Jak krok po kroku korzystać z trybu agenta ChatGPT

W połowie 2025 roku wydano OpenAI Tryb agenta ChatGPT — funkcja, która pozwala ChatGPT nie tylko odpowiadać, ale także planować i wykonywać wieloetapowe zadania przy użyciu wirtualnej przestrzeni roboczej (przeglądanie, manipulowanie plikami, wykonywanie kodu i interfejsy API łączników). ChatGPT Tryb agenta przenosi ChatGPT z pasywnego asystenta, który mówi ci, co masz robić w aktywnego asystenta, który może wykonaj kroki za Ciebie — przeglądaj, wyodrębniaj, wypełniaj formularze, uruchamiaj kod, twórz pliki i korzystaj z podłączonych usług pod Twoim nadzorem.

Czym jest tryb agenta ChatGPT?

Tryb agenta zmienia ChatGPT z reaktywnego asystenta czatu w autonomiczny pracownik cyfrowy które może planować i realizować wieloetapowe przepływy pracy. W przeciwieństwie do pojedynczego, wielokrotnego wykonywania zadań, agent może:

otwierać i czytać strony internetowe, korzystać z linków i wyciągać uporządkowane fakty;
uruchamianie kodu w piaskownicy lub środowisku wirtualnego pulpitu w celu przetwarzania plików, przekształcania arkuszy kalkulacyjnych lub generowania dokumentów;
wywoływać podłączone interfejsy API lub usługi, które konfigurujesz (łączniki), aby odczytywać lub zapisywać dane;
zadawać pytania wyjaśniające, gdy cel lub ograniczenia są niejednoznaczne; i
zachowuj stan na różnych etapach, tak aby długie zadanie (badania → szkic → eksport) było kontynuowane bez konieczności opowiadania całej historii za każdym razem.

OpenAI pozycjonuje tryb agenta jako „pomost między badaniami i działaniem”: jest on przeznaczony do iteracyjnych, zespołowych przepływów pracy, w których istotny jest nadzór ludzki — Ty określasz cele, ograniczenia i zatwierdzenia, a agent wykonuje większość zadań.

Jak ewoluował tryb agenta ChatGPT?

Tryb Agenta bazuje na wcześniejszych funkcjach OpenAI (np. Operator i Deep Research) oraz na pakiecie Agents SDK/Respons API firmy. Pakiet Agents SDK oferuje programistom podstawowe funkcje do tworzenia niestandardowych agentów i narzędzi, natomiast tryb agenta ChatGPT oferuje podobne możliwości w interfejsie użytkownika (web i aplikacji), dzięki czemu osoby niebędące programistami mogą tworzyć autonomiczne przepływy pracy bez konieczności pisania kodu scalającego. Architektura systemu obejmuje zabezpieczenia, takie jak potwierdzenia żądań i „tryb obserwowania”, gdy agenci działają w kontekstach wrażliwych.

Uwaga: inni dostawcy (w szczególności Microsoft) również oferują własne funkcje „Agent Mode” lub Office Agent, które osadzają zachowanie agentów w aplikacjach zwiększających produktywność (Excel/Word/Copilot). Są to oddzielne implementacje, ale odzwierciedlają ten sam trend branżowy w kierunku stosowania sztucznej inteligencji opartej na agentach w narzędziach.

Co potrafi tryb agenta ChatGPT?

Które działania są typowe?

Możliwości trybu agenta obejmują:

Autonomiczne przeglądanie i wyszukiwanie stron internetowych (otwieranie stron, klikanie, czytanie, podsumowywanie).
Ekstrakcja danych i ustrukturyzowane wyniki (tabele, pliki CSV, arkusze).
Tworzenie plików: generowanie i zapisywanie dokumentów, slajdów, arkuszy kalkulacyjnych.
Wypełnienie i przesłanie formularza (z wyraźnym potwierdzeniem).
Uruchamianie kodu lub koordynacja łańcuchów narzędzi za pomocą zestawów SDK lub łączników.
Integracja z usługami (poczta e-mail, kalendarze, GitHub, Zapier/Make) tam, gdzie pozwalają na to łączniki.
Handel/transakcje w obsługiwanych przepływach pracy (np. integracje „Instant Checkout”).

