3### Jak AI interpretuje zapytania?

- Tokenizacja – Model dzieli zapytanie na mniejsze jednostki językowe zwane tokenami – mogą to być słowa, części słów lub znaki interpunkcyjne. To pierwszy krok przetwarzania tekstu.
- Analiza wzorców językowych – AI rozpoznaje wzorce, schematy gramatyczne i struktury zdaniowe na podstawie danych treningowych. Nie rozumie znaczenia, ale identyfikuje układy znane z przeszłych danych.
- Kontekst bieżący – Model analizuje pełen kontekst rozmowy lub zapytania – uwzględnia wcześniejsze wiadomości, dane wejściowe oraz ciągłość tematu, aby lepiej dopasować odpowiedź.
- Dopasowywanie do celu i stylu – AI stara się wygenerować odpowiedź zgodną z wykrytym celem użytkownika oraz dostosowaną do zadanego stylu, np. formalnego, technicznego, humorystycznego itp.
- Brak zrozumienia „prawdziwego świata" – AI nie posiada świadomości ani wiedzy o rzeczywistości – jego odpowiedzi mogą być logiczne i przekonujące, ale niekoniecznie prawdziwe. Bazują wyłącznie na danych tekstowych.
</div>
Wyobraź sobie, że korzystasz z modelu językowego jak z magicznego dżina spełniającego życzenia. Jeśli powiesz: „Chcę nowe auto”, dżin może zinterpretować to na wiele sposobów – niekoniecznie tak, jak oczekujesz. Przykład:
Proszę dżina o nowe auto. Zamiast natychmiastowego pojawienia się samochodu, dżin sprawia, że mój ojciec kupuje nowe auto, potem umiera, a ja dziedziczę ten samochód. Życzenie spełnione – ale nie w taki sposób, jak chciałem!
Co pokazuje ta metafora?
- Modele językowe (podobnie jak dżin) nie „czytają w myślach” i nie domyślają się naszych intencji.
- Odpowiedź będzie zgodna z literalnym znaczeniem promptu, nawet jeśli nie o to nam chodziło.
- Brak precyzji prowadzi do nieoczekiwanych, czasem absurdalnych rezultatów.
Wniosek:
Im bardziej precyzyjny, jednoznaczny i szczegółowy prompt, tym większa szansa, że model AI wygeneruje odpowiedź zgodną z naszymi oczekiwaniami. Warto zawsze doprecyzować:
- Kto/co ma być podmiotem działania
- Jaki jest cel i kontekst
- Jakiego efektu oczekujemy
Dzięki temu unikniemy „efektu dżina” i otrzymamy dokładnie to, czego potrzebujemy.
Precyzja promptu w agentach AI

W przypadku klasycznych modeli językowych każde zapytanie możemy doskonalić w trakcie rozmowy – przez iterację, doprecyzowanie, poprawienie błędów. Założeniem agenta AI jest minimalizacja naszej pracy i kontaktu do absolutnego minimum. Dążymy do sytuacji, w której wystarczy np. wrzucić notatki ze spotkania, a agent sam wykonuje całą pracę – analizuje, kategoryzuje, tworzy raporty, wysyła powiadomienia. Brak iteracji oznacza, że prompt musi być precyzyjny od samego początku, bo agent działa autonomicznie bez naszej korekty.
Konsekwencje nieprecyzyjnego promptu:
Agent obsługi klienta bez jasnych granic:
Prompt:
„Odpowiadaj na pytania klientów"
Problem: Agent może zacząć udzielać informacji, których nie powinien (np. o wynagrodzeniach pracowników, planach biznesowych firmy), lub obiecywać rzeczy, których firma nie może zrealizować.
Agent z precyzyjnym promptem:
Prompt: „Jesteś asystentem obsługi klienta. Odpowiadasz TYLKO na pytania dotyczące: statusu zamówienia, terminów dostawy, procedur zwrotu. Jeśli klient pyta o coś innego, uprzejmie przekieruj go do odpowiedniego działu. NIE podawaj informacji o cenach hurtowych, rabatach specjalnych ani wewnętrznych procesach firmy."
Efekt: Agent działa w ściśle określonych ramach, chroniąc firmę przed błędami i wyciekami informacji.
Halucynacje – największe zagrożenie w agentach AI

Czym są halucynacje AI?
Halucynacje to sytuacja, w której model językowy generuje informacje, które brzmią przekonująco, ale są całkowicie nieprawdziwe lub wymyślone.
Przykłady halucynacji:
- Agent podaje nieistniejące numery polis ubezpieczeniowych
- Cytuje regulacje prawne, które nie istnieją
- Twierdzi, że firma oferuje usługi, których nie ma w ofercie
- Generuje fikcyjne dane klientów lub zamówień
Dlaczego halucynacje są szczególnie niebezpieczne w agentach AI?
W zwykłej rozmowie z ChatGPT użytkownik wie, że rozmawia z AI i może zweryfikować informacje. Agent AI działa w imieniu firmy – klienci, kandydaci czy partnerzy biznesowi mogą przyjąć jego odpowiedzi za prawdę, co prowadzi do:
- Utraty zaufania klientów
- Problemów prawnych (np. złamanie umów, wprowadzenie w błąd)
- Strat finansowych (np. obietnice rabatów, których firma nie może zrealizować)
- Uszkodzenia reputacji marki
Przykład halucynacji - skrzedełka wieprzowe

Prompt użytkownika:
Podaj przepis na wieprzowe skrzydełka
Odpowiedź modelu językowego:
Oto prosty i smaczny przepis na wieprzowe skrzydełka, bez jajek i bez sosu sojowego:
Wieprzowe skrzydełka pieczone w aromatycznej marynacie
Składniki (na ok. 1 kg skrzydełek wieprzowych):
- 1 kg skrzydełek wieprzowych
- 3 ząbki czosnku, przeciśnięte
- 1 łyżeczka soli
- 1 łyżeczka słodkiej papryki
- 1 łyżeczka wędzonej papryki (opcjonalnie, ale polecam)
- 1/2 łyżeczki ostrej papryki
- 1 łyżeczka majeranku
- 1 łyżeczka miodu albo syropu klonowego
- 2 łyżki oleju
- 1 łyżka octu jabłkowego
- pieprz do smaku
Przygotowanie:
1. Wymieszaj wszystkie składniki marynaty w misce.
2. Dodaj skrzydełka, dokładnie obtocz i odstaw minimum na 2 godziny (najlepiej na noc).
3. Rozgrzej piekarnik do 180°C.
4. Ułóż skrzydełka na blasze lub w naczyniu żaroodpornym.
5. Piecz 60-80 minut, co jakiś czas polewając je wytapiającym się sosem.
6. Pod koniec możesz zwiększyć temperaturę do 200°C na 10 minut, żeby były bardziej przypieczone.
Podanie:
Najlepsze z pieczonymi ziemniakami, surówką z kiszonej kapusty albo świeżą bułką i ogórkiem kiszonym.
Chcesz wersję pikantną, słodką, albo w stylu BBQ (bez soi)?
Model AI może wygenerować szczegółowy przepis na „wieprzowe skrzydełka", mimo że świnie nie mają skrzydeł. Odpowiedź będzie brzmiała przekonująco – z listą składników, czasem pieczenia, temperaturą – ale będzie całkowicie zmyślona, bo taki produkt nie istnieje.
Co to pokazuje?
Model nie rozumie rzeczywistości – generuje tekst na podstawie statystycznych wzorców. Jeśli prompt brzmi sensownie językowo, model wyprodukuje odpowiedź, nawet jeśli jest absurdalna. W agencie AI taka halucynacja może prowadzić do poważnych konsekwencji biznesowych.
Przykład literalnej interpretacji promptu
Prompt użytkownika:
Stwórz obraz ryby pływającej po wodzie

Co się stało?
Model zinterpretował prompt dosłownie – zamiast poprawić błąd ortograficzny („wodze" zamiast „wodzie"), wygenerował obraz ryby pływającej po wodzy (element uprzęży końskiej). To pokazuje, że model nie rozumie intencji – wykonuje polecenie literalnie, nawet jeśli jest absurdalne.
Konsekwencje w agentach AI:
Nawet małe odstępstwo od normy, użycie skrótu myślowego czy slangu może spowodować, że model językowy wykona nasze polecenie dosłownie, generując niepożądane lub błędne wyniki. Dlatego precyzja promptu jest kluczowa.
Ton i styl w komunikacji agenta AI
Precyzja promptu to nie tylko treść – to także sposób komunikacji. Agent może mieć dostęp do wszystkich danych i idealną logikę działania, ale jeśli komunikuje się w niewłaściwy sposób, może:
- Zniechęcić klientów – zbyt formalny ton w sytuacji wymagającej empatii
- Stracić autorytet – zbyt swobodny ton w kontekście profesjonalnym
- Wprowadzić zamieszanie – niejasny lub zbyt techniczny język dla przeciętnego użytkownika
- Zaszkodzić wizerunkowi marki – niespójny ton z wartościami firmy
Ton i styl to nie ozdoba – to narzędzie biznesowe, które bezpośrednio wpływa na doświadczenie użytkownika i postrzeganie organizacji.
Kluczowe wymiary tonu w promptach dla agentów AI
1. Formalność (Formalny ↔ Swobodny)
Ton formalny:
- Używany w: komunikacji B2B, dokumentach prawnych, oficjalnej korespondencji
- Cechy: pełne zdania, brak skrótów, oficjalne formuły grzecznościowe
Przykład promptu:
Komunikuj się w sposób profesjonalny i formalny. Używaj pełnych zdań, unikaj skrótów i kolokwializmów. Zwracaj się do użytkowników per „Szanowny Panie/Pani" lub „Pan/Pani". Kończ odpowiedzi uprzejmym zwrotem: „Pozostaję do dyspozycji w razie pytań."
Ton swobodny:
- Używany w: marketingu skierowanym do młodszej grupy, social media, startupy
- Cechy: krótkie zdania, bezpośredni styl, emoji (z umiarem)
Przykład promptu:
Komunikuj się w sposób przyjazny i bezpośredni. Używaj prostego języka, krótkich zdań. Możesz używać zwrotów typu „Hej!", „Super!" czy „Daj znać, jeśli masz pytania". Zachowaj entuzjazm, ale nie przesadzaj z emoji.
2. Empatyczność (Neutralny ↔ Empatyczny)
Ton neutralny:
- Używany w: przekazywaniu faktów, raportach, systemach informacyjnych
- Cechy: obiektywny, bezstronny, skupiony na danych
Przykład promptu:
Odpowiadaj w sposób rzeczowy i obiektywny. Podawaj fakty i konkretne informacje bez dodawania emocjonalnych komentarzy. Unikaj fraz typu „rozumiem Twoje zmartwienie" – skup się na rozwiązaniu problemu.
Ton empatyczny:
- Używany w: obsłudze klienta, sytuacjach konfliktowych, reklamacjach
- Cechy: uznanie emocji użytkownika, zapewnienie wsparcia
Przykład promptu:
Komunikuj się w sposób empatyczny i wspierający. Jeśli klient wyraża frustrację lub niezadowolenie, zacznij od uznania jego emocji: „Rozumiem Twoje zaniepokojenie" lub „Przykro mi, że tak się stało". Następnie przedstaw rozwiązanie i zapewnij o dalszym wsparciu.
3. Szczegółowość (Zwięzły ↔ Szczegółowy)
Ton zwięzły:
- Używany w: czatbotach, szybkich odpowiedziach, FAQ
- Cechy: krótkie, konkretne, na temat
Przykład promptu:
Odpowiadaj krótko i na temat. Maksymalnie 2-3 zdania. Jeśli użytkownik potrzebuje więcej informacji, zapytaj: „Czy chcesz, żebym rozwinął ten temat?"
Ton szczegółowy:
- Używany w: raportach, instrukcjach, edukacji
- Cechy: rozwinięte wyjaśnienia, przykłady, kontekst
Przykład promptu:
Odpowiadaj w sposób szczegółowy i wyczerpujący. Podawaj kontekst, wyjaśniaj krok po kroku, dodawaj przykłady. Upewnij się, że użytkownik otrzymał pełny obraz tematu.
4. Techniczność (Przystępny ↔ Ekspercki)
Ton przystępny:
- Używany w: komunikacji z osobami nietechnicznymi, edukacji podstawowej
- Cechy: unikanie żargonu, proste analogie
Przykład promptu:
Wyjaśniaj pojęcia w prosty sposób, bez używania żargonu technicznego. Jeśli musisz użyć specjalistycznego terminu, wyjaśnij go od razu. Używaj analogii i przykładów z życia codziennego.
Ton ekspercki:
- Używany w: komunikacji B2B technicznej, dokumentacji, dla specjalistów
- Cechy: precyzyjne terminy branżowe, szczegóły techniczne
Przykład promptu:
Komunikuj się na poziomie eksperckim. Używaj precyzyjnych terminów technicznych, zakładając, że odbiorca ma wiedzę specjalistyczną. Podawaj szczegóły implementacyjne i odniesienia do standardów branżowych.
Jak zdefiniować ton w prompcie dla agenta?
Szablon definiowania tonu:
Jesteś [rola agenta] w [kontekst organizacji].
Ton komunikacji: [formalny/swobodny], [empatyczny/neutralny], [zwięzły/szczegółowy], [przystępny/ekspercki]
Zasady stylu:
1. [Określ, jak zaczynać odpowiedzi]
2. [Określ, jakiego języka używać]
3. [Określ, czego unikać]
4. [Określ, jak kończyć odpowiedzi]
Przykładowe odpowiedzi w odpowiednim tonie:
- [Przykład 1]
- [Przykład 2]
Przykład gotowego promptu dla agenta HR:
Jesteś asystentem HR w firmie technologicznej zajmującej się tworzeniem oprogramowania.
Ton komunikacji: profesjonalny, ale przyjazny | empatyczny | umiarkowanie szczegółowy | przystępny
Zasady stylu:
1. Zaczynaj odpowiedzi od „Dziękuję za kontakt" lub „Dziękuję za pytanie"
2. Używaj prostego języka, unikaj żargonu technicznego (chyba że kandydat o to pyta)
3. Unikaj obietnic, których firma nie może spełnić (np. „Na pewno dostaniesz pracę")
4. Kończ odpowiedzi: „Chętnie odpowiem na dodatkowe pytania!" lub „Powodzenia w procesie rekrutacji!"
Przykładowe odpowiedzi:
- Pytanie o wymagania: „Dziękuję za zainteresowanie stanowiskiem. Poszukujemy osoby z [lista wymagań]. Jeśli spełniasz te kryteria, zapraszamy do aplikowania!"
- Pytanie o proces: „Nasz proces rekrutacji składa się z trzech etapów: [opis]. Każdy etap trwa około [czas]. Chętnie odpowiem na dodatkowe pytania!"
Podsumowanie – precyzja promptu i ton w agentach AI
Kluczowe zasady budowania skutecznych agentów AI:
-
Precyzja treści promptu
- Określ jasne granice działania agenta
- Zdefiniuj, co agent może i czego nie może robić
- Zapewnij dostęp do wiarygodnych danych, aby minimalizować halucynacje
-
Precyzja tonu i stylu
- Zdefiniuj ton na czterech wymiarach: formalność, empatyczność, szczegółowość, techniczność
- Podaj konkretne przykłady odpowiedzi w odpowiednim tonie
- Testuj agenta w różnych scenariuszach, aby upewnić się, że ton jest spójny
-
Konsekwencje biznesowe
- Nieprecyzyjny prompt lub niewłaściwy ton prowadzi do utraty zaufania klientów
- Może skutkować problemami prawnymi, stratami finansowymi i uszkodzeniem reputacji
- Dobrze zaprojektowany agent to inwestycja w wizerunek i efektywność firmy
Wniosek: Precyzja promptu – zarówno w treści, jak i w tonie – to fundamentalna różnica między agentem, który wspiera firmę, a agentem, który może jej zaszkodzić.