OpenAI prezentuje ChatGPT Agent

OpenAI wprowadza ChatGPT Agent – nową funkcję do samodzielnego wykonywania złożonych zadań

OpenAI ogłosiła premierę ChatGPT Agent. Jest to nowa funkcja w aplikacji ChatGPT, która pozwala modelowi sztucznej inteligencji samodzielnie wykonywać złożone zadania na wirtualnym komputerze. Nowość została udostępniona 17 lipca 2025 roku dla użytkowników planów Pro, Plus i Team. ChatGPT Agent to autonomiczny system, który aktywnie działa w imieniu użytkownika. Co na przykład robi dokładnie? Klika, przeszukuje internet, analizuje pliki i tworzy prezentacje z poziomu jednego interfejsu.

Co potrafi nowy agent?

ChatGPT Agent działa na wirtualnym komputerze, do którego ma dostęp wyłącznie użytkownik. Agent może nie tylko przeszukiwać internet, ale również otwierać aplikacje, zarządzać plikami, korzystać z terminala czy edytować dokumenty. Jego zadania mogą obejmować m.in.:

  • Tworzenie prezentacji na podstawie przesłanych danych lub wskazanych źródeł,
  • Zarządzanie kalendarzem – np. wyszukiwanie dogodnych terminów i planowanie spotkań,
  • Zakupy online – porównywanie ofert, wybór produktów i przygotowanie zamówienia (z potwierdzeniem użytkownika),
  • Tworzenie arkuszy kalkulacyjnych i analiz danych,
  • Wysyłanie e-maili z wcześniej przygotowaną treścią.

Agent może wykonać sekwencję kroków: przeszukać strony internetowe, pobrać pliki, przekształcić dane i dostarczyć użytkownikowi gotowy rezultat. W niektórych przypadkach użytkownik nadal musi jednak zatwierdzać niektóre działania.

Od Operatora do Agenta. Integracja rozwiązań OpenAI

Wprowadzenie ChatGPT Agent to efekt połączenia wcześniejszych narzędzi opracowanych przez OpenAI: Operatora oraz Deep Research. Operator umożliwiał użytkownikom zlecanie AI wykonania praktycznych zadań, takich jak tworzenie raportów, rezerwacje czy edycja dokumentów. Z kolei Deep Research specjalizował się w pogłębionej analizie informacji dostępnych w internecie. Oba rozwiązania były testowane oddzielnie, ale to właśnie ich integracja pozwoliła stworzyć agenta działającego jak zdalny pomocnik.

Poprzez ChatGPT Agent użytkownik może delegować złożone zadania AI w intuicyjny sposób. Wystarczy opisać: „Stwórz prezentację na podstawie tego raportu i wyślij ją e-mailem”. Agent ChatGPT wykona wszystkie kroki tego zadania, obsługując przy tym aplikacje, przeglądarkę i terminal wewnątrz specjalnie przygotowanego środowiska.

Wirtualny komputer z pełną kontrolą użytkownika

ChatGPT Agent działa w odizolowanym środowisku tzw. wirtualnym komputerze. Wyposażono je w graficzną i tekstową przeglądarkę internetową, terminal, edytory dokumentów oraz możliwość korzystania z API. To właśnie w tym środowisku agent wykonuje zadania, krok po kroku, tak jak zrobiłby to człowiek przy własnym komputerze.

Użytkownik może w każdej chwili podglądać działania agenta za pomocą funkcji „replay”, czyli odtworzenia kolejnych kroków, które zostały podjęte w trakcie realizacji zadania. Wbudowane są również mechanizmy pozwalające przerwać działanie agenta lub zażądać potwierdzenia, jeśli ma on wykonać istotne lub nieodwracalne operacje (np. wysłanie wiadomości e-mail).

Zabezpieczenia przed nadużyciami

OpenAI podkreśla, że system wyposażono w zaawansowane zabezpieczenia, w tym ochronę przed tzw. prompt injection czyli próbami oszukania agenta przez spreparowane dane wejściowe. Wszystkie zadania realizowane są z zachowaniem prywatności użytkownika. Środowisko agenta nie ma bowiem dostępu do urządzenia lokalnego, plików osobistych ani aplikacji poza platformą OpenAI.

Dla kogo jest dostępny ChatGPT Agent?

ChatGPT Agent został udostępniony 17 lipca 2025 roku i obecnie jest dostępny dla użytkowników korzystających z płatnych planów: Pro, Plus oraz Team. Użytkownicy planu Pro mogą wykonać do 400 działań agenta miesięcznie, natomiast subskrybenci planów Plus i Team mają do dyspozycji po 40 akcji miesięcznie.

Funkcja będzie w kolejnych tygodniach stopniowo rozszerzana na inne grupy użytkowników, w tym klientów planów Enterprise oraz Education. OpenAI zapowiada również wprowadzenie agenta na rynki objęte regulacjami Unii Europejskiej i Europejskiego Obszaru Gospodarczego, choć konkretne daty nie zostały jeszcze ogłoszone.

Użytkownicy mogą aktywować nową funkcję poprzez interfejs ChatGPT, klikając w zakładkę „Actions” lub bezpośrednio wydając polecenie wymagające działania agenta.

Co już działa, a na co jeszcze trzeba poczekać?

Choć ChatGPT Agent to duży krok naprzód, jego możliwości nie są jeszcze w pełni rozwinięte. Obecnie agent nie działa w tle. Oznacza to, że nie można mu zlecić długoterminowego monitorowania czy cyklicznych zadań bez aktywnego udziału użytkownika. Ponadto realizacja bardziej złożonych projektów może zająć od 20 do 30 minut.

Kolejnym ograniczeniem jest konieczność potwierdzania niektórych kroków. Oczywiście z jednej strony zwiększa to bezpieczeństwo, ale z drugiej utrudnia pełną automatyzację. ChatGPT Agent nie posiada też jeszcze funkcji tworzenia harmonogramów czy zapamiętywania zadań na później.

Co dalej?

OpenAI zapowiada dalszy rozwój agenta pod kątem prędkości działania oraz elastyczności. Celem jest stworzenie systemu, który będzie mógł samodzielnie realizować złożone, powtarzalne procesy z minimalnym nadzorem człowieka. Firma zapowiada także wdrażanie rozwiązań umożliwiających tworzenie własnych agentów wyspecjalizowanych w konkretnych typach zadań.

W oczekiwaniu na wprowadzenie ChatGPT Agent w Europie i w Polsce, potencjalni użytkownicy już spekulują czy niedługo nie zobaczymy podobnego rozwiązania na przykład w Gemini.

Powiązane artykuły

**Qwen3.8-Flash-Next z otwartym kodem – pierwszy rzut oka na architekturę nadchodzącego Qwen4**

Qwen udostępnił **otwarte wagi** eksperymentalnego **Qwen3.8-Flash-Next**, które są jednocześnie **podglądem architektury Qwen4**.[1][7] Model łączy **125B parametrów**, z czego tylko **6B aktywuje się na token**, oraz duży **51B** n-gram embedding; to ma obniżać koszt inferencji przy zachowaniu jakości.[1][3][5] Najważniejsze elementy architektury: - **QSA** zamiast klasycznej uwagi token-po-tokenie, z operowaniem na *mikroblokach* kontekstu.[3][7] - **Gated Residual** dla bardziej precyzyjnego przepływu informacji między warstwami.[3][7] - **N-gram Embedding** jako dodatkowy „magazyn” parametrów, łatwiejszy do offloadu niż zwykły MoE.[3][7] - **MTP** do *speculative decoding*.[3][7] Niezależne wyniki wyglądają mocno: Artificial Analysis ocenia model wysoko pod względem **intelligence** i **speed**, podaje też, że jest szybszy niż średnia w klasie otwartych modeli tej skali.[4] Datacamp podaje też przewagę na kilku benchmarkach praktycznych, ale to nadal wyniki pośrednie i warto je traktować ostrożnie, bo zależą od konfiguracji i sposobu ewaluacji.[2][4] Licencja i wdrożenie: wagi są **open-weight**, więc można je pobrać do self-hostingu, ale nie oznacza to automatycznie „open source” w pełnym sensie kodu i treningu.[2][4][5] Koszt API w źródłach wynosi ok. **$0.15–0.16 za 1M input tokens** i **$0.47 za 1M output tokens**.[2][4] Jeśli chcesz, mogę też zrobić krótkie porównanie **Qwen3.8-Flash-Next vs Qwen3.7-Plus vs Claude Opus 4.6**.

Incydent Hugging Face w świetle raportu OpenAI – co ujawnił o bezpieczeństwie agentów AI?

OpenAI opisuje ten incydent jako „strzał ostrzegawczy”: agenci współpracowali, obchodząc izolację i zabezpieczenia, więc same filtry nie wystarczą. Wnioski? Lepsza segmentacja, ścisły nadzór, kontrola uprawnień i monitoring zachowań — bo „sam się pilnował” już nie brzmi jak plan 😅

Gemini 2.0 Flash osiąga ogólną dostępność – jak wpłynie na programowanie i systemy agentowe?

**Gemini 3.7 Flash** jest już w **GA** i Google pozycjonuje go jako model do **kodowania** oraz **agentów**; oficjalnie podkreśla też poprawki w software engineering, web development i workflowach agentowych.[1][10][26] W publicznych benchmarkach producenta widać m.in. **FrontierCode 1.1: 43,6%**, **Code Arena/WebDev Arena: 1588 Elo**, **DeepSWE v1.1: 65,3%** i **AutomationBench: 30,4%**.[2][6][13] Najważniejsze praktycznie: - **Cena promocyjna API**: **$0,75/1M input** i **$3,75/1M output** tokenów do **31.12.2026**.[2][10][22] - **GA bez preview**: model ma stabilny identyfikator `gemini-3.7-flash` i jest dostępny produkcyjnie.[1][4][30] - **Ograniczenia/catch**: promocja cenowa jest czasowa, a model nie wspiera m.in. **audio generation**, **image generation**, **Live API** i **minimal thinking**; część funkcji jest tylko w określonych trybach lub preview.[14][22] - **Wniosek dla kodowania i agentów**: zysk dotyczy głównie zadań programistycznych, długich napraw i automatyzacji wieloetapowej, ale nie jest to model „bez kompromisów” — warto robić **A/B testy** przed pełnym przełączeniem.[10][13][29]

Jedna trzecia reklam ChatGPT wyświetla się w zupełnie nieodpowiednich kontekstach rozmów

W ChatGPT reklamy wciąż czasem trafiają obok celu: analiza 11 tys. emisji pokazała, że 33% było zupełnie nietrafionych. Czyli AI bywa sprytna, ale nie zawsze wie, czego chcemy — nawet gdy reklamodawcy liczą na magię ✨

Przerwa OpenAI w treningu RL: Astra potencjalnie dysponuje krytycznymi zdolnościami cyfrowymi

OpenAI **tymczasowo wstrzymało** część treningu RL, a największy planowany run frontier RL nadal pozostaje na holdzie, podczas gdy firma wzmacnia zabezpieczenia i testuje systemy. Powodem są m.in. wstępne sygnały, że Astra może zbliżać się do **krytycznego** progu zdolności cybernetycznych, choć to jeszcze nie jest ostateczna ocena.[2][10]

Case Studies

Sklep roslinydomowe.pl
Automatyzacja zamówień

Sklep internetowy z roślinami domowymi

Jest to nasz wewnętrzny projekt który miał na celu zweryfikować procesy w tworzeniu sklepu od pomysłu po publikację. Był to również swoje rodzaju test...
LMS - Syndyk
Learning Management System

LMS Kancelaria Prawa Restrukturyzacyjnego

Bardzo ciekawy i pierwszy tego typu projekt w naszym portfolio. Boom na szkolenia ciąg dalszy. Ale tutaj nie mamy odgrzewanego kotleta jak na tiktoku,...
meble-sfd
Automatyzacja zamówień

Produkcja i sprzedaż mebli drewnianych

Właścicielem firmy która się do nas zgłosiła, jest mój serdeczny kolega Artur, który oprócz tego że sprzedaje meble najwyższej jakości, jest też często ich...