Ograniczenia, których można się spodziewać

Tryb agenta jest wydajny, ale nie wszechwiedzący: respektuje ograniczenia piaskownicy, może napotkać ograniczenia prędkości narzędzia lub konektora i generalnie unika ryzykownych działań bez wyraźnego potwierdzenia. Należy spodziewać się trybów awarii w przepływach uwierzytelniania, witrynach z dużą ilością kodu JavaScript, działaniach chronionych kodem CAPTCHA lub systemach wymagających uwierzytelniania wieloskładnikowego.

Kto może uzyskać dostęp do trybu agenta ChatGPT i jak go uzyskać?

Kto uzyskuje dostęp?

Wdrożenie OpenAI dotyczy planów płatnych: tryb agenta ChatGPT został udostępniony użytkownikom planów Plus/Pro/Team/Business (i podobnych, jeśli takie były oferowane) z limitami transferu danych; nie jest on dostępny w planie bezpłatnym.

Jak to włączyć (krok po kroku)?

Zaloguj się do ChatGPT, korzystając z kwalifikującego się planu.
Rozpocznij nowy czat lub otwórz istniejący.
Otwórz Narzędzia menu (znak „+” w kompozytorze) i wybierz Tryb agentalub wpisz /agent polecenie w oknie komunikatu, aby rozpocząć sesję agenta.
Opisz zadanie, które chcesz wykonać. Agent zaproponuje plan i rozpocznie jego wykonywanie; wstrzyma się, aby poprosić o potwierdzenie przed podjęciem kolejnych działań. Możesz przerwać zadanie lub przejąć nad nim kontrolę w dowolnym momencie.

Kto powinien rozważyć tryb Agent Mode?

Pracownicy wiedzy i zespoły którzy chcą zautomatyzować powtarzalne zadania cyfrowe (analitycy, menedżerowie produktu, edukatorzy).
Deweloperzy i integratorzy którzy chcą szybko tworzyć prototypy przepływów pracy agentów za pośrednictwem Agents SDK lub Responses API.
Zespoły IT/bezpieczeństwa ocena autonomicznych przepływów pracy powinna zostać przeprowadzona w ramach pilotażu z zachowaniem ostrożności ze względu na kwestie dostępu do danych i prywatności.

Jak uzyskać i skonfigurować agenta ChatGPT

Poniżej znajduje się praktyczny, krok po kroku schemat konfiguracji, który można wykonać w interfejsie internetowym lub mobilnym ChatGPT (na podstawie dokumentacji OpenAI i opublikowanych instrukcji). Dostosuj kroki do zasad obowiązujących w Twojej organizacji i konkretnego interfejsu użytkownika, który widzisz.

Krok 1: Potwierdź dostęp i poziom rozliczeń

Zaloguj się na swoje konto ChatGPT i potwierdź, że korzystasz z planu obsługującego agentów (Plus/Pro/Business/Enterprise). Jeśli jesteś administratorem, potwierdź przełączniki na poziomie organizacji i zasady dotyczące łączników.

Krok 2: Utwórz nowego agenta (interfejs użytkownika)

Z poziomu strony głównej ChatGPT wyszukaj „Utwórz agenta” or „Tryb agenta” w narzędziach/menu.
Wybierz model bazowy (jeśli ma to zastosowanie) i nazwij swojego agenta (np. „Badacz konkurencji”).
Starannie wybierz dozwolone łączniki i zakresy (Google Drive, Gmail, Slack, Twój CRM). Ogranicz uprawnienia do niezbędnego minimum.

Krok 3: Podaj tożsamość, cele i ograniczenia

Podaj agentowi zwięzłą informację opis misji (cel), źródła danych wejściowych i ograniczenia niefunkcjonalne (maksymalny czas wykonania, formaty plików, ograniczenia budżetowe, możliwość wysyłania wiadomości e-mail lub tylko ich tworzenia).
Prześlij przykładowe pliki lub linki, z których powinien korzystać agent. Dzięki temu powstanie kontekst, do którego będzie mógł się odwoływać podczas wykonywania.

