Poza inżynierią promptów: dlaczego sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie potrzebuje architektów

By Mirko Peters · 2026-08-27

Witamy na oficjalnym blogu towarzyszącym podcastowi M365 FM. W dzisiejszym wpisie zagłębiamy się w techniczne podstawy nowoczesnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Witamy na oficjalnym blogu towarzyszącym podcastowi M365 FM. W dzisiejszym wpisie zagłębiamy się w techniczne podstawy nowoczesnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Inżynieria promptów zawładnęła wyobraźnią zarówno zwykłych użytkowników, jak i liderów biznesu, ale przejście od podstawowych promptów do prawdziwie produkcyjnej AI wymaga dedykowanych architektów i inżynierów. Organizacje nie mogą już polegać na powierzchownych wdrożeniach. Zamiast tego muszą starannie weryfikować logikę biznesową, wymagania bezpieczeństwa i integracje systemów, aby ich inwestycje przynosiły realną wartość.

Aby przyjrzeć się temu tematowi bliżej, niedawno w podcaście rozmawialiśmy z Microsoft MVP i AI Tech Lead Yvesem Habersaatem. Jeśli chcesz posłuchać pełnej rozmowy o rozszerzalności Microsoft 365 Copilot, architekturach wieloagentowych i Model Context Protocol, koniecznie sprawdź odcinek Extending Microsoft 365 Copilot: Agents, MCP & Production-Grade AI with Yves Habersaat [MVP].

Wprowadzenie: wykraczanie poza inżynierię promptów

Inżynieria promptów to niewątpliwie przydatna umiejętność. Pomaga zwykłym pracownikom uzyskiwać lepsze wyniki, czystsze formatowanie i bardziej trafne podsumowania z narzędzi generatywnej AI. Gdy jednak firmy próbują skalować te możliwości na tysiące użytkowników i głęboko zakorzenione wewnętrzne systemy, sama inżynieria promptów przestaje wystarczać.

AI w przedsiębiorstwie wymaga czegoś znacznie więcej niż sprytnego formułowania poleceń. Organizacje potrzebują specjalistów, którzy rozumieją technologie, złożone wymagania klientów, nadrzędne modele bezpieczeństwa oraz konkretne decyzje wdrożeniowe. Choć sztuczna inteligencja potrafi generować materiały techniczne i udzielać przydatnych wskazówek, architekci-ludzie pozostają fundamentalnie niezastąpieni. Tylko inżynierowie-ludzie mogą rzeczywiście zweryfikować, czy zautomatyzowane rozwiązanie odpowiada na kluczowe wymaganie biznesowe, bez wprowadzania niedopuszczalnych ryzyk.

Dlaczego AI w przedsiębiorstwie potrzebuje architektów-ludzi

Złożoność nowoczesnych środowisk firmowych sprawia, że wdrożenie AI nigdy nie jest prostym ćwiczeniem typu „podłącz i działaj”. Systemy są splecione z przestarzałymi bazami danych, niestandardowymi aplikacjami wewnętrznymi, rygorystycznymi ramami zgodności i dynamicznymi uprawnieniami użytkowników. Bez wykwalifikowanych architektów nadzorujących projekt organizacje często napotykają wąskie gardła, halucynacje, luki w zabezpieczeniach i awarie integracji.

Architekt patrzy na szerszy obraz. Ocenia, jak dane przepływają przez organizację, gdzie mogą pojawić się wąskie gardła i jak uodpornić stos technologiczny na przyszłe zmiany. Ponieważ platformy AI ewoluują w zawrotnym tempie, strateg na czele projektu zapewnia, że organizacja buduje rozwiązania skalowalne, łatwe w utrzymaniu i bezpieczne, a nie kruche prototypy, które załamują się pod obciążeniem produkcyjnym.

Ewolucja Microsoft 365 Copilot i rozszerzalność

Microsoft 365 Copilot od czasu swoich pierwszych dni znacznie się rozwinął. Wiele możliwości, które kiedyś wymagały złożonych rozszerzeń na zamówienie, jest dziś wbudowanych bezpośrednio w platformę. Ta natywna funkcjonalność obejmuje szeroki zakres standardowych potrzeb związanych z produktywnością i współpracą.

Rozszerzalność staje się jednak krytycznie ważna, gdy organizacja potrzebuje większej kontroli. Może to oznaczać dostosowanie warstwy orkiestracji, tworzenie wyspecjalizowanych doświadczeń opartych na agentach, osadzenie agenta AI w zewnętrznej, publicznie dostępnej witrynie zamiast trzymania go wyłącznie w Microsoft 365 Copilot Chat lub budowę całkowicie dedykowanych możliwości. Im bardziej wyspecjalizowane wymaganie przedsiębiorstwa, tym ważniejsze stają się rozszerzalność i rozwój na zamówienie.

Dlaczego jeden wielki Copilot zawodzi: architektury wieloagentowe

Częstym błędem organizacji rozpoczynających swoją przygodę z AI jest próba zbudowania jednego, ogromnego, monolitycznego Copilota. Wyobraź sobie pojedynczego asystenta AI obciążonego każdą możliwą instrukcją, narzędziem, źródłem wiedzy i obowiązkiem firmowym. Naturalnie takie podejście szybko załamuje się pod własnym ciężarem, prowadząc do wyczerpania okna kontekstowego, słabego podejmowania decyzji i nieprzewidywalnego zachowania.

Zamiast tego eksperci, tacy jak Yves Habersaat, zalecają przyjęcie architektur wieloagentowych. W tym modelu poszczególne agenty mają jasno zdefiniowany zakres i odpowiedzialność. Na przykład w korporacyjnej strukturze wsparcia IT może działać agent triage'u, odpowiadający za kontakt z użytkownikiem, którego jedynym zadaniem jest zrozumienie żądań użytkowników i inteligentne kierowanie ich do wyspecjalizowanych agentów, odpowiedzialnych za Microsoft 365, Salesforce, portale HR lub wewnętrzne platformy infrastrukturalne. Każdy wyspecjalizowany agent ma własne, lokalne instrukcje, ukierunkowaną bazę wiedzy i określone narzędzia.

Anatomia korporacyjnego agenta AI

Aby zrozumieć, jak działają te systemy, warto rozłożyć na części anatomię standardowego korporacyjnego agenta AI. Każdy solidny agent zaczyna się od jasno określonego celu. Następnie opiera się na kilku podstawowych komponentach:

• Instrukcje: Jawne wytyczne określające dokładne obowiązki agenta, granice jego działania oraz ograniczenia dotyczące zachowania.
• Źródła wiedzy: Wyselekcjonowane repozytoria zawierające istotne informacje organizacyjne i dokumentację.
• Narzędzia: Funkcje, dzięki którym agent może wykonywać działania, wysyłać zapytania do baz danych lub wywoływać usługi zewnętrzne.
• Warstwa orkiestracji: Silnik decyzyjny, który określa, w jaki sposób przychodzące żądania mają być przetwarzane, analizowane i przekazywane dalej.

W konfiguracji wieloagentowej główny agent przeprowadza wstępny triage, a następnie deleguje zadania wyspecjalizowanym agentom podrzędnym. Te agenty podrzędne współpracują z wewnętrznymi źródłami wiedzy, systemami zewnętrznymi, interfejsami API oraz serwerami Model Context Protocol, aby ukończyć przepływ pracy.

Copilot Studio a tworzenie niestandardowe

Przy budowaniu takich agentów organizacje stają przed kluczową decyzją dotyczącą platformy: low-code czy kod niestandardowy. Copilot Studio zapewnia dostępne, niskokodowe podejście, pozwalające szybko budować i wdrażać agenty. Zespoły mogą definiować instrukcje, podłączać gotowe narzędzia, integrować repozytoria wiedzy i korzystać z nowoczesnych protokołów bez pisania każdego wiersza kodu od podstaw.

