Agent zleceń w ChatGPT: przepis w sześciu krokach

W sześciu krokach zbudujecie w projekcie ChatGPT agenta, który czyta zlecenie transportowe, sprawdza płatnika wobec limitu i przeterminowań, liczy marżę ze stawki i kosztu trasy na tej relacji oraz dobiera auto, które może je wziąć. Agent kładzie spedytorowi na biurku rekomendację „przyjąć, przyjąć pod warunkami albo odrzucić” z listą warunków i osobą, która o każdym decyduje, ale nie przyjmuje zlecenia, nie zmienia stawki i nie zwalnia limitu. Stan funkcji sprawdzony 15.10.2026 w dokumentacji projektów ChatGPT.

To przepis do karty agenta zleceń z serii o usługach logistycznych jako jednym systemie. Pracujemy na tych samych danych ćwiczeniowych co w pozostałych przepisach: zlecenie na przewóz chłodniczy do Lyonu, czterech płatników, cztery relacje, cztery auta i parametry firmy. Wszystkie dane są fikcyjne, łącznie z chłodnią, która chce wysłać palety do Francji.

Gotowy skill. Procedurę agenta zleceń transportowych z tego przepisu znajdziecie jako gotowy skill w otwartym repozytorium moja-firma-logistyka na GitHubie, razem z danymi ćwiczeniowymi i wynikiem kontrolnym. Działa w Claude, Microsoft 365 Copilot, ChatGPT i Gemini. Jak z niego skorzystać.

Co zbudujesz

Projekt w ChatGPT ze stałymi instrukcjami i czterema plikami z płatnikami, relacjami, flotą i parametrami. Do nowej rozmowy w projekcie dołączasz PDF ze zleceniem i dostajesz cztery rzeczy, które dziś kosztują spedytora godzinę telefonów do finansów, kontrolingu i dyspozytora.

Wejście	Co robi agent	Wynik
Zlecenie transportowe w PDF	wypisuje dane zlecenia i braki	lista danych, pytań do klienta i rzeczy do potwierdzenia
Płatnicy	sprawdza limit, saldo, przeterminowania, termin płatności	tabela płatnika z saldem po zleceniu i przekroczeniem
Relacje i parametry	liczy przychód, koszt trasy, marżę, stawkę minimalną, wariant z podwykonawcą	tabela marży wobec progu
Flota	dobiera auto pod nadwozie, dostępność i czas pracy	tabela aut: pasuje, odpada z powodem, pomysł na powrót
Wszystko razem	proponuje rekomendację z warunkami	„przyjąć pod warunkami” i lista warunków z decydentem

Czym ChatGPT różni się od pozostałych trzech narzędzi w tym zadaniu. Liczenie robi analiza danych: ChatGPT pisze i uruchamia Pythona w notatniku Jupyter i czyta zarówno XLSX, jak i CSV, w przeciwieństwie do Agent Buildera w Microsoft 365 Copilot, którego wiedza bierze tylko XLSX. Najwięcej zmienia się wokół projektu: dawny tryb agenta zastąpił ChatGPT Work, własne GPT są wycofywane, a do automatyzacji służą workspace agents. Dlatego ten przepis stoi na projekcie, czyli na części, która się nie zmienia. Gemini z kolei czyta pliki prosto z Dysku Google, tutaj pliki wgrywacie do projektu.

Czego potrzebujesz

• Workspace’u ChatGPT na planie Business albo Enterprise. Na stronie OpenAI Business kosztuje 25 USD za użytkownika miesięcznie albo 20 USD przy płatności rocznej, przy minimum dwóch użytkownikach; traktujcie to jako orientację, bo OpenAI wspomina też miejsca Standard i Premium, których cennik nie pokazuje, więc cenę potwierdźcie przed zakupem. Projekt na tych planach mieści do 40 plików.
• Uprawnień do tworzenia i udostępniania projektów. Nadaje je administrator workspace’u (krok 1).
• Danych ćwiczeniowych: zlecenie.pdf, platnicy.xlsx, relacje.xlsx, flota.xlsx, parametry.xlsx. Ten sam komplet w CSV (UTF-8, separator średnik) i w jednym archiwum: agent-ul-dane-cwiczeniowe.zip. Analiza danych czyta oba formaty; w przepisie używamy XLSX, żeby nie walczyć z separatorem.

Czego ten agent nie zrobi

Nie przyjmie zlecenia i nie ustali stawki. Przyjęcie należy do spedytora, stawka poniżej progu do kierownika spedycji, zwolnienie limitu do finansów, a termin płatności dłuższy niż dopuszcza polityka do zarządu. Agent pokazuje, ile ten przewóz naprawdę kosztuje, czy płatnik mieści się w limicie i które auto może pojechać, żeby te decyzje zapadły na danych, a nie na tym, że „nazwa płatnika jest znajoma”.

Nie zastąpi też porządku w danych. Jeśli koszt trasy na relacji nie jest nigdzie zapisany, bo paliwo i opłaty drogowe księgujecie zbiorczo, agent nie ma z czym porównać stawki. Gorzej: model chętnie wypełni lukę czymś, co brzmi wiarygodnie — na przykład „typowym” kosztem kilometra. W prawdziwej firmie zacznijcie od jednego arkusza z kosztem rzeczywistym pięciu najczęstszych relacji z ostatniego kwartału. Dopiero potem agent.

Krok 1. Sprawdź uprawnienia w workspace

Administrator otwiera Workspace settings → Permissions & roles → Projects i włącza „Create and manage projects” oraz „Share projects”. Projekty dziedziczą ustawienia narzędzi, retencji i rezydencji danych z workspace’u, więc to też dobry moment, żeby sprawdzić, co administrator tam ustawił.

Powinieneś zobaczyć w pasku bocznym Projects z możliwością założenia nowego projektu. Jeśli go nie ma, uprawnienie jest wyłączone.

Krok 2. Załóż projekt i wpisz instrukcje

W pasku bocznym wybierz Projects i załóż nowy projekt o nazwie „Agent zleceń”. Potem otwórz menu projektu (•••) → Project settings i wklej instrukcje poniżej. Obowiązują tylko w tym projekcie i mają pierwszeństwo przed Twoimi globalnymi instrukcjami.

Jesteś agentem zleceń w firmie transportowej (własna flota chłodni i plandek plus podwykonawcy).
Pracujesz na plikach projektu:
- platnicy.xlsx: klienci i płatnicy z limitem kredytowym, saldem, przeterminowaniami
  i umownym terminem płatności,
- relacje.xlsx: powtarzalne relacje z kosztem trasy (średnia z ostatnich przewozów),
  stawką średnią, pustymi kilometrami powrotu i średnią stawką podwykonawcy,
- flota.xlsx: auta, kierowcy, pozycja, dostępność i pozostały czas pracy w tygodniu,
- parametry.xlsx: kurs EUR/PLN do kalkulacji, minimalna marża na relacji, progi decyzji
  i maksymalny termin płatności bez zgody zarządu.

Gdy dostaniesz zlecenie transportowe (PDF w rozmowie), zrób kolejno:
1. Wypisz dane zlecenia: zleceniodawca i płatnik, miejsce załadunku i rozładunku, okna,
   ładunek (palety, masa, temperatura, wymagania), stawka i waluta, termin płatności,
   palety, postoje. Osobno wypisz, czego brakuje albo co trzeba potwierdzić.
2. Sprawdź płatnika w platnicy.xlsx: limit, saldo, przeterminowane i najstarsza zaległość,
   umowny termin płatności. Policz saldo po zleceniu = saldo + stawka × kurs
   i o ile przekroczy limit. Porównaj termin płatności ze zlecenia z umownym
   i z maksymalnym bez zgody zarządu.
3. Policz marżę. Przychód w PLN = stawka × kurs z parametrów. Koszt trasy weź z relacje.xlsx
   dla relacji, której miasta odpowiadają rejonom załadunku i rozładunku (miejscowość pod
   Poznaniem = Poznań, dzielnica Lyonu = Lyon) i której nadwozie odpowiada ładunkowi.
   Marża = przychód − koszt trasy; marża % = marża / przychód. Porównaj z minimalną marżą
   i policz stawkę minimalną w EUR, przy której marża osiąga minimum (zaokrąglij w górę
   do pełnych 10 EUR). Policz też marżę przy oddaniu podwykonawcy:
   przychód − średnia stawka podwykonawcy × kurs.
4. Dobierz auto z flota.xlsx: nadwozie zgodne z ładunkiem, dostępne przed oknem załadunku,
   czas pracy wystarczający na dojazd i trasę. Auta, które odpadają, wypisz z powodem.
   Zwróć uwagę na auta, które szukają powrotu w rejonie rozładunku.
5. Zaproponuj: „przyjąć”, „przyjąć pod warunkami” albo „odrzucić”. Uzasadnij w trzech
   zdaniach i wypisz warunki, każdy z osobą, która o nim decyduje
   (spedytor, kierownik spedycji, finanse, zarząd).

Zasady:
- Licz w Pythonie (analiza danych) na plikach projektu, nie z pamięci.
  Przy każdej liczbie podaj, z których wierszy pochodzi.
- Nie dopisuj relacji, aut ani płatników, których nie ma w plikach. Brak danych nazwij wprost.
- Nie przyjmujesz zlecenia, nie zmieniasz stawki ani terminu płatności i nie zwalniasz limitu.
  To decyzje spedytora, kierownika spedycji, finansów i zarządu.
- Wynik: dane zlecenia i braki, tabela płatnika, tabela marży, tabela aut,
  rekomendacja z warunkami.

Kurs i próg marży agent bierze z pliku parametrów, nie z własnej wiedzy o rynku; dzięki temu zmiana jednej liczby w jednym pliku zmienia wszystkie wyliczenia, co sprawdzisz w kroku z rzeczywistością. Każdy warunek w rekomendacji ma przypisaną rolę, więc spedytor od razu wie, do kogo z nim iść.

Krok 3. Dodaj pliki projektu

Dodaj do plików projektu platnicy.xlsx, relacje.xlsx, flota.xlsx i parametry.xlsx. Zajmą 4 z 40 miejsc i są daleko od limitów wielkości (ok. 50 MB dla arkusza). Nazwy kolumn znajdziesz w pierwszym wierszu każdego arkusza; jeśli w swoich danych użyjesz innych, popraw je w instrukcji.

Zleceń nie dodawaj do plików projektu. Pliki projektu to Wasi płatnicy, relacje, flota i parametry, obowiązujące w każdej rozmowie. Zlecenie jest sprawą na dziś i trafia do pojedynczej rozmowy.

Krok 4. Uruchom agenta na zleceniu

W projekcie rozpocznij nową rozmowę, dołącz zlecenie.pdf i napisz:

Mamy nowe zlecenie. Przeprowadź analizę według instrukcji projektu, licząc w Pythonie na plikach projektu.

Powinieneś zobaczyć, że ChatGPT uruchamia analizę danych (kod w Pythonie), czyta cztery arkusze i odpowiada w kolejności z instrukcji: dane zlecenia i braki, płatnik, marża, auta, rekomendacja. Na planie Business PDF jest czytany jako sam tekst, bez rysunków i wykresów; w naszym zleceniu wszystko, co ważne, jest tekstem, w Waszych może nie być — zlecenia z portali bywają zrzutami ekranu. Jedno zastrzeżenie: strona pomocy o projektach nie wymienia analizy danych wprost wśród narzędzi projektu. Jeśli w odpowiedzi nie widać uruchomionego kodu, poproś o niego wprost i nie przyjmuj liczb, dopóki go nie zobaczysz.

Krok 5. Gdy potrzebujesz gotowego arkusza

Dokumentacja analizy danych nie mówi wprost, czy z rozmowy w projekcie pobierzesz wynik jako plik XLSX, więc sprawdź to sam, prosząc o plik na końcu odpowiedzi. Pewną drogą do gotowego arkusza jest ChatGPT Work: przełącz rozmowę na Work w tym samym projekcie, a zadanie wykona się z kontekstem projektu i zakończy dokumentem albo arkuszem (ChatGPT Work). Work zastąpił dawny tryb agenta, więc jeśli w starszym poradniku zobaczysz polecenie /agent, to już nie działa.

