Witamy w erze agentów — nie ludzkich, ale inteligentniejszych, skalowalnych, zawsze aktywnych agentów cyfrowych. Podczas gdy wszyscy są zajęci rozmową o tym, co może zrobić AI, my w Switas już budujemy z nią.

Jako zweryfikowany dostawca na Deepin AI Agent Marketplace, tworzyliśmy praktycznych, rzeczywistych agentów AI, którzy aktywnie wspierają Zespoły ds. rozwoju, optymalizacji współczynnika konwersji (CRO) i produktuW tym artykule omówiono przypadki użycia, które wdrażamy dzisiaj — i w jaki sposób agenci AI ewoluują z modnych słów w narzędzia biznesowe.

Czym jest agent AI (i dlaczego powinno Cię to interesować)?

Uprośćmy to:
An Agent AI jest autonomicznym systemem, który wykonuje zadania w Twoim imieniu na podstawie wyznaczonych przez Ciebie celów, wykorzystując narzędzia, logikę, a nawet rozumowanie wieloetapowe.

To nie tylko inteligentniejsze chatboty. Wykraczają poza odpowiadanie — planują, podejmują działania, obserwują wyniki i iterują. Pomyśl o nich jak o stażystach, którzy nie śpią, nie pomijają szczegółów i uczą się w trakcie pracy.

Przypadek użycia nr 1: Autonomiczny Growth Hacker

Problem: Budżet krwawi na nieefektywnych kampaniach. Zespoły nie mogą złapać tego wystarczająco szybko.
Agent w akcji:

  • Monitoruje kampanie reklamowe w Google, Meta i TikTok.
  • Wykrywa anomalie, takie jak gwałtownie rosnący CPC lub niski CTR.
  • Zaleca (lub wykonuje) zmiany budżetowe, przerwy lub kreatywne zamiany.
  • Przekazuje dane dotyczące wydajności do pulpitu nawigacyjnego i generuje poranny raport.

Wynik: Kampanie pozostają proste, zoptymalizowane i wydajne bez konieczności czekania na cotygodniowe spotkanie sprawozdawcze.

Przypadek użycia nr 2: Sentinel konwersji UX

Problem: Dokonałeś małej zmiany. Konwersje spadły. Nikt tego nie zauważył do końca miesiąca.
Agent w akcji:

  • Łączy się z Clarity, Hotjar lub GA4 w celu codziennego monitorowania przepływu użytkowników.
  • Wzory tarcia flag: kliknięcia wściekłości, porzucanie formularzy, skoki odbić.
  • Przedstawia szybkie hipotezy, takie jak: „Nowy kolor wezwania do działania zmniejszył konwersję o 12% na urządzeniach mobilnych”.
  • Wysyła alerty Slack lub tworzy zadania w narzędziu do zarządzania projektami.

Wynik: Nadzór nad konwersją w czasie rzeczywistym. Proaktywne poprawki UX, zanim przychody ucierpią.

Przypadek użycia nr 3: Syntezator opinii o produkcie

Problem: Masz morze opinii i próśb o funkcje. Co powinieneś zbudować jako następne?
Agent w akcji:

  • Skanuje czaty wsparcia, recenzje aplikacji, tablice Canny, komentarze NPS.
  • Klastry sprzężenia zwrotnego za pomocą wyszukiwania semantycznego (LLM + osadzenia).
  • Klasyfikuje według pilności, częstotliwości i potencjalnego wpływu.
  • Wydaje priorytetową aktualizację planu rozwoju produktu.

Wynik: PM-owie przestańcie zgadywać. Funkcje są napędzane przez prawdziwe spostrzeżenia klientów, a nie opinie.

Dlaczego to działa (i gdzie jeszcze nie działa...)

Agenci AI najlepiej radzą sobie z:

  • Analiza powtarzalna (co się zmieniło?)
  • Rozpoznawanie wzorców (co działa?)
  • Wykonywanie na niskim poziomie (podejmowanie działań lub wysyłanie alertów)

Ale tak nie jest:

  • W pełni autonomiczni decydenci (jeszcze)
  • Bez ryzyka halucynacji
  • Zamiennik ludzkiej intuicji

Dlatego w Świta, łączymy naszych agentów z ustrukturyzowanymi zabezpieczeniami i weryfikacją z udziałem człowieka, dzięki czemu otrzymujesz zarówno szybkość, jak i dokładność.

Co dalej: stos oparty na agentach

Pracujemy nad modułowym frameworkiem agentów AI — takim, w którym każdy zespół w startupie lub firmie scale-up będzie mógł mieć agentów podłączonych do swojego stosu, dostosowanych do jego kluczowych wskaźników efektywności i narzędzi.

As zweryfikowany dostawca Deepin, cieszymy się, że możemy rozwijać ten ekosystem — wspólnie tworząc agentów, którzy pomagają firmom:

  • Testuj więcej, zgaduj mniej (Wzrost)
  • Monitoruj więcej, panikuj mniej (CRO)
  • Buduj mądrzej, nie głośniej (Produkt)