Z kolei tworzenie niestandardowe zapewnia znacznie większą kontrolę nad architekturą. Ta kontrola wiąże się jednak z większą odpowiedzialnością. Deweloperzy muszą samodzielnie zarządzać przepływami uwierzytelniania, granicami bezpieczeństwa, środowiskami hostingowymi, logiką orkiestracji i integracjami usług. Ostatecznie wybór między Copilot Studio a tworzeniem niestandardowym zależy całkowicie od stopnia kontroli, jakiego wymaga konkretne rozwiązanie korporacyjne.

Model Context Protocol (MCP) – zrozumieć podstawy

Jednym z najbardziej ekscytujących postępów w architekturze agentowej jest Model Context Protocol, powszechnie znany jako MCP. Dawniej integracja zewnętrznych narzędzi i usług z modelem AI oznaczała pisanie niestandardowych opakowań API dla każdego systemu z osobna, z własnym schematem uwierzytelniania, osobliwościami protokołu i standardami dokumentacji.

MCP eliminuje tę fragmentację, ustanawiając standardowy sposób, w jaki systemy AI mogą odkrywać zewnętrzne narzędzia i usługi oraz z nimi współdziałać. Dzięki MCP agent może dynamicznie ustalić, jakie narzędzia są dostępne, jak działają i jak można je połączyć, aby zrealizować złożone żądanie użytkownika. Działa jak uniwersalny tłumacz między inteligentnymi modelami językowymi a rozległym ekosystemem oprogramowania korporacyjnego.

Integracja systemów: MCP a tradycyjne interfejsy API

Warto zaznaczyć, że Model Context Protocol nie zastępuje tradycyjnych interfejsów API. Zamiast tego serwer MCP znajduje się przed istniejącymi interfejsami API, bazami danych i mikrousługami wewnętrznymi, udostępniając ich możliwości w formacie, który agenty AI mogą łatwo zrozumieć i wykorzystać.

Rozważmy przedsiębiorstwo, które już korzysta z ustalonych interfejsów API dla finansów, zasobów ludzkich i zarządzania relacjami z klientami. Zamiast przepisywać te interfejsy, organizacja może wdrożyć serwer MCP, który udostępni odpowiednie narzędzia na bazie istniejących punktów końcowych. Główną pracę nadal wykonują bazowe interfejsy API, natomiast MCP zapewnia warstwę semantyczną, niezbędną, aby autonomiczne agenty AI mogły skutecznie z nimi współpracować.

Bezpieczeństwo, zarządzanie i wiedza organizacyjna

Środowiska Microsoft 365 zawierają ogromne ilości cennego kontekstu organizacyjnego, w tym dokumenty, transkrypcje spotkań, wiadomości e-mail, schematy organizacyjne, historie czatów w Teams, pliki w OneDrive oraz repozytoria w SharePoint. Podłączenie potężnych agentów AI do tego skarbca danych bez solidnego zarządzania wiąże się z poważnymi zagrożeniami dla bezpieczeństwa.

Organizacje muszą zacząć od kompleksowego zinwentaryzowania swojego krajobrazu danych. Firmy powinny dokładnie wiedzieć, gdzie znajdują się poufne informacje, kto ma obecnie uprawnienia dostępu i które zasoby wymagają podwyższonej ochrony. Zaawansowane narzędzia do zarządzania danymi, takie jak Microsoft Purview, obejmujące etykiety poufności i zasady zapobiegania utracie danych (DLP), należy od pierwszego dnia wpleść bezpośrednio w architekturę AI.

Znaczenie jakości danych i gotowości do AI

Zarządzanie AI wykracza daleko poza samo zapobieganie nieautoryzowanemu dostępowi. Obejmuje ono także praktyczną kwestię higieny danych. Słabo uporządkowane witryny SharePoint, silnie zduplikowane pliki, nieaktualne dokumenty zasad, niespójne przestrzenie robocze w Teams oraz niejasna odpowiedzialność za informacje mogą znacząco obniżyć jakość odpowiedzi generowanych przez AI.

