ChatGPT Agent od OpenAI w starciu z matematycznymi wyzwaniami

Nowa era agentów AI — praktyka, nie mrzonka

Technologia AI wydaje się codziennością, ale dopiero wdrożenie modeli z „agentowymi” kompetencjami pokazuje, jak daleko zaszliśmy — i ile jeszcze przed nami. Z ostatnich doniesień Epoch AI wynika, że najnowszy ChatGPT Agent zaprezentował się w teście FrontierMath z wynikiem **27% (± 3%)** na pytaniach poziomu Tier 1–3. To z jednej strony niemałe osiągnięcie — w końcu mówimy o zadaniach, które potrafią zmęczyć nawet absolwenta matematyki — z drugiej jednak, nadal nie jest to rezultat, który daje sztucznej inteligencji palmę pierwszeństwa w analizie i rozumowaniu abstrakcyjnym.

Przez kilka ostatnich miesięcy miałem okazję pracować z ChatGPT Agent zarówno przy zadaniach typowo biurowych, jak i bardziej wymagających, z zakresu data science czy automatyzacji marketingu. Z mojego doświadczenia jedno wynika jasno: to narzędzie nie tylko rozszerza dotychczasowe granice automatyzacji, ale także zmienia sposób patrzenia na integrację AI w codziennym życiu i biznesie.

Czym właściwie różni się ChatGPT Agent od zwykłego AI?

Wielu znajomych pyta mnie: Czym różni się ChatGPT Agent od „zwykłego” ChatGPT? W praktyce to skok rozwojowy — porównywalny z przejściem od kalkulatora do komputerów osobistych.

Opowiem na własnym przykładzie: kiedyś, prosząc AI o analizę konkurencji, dostawałem streszczenia i podpowiedzi, co sprawdzić. Teraz mogę wydać polecenie w rodzaju: „Przeszukaj te źródła i stwórz prezentację na podstawie zebranych danych — przygotuj mi plik PPT”. Model sam przeszukuje sieć, analizuje strony (także logując się w moim imieniu, gdy mu na to zezwolę), zestawia dane, generuje wykresy, a na końcu dostaję gotowy plik PowerPoint. Zero ręcznej roboty, wszystko z automatu.

Najważniejsze funkcje ChatGPT Agent

• Automatyzacja wieloetapowych procesów – od analizy, przez raportowanie, po generowanie pliku wynikowego
• Obsługa przeglądarki tekstowej i wizualnej – przechadza się po stronach internetowych, obsługuje formularze, pobiera pliki
• Integracja z usługami zewnętrznymi – np. e-mail, kalendarz, repozytoria kodu
• Natywny terminal i narzędzia developerskie – uruchamianie skryptów, analiza kodu, raporty techniczne
• Zaawansowane zabezpieczenia i kontrola użytkownika – zawsze prosi o akceptację wrażliwych działań, korzysta z wirtualnej maszyny do izolowania sesji

Z mojego punktu widzenia — a miałem okazję testować zarówno płatny tryb Pro, jak i rozwiązania dla zespołów — kontrola, jaką zostawia użytkownikowi agent, pozwala uniknąć przypadkowych wycieków danych czy realizowania zadań, których nie miałem w planach. Model pyta mnie o zezwolenie zawsze, gdy napotyka na dane poufne lub zagrożenie wydatkiem.

Test FrontierMath – jak AI radzi sobie z „prawdziwą” matematyką?

My, specjaliści od automatyzacji, niejednokrotnie przekonaliśmy się, że AI to doskonały pomocnik w zadaniach codziennych — ale czy faktycznie potrafi poradzić sobie tam, gdzie liczy się ścisła logika? Test FrontierMath jasno to weryfikuje.

FrontierMath to zestaw benchmarkowych pytań matematycznych, począwszy od nieco prostszych, po te naprawdę wymagające, które sprawdzają nie tylko znajomość formuł, ale przede wszystkim umiejętność wnioskowania, argumentacji i pracy na kilku poziomach abstrakcji.

Epoch AI sprawdziło ChatGPT Agent na tych zadaniach i wynik 27% (± 3%) mówi sam za siebie. Oczywiście, patrząc na to z boku, można pokręcić nosem — „tylko tyle?”. Ale każdy, kto zmierzył się z tymi wyzwaniami, wie, że to i tak nie lada sztuka. Model radzi sobie tam, gdzie schematy są znane lub gdzie można „wyciągnąć” wiedzę z publicznych źródeł. Schody zaczynają się wtedy, gdy brakuje jasnych podpowiedzi, a problem wymaga czegoś więcej niż tylko wyciągnięcia gotowca.

