Šta je agentska umjetna inteligencija?

Ukratko: agentski sistemi ne samo da odgovaraju na pitanja - oni planiraju, djeluju i ponavljaju korak po korak prema ciljevima uz minimalan nadzor. Oni pozivaju alate, pregledavaju podatke, koordiniraju podzadatke, pa čak i sarađuju s drugim agentima kako bi postigli rezultate. To je naslov. Zanimljiv dio je kako ovo funkcioniše u praksi - i šta to znači za timove danas. 

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Šta je skalabilnost umjetne inteligencije
Saznajte kako skalabilna umjetna inteligencija podržava rast, performanse i pouzdanost.

🔗 Šta je vještačka inteligencija
Razumjeti osnovne koncepte, mogućnosti i poslovne primjene umjetne inteligencije u stvarnom svijetu.

🔗 Šta je objašnjiva vještačka inteligencija
Otkrijte zašto objašnjiva umjetna inteligencija poboljšava povjerenje, usklađenost i bolje odluke.

🔗 Šta je AI trener
Istražite šta treneri umjetne inteligencije rade kako bi poboljšali i nadgledali modele.

Šta je Agentic AI - jednostavna verzija 🧭

Šta je ukratko Agentska VI: to je VI koja može autonomno odlučiti šta će sljedeće učiniti da bi se postigao cilj, a ne samo odgovarati na upite. U terminologiji neutralnoj od strane dobavljača, ona spaja razmišljanje, planiranje, korištenje alata i povratne informacije tako da sistem može preći sa namjere na akciju - više "završiti", a manje "naprijed-nazad". Definicije sa glavnih platformi se slažu u ovim tačkama: autonomno donošenje odluka, planiranje i izvršenje uz minimalnu ljudsku intervenciju [1]. Produkcijske usluge opisuju agente koji orkestriraju modele, podatke, alate i API-je kako bi izvršili zadatke od početka do kraja [2].

Zamislite sposobnog kolegu koji čita brif, prikuplja resurse i ostvaruje rezultate - uz provjere, a ne uz pomoć drugih.

Šta čini dobru agentsku vještačku inteligenciju ✅

Zašto tolika pompa (a ponekad i anksioznost)? Nekoliko razloga:

• Fokus na ishod: Agenti pretvaraju cilj u plan, a zatim izvršavaju korake dok se ne završe ili dok se ne završi posao bez blokiranja i okretanja stolice za ljude [1].

• Upotreba alata po defaultu: Ne zaustavljaju se na tekstu; pozivaju API-je, upituju baze znanja, pozivaju funkcije i pokreću tokove rada u vašem steku [2].

• Koordinacijski obrasci: Supervizori (poznati i kao ruteri) mogu dodijeliti posao specijaliziranim agentima, poboljšavajući propusnost i pouzdanost složenih zadataka [2].

• Petlje refleksije: Snažne postavke uključuju logiku samoevaluacije i ponovnog pokušaja, tako da agenti primjećuju kada skrenu s puta i ispravljaju ga (razmislite: planiraj → djeluj → pregledaj → poboljšaj) [1].

Agent koji nikada ne razmišlja je kao satelitska navigacija koja odbija da se ponovo izračuna - tehnički u redu, praktično dosadan.

Generativno vs. agentno - šta se zapravo promijenilo? 🔁

Klasična generativna umjetna inteligencija odgovara prekrasno. Agentska umjetna inteligencija daje rezultate. Razlika je u orkestraciji: višekoračno planiranje, interakcija s okolinom i iterativno izvršavanje vezano za trajni cilj. Drugim riječima, dodajemo memoriju, alate i politike kako bi sistem mogao raditi , a ne samo reći [1][2].

Ako su generativni modeli pametni pripravnici, agentski sistemi su mlađi saradnici koji mogu da istraže obrasce, pozovu prave API-je i dovedu posao do cilja. Možda malo pretjerivanje - ali shvatate poentu.

Kako agentski sistemi funkcionišu ispod haube 🧩

Ključni gradivni blokovi o kojima ćete čuti:

1. Prevođenje cilja → kratki opis postaje strukturirani plan ili grafikon.

2. Petlja planer-izvršitelj → odabrati sljedeću najbolju akciju, izvršiti, procijeniti i ponoviti.

3. Pozivanje alata → pozivanje API-ja, preuzimanja, interpretera koda ili preglednika radi utjecaja na svijet.

4. Pamćenje → kratkoročno i dugoročno stanje za prenošenje konteksta i učenje.

5. Supervizor/ruter → koordinator koji dodjeljuje zadatke stručnjacima i provodi politike [2].

6. Vidljivost i zaštitne ograde → tragovi, politike i provjere za održavanje ponašanja u granicama [2].

Također ćete vidjeti agentski RAG : pronalaženje koje omogućava agentu da odluči kada će pretraživati, šta će pretraživati ​​i kako će koristiti rezultate unutar višekoračnog plana. Manje popularna riječ, više praktična nadogradnja osnovnog RAG-a.

Upotreba u stvarnom svijetu koja nije samo demonstracija 🧪

• Poslovni tokovi rada: trijaža zahtjeva, koraci nabavke i generiranje izvještaja koji pogađaju prave aplikacije, baze podataka i politike [2].

• Softverske i podatkovne operacije: agenti koji otvaraju probleme, povezuju kontrolne ploče, pokreću testove i sumiraju razlike - uz logove koje vaši revizori mogu pratiti [2].

• Operacije s klijentima: personalizirani kontakt, ažuriranja CRM-a, pretrage baze znanja i usklađeni odgovori povezani s priručnikom [1][2].

• Istraživanje i analiza: skeniranje literature, čišćenje podataka i reproduktivne bilježnice s revizijskim tragovima.

Brz, konkretan primjer: „agent prodaje“ koji čita bilješku sa sastanka, ažurira priliku u vašem CRM-u, piše e-poruku za praćenje i evidentira aktivnost. Nema drame - samo manje sitnih zadataka za ljude.

Alat za uređenje okoliša - ko šta nudi 🧰

Nekoliko uobičajenih početnih tačaka (nisu iscrpne):

• Amazon Bedrock Agents → višekoračna orkestracija s integracijom alata i baze znanja, plus obrasci nadzora i zaštitne ograde [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, uočljivost i sigurnosne funkcije za planiranje i izvršavanje zadataka uz minimalnu ljudsku intervenciju [1].

Okviri za orkestraciju otvorenog koda su u izobilju, ali koji god put odabrali, isti osnovni obrasci se ponavljaju: planiranje, alati, pamćenje, nadzor i mogućnost posmatranja.

Poređenje snimaka 📊

Pravi timovi ionako raspravljaju o ovome - tretirajte ovo kao mapu smjera.

Cijena varira ovisno o korištenju; uvijek provjerite stranicu s cijenama pružatelja usluga.

Arhitektonski obrasci koje ćete zaista ponovo koristiti 🧱

• Planiraj → izvrši → promisli: planer skicira korake, izvršitelj djeluje, a kritičar pregledava. Isprati i ponavljati dok se ne završi ili ne eskalira [1].

• Supervizor sa specijalistima: koordinator usmjerava zadatke prema nišnim agentima - istraživaču, programeru, testeru, recenzentu [2].

• Izvršavanje u sandboxu: alati koda i preglednici se izvršavaju unutar ograničenih sandboxova sa strogim dozvolama, logovima i ulozima u tabelama kill-switcheva za produkcijske agente [5].

Malo priznanje: većina timova počinje s previše agenata. Primamljivo je. Počnite s minimalnim dodavanjem uloga samo kada metrike pokazuju da su vam potrebne.

Rizici, kontrole i zašto je upravljanje važno 🚧

Agentska umjetna inteligencija može obaviti pravi posao - što znači da može prouzrokovati i pravu štetu ako je pogrešno konfigurirana ili preuzeta od strane korisnika. Fokus na:

• Brzo ubrizgavanje i otmica agenta: kada agenti čitaju nepouzdane podatke, zlonamjerne instrukcije mogu preusmjeriti ponašanje. Vodeći instituti aktivno istražuju kako procijeniti i ublažiti ovu klasu rizika [3].

• Izloženost privatnosti: manje "praktičnog djelovanja", više dozvola - pažljivo mapiranje pristupa podacima i identiteta (princip najmanjih privilegija).

• Zrelost evaluacije: tretirajte sjajne rezultate benchmarkova sa rezervom; preferirajte evaluacije na nivou zadataka, koje se mogu ponavljati i koje su povezane s vašim radnim procesima.

• Okviri upravljanja: uskladite se sa strukturiranim smjernicama (uloge, politike, mjerenja, ublažavanja) kako biste mogli demonstrirati dužnu pažnju [4].

Za tehničke kontrole, uparite pravila sa sandboxingom : izolujte alate, hostove i mreže; evidentirajte sve; i podrazumevano zabranite sve što ne možete pratiti [5].

Kako započeti gradnju - pragmatična kontrolna lista 🛠️

1. Odaberite platformu za svoj kontekst: ako ste duboko upoznat s AWS-om ili Google Cloudom, njihovi agenti pružaju glatke integracije [1][2].

2. Prvo definirajte zaštitne ograde: ulaze, alate, opsege podataka, liste dozvoljenih postupaka i putanje eskalacije. Povežite visokorizične akcije s eksplicitnom potvrdom [4].

3. Počnite s uskim ciljem: jedan proces s jasnim KPI-jevima (ušteda vremena, stopa grešaka, stopa pogođenih SLA-om).

4. Instrumentirajte sve: tragove, zapisnike poziva alata, metrike i ljudske petlje povratnih informacija [1].

5. Dodajte refleksiju i ponovne pokušaje: vaši prvi uspjesi obično dolaze iz pametnijih petlji, a ne iz većih modela [1].

6. Pilot projekat u sandboxu: pokrenuti s ograničenim dozvolama i mrežnom izolacijom prije širokog uvođenja [5].

Kuda ide tržište 📈

Pružaoci usluga u oblaku i preduzeća se snažno oslanjaju na agentske mogućnosti: formaliziranje obrazaca za više agenata, dodavanje funkcija za uočavanje i sigurnost, te postavljanje politika i identiteta na prvo mjesto. Ključna stvar je prelazak s asistenata koji predlažu na agente koji to čine - uz postavljanje zaštitnih ograda koje ih drže unutar granica [1][2][4].

Očekujte više agenata specifičnih za domenu - finansijske operacije, IT automatizacija, prodajne operacije - kako se platformski primitivi budu razvijali.

Zamke koje treba izbjegavati - klimavi dijelovi 🪤

• Previše alata je izloženo: što je veći pojas s alatima, to je veći radijus eksplozije. Počnite s malim komadima.

• Nema puta eskalacije: bez ljudske primopredaje, agenti se petljaju - ili još gore, djeluju samouvjereno i pogrešno.

• Tunelski vid za benchmark: kreirajte vlastite evaluacije koje odražavaju vaše radne procese.

• Ignorisanje upravljanja: dodijeliti vlasnike za politike, preglede i grupisanje; mapirati kontrole u priznati okvir [4].

Često postavljana pitanja o munjama ⚡

Da li je agentska AI samo RPA sa LLM-ovima? Ne baš. RPA prati determinističke skripte. Agentski sistemi planiraju, biraju alate i prilagođavaju se u hodu - sa neizvjesnošću i povratnim petljama [1][2].
Hoće li zamijeniti ljude? Rasterećuje repetitivne, višekoračne zadatke. Zabavan posao - prosuđivanje, ukus, pregovaranje - i dalje se oslanja na ljudski aspekt.
Da li mi je potreban multi-agent od prvog dana? Ne. Mnoge pobjede dolaze od jednog dobro instrumentiranog agenta sa nekoliko alata; dodajte uloge ako vaše metrike to opravdavaju.

Predugo nisam čitao/čitala 🌟

Šta je Agentska VI u praksi? To je konvergirani skup planiranja, alata, memorije i politika koji omogućava VI da pređe sa razgovora na zadatak. Vrijednost se pokazuje kada se usko definiraju ciljevi, rano postave zaštitne ograde i sve se instrumentalizira. Rizici su krađa stvarnog stanja, otkrivanje privatnosti, nestabilne evaluacije - stoga se oslanjajte na uspostavljene okvire i sandbox. Gradite male projekte, opsesivno mjerite, širite se s povjerenjem [3][4][5].

Reference

1. Google Cloud - Šta je agentna umjetna inteligencija? (definicija, koncepti). Link

2. AWS - Automatizirajte zadatke u svojoj aplikaciji pomoću AI agenata. (Bedrock Agents dokumentacija). Link

3. NIST tehnički blog - Jačanje evaluacija otmice AI agenata. (rizik i evaluacija). Link

4. NIST - Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije (AI RMF). (upravljanje i kontrole). Link

5. Institut za sigurnost umjetne inteligencije u Velikoj Britaniji - Pregled: Sandboxing. (tehničke smjernice za sandboxing). Link

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama