatbotem a agentem. Podobna zasada może działać w analizie danych. Zamiast prosić model o interpretację jednej tabeli, można zbudować proces, który pobiera dane z różnych źródeł, czyści je, porównuje okresy, identyfikuje anomalie, uruchamia dodatkowe analizy i tworzy końcowy raport. Agents API obsługuje między innymi narzędzia poprzez MCP, własne funkcje programistów oraz wbudowane możliwości, takie jak wyszukiwanie internetowe.
Długotrwała autonomia może być również użyteczna w badaniach naukowych, cyberbezpieczeństwie, logistyce, obsłudze złożonych procesów biznesowych i monitorowaniu infrastruktury. OpenAI rozwija równolegle system określany jako automatyczny „research intern”, którego zadaniem jest wykonywanie pod nadzorem człowieka części prac badawczych wymagających od specjalisty nawet kilku dni. Firma określa go jako etap prowadzący w przyszłości do bardziej samodzielnego badacza AI. Nie jest to dokładnie ten sam produkt co publiczne Agents API, ale oba projekty pokazują ten sam kierunek rozwoju: modele mają coraz rzadziej ograniczać się do jednorazowego generowania odpowiedzi, a coraz częściej realizować rozbudowane procesy prowadzące do konkretnego rezultatu.
Czy agent AI działający przez kilka dni może samodzielnie korzystać z komputera i narzędzi?
Agent potrzebuje środowiska, w którym może rzeczywiście wykonywać działania. OpenAI udostępnia w tym celu własne hostowane sandboxy, czyli odizolowane środowiska obliczeniowe. Agent może w nich uruchamiać kod, pracować z dostarczonymi plikami, instalować potrzebne pakiety oraz tworzyć gotowe artefakty. Programista może również wykorzystać własną infrastrukturę albo środowiska zewnętrznych dostawców. Dzięki temu Agents API nie jest wyłącznie „mózgiem” odpowiadającym tekstem. Model otrzymuje przestrzeń roboczą, w której może wykonywać działania niezbędne do ukończenia zadania. OpenAI oddziela przy tym warstwę sterującą agentem od samego środowiska wykonawczego, co pozwala organizacji zdecydować, gdzie będą przetwarzane jej dane i jakie zasoby zostaną udostępnione.
Podobnie wygląda kwestia zewnętrznych narzędzi. Agent może otrzymać dostęp wyłącznie do tych funkcji, które udostępni mu twórca aplikacji. Mechanizm wyszukiwania narzędzi pozwala dodatkowo wczytywać ich definicje dopiero wtedy, gdy okazują się potrzebne, zamiast umieszczać cały katalog możliwości w kontekście modelu. Programmatic tool calling pozwala natomiast łączyć wiele operacji, wykonywać część z nich równolegle oraz wstępnie przetwarzać wyniki w kodzie. W praktyce oznacza to możliwość tworzenia agentów wyspecjalizowanych w konkretnym przedsiębiorstwie: jeden może korzystać z systemów programistycznych, inny z firmowych baz danych, jeszcze inny z narzędzi analitycznych. Zakres ich działania zależy jednak od nadanych uprawnień, a nie od nieograniczonego dostępu do całego komputera czy internetu.
Czy wielodniowa praca agentów AI oznacza, że człowiek przestaje być potrzebny?
Długotrwałość procesu nie jest tym samym co pełna samodzielność. Agent może wykonywać dużą liczbę operacji bez ciągłego wpisywania kolejnych poleceń, ale nadal działa w ramach celu, narzędzi i uprawnień określonych przez człowieka lub aplikację. Im poważniejsze konsekwencje podejmowanej decyzji, tym ważniejsze stają się dodatkowe mechanizmy kontroli. Inaczej można traktować automatyczne poprawienie testów w kopii repozytorium, a inaczej wykonanie przelewu, wdrożenie kodu na system produkcyjny czy modyfikację danych klienta. System agentowy może być technicznie zdolny do wykonania kolejnego kroku, ale nie oznacza to, że powinien otrzymywać prawo do podejmowania każdej decyzji bez zatwierdzenia.
Dodatkowym problemem jest kumulowanie błędów. Chatbot, który raz poda nieprawidłową odpowiedź, popełnia pojedynczy błąd. Agent wykonujący sto kolejnych kroków może oprzeć drugi krok na błędnym pierwszym założeniu, trzeci na rezultacie drugiego i po kilku godzinach znaleźć się bardzo daleko od prawidłowego rozwiązania. Dlatego w systemach agentowych rośnie znaczenie logów, kontroli uprawnień, punktów zatwierdzania oraz możliwości przerwania procesu. OpenAI rozwija również osobne prace nad bezpieczeństwem bardziej autonomicznych systemów. W przypadku automatycznego badacza firma podkreśla obecnie rolę ludzkiego nadzoru, a nie nieograniczonego samodoskonalenia AI.
Czy agenci OpenAI mogą zmienić sposób pracy w firmach bardziej niż chatboty?
Chatbot przede wszystkim zwiększa szybkość wykonywania pojedynczych czynności. Pracownik może szybciej napisać e-mail, podsumować dokument, wygenerować kod albo znaleźć informacje. Agent przesuwa automatyzację o poziom wyżej, ponieważ może przejmować nie pojedynczą czynność, lecz cały fragment procesu. Zamiast przygotować instrukcję analizy danych może ją przeprowadzić. Zamiast powiedzieć programiście, gdzie prawdopodobnie znajduje się błąd, może przejrzeć repozytorium, wykonać testy i przygotować poprawkę. OpenAI zwraca uwagę, że właśnie dlatego jednostką pracy agentowej staje się „delegowane zadanie” o dłuższym horyzoncie czasowym, a nie pojedyncza odpowiedź wygenerowana przez model.
Może to prowadzić do powstania zupełnie nowych przepływów pracy. Człowiek będzie określał cel, priorytety i ograniczenia, natomiast część planowania oraz wykonania przejmie oprogramowanie. Jednocześnie przedsiębiorstwa będą musiały nauczyć się projektować procesy w taki sposób, aby agent wiedział, jakie działania może wykonywać samodzielnie, a które wymagają zatwierdzenia. Największą zmianą nie musi więc okazać się stworzenie AI „mądrzejszej” od poprzedniej generacji. Równie ważne może być wyposażenie istniejących modeli w pamięć, narzędzia, środowisko pracy i możliwość kontynuowania zadania długo po tym, jak użytkownik zamknie pojedynczą rozmowę. Agents API pokazuje, że właśnie w tę stronę zaczyna przesuwać się rynek sztucznej inteligencji.
Czy przyszłość AI to chatboty, czy autonomiczni cyfrowi pracownicy?
Granica pomiędzy tymi kategoriami zaczyna się zacierać. Chatbot nadal pozostanie wygodnym interfejsem, ponieważ rozmowa jest najprostszym sposobem przekazania człowiekowi polecenia. Pod spodem może jednak działać coraz bardziej rozbudowany system agentowy. Użytkownik napisze jedno zdanie, a AI uruchomi kilkanaście narzędzi, przydzieli część pracy subagentom, przeanalizuje wyniki i po pewnym czasie wróci z gotowym rezultatem. Z zewnątrz nadal będzie wyglądało to jak rozmowa z asystentem, lecz technologicznie będzie znacznie bliższe zleceniu projektu niż zadaniu pytania wyszukiwarce. Nowe Agents API jest ważnym krokiem właśnie dlatego, że infrastruktura umożliwiająca taką pracę trafia teraz do programistów jako gotowa usługa.
Nie oznacza to jeszcze pojawienia się całkowicie autonomicznych cyfrowych pracowników mogących zastąpić człowieka w dowolnym zawodzie. Dzisiejsze systemy nadal popełniają błędy, wymagają odpowiednio przygotowanych narzędzi i działają najlepiej w jasno określonych środowiskach. Kierunek jest jednak czytelny. Pierwsza fala generatywnej AI nauczyła komputery prowadzić naturalną rozmowę. Kolejna dała im możliwość korzystania z narzędzi i wykonywania krótkich zadań. Obecna generacja infrastruktury ma pozwolić utrzymywać pracę przez wiele godzin lub dni, delegować ją pomiędzy agentów i zachowywać rezultaty pomiędzy kolejnymi etapami. Dlatego pytanie o przyszłość AI coraz rzadziej będzie brzmiało: „na co potrafi odpowiedzieć?”. Znacznie ważniejsze stanie się: „jak dużą część zadania można jej bezpiecznie powierzyć do wykonania?”.