Krok 4: Autoryzuj łączniki i przetestuj w piaskownicy

Autoryzuj wszystkie potrzebne Ci łączniki (Dysk, GitHub). OpenAI poprosi Cię o zalogowanie się i nadanie jawnych zakresów — dokładnie je przejrzyj.
Uruchom a mały, nieszkodliwy test (np. „Podsumuj te trzy dokumenty i wymień 5 pozycji do wykonania”), aby potwierdzić, czy agent może uzyskać dostęp do zasobów, na które wyraziłeś zgodę, i je przetworzyć.

Krok 5: Ustaw haki zatwierdzające i powiadomienia

Skonfiguruj punkty kontrolne zatwierdzania przez człowieka działań wysokiego ryzyka (np. „zapytaj mnie, zanim napiszesz do CRM”).
Ustaw docelowe miejsca docelowe (pobranie, wersja robocza wiadomości e-mail lub dostarczenie jako wiadomość czatu).

Krok 6: Iteracja i utwardzenie

Przejrzyj przebiegi, sprawdź logi/ścieżki audytu i zaostrz ograniczenia lub usuń konektory, jeśli zauważysz nieoczekiwane zachowanie. Prowadź historię przebiegów na potrzeby audytu.

Narzędzia → Tryb agenta (lub /agent)

Jak napisać monit „runbook”

Zasady monitu podręcznika

Monit „runbooka” to ustrukturyzowany zestaw instrukcji, który definiuje cele, ograniczenia, kryteria sukcesu, wyniki i obsługę błędów dla agenta. Aby zapewnić jego niezawodność, należy przestrzegać następujących zasad:

Określ wyraźnie cel: zdefiniuj produkt końcowy i format (np. „Utwórz 10-slajdową prezentację PowerPoint zawierającą slajd tytułowy, 3 slajdy z danymi finansowymi konkurencji, slajd z metodą i slajd podsumowujący”).
Zdefiniuj dane wejściowe i źródła: wypisz zaufane witryny internetowe, lokalizacje plików lub łączniki, które agent powinien preferować, a także zabronione źródła.
Ustaw ograniczenia i kontrole bezpieczeństwa: np. „Nigdy nie wysyłaj wiadomości e-mail bez mojego wyraźnego potwierdzenia”, „Nie loguj się do portali bankowych” lub „Jeżeli mniej niż 3 niezależne źródła potwierdzają jakieś stwierdzenie, zgłoś je zamiast podawać jako fakt”.
Uwzględnij punkty kontrolne krok po kroku: poinformuj agenta, kiedy ma wstrzymać się w celu uzyskania potwierdzenia (np. przed opublikowaniem lub wykonaniem nieodwracalnych działań).
Określ obsługę błędów i wycofywanie zmian: np. „Jeśli strona zwróci błąd 403, wypróbuj wyniki z pamięci podręcznej; jeśli są niedostępne, zanotuj błąd i kontynuuj z innych źródeł”.

Przykładowy podręcznik (zwięzły)

Mission: Przygotuj opis krajobrazu konkurencyjnego dla Produktu X.

wejścia: Adresy URL A, B, C; arkusz kalkulacyjny pricing.xlsx in /shared/Competitive.

Ograniczenia: Korzystaj wyłącznie ze stron publicznych i dostarczonego arkusza kalkulacyjnego; nie podawaj żadnych danych uwierzytelniających; napisz do agenta mniej niż 20 wiadomości; utwórz 2-stronicowy plik PDF + CSV z tabelą funkcji.

Kroki:

Przeszukaj adresy URL A, B, C; wyodrębnij nazwy produktów, poziomy cen i 5 najważniejszych funkcji.
Połącz wyodrębnione funkcje z pricing.xlsx, normalizując kolumny do vendor, plan, monthly_usd, key_features.
Utwórz streszczenie o objętości 700 słów (maksymalnie 5 rekomendacji w punktach).
Stwórz competitive_table.csv oraz brief.pdf.
Reguła decyzyjna: Jeśli jakaś strona jest objęta opłatą lub wymaga logowania, zatrzymaj się i poproś o zgodę.
Format wyjściowy: brief.pdf (2 strony, A4), competitive_table.csv z kolumnami jak powyżej i krótką wiadomością potwierdzającą zakończenie zadania.

Wskazówka: Bądź precyzyjny w kwestii trybów awarii

Powiedz agentowi, co ma zrobić, jeśli krok się nie powiedzie (zatrzymaj się i zgłoś problem; pomiń i kontynuuj; spróbuj alternatywnego źródła). Agenci interpretują niejednoznaczne instrukcje dosłownie – jasne reguły dotyczące błędów zmniejszają ryzyko niespodzianek.

Przykłady z życia wzięte i odniesienia do kodu

Przykład 1 — Selekcja wiadomości e-mail (użytkownik końcowy)

Zadanie: „Skanuj moje ostatnie 100 nieprzeczytanych wiadomości e-mail i podsumuj wiadomości o najwyższym priorytecie, które wymagają odpowiedzi; zasugeruj robocze wersje odpowiedzi w przypadku wiadomości, które mogą zostać obsłużone automatycznie”.
Jak działa agent: Agent odczytuje skrzynkę odbiorczą za pośrednictwem uwierzytelnionego łącznika, wyodrębnia nadawcę, temat, sygnały pilności i tworzy odpowiedzi w żądanym stylu. nie wysyłaj wiadomości bez wyraźnego potwierdzenia i przedstawiaj listę sugerowanych odpowiedzi do przejrzenia. (Testy użytkowników zalecają ograniczenie początkowych przebiegów do małych partii).

Przykład 2 — czyszczenie i eksport danych (analityk)

Zadanie: „Wyczyść ten plik CSV, usuń duplikaty, znormalizuj numery telefonów do E.164 i wygeneruj wyczyszczony plik CSV oraz podsumowanie zmienionych rekordów.”
Jak działa agent: agent korzysta z narzędzia dostępu do plików, wykonuje deterministyczne transformacje, zapisuje wyczyszczony plik z powrotem na Dysku i zwraca dziennik zmian.

Odniesienie do kodu dla programistów (Python + Agents SDK)

Poniżej znajduje koncepcyjnego Fragment kodu Pythona oparty na wzorcach OpenAI Agents SDK i Responses API — demonstruje programowe tworzenie agenta i jego wywoływanie. (Dostosuj parametry do używanego zestawu SDK lub biblioteki klienta; sprawdź dokumentację zestawu SDK, aby uzyskać dokładne nazwy metod i informacje o przepływie uwierzytelniania).

# conceptual example — adapt to the exact SDK you install

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

agent_spec = {
    "name": "CompetitorResearchAgent",
    "instructions": "Produce a 10-slide competitor analysis deck using sources A,B,C. Pause for confirmation before any email or purchase.",
    "tools": ,
    "config": {"watch_mode": True, "confirm_before_send": True}
}

# create agent (SDK-specific API)

agent = client.agents.create(agent_spec)

# run the agent on a specific task

task = {"prompt": "Create the 10-slide competitor analysis deck and upload to Drive:/AgentOutputs"}
run = client.agents.run(agent_id=agent, task=task)

print("Run started:", run)

JavaScript (koncepcyjny)

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const agentSpec = { /* same fields as above */ };

async function createAndRun() {
  const agent = await client.agents.create(agentSpec);
  const run = await client.agents.run(agent.id, { prompt: "Create the 10-slide deck" });
  console.log("Run ID:", run.id);
}

Uwaga: dokładne metody klienta, nazwy i pakiety SDK mogą ulec zmianie — aby poznać aktualny interfejs API, zapoznaj się z dokumentacją OpenAI Agents SDK i platformy.

Rozwiązywanie typowych problemów

Agent utknął lub się zatrzymał

Objaw: Agent zatrzymuje się bez wyraźnego powodu lub przekracza limit czasu.
poprawki: Sprawdź zablokowane wywołania sieciowe (403/401 na złączu), potwierdź, że złącza są aktywne, zmniejsz zakres zadania (podziel na mniejsze podzadania) lub zwiększ szczegółowość, aby wskazać miejsce, w którym wystąpił błąd. Dzienniki OpenAI (jeśli są dostępne) pokazują ostatnie pomyślne wywołanie narzędzia.

Nieprawidłowe lub halucynacyjne dane

Objaw: Agent podaje fakty, których nie da się zweryfikować.
poprawki: Zaostrz ograniczenia dotyczące źródeł w podręczniku, wymagaj cytowania każdego stwierdzenia faktycznego i poinstruuj agenta, aby weryfikował informacje w wielu zaufanych źródłach. Użyj narzędzia do pobierania lub przeglądania w interfejsie Responses API zamiast polegać na przywoływaniu modelu.

