Najważniejsze liczby raportu brzmią optymistycznie: Anthropic twierdzi, że większość badanych organizacji używa agentów w programowaniu, a wiele planuje bardziej złożone workflow. Mniej efektowny wniosek jest dla twórców ważniejszy: integracja i jakość danych należą do największych barier.
Zespół może zbudować wiarygodną odpowiedź modelu, ale workflow nadal potrzebuje właściwego kontekstu, stabilnego źródła prawdy, ścieżki akceptacji i sposobu odzyskiwania, gdy dane są niepełne.
Kontekst to decyzja produktowa
Zespół nie dodaje kontekstu na końcu. Decyduje, którym rekordom ufać, jak je łączyć, jak oznaczać nieaktualne dane i czego agentowi nie wolno dopowiadać. To projektowanie produktu, nie dopieszczanie promptu.
Najszybsza droga do wiarygodnego produktu AI zwykle prowadzi przez mniejszy zakres i lepszy kontekst.
Dla małego produktu AI wniosek jest prosty: wybierz wąski workflow z jasnym źródłem prawdy. Mniejszy agent z uczciwym śladem dowodowym wygrywa z szerokim asystentem sklejającym nieaktualne dane.
Raport opiera się na badaniu ponad 500 liderów technicznych przeprowadzonym z Material pod koniec 2025 roku.
Anthropic · The 2026 State of AI Agents Report ↗