Sprawdź wynik na danych kontrolnych

Porównaj odpowiedź z tabelami poniżej. Liczby policzyliśmy niezależnie z tych samych plików.

Płatnik: Chłodnie Wielkopolskie (T-0310)	Wartość
Limit kredytowy	150 000,00 zł
Saldo należności	142 000,00 zł, w tym przeterminowane 9 800,00 zł (najstarsza zaległość 12 dni)
Zlecenie w PLN	1 980 EUR × 4,30 = 8 514,00 zł
Saldo po zleceniu	150 514,00 zł — przekroczenie limitu o 514,00 zł
Termin płatności	żądany 60 dni; umowny 45; maksymalny bez zgody zarządu 45

Marża: Poznań → Lyon (chłodnia)	Wartość
Przychód	8 514,00 zł
Koszt trasy	7 620,00 zł (w tym paliwo 3 350, opłaty drogowe 1 180, kierowca 2 140)
Marża	894,00 zł, czyli 10,5% — poniżej progu 12%
Stawka minimalna dla 12%	2 020 EUR
Wariant z podwykonawcą (średnio 1 850 EUR)	koszt 7 955,00 zł, marża 559,00 zł

Auto	Status	Dlaczego
PO 1234K, chłodnia	pasuje	we Wrocławiu, wolne od 21.09 18:00, 31 h czasu pracy; dojazd ok. 160 km na załadunek 22.09 rano
PO 9012M, plandeka	odpada	bez agregatu, nie nadaje się do 2–8 °C
PO 3456N, chłodnia	odpada	zajęta do 23.09, nie zdąży na załadunek 22.09
PO 5678L, chłodnia	nie zdąży na załadunek	stoi w Lyonie i szuka powrotu — pomysł dla planisty: zamiana ról, PO 5678L bierze powrót z Francji, a PO 1234K jedzie do Lyonu

Prawidłowa rekomendacja to „przyjąć pod warunkami”: stawka minimum 2 020 EUR, żeby marża osiągnęła 12%, albo akceptacja 10,5% przez kierownika spedycji; termin płatności 45 dni, bo 60 wymaga zgody zarządu; płatnik po zleceniu przekracza limit o 514 zł i ma 9 800 zł przeterminowane od 12 dni, więc zwolnienie należy do finansów; palety EUR 1:1 i rejestrator temperatury do potwierdzenia dyspozytorowi. W brakach agent powinien wskazać termin odpowiedzi (19.09, godz. 15:00), cztery wolne godziny postoju do porównania z umową ramową i temperaturę 2–8 °C przy ładunku opisanym jako mrożonki — to pytanie do klienta, nie założenie.

Jeśli w tabeli marży pojawi się relacja do Mediolanu albo Berlina, agent nie trzymał się reguły doboru relacji. Jeśli saldo po zleceniu albo marża się nie zgadzają, poproś o pokazanie kodu analizy i sprawdź, skąd wziął kurs. Odpowiedź policzona z pamięci wygląda tak samo pewnie jak policzona kodem; różnicę widać dopiero w kodzie.

Krok z rzeczywistością

Dane w firmie się zmieniają, a agent musi to zauważyć bez zmiany instrukcji. Otwórz parametry.xlsx, zmień kurs EUR/PLN do kalkulacji z 4,30 na 4,40, zapisz plik i w plikach projektu zastąp starą wersję nową.

Zadaj w nowej rozmowie to samo pytanie. Przychód powinien wzrosnąć do 8 712,00 zł, marża do 1 092,00 zł, czyli 12,5% — próg 12% jest teraz spełniony, a stawka minimalna spada do 1 970 EUR. Wariant z podwykonawcą daje 572,00 zł marży. Saldo płatnika po zleceniu rośnie do 150 712,00 zł, więc przekroczenie limitu rośnie do 712,00 zł. W rekomendacji warunek stawki powinien zniknąć, a warunek limitu i terminu płatności zostać.