Niepowodzenia uwierzytelniania łącznika

Objaw: Agent nie może uzyskać dostępu do Dysku Google / Gmaila.
poprawki: Ponownie uwierzytelniaj konektory ręcznie; potwierdź zakresy tokenów; upewnij się, że firmowe zasady logowania jednokrotnego (SSO) nie blokują tokenów aplikacji innych firm. W przypadku wrażliwych konektorów użyj „trybu obserwowania” i jawnych ręcznych przepływów logowania.

Nieoczekiwane działania (agent działał bez pozwolenia)

Objaw: Agent podjął próbę wykonania niedozwolonej operacji.
poprawki: Przejrzyj i dopracuj runbook, włącz potwierdzenia użytkownika dla wszystkich akcji zmieniających stan i sprawdź dzienniki uruchomień. Jeśli problem będzie się powtarzał, wyłącz konektory i zgłoś problem do pomocy technicznej.

Jakie są zagrożenia bezpieczeństwa?

Główne kategorie ryzyka

Ujawnianie i eksfiltracja danych: agenci z szerokimi łącznikami mogą uzyskać dostęp do poufnych plików i — jeśli nie zostaną odpowiednio ograniczeni — mogą zapisywać poufne dane wyjściowe w lokalizacjach zewnętrznych.
Szybka iniekcja i manipulacja: Złośliwa zawartość internetowa lub pliki mogą próbować manipulować zachowaniem agenta, jeśli podręczniki i zabezpieczenia nie będą rygorystyczne. Zbuduj podręcznik tak, aby ignorował instrukcje osadzone w pobranej zawartości.
Nadużycie danych uwierzytelniających: automatyczne logowania lub słabo odizolowane tokeny mogą być wykorzystywane w sposób niewłaściwy; należy unikać przechowywania długotrwałych danych uwierzytelniających w profilach agentów i preferować uwierzytelnianie ręczne, przeprowadzane na potrzeby danej sesji.
Nadmierne zaufanie / automatyzacja wrażliwych działań: Zezwolenie na automatyczne wysyłanie lub zakupy bez zgody człowieka zwiększa ryzyko. Projekt agenta OpenAI obejmuje wymuszone potwierdzenia i blokady dla określonych działań wysokiego ryzyka, ale organizacje nadal powinny stosować własne zasady zarządzania.

Zalecane środki zaradcze

Łączniki o najmniejszych uprawnieniach: przyznać jedynie minimalne wymagane zakresy.
Tryb oglądania i potwierdzenia: włącz „tryb obserwowania” dla agentów, którzy mogą mieć dostęp do poczty e-mail lub stron bankowych i wymagać potwierdzeń zmian stanu.
Rejestry audytów i możliwość obserwacji: Rejestruj wszystkie działania agentów i okresowo je przeglądaj. Używaj limitów wydajności i limitów zadań dla każdego użytkownika/agenta.
Testowanie piaskownicy: najpierw zweryfikuj agentów na kontach z danymi syntetycznymi lub zredagowanymi.
Zarządzanie polityką i księgą uruchomień: utrzymywać przepływ zatwierdzania dla agentów wykonujących zadania o dużym znaczeniu i wymagających zatwierdzenia przez człowieka przed szerokim wdrożeniem.

Podsumowanie

Tryb agenta oznacza znaczącą zmianę: od doradczy AI do operacyjny Sztuczna inteligencja (AI). Może przyspieszyć przepływy pracy w obszarach badań, marketingu, finansów i inżynierii – ale z tą możliwością wiążą się nowe obowiązki operacyjne i związane z bezpieczeństwem. Wykorzystaj ustrukturyzowane podręczniki, łączniki o najniższych uprawnieniach, zatwierdzanie przez człowieka i ciągłe audyty, aby osiągnąć korzyści, jednocześnie ograniczając ryzyko.

Jak zacząć

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców – takich jak seria ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude, Midjourney, Suno i innych – w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację funkcji AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych, czy potoki analityki opartej na danych, CometAPI pozwala na szybszą iterację, kontrolę kosztów i niezależność od dostawców – a jednocześnie wykorzystuje najnowsze osiągnięcia w ekosystemie AI.

Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu ChatGPT Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !