Internet od dawna nie jest już przestrzenią tworzoną wyłącznie przez ludzi. Znaczną część ruchu w sieci generują dziś boty — programy wykonujące automatyczne działania bez ciągłego udziału człowieka. Jedne pomagają firmom obsługiwać klientów i analizować dane, inne manipulują opinią publiczną, rozsyłają spam lub przeprowadzają cyberataki. Rozwój sztucznej inteligencji sprawił, że współczesne boty potrafią prowadzić rozmowy, tworzyć treści, a nawet podejmować autonomiczne decyzje.
spis treści
Rodzaje botów internetowych
Chatboty i wirtualni asystenci
Chatboty są dziś najbardziej rozpoznawalną formą botów internetowych, ponieważ bezpośrednio zastępują lub wspierają rozmowę z człowiekiem. Pojawiają się wszędzie tam, gdzie użytkownik oczekuje szybkiej odpowiedzi: w obsłudze klienta, bankowości, medycynie, edukacji oraz sprzedaży internetowej. Zamiast przeszukiwania stron czy czekania na konsultanta, interakcja odbywa się w formie dialogu.
Pierwsze chatboty działały w sposób schematyczny — opierały się na prostych regułach i słowach kluczowych. Ich możliwości były ograniczone do wcześniej przygotowanych scenariuszy, co sprawiało, że każda nietypowa wypowiedź użytkownika kończyła się brakiem odpowiedzi lub przekierowaniem do człowieka. W praktyce były to bardziej „menu ukryte w czacie” niż rzeczywista rozmowa.
Nowoczesne systemy oparte na modelach językowych (LLM) zmieniły ten model działania. Chatboty potrafią analizować kontekst wypowiedzi, rozumieć zależności między kolejnymi wiadomościami i generować odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Dzięki temu rozmowa nie musi być już sztywna ani liniowa — użytkownik może wracać do wcześniejszych wątków, doprecyzowywać pytania i formułować myśli w naturalny sposób.
W praktyce oznacza to, że chatboty przestały być tylko narzędziem odpowiadania na pytania. Coraz częściej pełnią rolę pośrednika między człowiekiem a systemami cyfrowymi, tłumacząc złożone procesy na język zrozumiały dla użytkownika. W bankowości mogą prowadzić przez proces reklamacji krok po kroku, w edukacji działać jak tutor dostosowujący poziom wyjaśnień do ucznia, a w medycynie zadawać serię pytań diagnostycznych i sugerować dalsze działania.
Boty w mediach społecznościowych
Boty w mediach społecznościowych automatyzują aktywność na platformach takich jak Instagram, TikTok, X (Twitter), Facebook czy LinkedIn. Ich działanie obejmuje zarówno proste operacje techniczne, jak publikowanie postów o określonych godzinach, jak i bardziej złożone procesy związane z interakcją z użytkownikami.
W praktyce mogą odpowiadać na komentarze, generować sztuczny ruch, zwiększać zasięgi treści lub promować konkretne produkty i usługi. W wielu przypadkach ich celem jest wpływanie na widoczność treści w algorytmach platform, które premiują aktywność i zaangażowanie.
W tym obszarze istotne jest rozróżnienie między różnymi typami botów. Boty marketingowe są wykorzystywane legalnie przez firmy do automatyzacji komunikacji i promocji. Z kolei boty polityczne i propagandowe służą do bardziej kontrowersyjnych działań — mogą wzmacniać określone narracje, tworzyć iluzję poparcia społecznego lub uczestniczyć w kampaniach dezinformacyjnych.
W bardziej zaawansowanych scenariuszach pojawiają się tzw. farmy botów czyli zorganizowane sieci kont sterowanych automatycznie lub półautomatycznie. W połączeniu z technikami generowania treści oraz AI, takimi jak deepfake, umożliwiają one tworzenie realistycznych, ale fałszywych materiałów i dyskusji w sieci.
Boty handlowe i zakupowe
Boty handlowe działają przede wszystkim w obszarze e-commerce, gdzie monitorują ceny, promocje i dostępność produktów w czasie rzeczywistym. Ich główną przewagą nad człowiekiem jest szybkość reakcji — są w stanie wykonać operację zakupu w ułamku sekundy od momentu pojawienia się produktu w sprzedaży.
Do najbardziej znanych należą sneaker boty, ticket boty oraz tzw. scalping bots. Wykorzystuje się je do wykupywania limitowanych edycji produktów, takich jak buty, bilety na koncerty czy konsole, a następnie ich odsprzedaży po znacznie wyższej cenie na rynku wtórnym.
W odpowiedzi na ich działanie sklepy i platformy sprzedażowe wprowadzają różne mechanizmy ochronne, takie jak CAPTCHA, limity zakupów na użytkownika, kolejki wirtualne czy systemy wykrywania nietypowego ruchu. Prowadzi to do swoistego wyścigu technologicznego między twórcami botów a platformami e-commerce, które próbują ograniczyć ich skuteczność.
Boty cyberbezpieczeństwa
W przeciwieństwie do wcześniej opisanych kategorii, boty cyberbezpieczeństwa często pełnią funkcję ochronną. Wykorzystywane są do monitorowania systemów informatycznych, wykrywania zagrożeń i automatycznej reakcji na incydenty.
Do tej grupy należą m.in. skanery podatności, systemy SIEM analizujące zdarzenia w sieci, boty monitorujące ruch sieciowy oraz narzędzia automatycznie reagujące na wykryte ataki. Ich zadaniem jest szybkie identyfikowanie nieprawidłowości, zanim doprowadzą one do realnych szkód.
Coraz częściej w tym obszarze wykorzystywana jest sztuczna inteligencja, która pozwala na analizę zachowań użytkowników i systemów w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest wykrywanie nietypowych wzorców aktywności, takich jak próby phishingu czy ataki polegające na kradzieży danych.
Boty szkodliwe
Najbardziej problematyczną kategorią są boty szkodliwe, które zostały zaprojektowane z myślą o nadużyciach i cyberprzestępczości. Ich działanie obejmuje szerokie spektrum aktywności — od masowego spamu po zaawansowane ataki na infrastrukturę cyfrową.
Spam boty odpowiadają za automatyczne rozsyłanie niechcianych wiadomości, często zawierających reklamy lub próby oszustwa. Phishing boty idą krok dalej — podszywają się pod instytucje takie jak banki, firmy kurierskie czy urzędy, próbując wyłudzić dane logowania lub informacje finansowe.
Szczególnie niebezpieczne są botnety, czyli sieci zainfekowanych urządzeń połączonych w jeden system sterowany zdalnie. Mogą być wykorzystywane do przeprowadzania ataków DDoS, rozsyłania malware, a nawet kopania kryptowalut bez wiedzy właściciela urządzenia.
Współczesne botnety często wykorzystują urządzenia z Internetu Rzeczy (IoT), takie jak kamery, routery czy inteligentne sprzęty domowe, które mają słabe zabezpieczenia. Jednym z najbardziej znanych przykładów takiego zagrożenia był atak Mirai, który pokazał, jak duży potencjał destrukcyjny mogą mieć źle zabezpieczone urządzenia podłączone do sieci.
Wraz z rozwojem automatyzacji rośnie również skala cyberprzestępczości — wiele operacji może być dziś wykonywanych bez bezpośredniego udziału człowieka, co znacząco zwiększa tempo i zasięg ataków.
Technologie stojące za botami
Sztuczna inteligencja i modele językowe
Współczesne boty coraz rzadziej są prostymi skryptami wykonującymi z góry określone instrukcje. Ich „inteligencja” wynika z połączenia kilku warstw technologicznych: przetwarzania języka naturalnego (NLP), uczenia maszynowego oraz modeli generatywnych, które potrafią tworzyć nowe treści zamiast jedynie je odtwarzać.
NLP pozwala botom analizować tekst w sposób zbliżony do interpretacji języka przez człowieka — rozpoznawać intencje, wyodrębniać znaczenie i reagować na kontekst wypowiedzi. Uczenie maszynowe daje im zdolność poprawy działania na podstawie danych, a modele generatywne umożliwiają tworzenie odpowiedzi, które nie są wcześniej zapisane, lecz powstają w czasie rzeczywistym.