Porównanie wyników – FrontierMath vs codzienne zadania

Zobrazujmy to jeszcze raz, bo tu wychodzi cała prawda o możliwościach agentów AI:

Model	FrontierMath (Tier 1–3)	Web Arena (zadania codzienne, internet)	Człowiek (dla porównania)
ChatGPT Agent	27% (± 3%)	ok. 69%	78,2%
GPT-4 03/40	–	ok. 50-60%	–

W codziennych czynnościach model już wyraźnie wygrywa z poprzednimi wersjami — osobiście testowałem to, delegując „agentowi” żmudne zadania: składanie podsumowań tygodniowych, wyszukiwanie danych z rozproszonych źródeł, porządkowanie kalendarza czy generowanie list zakupów z przepisami kulinarnymi. Wydajność rośnie, komfort pracy także. Dopiero w zadaniach typowo matematycznych, żartobliwie mówiąc, „zaczynają się schody”.

Dlaczego matematyka wciąż jest wyzwaniem?

Moim zdaniem wciąż powtarza się jeden motyw: modele AI są świetne tam, gdzie mogą wykonać zadania na podstawie powtarzalnych wzorców, liczb i dostępnych danych. Jednakże, kiedy pojawia się element rozumowania matematycznego, wymagający żonglerki kilkoma poziomami logiki, AI czasem wpada w pułapkę własnych uproszczeń albo zbytniego uogólnienia.

Sam byłem świadkiem, jak agent radził sobie bezbłędnie ze żmudnym przeszukiwaniem tabel i korelacjami między danymi liczbowymi (nie do przecenienia przy analizie rynku!), a chwilę później, napotkawszy na niuans matematyczny wyższego poziomu, potrafił popłynąć w zupełnie absurdalne wnioski. Nie ma co ukrywać — w tabelach można się pogubić, ale finezja matematyczna to, jak mawia mój nauczyciel: „inna para kaloszy”.

Bezpieczeństwo i kontrola – jak wygląda korzystanie z ChatGPT Agent w praktyce?

W pracy z agenta ChatGPT cenię to, że zawsze mam ostatnie słowo. Model, zanim zrobi coś, co mogłoby wiązać się z wydatkiem lub ujawnieniem wrażliwych danych, wyświetla mi prośbę o akceptację. Przykład? Chcąc pobrać dane z płatnego serwisu, agent pyta o pozwolenie, zanim podejmie próbę logowania się — a ja sam wpisuję dane uwierzytelniające, których AI „nie widzi” i nie przechowuje w swoim kontekście.

Cała sesja zadaniowa uruchamiana jest w wirtualnej maszynie — co oznacza, że nawet jeśli skonstruuję naprawdę dziwnego prompta (co czasem robię „na próbę”), nie muszę się martwić, że moja aktywność wypłynie gdzieś dalej lub naruszy bezpieczeństwo systemu. Przy pracach marketingowych, gdzie dane klientów i hasła do systemów bywają wrażliwe, to standard, z którego nie sposób zrezygnować.

Prywatność pod moją kontrolą

• Każda zgoda na przesłanie wrażliwych danych wymaga potwierdzenia
• AI nie widzi haseł — wpisujemy je w osobnym, bezpiecznym polu przeglądarki
• Wszystkie zrzuty ekranu mogę usuwać ręcznie po zakończeniu sesji
• Brak zapisów interakcji na poziomie systemowym po wyjściu z czata agenta

Na marginesie, taka kultura bezpieczeństwa wprowadzona przez OpenAI to nie tylko dobra praktyka — coraz częściej współpracownicy podsyłają mi pytania, jak korzystać z AI w zgodzie z polityką RODO czy wymogami bezpieczeństwa firmowego. Odpowiadam wtedy krótko: „Dzięki trybowi agentowemu mogę zaufać, że system nie zrobi nic bez mojego kliknięcia i zatwierdzenia”.

Zastosowania ChatGPT Agent w praktyce – case study z mojego biurka

Nie ma co owijać w bawełnę — AI-agent od OpenAI to narzędzie, które w krótkim czasie wywróciło moje podejście do pracy organizacyjnej i analitycznej.

W pracy — błyskawiczne wsparcie codzienności

• Planowanie spotkań, integracja z kalendarzem służbowym — agent sam układa terminarz spotkań, szukając wolnych okienek w różnych platformach i przypominając o ważnych terminach
• Kompletowanie danych rynkowych do analiz konkurencji w marketingu — zlecam wyszukanie bieżących raportów, zestawienie ich na jednym arkuszu i wygenerowanie prezentacji
• Tworzenie zautomatyzowanych podsumowań tygodniowych — agent podpięty do poczty służbowej i CRM ściąga najświeższe notatki, zamówienia, statusy kampanii i generuje mi raport gotowy do wysyłki
• Wsparcie developerskie — agent „widzi” repozytoria kodu, pozwala wywołać testy jednostkowe, sugeruje poprawki i wdraża je w środowisku testowym

W domu — asystent na medal

• Układanie tygodniowego jadłospisu i propozycje listy zakupów z automatycznym dobraniem zamienników produktów dostępnych w okolicy
• Składanie zestawień budżetowych z wyciągów bankowych, komentowanie wydatków i wskazówki optymalizacyjne
• Przygotowanie prezentacji szkolnych dla dzieciaków lub własnych projektów na studia podyplomowe — AI nie tylko zbiera dane, ale generuje gotowe arkusze, prezentacje, bibliografie

Przyznam, że na początku podchodziłem do tych obietnic z pewną nieufnością — bo przecież „co robot może wiedzieć o polskiej rzeczywistości i życiu domowym?”. Ale już pierwszy miesiąc intensywnego używania pokazał, że agent jest nie tylko szybki, ale i bardzo elastyczny, jeśli chodzi o rodzaje wykonywanych zadań.

Automatyzacja marketingu i AI w akcji — moje „triki”

W firmie korzystamy z n8n oraz make.com do zaawansowanych automatyzacji marketingowych. Z pomocą ChatGPT Agent udało się mi wdrożyć procesy, które jeszcze niedawno wymagałyby ręcznego żmudnego konfigurowania:

• Pozyskiwanie leadów — agent wyszukuje leady na podstawie kryteriów rynkowych, ściąga odpowiednie zestawienia, a następnie automatycznie przekazuje je do n8n, gdzie proces startuje automatycznie kolejne etapy obsługi szansy sprzedażowej
• Automatyczna analiza konkurencji — AI agent generuje raporty porównujące ruch, zaangażowanie i strategie reklamowe konkurencyjnych marek na bazie danych z różnych źródeł online
• Zautomatyzowane odpowiedzi do potencjalnych klientów — chatbot, korzystając z tekstów generowanych przez agenta, przekazuje personalizowane informacje na temat usług, cenników czy terminów spotkań
• Raportowanie skuteczności kampanii — integracja ChatGPT Agent z systemami analitycznymi przekłada się na natychmiastowe generowanie raportów, wykresów i rekomendacji kolejnych działań

W praktyce oznacza to, że wiele moich codziennych „zmorań” automatyzuje się w tle, a ja mogę skupić się na tych zadaniach, które naprawdę wymagają kreatywności i kontaktu z klientem.

Kultura testowania – słabe i mocne strony agenta

Na własnej skórze przekonałem się, że — jak w typowym polskim powiedzeniu — „nie ma róży bez kolców”. Owszem, agent radzi sobie wybornie z zadaniami powtarzalnymi i żmudnymi, jednak wyzwania wymagające dłuższego namysłu czy nieliniowego myślenia potrafią wytrącić go z rytmu.

Mocne strony agenta (wg mojego doświadczenia):

• Błyskawiczne przetwarzanie dużych wolumenów danych
• Samodzielność przy złożonych, etapowych procesach (od A do Z)
• Łatwa integracja z narzędziami firmowymi i platformami webowymi
• Znaczne ograniczenie liczby pomyłek przy rutynowych zestawieniach
• Rozumienie kontekstu zadania (choć czasem aż za szeroko — potrafi dodać nieproszonych „mądrości”!)

Słabe strony agenta (na czym potrafi się wyłożyć):

• Zadania wymagające matematycznego rozumowania złożonego — logika formalna, dowody, twierdzenia abstrakcyjne
• Sytuacje, gdzie potrzeba „ludzkiego nosa” i intuicji — np. rozpoznanie niuansów językowych, ironii czy żartu
• Problemy z optymalizacją nietypowych scenariuszy (np. planowanie w warunkach silnej niepewności)

Sam przyłapywałem się na tym, że oczekiwałem od agenta rozwiązań „na miarę Einsteina”; rzeczywistość korygowała moje oczekiwania, ale też pokazywała, że cały czas jesteśmy na progu czegoś wielkiego — o ile damy narzędziu czas i ciągłą „karmę” świeżymi danymi.

Perspektywy rozwoju – na co warto czekać?

Patrząc przez pryzmat codziennej pracy, łatwo ulec myśleniu w rodzaju: „skoro agent jest już tak skuteczny w zadaniach rutynowych, za chwilę dogoni człowieka także w matematyce”. Rzecz jednak nie jest tak prosta — podobnie jak uczenie dziecka trudnych łamigłówek, tak samo SI wymaga czasu, coraz trudniejszych zagadek i mnóstwa poprawek.

Rzecz jasna, sam mam nadzieję, że kolejne aktualizacje sprawią, iż agent stanie się bardziej „kumaty” także w zadaniach logicznych, nie tylko tych, w których kluczowa jest praca na danych. Znając tempo rozwoju AI, nie zdziwi mnie, jeśli za dwa-trzy lata ten „matematyczny ogon” zdecydowanie się skróci, a sztuczna inteligencja zacznie zdobywać laury także na pograniczu matematyki i filozofii.

Na dziś jednak liczyć musimy się z tym, że jeszcze trochę pobłądzi, zanim w każdym przypadku wyjdzie „na swoje”.

Podsumowanie – po co mi dziś agent AI?

Wykorzystując ChatGPT Agent w praktyce, na co dzień przekonuję się, jak bardzo ten model ułatwia życie — i to nie tylko geekom czy technologom, ale wszystkim, którzy cenią sobie oszczędność czasu i porządek pracy.

Możliwości agenta:

• Automatyzacja rutynowych zadań w pracy i domu
• Konsolidacja danych z różnych źródeł — raporty, analizy, prezentacje jednym poleceniem
• Szybka integracja z narzędziami automatyzującymi marketing i obsługę klienta
• Rzetelne podejście do bezpieczeństwa i prywatności — użytkownik zawsze „ma głos”

Słabe strony — na razie — to głównie wyzwania związane z głębokimi zagadnieniami matematycznymi i nieliniowym rozumowaniem. Wynik 27% na FrontierMath jasno pokazuje, że nie oddam agentowi jeszcze wszystkich zadań matematycznych — ale jako pomocnik w codziennym chaosie radzi sobie rewelacyjnie.

Mam nieodparte wrażenie, że już niedługo, kiedy przekroczymy kolejne progi skuteczności, agent AI stanie się takim samym „elementarzem pracy” — jak dawniej telefon czy komputer. A na marginesie: chociaż dziś śmiejemy się z jego potknięć, za parę lat możemy z rozrzewnieniem wspominać „te stare, dobre czasy, gdy trzeba było jeszcze wyklikać własne zestawienie danych”.

Dla profesjonalistów od automatyzacji, marketerów, małych firm, a nawet domowych użytkowników — ChatGPT Agent to już nie eksperyment, a realny partner w pracy. Jak dla mnie: kawał dobrej roboty, choć, powiedzmy uczciwie, matematycznego Nobla jeszcze nie dostanie.

—

Źródła, z których korzystałem podczas testów i pisania tego artykułu:

1. Materiały i dokumentacja OpenAI dotycząca trybu agenta
2. Osobiste testy wersji Pro i Team, integracje Slack/Outlook
3. Raporty Epoch AI: ocena FrontierMath (lipiec 2025)
4. Badania Web Arena — porównania wydajności agentów
5. Dokumentacje polityki bezpieczeństwa i RODO w ChatGPT Agent
6. Własne wdrożenia w środowisku make.com i n8n (automatyzacja marketingu)

Masz pytania, własne wnioski z testowania AI? Śmiało zostaw komentarz albo odezwij się do mnie — z przyjemnością wymienię się doświadczeniami i podpowiem, jak z powodzeniem wdrożyć agenta w Twoim biurze czy firmie.

Źródło: https://x.com/EpochAIResearch/status/1945905793666023703