Jedna liczba w jednym pliku przesunęła marżę z „poniżej progu” na „w progu” i jednocześnie pogorszyła sytuację płatnika. Dlatego kurs do kalkulacji ma być parametrem firmy ustawianym przez kontroling, a nie liczbą z głowy spedytora.

Krok 6. Udostępnij zespołowi i zaplanuj automatyzację

Kiedy wynik zgadza się z danymi kontrolnymi, kliknij Share w projekcie i dodaj osoby albo grupę z workspace’u (do 100 współpracowników). Spedytorom daj uprawnienie Chat, osobie odpowiedzialnej za instrukcje i pliki Edit — zwykle kierownikowi spedycji albo kontrolingowi, bo to oni pilnują progu marży i kursu. Link w workspace domyślnie daje dostęp Chat, a projekt udostępniony zawsze pracuje w trybie pamięci Project-only.

Zlecenia przychodzą mailem i z portali i to jest następny krok, ale już poza projektem. Workspace agent (Agents → Create w pasku bocznym) dostaje te same pliki, aplikacje takie jak Google Drive czy SharePoint i harmonogram uruchomień. Gmail występuje z kolei jako wyzwalacz „nowa wiadomość” dla zadań Work. Akcje zapisu mają tam domyślnie ustawienie Always ask, czyli agent przygotowuje, a człowiek zatwierdza. Zostawcie to tak — przyjęcie zlecenia to decyzja spedytora. Według zapowiedzi OpenAI z kwietnia 2026 workspace agents są rozliczane kredytami (stawek nie potwierdziliśmy), a w Enterprise są domyślnie wyłączone (workspace agents). Outlook i SharePoint wymagają jeszcze zgody administratora Microsoft Entra.

Typowe problemy

Objaw	Przyczyna	Co zrobić
Brak tworzenia projektu albo przycisku Share	administrator wyłączył uprawnienie	Workspace settings → Permissions & roles → Projects
W tabeli jest relacja albo auto, których nie ma w pliku	model dopowiada zamiast liczyć	poproś o numery wierszy i ponowne policzenie w Pythonie
Marża się nie zgadza	agent wziął kurs z własnej wiedzy zamiast z parametry.xlsx	przypomnij regułę z instrukcji: kurs z pliku parametrów
Dane ze zlecenia są pomijane	na planie Business PDF jest czytany jako tekst, a zlecenie było zrzutem ekranu	przepisać dane zlecenia tekstem albo poprosić klienta o PDF z tekstem
Kolega nie widzi projektu po dodaniu do grupy	członkowie dodani później nie dostają powiadomienia	wyślij mu link do projektu
Aplikacja ma etykietę „Disabled by admin”	aplikacja wyłączona w Admin → Plugins	administrator włącza aplikację i akcje
Nie da się zbudować nowego GPT	GPT są wycofywane	zostań przy projekcie albo workspace agent

Co dalej

Na własnych danych potrzebujecie czterech eksportów, w XLSX albo CSV: płatników z ERP (limit, saldo, przeterminowane, najstarsza zaległość, umowny termin), relacji z systemu transportowego albo kontrolingu (kilometry, koszt trasy z podziałem na paliwo, opłaty i kierowcę, puste kilometry, stawka podwykonawcy), floty z telematyki i grafiku (nadwozie, pozycja, dostępny od, czas pracy) oraz parametrów firmy (kurs, minimalna marża, progi, maksymalny termin płatności). Nazwy kolumn mogą być Wasze, wtedy poprawcie je w instrukcji.

Ten sam agent w innych narzędziach:

• Agent zleceń w Claude
• Agent zleceń w Microsoft 365 Copilot
• Agent zleceń w Gemini

Pełną kartę agenta zleceń, czyli co czyta, co może sam, co zatwierdza człowiek i czym go mierzyć, znajdziecie we wpisie o płatniku sprawdzonym i stawce z kosztu trasy.