Agentic Engineering - czym jest i dlaczego zmienia zasady inżynierii oprogramowania

About
Latest Posts

Chief Executive Officer at eVolpe Consulting Group

Jestem prezesem firmy konsultingowej specjalizującej się w systemach IT dla biznesu. W 2009 roku razem z Magdaleną Ziębińską założyliśmy eVolpe Consulting Group z myślą o zaszczepieniu filozofii CRM w polskich przedsiębiorstwach. Wystartowaliśmy z prężnym startupem, który mieścił się na obrzeżach Poznania w otoczeniu magazynów przemysłowych. Po latach doświadczeń realizujemy projekty dla wielkich korporacji zarówno z Polski, jak i zagranicy. Jestem dumny z tego, że wypracowaliśmy status oficjalnego partnera kilku światowej klasy producentów oprogramowania CRM/CX– SugarCRM, Creatio czy Zendesk. Napisz do mnie, jeśli szukasz technologii, która odpowie na potrzeby Twojej dużej firmy!

Latest posts by Marcin Różański (see all)

Agentic Engineering – czym jest i dlaczego zmienia zasady inżynierii oprogramowania - 12 marca 2026
Gwarancje umowne CRM: Zabezpieczenia przed niepowodzeniem projektu - 13 lutego 2026
Jak rozmawiać z działem IT, Zarządem i użytkownikami końcowymi – tłumaczenie tych samych decyzji na trzy różne języki biznesowe - 22 stycznia 2026

Przez dekady wytwarzanie oprogramowania opierało się na stałym schemacie: programista pisze kod, narzędzie go kompiluje, testy wychwytują błędy, a człowiek podejmuje decyzje. Automatyzacja dotyczyła powtarzalnych, ściśle zdefiniowanych czynności. Wszystko, co wymagało rozumowania, interpretacji kontekstu czy wieloetapowego planowania, pozostawało domeną inżyniera.

Agentic Engineering oznacza odejście od tego modelu.

Geneza terminu Agentic Engineering

Pojęcie spopularyzował Andrej Karpathy – współzałożyciel OpenAI i były dyrektor ds. AI w Tesli – na początku 2026 roku, kiedy branża potrzebowała precyzyjniejszego słownictwa niż dotychczasowy termin vibe coding. Karpathy opisał agentic engineering jako model pracy, w którym orkiestra agentów AI pisze kod, a inżynier-człowiek pełni rolę nadzorcy i walidatora wyników. To fundamentalna zmiana akcentów: zamiast pisać, programista weryfikuje, kieruje i zatwierdza.

Definicja Agentic Engineering

Agentic Engineering to dyscyplina inżynierii oprogramowania, w której autonomiczne systemy agentowe – oparte na dużych modelach językowych (LLM) wyposażonych w dostęp do narzędzi, API i środowisk wykonawczych – samodzielnie planują, rozkładają na podzadania i realizują złożone cele techniczne, utrzymując przy tym pętlę kontroli człowieka (human-in-the-loop) dla decyzji o wysokiej stawce.

Kluczowe jest rozróżnienie od wcześniejszych form AI-assisted development:

Klasyczne narzędzia AI (np. GitHub Copilot w trybie sugestii) podpowiadają kolejną linijkę lub blok kodu. Człowiek akceptuje lub odrzuca każdą sugestię.
Agentic Engineering deleguje całe zadanie – agent samodzielnie tworzy zestawy zmian w wielu plikach, otwiera pull requesty, uruchamia testy, interpretuje wyniki i iteruje, zanim wróci do człowieka z propozycją gotową do przeglądu.

Architektura systemów agentowych

Systemy stosowane w Agentig Engineering składają się z kilku warstw:

Agent orkiestrujący przyjmuje cel wysokiego poziomu (np. “zrefaktoryzuj moduł płatności, zachowując kompatybilność wsteczną”) i rozkłada go na podzadania. Rozdziela pracę pomiędzy wyspecjalizowanymi agentami wykonawczymi, monitoruje postęp i rozwiązuje konflikty między podzadaniami.
Agenci wykonawczy realizują konkretne operacje: generowanie kodu, pisanie testów, analizę statyczną, przeszukiwanie dokumentacji, wywoływanie zewnętrznych API czy zarządzanie infrastrukturą. Każdy agent dysponuje ograniczonym, dobrze zdefiniowanym zestawem uprawnień.
Środowisko wykonawcze (Agent Execution Environment) to izolowana przestrzeń, w której agenci operują na artefaktach – plikach, repozytoriach, bazach danych – bez ryzyka niekontrolowanego wpływu na produkcję.
Punkt kontroli człowieka (Agent Command Environment) to interfejs, w którym inżynier przegląda gotowe paczki zmian (Merge-Readiness Packs), odpowiada na zapytania agentów w sytuacjach niejednoznacznych (Consultation Request Packs) i podejmuje decyzje architektoniczne.

Czym różni się od vibe coding?

Termin vibe coding – również z autorstwa Karpathy’ego z 2025 roku – opisywał swobodne, eksploracyjne korzystanie z AI do generowania kodu bez metodycznej weryfikacji. Był użyteczny na wczesnym, eksperymentalnym etapie adopcji. Jego słabością było jednak pomijanie inżynierskiej odpowiedzialności: kod generowany bez nadzoru często zwiększał dług techniczny, wprowadzał regresje i trudne do zidentyfikowania błędy bezpieczeństwa.

Agentic Engineering zakłada odwrotne podejście – AI jako narzędzie w rękach eksperta, nie jako zastępstwo ekspertyzy. Inżynier definiuje wymagania, ustala guardrails, weryfikuje wyniki i ponosi odpowiedzialność za jakość produktu końcowego.