Podłączenie inteligentnego agenta do nieustrukturyzowanej, chaotycznej wiedzy organizacji nie sprawi, że dane magicznie staną się czystym, użytecznym zasobem. Przedsiębiorstwa muszą traktować jako podstawowe warunki gotowości do AI: porządkowanie danych, nowoczesną architekturę informacji, rygorystyczne przeglądy uprawnień oraz dokładną klasyfikację.

Zarządzanie uprawnieniami delegowanymi a uprawnieniami aplikacji

Zarządzanie uprawnieniami staje się kluczowe w momencie, gdy agent AI otrzymuje możliwość samodzielnego działania w imieniu użytkowników. Jako ogólną zasadę architekci powinni domyślnie stosować uprawnienia delegowane użytkownika.

W modelu delegowanym agent działa wyłącznie w granicach uprawnień konkretnego użytkownika, który z nim współpracuje. Jeśli użytkownik nie ma dostępu do wrażliwego folderu finansowego, agent nie powinien magicznie obejść tego ograniczenia. W sytuacjach, gdy uprawnienia aplikacji są rzeczywiście potrzebne do automatyzacji działającej w tle, te możliwości należy ściśle izolować za starannie kontrolowaną warstwą usługową lub MCP, zamiast udostępniać szerokie uprawnienia administracyjne bezpośrednio agentom działającym po stronie użytkownika.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) w przedsiębiorstwie

Retrieval-Augmented Generation, czyli RAG, jest fundamentem nowoczesnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach. Zamiast polegać wyłącznie na statycznych parametrach wewnętrznych modelu językowego, który nie może obejmować zastrzeżonych zasad firmy ani aktualizacji projektów w czasie rzeczywistym, system RAG przed wygenerowaniem odpowiedzi dynamicznie pobiera odpowiednią dokumentację.

Pobierane treści mogą pochodzić z wewnętrznych baz wiedzy, witryn SharePoint, wyspecjalizowanych repozytoriów dokumentów lub zewnętrznych baz danych. W wielu nowoczesnych platformach, takich jak Copilot Studio, mechanizmy wyszukiwania działają całkowicie w tle, ukrywając złożoność przed końcowym użytkownikiem, a jednocześnie dostarczają trafne odpowiedzi uwzględniające kontekst, oparte na zweryfikowanych danych przedsiębiorstwa.

Podsumowanie: budowa rozwiązań AI gotowych do produkcji

Przejście od zabawy w prompt engineering do solidnej, przedsiębiorczej sztucznej inteligencji wymaga fundamentalnej zmiany sposobu myślenia. Organizacje nie mogą już traktować sztucznej inteligencji jako prostej funkcji oprogramowania, którą można dołożyć w ostatniej chwili. Budowa rozwiązań AI gotowych do produkcji wymaga natomiast przemyślanego podejścia do architektur wieloagentowych, skalowalnych warstw integracji, takich jak Model Context Protocol, rzetelnego zarządzania danymi oraz przemyślanych modeli uprawnień.

Architekci i inżynierowie pozostają ogniwem spinającym tę technologiczną rewolucję. Łącząc podstawy techniczne z głębokim zrozumieniem wymagań biznesowych, architekci zapewniają, że AI w przedsiębiorstwie dostarcza wartość bezpieczną, skalowalną i naprawdę przełomową.

Aby zgłębić te strategie architektoniczne i posłuchać opinii ekspertów z pierwszej ręki, koniecznie posłuchaj pełnej rozmowy w podcaście. Odwiedź Extending Microsoft 365 Copilot: Agents, MCP & Production-Grade AI with Yves Habersaat [MVP] i dołącz do dyskusji o nowoczesnej pracy, bezpieczeństwie i produktywności!