Różnica między klasycznym chatbotem a chatbotem opartym na AI jest fundamentalna. Tradycyjny bot działa jak drzewo decyzji — porusza się po wcześniej zaprogramowanych ścieżkach i reaguje tylko na przewidziane scenariusze. AI chatbot nie „wybiera odpowiedzi”, lecz ją konstruuje, przewidując kolejne słowa na podstawie ogromnych zbiorów danych językowych i kontekstu rozmowy. W efekcie potrafi poradzić sobie z pytaniami, których nigdy wcześniej nie widział.
Proces uczenia takich modeli polega na analizie ogromnych zbiorów tekstów — książek, artykułów, stron internetowych czy rozmów. Model nie zapamiętuje ich dosłownie, ale uczy się statystycznych zależności między słowami i strukturami języka. Dzięki temu potrafi generować wypowiedzi, które brzmią naturalnie i spójnie, mimo że są tworzone „od zera” w momencie zapytania.
Jednym z istotnych ograniczeń tej technologii są tzw. halucynacje AI. Oznaczają one sytuacje, w których model generuje odpowiedź brzmiącą wiarygodnie, ale niezgodną z rzeczywistością. Wynika to z faktu, że system nie „wie”, co jest prawdą — operuje prawdopodobieństwem językowym, a nie weryfikacją faktów.
Coraz częściej boty przekraczają jednak granice samego tekstu. Pojawiają się systemy multimodalne, które potrafią jednocześnie analizować i generować informacje w różnych formach: tekstu, obrazu, dźwięku, a nawet wideo. Taki bot może opisać obraz, odpowiedzieć na pytanie dotyczące nagrania lub przetworzyć polecenie głosowe i wykonać odpowiednią akcję.
Automatyzacja i web scraping
Drugim filarem działania botów jest automatyzacja interakcji z siecią. W tym celu wykorzystuje się narzędzia takie jak Selenium, Puppeteer, Playwright czy BeautifulSoup, które pozwalają botom „udawać” użytkownika przeglądarki lub bezpośrednio analizować kod stron internetowych.
Dzięki tym technologiom boty mogą automatycznie klikać w elementy stron, wypełniać formularze, pobierać dane czy monitorować zmiany w czasie rzeczywistym. To właśnie w ten sposób działają systemy śledzenia cen, boty zakupowe czy narzędzia agregujące informacje z wielu źródeł.
Jednocześnie ta sama technologia bywa wykorzystywana do działań niepożądanych — masowego zbierania danych, omijania limitów dostępu czy automatyzacji nieautoryzowanych działań na stronach internetowych. W odpowiedzi na to rozwijane są systemy ochrony, które próbują odróżnić człowieka od bota.
Do najczęściej stosowanych mechanizmów należą CAPTCHA, czyli testy mające wykazać, że użytkownik jest człowiekiem, oraz fingerprinting przeglądarki — technika identyfikacji urządzenia na podstawie jego unikalnych cech, takich jak konfiguracja systemu, czcionki czy parametry przeglądarki. Coraz częściej stosuje się także analizę zachowania użytkownika, czyli wykrywanie nienaturalnych wzorców ruchu, takich jak zbyt szybkie kliknięcia czy idealnie powtarzalne działania.
API i integracje systemowe
Trzecim kluczowym elementem infrastruktury botów są API, czyli interfejsy programistyczne umożliwiające komunikację między systemami. To właśnie dzięki nim boty mogą działać nie tylko w obrębie jednej aplikacji, ale w całym ekosystemie usług cyfrowych.
API można traktować jak uniwersalny język komunikacji między programami. Pozwala ono botom wysyłać i odbierać dane z różnych źródeł — mediów społecznościowych, systemów CRM, komunikatorów czy platform e-commerce. Zamiast symulować działania użytkownika w przeglądarce, bot może bezpośrednio „rozmawiać” z systemem na poziomie technicznym, co jest szybsze i bardziej niezawodne.
Ważną rolę odgrywają również webhooki, czyli mechanizmy pozwalające systemom na automatyczne informowanie botów o zdarzeniach w czasie rzeczywistym. Dzięki nim bot nie musi stale sprawdzać, czy coś się zmieniło — otrzymuje informację natychmiast po wystąpieniu zdarzenia, na przykład nowej wiadomości, zamówienia czy aktualizacji danych.
Połączenie API, webhooków i automatyzacji procesów biznesowych sprawia, że boty stają się integralną częścią nowoczesnych systemów cyfrowych. Nie są już zewnętrznym dodatkiem, lecz elementem infrastruktury, który spina różne usługi w jeden zautomatyzowany organizm.
Zastosowania botów
Automatyzacja procesów organizacyjnych
Boty coraz rzadziej pełnią rolę pojedynczych narzędzi, a coraz częściej działają jako elementy większych systemów automatyzacji. W firmach przejmują powtarzalne procesy, które wcześniej wymagały pracy człowieka.
Zamiast ręcznego wykonywania operacji w systemach, boty integrują się z oprogramowaniem i wykonują je automatycznie — od obsługi zgłoszeń po przetwarzanie dokumentów. W tym obszarze szczególne znaczenie ma RPA (Robotic Process Automation), czyli technologia pozwalająca „odtwarzać” działania pracownika w systemach komputerowych.
Systemy rekomendacyjne i wpływ na decyzje użytkowników
W wielu usługach cyfrowych boty nie są widoczne jako osobne narzędzia, ale działają w tle, wpływając na to, co użytkownik widzi i wybiera.
Systemy rekomendacyjne analizują ogromne ilości danych o zachowaniach użytkowników, aby przewidywać ich zainteresowania. W praktyce oznacza to, że boty nie tylko reagują na potrzeby, ale je współtworzą — sugerując produkty, treści i usługi.
To przesuwa ich rolę z „narzędzia odpowiadającego” na „system kształtujący decyzje”.
Analiza rzeczywistości cyfrowej w czasie rzeczywistym
Boty pełnią również funkcję cyfrowych sensorów internetu. Zbierają i przetwarzają informacje o tym, co dzieje się w sieci w danym momencie.
Nie chodzi już tylko o monitoring trendów, ale o ciągłą analizę przepływu informacji — od wiadomości i komentarzy, po dane finansowe i reakcje użytkowników. Na tej podstawie tworzone są modele zachowań społecznych i prognozy zmian.
W tym obszarze kluczowe znaczenie ma analiza sentymentu, która pozwala określić emocjonalny ton wypowiedzi w internecie.
Edukacja jako system adaptacyjny
W edukacji boty przestają być jedynie „pomocą w nauce”, a stają się elementem adaptacyjnych systemów dydaktycznych.
Zamiast jednego, stałego programu nauczania, system dostosowuje tempo, poziom trudności i sposób wyjaśniania do konkretnego ucznia. Bot analizuje błędy, rozpoznaje luki w wiedzy i dynamicznie zmienia sposób przekazywania materiału.
W efekcie edukacja staje się procesem spersonalizowanym, w którym każdy użytkownik może otrzymać inną ścieżkę nauki.
Etyka i zagrożenia
Dezinformacja i manipulacja
Jednym z najbardziej widocznych i jednocześnie najtrudniejszych do kontrolowania obszarów działania botów jest przestrzeń informacyjna. Boty mogą generować i rozpowszechniać treści na masową skalę, tworząc wrażenie, że dana narracja jest powszechna, popularna lub społecznie akceptowana. W rzeczywistości może to być efekt skoordynowanej aktywności automatycznych systemów, a nie realnej opinii ludzi.
W tym kontekście szczególnie istotne są zjawiska takie jak fake news, czyli fałszywe lub zmanipulowane informacje publikowane w celu wprowadzenia odbiorców w błąd. Boty mogą je nie tylko rozpowszechniać, ale również wzmacniać ich zasięg poprzez komentarze, udostępnienia i sztuczne generowanie dyskusji.
W praktyce kampanie dezinformacyjne coraz częściej wykorzystują nie tylko boty, ale również fałszywe profile tworzone w celu symulowania autentycznych użytkowników. Działające samodzielnie lub w ramach farm trolli konta uczestniczą w dyskusjach, prowokują konflikty i wzmacniają określone narracje, tworząc wrażenie spontanicznej aktywności społecznej. Więcej o mechanizmach ich działania można przeczytać w artykule Fałszywe profile internetowe zorganizowane często jako farmy trolli.
Kolejnym krokiem w ewolucji manipulacji cyfrowej są deepfake’i — materiały audio i wideo generowane przez AI, które przedstawiają osoby mówiące lub wykonujące czynności, których w rzeczywistości nigdy nie zrobiły. W połączeniu z botami dystrybucyjnymi stają się one narzędziem o dużym potencjale wpływu na opinię publiczną.
Na większą skalę zjawiska te wpisują się w tzw. wojny informacyjne, w których celem nie jest pojedynczy użytkownik, ale całe społeczeństwa. Automatyzacja pozwala prowadzić takie działania równolegle w wielu kanałach komunikacji, co znacząco utrudnia ich wykrywanie i neutralizowanie.
Prywatność i dane użytkowników
Boty funkcjonujące w internecie są w dużej mierze oparte na danych — im więcej informacji zbierają, tym skuteczniej mogą działać. W praktyce oznacza to gromadzenie ogromnych ilości danych o użytkownikach: ich zachowaniach, lokalizacji, preferencjach, historii aktywności czy sposobie korzystania z usług cyfrowych.
Powstaje jednak szereg pytań etycznych związanych z tym procesem. Kluczowe z nich dotyczą tego, kto faktycznie kontroluje zebrane dane, w jaki sposób są one przechowywane i przetwarzane oraz czy użytkownicy mają realną świadomość zakresu profilowania, któremu są poddawani.
W wielu przypadkach dane są przetwarzane w sposób niewidoczny dla użytkownika, co prowadzi do sytuacji, w której jego cyfrowy obraz — tworzony przez boty i algorytmy — staje się ważniejszy niż rzeczywista tożsamość.
Cyberprzestępczość i oszustwa
Rozwój sztucznej inteligencji i automatyzacji znacząco obniżył próg wejścia w cyberprzestępczość, jednocześnie zwiększając jej skalę i skuteczność. Boty mogą generować realistyczne wiadomości phishingowe, które trudno odróżnić od legalnej komunikacji instytucji finansowych czy firm kurierskich.
Coraz częściej wykorzystuje się również klonowanie głosu, które pozwala na podszywanie się pod konkretne osoby w rozmowach telefonicznych lub wiadomościach głosowych. W połączeniu z automatycznymi systemami wysyłającymi wiadomości powstają złożone kampanie oszustw działające niemal bez udziału człowieka.
W tym obszarze pojawia się także zjawisko „scam-as-a-service”, czyli modelu, w którym gotowe narzędzia do prowadzenia oszustw są dostępne jako usługa. Oznacza to, że nawet osoby bez zaawansowanej wiedzy technicznej mogą uruchamiać zautomatyzowane kampanie phishingowe lub generować fałszywe strony internetowe imitujące znane serwisy.
Prawo i regulacje
W odpowiedzi na rosnącą rolę botów i systemów AI rozwijane są regulacje prawne mające na celu ograniczenie ich nadużyć. Jednym z kierunków jest obowiązek oznaczania botów w komunikacji cyfrowej, tak aby użytkownik wiedział, czy ma do czynienia z człowiekiem, czy systemem automatycznym.
Drugim obszarem są regulacje dotyczące sztucznej inteligencji, które próbują określić odpowiedzialność za działania autonomicznych systemów. Problemem pozostaje jednak to, że boty coraz częściej działają w sposób pośredni i rozproszony, co utrudnia jednoznaczne przypisanie odpowiedzialności konkretnemu podmiotowi.
Istotnym wyzwaniem staje się również kwestia cyfrowej tożsamości. W sytuacji, gdy boty mogą generować realistyczne treści, profile i interakcje, granica między człowiekiem a systemem automatycznym zaczyna się zacierać, co stawia pytania o wiarygodność komunikacji w przestrzeni cyfrowej.
Boty internetowe w przyszłości
Agenci AI nowej generacji
Kolejny etap rozwoju botów wyraźnie odchodzi od prostego modelu „zapytanie–odpowiedź” w stronę systemów, które potrafią samodzielnie realizować cele. Agenci AI nowej generacji nie ograniczają się do reagowania na polecenia, ale potrafią planować działania, rozbijać zadania na etapy i konsekwentnie je wykonywać.
W praktyce oznacza to, że jeden agent może nie tylko odpowiedzieć na pytanie, ale też samodzielnie poszukać informacji, porównać źródła, wykonać operacje w różnych aplikacjach i doprowadzić zadanie do końca. Zamiast pojedynczych interakcji powstaje proces, który przypomina pracę cyfrowego wykonawcy.
W tym kontekście coraz częściej mówi się o koncepcji agentic AI, czyli systemach, które posiadają pewien poziom autonomii decyzyjnej. Mogą one nie tylko wykonywać instrukcje, ale również wybierać sposób ich realizacji, korzystając z dostępnych narzędzi i zasobów.
Naturalnym kierunkiem rozwoju są także autonomiczne systemy internetowe, w których wiele agentów współdziała ze sobą — jeden zbiera dane, inny je analizuje, kolejny podejmuje decyzje lub wykonuje akcje w zewnętrznych systemach. W efekcie powstaje sieć współpracujących botów, które realizują złożone procesy bez bezpośredniego nadzoru człowieka.
Internet pełen autonomicznych systemów
W miarę rozwoju tych technologii boty przestają być jedynie narzędziami wspierającymi użytkownika, a zaczynają pełnić rolę aktywnych uczestników cyfrowej gospodarki. Mogą działać jako cyfrowi pracownicy, wykonując powtarzalne lub złożone zadania w firmach i instytucjach.
Równolegle pojawia się koncepcja osobistych asystentów AI, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale zarządzają codziennymi zadaniami użytkownika — od planowania czasu, przez komunikację, aż po podejmowanie prostych decyzji w jego imieniu.
W obszarze handlu internetowego boty mogą stać się pośrednikami zakupowymi, które automatycznie porównują oferty, analizują opinie i dokonują zakupów zgodnie z określonymi preferencjami użytkownika. W bardziej zaawansowanej formie mogą również pełnić rolę agentów negocjujących ceny, działających w imieniu konsumenta lub firmy.
Szanse i zagrożenia
Rozwój botów i agentów AI niesie ze sobą równocześnie duży potencjał i istotne ryzyka.
Z jednej strony możliwy jest znaczący wzrost produktywności, ponieważ wiele zadań, które dziś wymagają czasu i pracy ludzi, może zostać zautomatyzowanych. Prowadzi to również do obniżenia kosztów usług oraz szybszego dostępu do informacji i rozwiązań, które wcześniej wymagały wielu etapów pośrednich.
Z drugiej strony pojawiają się poważne wyzwania. Automatyzacja może prowadzić do utraty miejsc pracy w niektórych sektorach, szczególnie tam, gdzie dominują powtarzalne zadania. Jednocześnie rośnie ryzyko dezinformacji, ponieważ bardziej zaawansowane boty mogą generować i rozpowszechniać treści na niespotykaną wcześniej skalę.
Istotnym problemem staje się również uzależnienie od systemów AI — im bardziej autonomiczne stają się boty, tym większa część decyzji przenoszona jest z człowieka na algorytmy. W dłuższej perspektywie może to prowadzić do koncentracji władzy technologicznej w rękach podmiotów kontrolujących najbardziej zaawansowane systemy.
Jak rozpoznać bota ?
Współczesne boty coraz trudniej odróżnić od ludzi, szczególnie gdy wykorzystują sztuczną inteligencję. Mimo to nadal istnieją pewne wzorce zachowań, które mogą sugerować, że mamy do czynienia z automatem, a nie realnym użytkownikiem.
Jednym z najczęstszych sygnałów jest nietypowa aktywność. Boty często działają w sposób nienaturalnie regularny — publikują treści o stałych porach, reagują z bardzo dużą częstotliwością lub są aktywne przez całą dobę bez przerw. Brak rytmu typowego dla człowieka (sen, praca, zmiana aktywności) może być pierwszym sygnałem ostrzegawczym.
Drugim charakterystycznym elementem są masowe komentarze. Boty często powielają te same lub bardzo podobne wiadomości w wielu miejscach jednocześnie. Mogą też reagować na różne treści w sposób powierzchowny, bez realnego odniesienia do kontekstu dyskusji. W efekcie ich wypowiedzi wydają się „oderwane” od rozmowy, nawet jeśli formalnie pasują do tematu.
Kolejną cechą jest brak naturalnych interakcji. W przeciwieństwie do ludzi, boty mają trudność z prowadzeniem głębszej, wielowątkowej rozmowy. Mogą odpowiadać poprawnie na pojedyncze pytania, ale często gubią kontekst, unikają precyzyjnych odniesień lub nie reagują spójnie na emocjonalny ton rozmowy. Zdarza się również, że ignorują wcześniejsze wiadomości i traktują każdą interakcję jako niezależną.