Blog · Opublikowano · Zaktualizowano
Porównanie sposobów realizacji: jak działa ten proces
Krótka odpowiedź
Frameworki agentowe porównujesz na tym samym zestawie przypadków, z tym samym formatem odpowiedzi i jednym punktem testowym. W naszym demonstratorze sześć technologii, od LangGraph po czysty Python, wykonuje 50 przypadków, w tym 12 wymaganych odmów. Wynik wskazuje dwóch kandydatów do pilotażu na procesie firmy.
Jak pracujemySzczegóły ↓
- 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
- 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
- 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
- 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
- analiza z inżynierem i darmowy prototyp
- 0 zł
- zespół w ChatGPT albo Claude, do 10 osób
- od 4 900 zł
- automatyzacja, agent albo aplikacja dla jednego procesu
- od 12 500 zł
Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓
Autor: Syntalith · 2 min czytania
Statystyki
Frameworki i agenci: statystyki 2026
1,9 mies.
zwrotu systemu za 12 500 zł. Dziś 7 974 zł miesięcznie kosztuje szukanie odpowiedzi na 600 pytań w dokumentacji, z systemem 1 236 zł. Scenariusz.
50
Według demonstratora Syntalith (2026) sześć technologii agentowych, od LangGraph po czysty Python, wykonuje ten sam zestaw 50 przypadków, w tym 12 wymaganych odmów.
Źródło: Syntalith, demonstrator porównania technologii agentowych (2026) ↗
130
Według Gartnera (2025) spośród tysięcy dostawców agentów AI tylko około 130 oferuje rzeczywiste rozwiązania agentowe.
50%
Według Anthropic (2026) inżynieria oprogramowania odpowiadała za blisko 50% aktywności agentów w publicznym API, a większość działań agentów była niskiego ryzyka i odwracalna.
Źródło: Anthropic, Measuring AI agent autonomy in practice (2026) ↗
19%
Według METR (2025) 16 doświadczonych programistów open source pracowało z narzędziami AI z początku 2025 r. o 19% dłużej, choć spodziewali się przyspieszenia o 24%.
Źródło: METR, Early-2025 AI and experienced open-source developers (2025) ↗
Dane sprawdzone: 22 października 2026
Co naprawdę porównujemy
Porównania technologii często używają innych danych i zasad dla każdego wariantu, więc trudno oprzeć na nich decyzję. Zły wybór ujawnia się późno i oznacza przepisanie systemu po kilku tygodniach pracy. Dlatego najpierw zapisujemy zadania i koszt błędu, a dopiero potem uruchamiamy warianty na tym samym wejściu.
- 01Zestaw50 przypadków, w tym 12 oczekiwanych odmów
- 02AdapteryLangGraph, Claude SDK, OpenAI SDK, CrewAI, n8n i czysty Python w przypiętych wersjach
- 03Punkt testowyjeden lokalny punkt ze stałymi odpowiedziami
- 04Ocenaosobny program ocenia wynik i mierzy pełny czas przejścia
- 05Raportzgodność z formatem, p95 każdej integracji i pola „Nie sprawdzono”
Stałe odpowiedzi punktu testowego oddzielają czas integracji od czasu modelu. Różnica w czasie wynika wtedy z frameworka i adaptera, bo model odpowiada zawsze tak samo. Wymagane odmowy sprawdzają, czy framework przepuszcza decyzję „nie wykonuj” do końca przebiegu, czy gubi ją po drodze.
- Przebiegi
- 6 technologii × 50 przypadków = 300
- Wymagane odmowy
- 6 technologii × 12 = 72
- Oceniane osobno
- zgodność z formatem, odmowy, błędy i p95 czasu
Wynik: dwóch kandydatów do pilotażu na procesie firmy
Liczby opisują zestaw demonstratora Syntalith. Zapisany przebieg jest pojedynczy i zależy od maszyny. Koszt osobnego przebiegu potwierdzającego połączenie z modelem wyniósł około 0,0019 zł.
Jak czytać wynik porównania
Najpierw patrzysz na odmowy. Framework, który wykonał zadanie zamiast wymaganej odmowy, odpada niezależnie od czasu. Potem na zgodność z formatem odpowiedzi, bo każdy błąd formatu to dodatkowy kod obsługi w systemie. Czas p95 porównujesz na końcu, między technologiami, które przeszły dwa pierwsze progi. Pole „Nie sprawdzono” oznacza brak testu i nie wchodzi do średniej.
Według METR (2025) doświadczeni programiści z narzędziami AI pracowali o 19% dłużej, choć spodziewali się przyspieszenia. Wrażenie zespołu po kilku dniach z frameworkiem łatwo myli, dlatego wynik zapisujemy na stałym zestawie przed decyzją.
Czego jeden przebieg nie mówi
Wynik pokazał wyraźne różnice czasu działania między sześcioma podejściami, także w rozwiązaniach, których sami używamy. Jedno uruchomienie nie wyjaśnia przyczyny różnicy. Stałe odpowiedzi usuwają wpływ modelu, ale też nie pokazują zachowania frameworków przy prawdziwym streamingu, ponowieniach, wywołaniach narzędzi i limitach dostawcy. Takiego wyniku nie przedstawiamy jako benchmarku dostawców.
- Zestaw 50 przypadków jest stały i jednakowy dla każdej technologii
- Przebieg pochodzi z jednej maszyny, z sierpnia 2026 r.
- Pole bez wyniku pokazuje „Nie sprawdzono” zamiast zgadywania
- Ruch produkcyjny, awarie usług zewnętrznych i integracje wymagają pilotażu
Anthropic w tekście Building effective agents radzi zaczynać od najprostszego rozwiązania i dokładać złożoność tylko wtedy, gdy wynik tego wymaga. Czysty Python w zestawie służy właśnie temu: pokazuje, ile daje framework ponad zwykły kod. Według Gartnera (2025) spośród tysięcy dostawców agentów AI tylko około 130 oferuje rzeczywiste rozwiązania agentowe.
Pierwsza próba w firmie
Dwie technologie blisko siebie
pilotaż obu na jednym procesie z prawdziwym modelem
2 do 4 tygodni
Prosty przepływ o stałych krokach
czysty kod albo narzędzie do automatyzacji
od 12 500 zł
Długie sprawy z wznowieniem i udziałem człowieka
framework z trwałym stanem
agent od 12 500 zł
Do pilotażu potrzebujesz przykładów z ustalonym poprawnym wynikiem, właściciela decyzji z kryteriami odbioru oraz źródeł danych z zakresem dostępu. Systemy agentowe budujemy w ramach agentów AI za 12 500 do 75 000 zł netto, w 6 do 16 tygodni. Na bezpłatną analizę wystarczy opis procesu i lista technologii, które zespół rozważa.
Przykład z liczbami · Scenariusz
Tak liczymy zwrot: zespół IT
Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego zespołu.
7 974 zł
miesięcznie kosztuje szukanie odpowiedzi na 600 pytań w dokumentacji
Zwrot: 1,9 mies.
12 min na znalezienie odpowiedzi albo zapytanie kolegi i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. (9 266,48 zł) z kosztami pracodawcy, 168 h w miesiącu. Koszt modelu: Claude Sonnet 5.5, około 6 000 + 500 tokenów na odpowiedź z dokumentów, kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r.
Zobacz pełny rachunek →