Stan adopcji

Dane z okresu grudzień 2024 – maj 2025, zebrane na próbie ponad 400 firm, pokazują dynamikę charakterystyczną dla technologii przechodzących od frazy wczesnych adaptorów do masowego zastosowania: na początku 2025 roku agentyczne narzędzia AI stosowało 51% badanych organizacji inżynieryjnych. Do maja odsetek ten wzrósł do 82%.

Najbardziej dojrzałym zastosowaniem pozostaje code review: 40% firm zwiększyło w 2025 roku udział AI w procesach przeglądu kodu, a wśród liderów adopcji agentyczne systemy obsługują już do 80% wszystkich przeglądów. Firmy, które wdrożyły te narzędzia metodycznie – z jasno określonymi celami i politykami użycia – konsekwentnie raportują wzrost produktywności. Organizacje, które sięgnęły po agenty bez przygotowania procesowego, częściej notowały problemy z jakością i wycofywały się do momentu opracowania odpowiednich standardów.

Gartner prognozuje, że do 2028 roku 75-90% inżynierów oprogramowania będzie korzystać z AI-assisted coding jako rutynowego elementu pracy, a w jednej trzeciej oprogramowania klasy enterprise pojawią się wbudowane mechanizmy agentyczne.

Fazy dojrzałości Agentic Engineering

Agentic AI w inżynierii oprogramowania przechodzi przez trzy dające się wyróżnić fazy:

Wspomaganie – AI realizuje izolowane, atomowe zadania (sugestie kodu, wykrywanie błędów). Człowiek pozostaje w pętli przy każdej operacji.
Augmentacja – AI zarządza wieloetapowymi przepływami pracy w obrębie zdefiniowanej domeny, np. autonomicznie nadzoruje pipeline CI/CD lub przeprowadza refaktoryzację określonego zakresu.
Autonomia – systemy agentowe operują w poprzek domen, podejmują decyzje kierowane wysokopoziomowymi celami biznesowymi, angażując człowieka wyłącznie w punktach wymagających osądu lub autoryzacji.

Większość organizacji w latach 2025–2026 znajduje się między fazą pierwszą a drugą.

Implikacje dla roli inżyniera

Agentic Engineering nie redukuje roli inżyniera – zmienia jej charakter. Czynności rutynowe (boilerplate, testy jednostkowe, dokumentacja, przeglądy typowych wzorców) schodzą na poziom agentów. Rośnie za to znaczenie kompetencji, których automatyzacja nie zastąpi:

precyzyjne formułowanie wymagań i kontekstu dla systemów agentowych,
architektura guardrails i zasad bezpieczeństwa dla autonomicznych agentów,
ocena wyników w kategoriach jakości, bezpieczeństwa i zgodności z intencją biznesową,
projektowanie procesów weryfikacji w środowiskach, gdzie większość kodu nie jest pisana ręcznie.

Badania MIT z 2025 roku pokazują, że w projektach wdrażających agentyczne systemy AI nawet 80% wysiłku pochłaniają zadania niezwiązane bezpośrednio z modelem: inżynieria danych, integracja workflow, zarządzanie API i praca z interesariuszami. Kompetencje systemowe i procesowe zyskują na wartości, nie tracą jej.

Wyzwania i ograniczenia

Dojrzałe wdrożenia agentic engineering muszą mierzyć się z kilkoma klasami problemów:

Weryfikowalność – agent wykonuje sekwencję kroków, której pełny ślad nie zawsze jest czytelny. Budowa mechanizmów explainability i audytowalności działań agentów to aktywne pole badań.

Bezpieczeństwo – agenty z dostępem do narzędzi infrastruktury stanowią nową powierzchnię ataku. Zarządzanie tożsamością agentów, ograniczenia uprawnień i detekcja prób manipulacji (prompt injection, jailbreak) wymagają dedykowanych rozwiązań architektonicznych.

Dług techniczny – bez odpowiednich guardrails agenty mogą generować kod poprawny lokalnie, ale niespójny z resztą systemu, powielający wzorce do wycofania lub wprowadzający ukryte zależności.

Governance – organizacje buduje na agentach; potrzebują wewnętrznych standardów: wymagań dotyczących przeglądu kodu agentowego, polityk testowania, konfiguracji guardrails i jasnych granic autonomii dla różnych typów zadań.

Podsumowanie

Agentic Engineering to nie kolejna iteracja narzędzi dla programistów. To zmiana modelu produkcji oprogramowania: od sekwencji operacji wykonywanych przez człowieka z pomocą narzędzi do systemu, w którym autonomiczne agenty realizują złożone cele pod nadzorem inżyniera odpowiedzialnego za jakość i kierunek.

Termin jest młody, praktyki wokół niego wciąż się krystalizują, a granice autonomii – przesuwają. Organizacje, które już teraz budują procesy i kompetencje pozwalające odpowiedzialnie korzystać z agentowych systemów AI, definiują standardy, którymi reszta branży będzie się posługiwać w ciągu najbliższych lat.

Jesteś gotowy na prowadzenie dużego projektu wdrożeniowego w Twojej firmie?

Wiesz, o co zapytać dostawcę? Jak przygotować własny zespół? Jak stworzyć skuteczne zapytanie ofertowe? Jaką metodykę wybrać? Na co zwrócić uwagę negocjując umowę wdrożeniową i serwisową?

Specjalnie dla Ciebie stworzyliśmy darmowy kurs mailowy przygotowujący do prowadzenia wdrożeń.

Codziennie przez dwa tygodnie otrzymasz od nas na swoją skrzynkę kolejną dawkę wiedzy, która pozwoli odnaleźć Ci się w tym skomplikowanym procesie.

dowiedz się więcej o kursie