Autonomiczne agenty AI dla retailu & agentic commerce
Budujemy systemy wieloagentowe, które przejmują operacje na styku PIM, OMS i ERP. Od dynamicznego pricingu, przez zarządzanie zapasami, aż po zwroty – wszystko w ramach Twoich reguł biznesowych (guardrails). Przygotuj swój tech stack na nową erę e-commerce, w której klienci kupują przez AI.
Umów bezpłatną konsultacjęZaufały nam firmy z Europy i USA.
Czym jest system wieloagentowy w retailu?
System wieloagentowy to architektura AI oparta na wyspecjalizowanych modelach. Zamiast jednego monolitu, wdrażamy ekosystem, w którym konkretne agenty odpowiadają za określone domeny: pricing, asortyment, supply chain, content i operacje. Całość jest nadzorowana przez Orkiestratora i spięta z Twoim stackiem: PIM, OMS, ERP i POS. Z drugiej strony mamy Agentic Commerce. To handel przyszłości, w którym Twój katalog i proces checkoutu są zoptymalizowane pod boty zakupowe (AI purchasing agents) Twoich klientów. My łączymy te dwie warstwy w jeden, wysokomarżowy organizm.
Wyzwania, które warto zautomatyzować w pierwszej kolejności
Pricing, który nie nadąża za rynkiem
Tradycyjny pricing reaguje w cyklach tygodniowych na rynku, który zmienia się w czasie rzeczywistym. Efekt? Ciągła erozja marży, bo aktualizacja cen następuje dopiero wtedy, gdy analityk ma czas wygenerować raport.
Dane produktowe jako blocker
Content to wąskie gardło, na które nikt nie ma budżetu. Każde nowe SKU czeka w nieskończoności na atrybuty, tłumaczenia i formatowanie. Każdy feed odrzucony przez marketplace to konkretne utracone GMV.
Zarządzanie zwrotami bez strategii
Zwroty to czysty koszt, jeśli nie zarządzasz nimi mądrze. Odsprzedaż, refurbishing, odpis – każdy produkt ma optymalną ekonomicznie ścieżkę, ale w codziennych operacjach brakuje mocy przerobowych, by oceniać to na poziomie jednostkowym.
Twój nowy zespół: autonomiczne agenty AI w akcji
System wieloagentowy działa jak idealnie zsynchronizowany zespół ekspertów z jasno podzielonymi rolami. Tak może wyglądać setup dla Twoich operacji:
Zdarzenie rynkowe / zamówienie
Orkiestrator
Wyspecjalizowane agenty
Pricing
Asortyment
Zapasy
Content
Zwroty
Bramki walidacyjne (business rules)
Systemy handlowe
PIM · OMS · ERP · POS · API marketplace'ów
Ślad audytowy (audit trail): każda decyzja, dane wejściowe i uzasadnienie są logowane
Pricing Agent
Analizuje na żywo konkurencję, elastyczność popytu i marżowość. Autonomicznie proponuje zmiany cen, trzymając się twardych reguł (cena min/max, dzienny cap). W pełni zgodny z dyrektywą Omnibus.
Assortment Agent
Monitoruje trendy sprzedaży, sezonowość i luki w kategoriach. Wypuszcza data-driven rekomendacje dotyczące planogramów i optymalizacji asortymentu.
Replenishment Agent
Przelicza wskaźniki rotacji i zapotrzebowanie per lokalizacja, generując drafty zamówień (purchase orders), by zminimalizować ryzyko out-of-stocków.
Content Agent
Błyskawicznie wzbogaca product data w PIM-ie. Generuje atrybuty, opisy, tłumaczenia i mapuje dane pod wymagania specyficznych marketplace'ów. Skraca time-to-market z tygodni do godzin.
Returns Agent
Klasyfikuje każdy zwrot, estymuje jego wartość i wyznacza najbardziej rentowną ścieżkę procesowania, oflagowując przy okazji fraudy.
Warstwa Agentic Commerce
Udostępnia Twój katalog i dostępność (inventory) przez nowoczesne protokoły (ACP, UCP) dla AI klientów – zachowując pełne bezpieczeństwo transakcji.
Orkiestrator
Koordynuje pipeline, pilnuje kolejności operacji i utrzymuje pełny ślad audytowy (audit log) każdej podjętej decyzji.
Nie potrzebujesz wdrażać wszystkiego naraz. Faza Discovery wskaże agenty, które wygenerują dla Ciebie najszybsze ROI.
Orkiestracja, bramki akceptacyjne i ślad audytowy działają tak samo w każdym systemie, który wdrażamy.
Zobacz, jak działają systemy wieloagentowe
Jak to działa w praktyce?
Rola agentów AI
Dynamic pricing
Analiza sygnałów rynkowych → estymacja nowej ceny (w ramach limitów marży) → egzekucja po walidacji
Zarządzanie asortymentem
Detekcja luk w kategoriach → rekomendacje planogramów
Replenishment (zapasy)
Prognozowanie popytu per lokalizacja → alokacja i propozycje zamówień
Wzbogacanie danych (PIM)
Skan brakujących atrybutów → automatyczne uzupełnianie → walidacja pod marketplace'y (Allegro, Amazon)
Logistyka zwrotów
Klasyfikacja zwrotu → wyznaczenie optymalnej ścieżki → automatyzacja
Agentic commerce readiness
Udostępnienie ustrukturyzowanych danych o produktach i checkoutu dla AI
Ekosystem
Dynamic pricing
Silnik cenowy, ERP, POS
Zarządzanie asortymentem
ERP, POS, narzędzia do planogramów
Replenishment (zapasy)
ERP, WMS, OMS
Wzbogacanie danych (PIM)
PIM, DAM, API marketplace'ów
Logistyka zwrotów
OMS, WMS, ERP
Agentic commerce readiness
PIM, OMS, bramki płatnicze
Kluczowe metryki (KPI)
Dynamic pricing
Gross margin; % sprzedaży na promocji; price competitiveness index
Zarządzanie asortymentem
Sales per m²; inventory turnover; udział dead stock
Replenishment (zapasy)
Shelf availability (OSA); koszty emergency freight
Wzbogacanie danych (PIM)
Time-to-market per SKU; data completeness; wskaźnik odrzuceń feedów
Logistyka zwrotów
Cost per return; value recovery rate
Agentic commerce readiness
% ruchu i przychodów z kanału agentic commerce
Rola agentów AI
Ekosystem
Kluczowe metryki (KPI)
Dynamic pricing
Analiza sygnałów rynkowych → estymacja nowej ceny (w ramach limitów marży) → egzekucja po walidacji
Silnik cenowy, ERP, POS
Gross margin; % sprzedaży na promocji; price competitiveness index
Zarządzanie asortymentem
Detekcja luk w kategoriach → rekomendacje planogramów
ERP, POS, narzędzia do planogramów
Sales per m²; inventory turnover; udział dead stock
Replenishment (zapasy)
Prognozowanie popytu per lokalizacja → alokacja i propozycje zamówień
ERP, WMS, OMS
Shelf availability (OSA); koszty emergency freight
Wzbogacanie danych (PIM)
Skan brakujących atrybutów → automatyczne uzupełnianie → walidacja pod marketplace'y (Allegro, Amazon)
PIM, DAM, API marketplace'ów
Time-to-market per SKU; data completeness; wskaźnik odrzuceń feedów
Logistyka zwrotów
Klasyfikacja zwrotu → wyznaczenie optymalnej ścieżki → automatyzacja
OMS, WMS, ERP
Cost per return; value recovery rate
Agentic commerce readiness
Udostępnienie ustrukturyzowanych danych o produktach i checkoutu dla AI
PIM, OMS, bramki płatnicze
% ruchu i przychodów z kanału agentic commerce
Od koncepcji do produkcji – jak pracujemy
01
Architecture Discovery (2 tygodnie)
Mapujemy Twoje procesy, stack i ograniczenia. Dostajesz architekturę referencyjną i uszeregowaną pod kątem wartości biznesowej roadmapę. Określamy poziom autonomii dla każdego kroku – niezależnie, czy ostatecznie wdrożysz to z nami.
02
Shadow-mode Pilot (6–8 tygodni)
Testujemy na żywym organizmie. System działa równolegle do Twojego obecnego procesu (np. na jednej kategorii produktowej). Agenty estymują i działają, ale bez uprawnień do zapisu. Ty porównujesz nasze KPI (marża, availability, TTM) z wynikami zespołu.
03
Produkcja (8–12 tygodni)
Integracja przez bezpieczną warstwę (MCP, tam gdzie to możliwe). Podpinamy zwalidowane bramki akceptacyjne oparte na Twoich business rules, uruchamiamy logowanie decyzji (audit log) i kończymy testy security.
04
AgentOps (ciągłe wsparcie)
To nie jest projekt typu „zrób i zapomnij”. Uruchamiamy frameworki ewaluacyjne przy każdej iteracji. Monitorujemy accuracy, latencję i koszty inferencji. Każda cicha aktualizacja modelu LLM pod spodem wyzwala re-ewaluację systemu – nie ma miejsca na niekontrolowane zmiany cen.
01
Architecture Discovery (2 tygodnie)
Mapujemy Twoje procesy, stack i ograniczenia. Dostajesz architekturę referencyjną i uszeregowaną pod kątem wartości biznesowej roadmapę. Określamy poziom autonomii dla każdego kroku – niezależnie, czy ostatecznie wdrożysz to z nami.
02
Shadow-mode Pilot (6–8 tygodni)
Testujemy na żywym organizmie. System działa równolegle do Twojego obecnego procesu (np. na jednej kategorii produktowej). Agenty estymują i działają, ale bez uprawnień do zapisu. Ty porównujesz nasze KPI (marża, availability, TTM) z wynikami zespołu.
03
Produkcja (8–12 tygodni)
Integracja przez bezpieczną warstwę (MCP, tam gdzie to możliwe). Podpinamy zwalidowane bramki akceptacyjne oparte na Twoich business rules, uruchamiamy logowanie decyzji (audit log) i kończymy testy security.
04
AgentOps (ciągłe wsparcie)
To nie jest projekt typu „zrób i zapomnij”. Uruchamiamy frameworki ewaluacyjne przy każdej iteracji. Monitorujemy accuracy, latencję i koszty inferencji. Każda cicha aktualizacja modelu LLM pod spodem wyzwala re-ewaluację systemu – nie ma miejsca na niekontrolowane zmiany cen.
Zobacz, jak pomogliśmy naszym klientom
Wbudowana AI w platformie cyberbezpieczeństwa obsługującej klientów z listy Fortune 500: poprzez wbudowanie warstwy konwersacyjnej AI w platformę, skróciliśmy czas wdrażania (onboarding) nowych klientów o 95% i przekształciliśmy narzędzie do kwartalnego raportowania w system bieżącego wsparcia decyzyjnego.
Dlaczego my
Dlaczego wybierają nas przedsiębiorstwa
Jesteśmy 50-osobową, interdyscyplinarną firmą technologiczną z Warszawy. Dostarczamy technologie, które łączą wysoki zwrot z inwestycji, bezpieczeństwo oraz użyteczność dla użytkowników końcowych.
lat dostarczania produktów cyfrowych
firma założona w 2016 r.
wdrożonych produktów
web i mobile
ekspertów na pokładzie
Projektanci Produktu i UX, Inżynierowie Oprogramowania, Specjaliści AI, Project Managerowie
NPS od klientów
Chwaleni przez klientów za komunikację, tempo prac i jakość
obsługiwanych kontynentów
Ameryka Północna, Ameryka Południowa, Europa, Azja, Afryka
Najczęstsze pytania
Porozmawiajmy o tym, w którym procesie potrzebujesz pomocy AI
Opowiedz nam, jak dziś przez Twoją operację przepływają pricing, dane produktowe i zwroty. Powiemy Ci, który proces agenty powinny przejąć jako pierwszy, jaki poziom autonomii jest bezpieczny i jak wyglądałby pilotaż.
Współpracuj z zespołem zaufanym przez Siemens, PwC i Toyota.
