Шта је агентска вештачка интелигенција?

Кратка верзија: агентски системи не само да одговарају на питања - они планирају, делују и понављају ка циљевима уз минималан надзор. Они позивају алате, прегледају податке, координирају подзадатке, па чак и сарађују са другим агентима како би постигли резултате. То је наслов. Занимљиво је како ово функционише у пракси - и шта то значи за тимове данас. 

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Шта је скалабилност вештачке интелигенције
Сазнајте како скалабилна вештачка интелигенција подржава раст, перформансе и поузданост.

🔗 Шта је вештачка интелигенција
Разумети основне концепте, могућности и пословне примене вештачке интелигенције у стварном свету.

🔗 Шта је објашњива вештачка интелигенција
Откријте зашто објашњива вештачка интелигенција побољшава поверење, усклађеност и боље одлуке.

🔗 Шта је тренер за вештачку интелигенцију
Истражите шта тренери вештачке интелигенције раде како би усавршили и надгледали моделе.

Шта је Agentic AI - једноставна верзија 🧭

Шта је агентска вештачка интелигенција укратко: то је вештачка интелигенција која може аутономно да одлучи шта даље да ради да би достигла циљ, а не само да одговара на упите. У терминологији неутралној по питању добављача, она комбинује расуђивање, планирање, коришћење алата и повратне спреге тако да систем може да пређе са намере на акцију - више „заврши посао“, мање „напред-назад“. Дефиниције са главних платформи се слажу у овим тачкама: аутономно доношење одлука, планирање и извршење уз минималну људску интервенцију [1]. Производне услуге описују агенте који оркестрирају моделе, податке, алате и API-је како би завршили задатке од почетка до краја [2].

Замислите способног колегу који чита задатак, прикупља ресурсе и испоручује резултате - уз провере, а не уз вођење за руку.

Шта чини добру агентску вештачку интелигенцију ✅

Зашто та хајпа (а понекад и анксиозност)? Неколико разлога:

• Фокус на исход: Агенти претварају циљ у план, а затим извршавају кораке док се не заврше или док не почну да раде као људи без блокирања [1].

• Употреба алата по подразумеваним подешавањима: Они се не заустављају на тексту; они позивају API-је, упитују базе знања, позивају функције и покрећу токове рада у вашем стеку [2].

• Координаторски обрасци: Супервизори (тј. рутери) могу доделити посао специјализованим агентима, побољшавајући пропусност и поузданост сложених задатака [2].

• Петље рефлексије: Јаке поставке укључују самоевалуацију и логику поновног покушаја, тако да агенти примећују када скрену са пута и исправљају курс (размислите: планирајте → делујте → прегледајте → усавршите) [1].

Агент који никада не размишља је као сателитска навигација која одбија да поново израчунава - технички у реду, практично досадан.

Генеративно наспрам агентивног - шта се заправо променило? 🔁

Класична генеративна вештачка интелигенција одговара прелепо. Агентска вештачка интелигенција даје резултате. Разлика је у оркестрацији: вишестепено планирање, интеракција са окружењем и итеративно извршавање повезано са трајним циљем. Другим речима, додајемо меморију, алате и политике како би систем могао да уради , а не само да каже [1][2].

Ако су генеративни модели паметни приправници, агентски системи су млађи сарадници који могу да претражују обрасце, позивају праве API-је и доводе посао до циља. Можда мало претеривање - али схватате поенту.

Како агентски системи функционишу „испод хаубе“ 🧩

Кључни градивни блокови о којима ћете чути:

1. Превођење циља → бриф постаје структурирани план или графикон.

2. Петља планер–извршилац → изабрати следећу најбољу акцију, извршити, проценити и поновити.

3. Позивање алата → позивање API-ја, преузимања, интерпретатора кода или прегледача ради утицања на свет.

4. Памћење → краткорочно и дугорочно стање за преношење контекста и учење.

5. Супервизор/рутер → координатор који додељује задатке стручњацима и спроводи политике [2].

6. Видљивост и заштитне ограде → трагови, политике и провере за одржавање понашања у границама [2].

Такође ћете видети агентски RAG : претраживање које омогућава агенту да одлучи када да претражује, шта да тражи и како да користи резултате унутар вишестепеног плана. Мање модна реч, више практична надоградња основног RAG-а.

Употреба у стварном свету која није само демонстрација 🧪

• Токови посла у предузећима: тријажа захтева, кораци набавке и генерисање извештаја који погађају праве апликације, базе података и политике [2].

• Софтверске и операције са подацима: агенти који отварају проблеме, повезују контролне табле, покрећу тестове и сумирају разлике - са логовима које ваши ревизори могу пратити [2].

• Пословање са клијентима: персонализовани контакти, ажурирања CRM-а, претраге базе знања и усклађени одговори повезани са приручницима [1][2].

• Истраживање и анализа: скенирање литературе, чишћење података и репродуцибилне свеске са ревизорским траговима.

Брз, конкретан пример: „агент продајних операција“ који чита белешку са састанка, ажурира прилику у вашем CRM-у, пише нацрт е-поште за праћење и евидентира активност. Нема драме - само мање ситних задатака за људе.

Алатирање пејзажа - ко шта нуди 🧰

Неколико уобичајених полазних тачака (нису исцрпне):

• Amazon Bedrock Agents → вишестепена оркестрација са интеграцијом алата и базе знања, плус обрасци надзора и заштитне ограде [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, видљивост и безбедносне функције за планирање и извршавање задатака уз минималну људску интервенцију [1].

Оквири за оркестрацију отвореног кода су бројни, али који год пут да одаберете, исти основни обрасци се понављају: планирање, алати, меморија, надзор и видљивост.

Поређење снимака 📊

Прави тимови ионако расправљају о овоме - третирајте ово као мапу правца.

Цена варира у зависности од употребе; увек проверите страницу са ценама добављача.

Архитектонски обрасци које ћете заправо поново користити 🧱

• Планирај → изврши → промисли: планер скицира кораке, извршилац делује, а критичар прегледа. Испери и понављај док се не заврши или не ескалира [1].

• Супервизор са специјалистима: координатор усмерава задатке ка нишним агентима - истраживачу, програмеру, тестеру, рецензенту [2].

• Извршавање у „песочнику“: алати за код и прегледачи раде унутар ограничених „песочника“ са строгим дозволама, логовима и ограничењима табеле „kill-switches“ за производне агенте [5].

Мало признање: већина тимова почиње са превише агената. Примамљиво је. Почните са минималним додавањем улога само када метрике кажу да су вам потребне.

Ризици, контроле и зашто је управљање важно 🚧

Агентска вештачка интелигенција може да обави прави посао - што значи да може да нанесе и праву штету ако је погрешно конфигурисана или отета. Фокус на:

• Брзо убризгавање и отмица агента: када агенти читају непоуздане податке, злонамерне инструкције могу преусмерити понашање. Водећи институти активно истражују како да процене и ублаже ову класу ризика [3].

• Изложеност приватности: мање „практичног рада“, више дозвола – пажљиво мапирање приступа подацима и идентитета (принцип најмањих привилегија).

• Зрелост евалуације: третирајте сјајне резултате бенчмаркова са резервом; преферирајте евалуације на нивоу задатака, које се могу понављати, повезане са вашим радним процесима.

• Оквири управљања: ускладите се са структурираним смерницама (улоге, политике, мерења, ублажавања) како бисте могли да демонстрирате дужну пажњу [4].

За техничке контроле, упарите политику са „песчаним“ системом : изолујте алате, хостове и мреже; евидентирајте све; и подразумевано забраните све што не можете да пратите [5].

Како започети градњу - прагматична контролна листа 🛠️

1. Изаберите платформу за свој контекст: ако сте дубоко упознати са AWS-ом или Google Cloud-ом, њихов агентски пакет нуди глатке интеграције [1][2].

2. Прво дефинишите заштитне ограде: улазе, алате, опсеге података, листе дозвољених поступака и путање ескалације. Повежите акције високог ризика са експлицитном потврдом [4].

3. Почните са уским циљем: један процес са јасним кључним индикаторима учинка (уштеђено време, стопа грешака, стопа погодака у SLA).

4. Инструментирајте све: трагове, дневнике позива алата, метрике и људске повратне петље [1].

5. Додајте рефлексију и поновне покушаје: ваше прве победе обично долазе из паметнијих петљи, а не из већих модела [1].

6. Пилот пројекат у „пешчанику“: покренути са ограниченим дозволама и мрежном изолацијом пре широког примењивања [5].

Куда се тржиште креће 📈

Добављачи услуга у облаку и предузећа се снажно ослањају на агентске могућности: формализовање образаца за више агента, додавање функција за видљивост и безбедност и стављање политика и идентитета на врхунски ниво. Поента је прелазак са асистената који предлажу на агенте који то раде - са заштитним оградама које их држе унутар граница [1][2][4].

Очекујте више агената специфичних за домен - финансијске операције, ИТ аутоматизација, продајне операције - како примитиви платформе буду сазревали.

Замке које треба избегавати - климави делови 🪤

• Превише алата је откривено: што је већи појас са алатом, већи је радијус експлозије. Почните са малим делом.

• Нема путање ескалације: без људске предаје, агенти се петљају - или још горе, делују самоуверено и погрешно.

• Референтни тунелски вид: направите сопствене евалуације које одражавају ваше токове рада.

• Игнорисање управљања: доделити власнике за политике, прегледе и груписање; мапирати контроле у ​​препознати оквир [4].

Честа питања о муњама ⚡

Да ли је агентска вештачка интелигенција само RPA са LLM-овима? Не баш. RPA прати детерминистичке скрипте. Агентски системи планирају, бирају алате и прилагођавају се у ходу - са неизвесношћу и повратним петљама [1][2].
Хоће ли заменити људе? Растерећује понављајуће, вишестепене задатке. Забаван посао - процена, укус, преговарање - и даље је људски.
Да ли ми је потребан вишеагентски систем од првог дана? Не. Многе победе долазе од једног добро инструментованог агента са неколико алата; додајте улоге ако ваше метрике то оправдавају.

Предуго га нисам читао/ла 🌟

Шта је агентска вештачка интелигенција у пракси? То је конвергирани стек планирања, алата, меморије и политика који омогућава вештачкој интелигенцији да пређе са разговора на задатак. Вредност се показује када се уско зацртају циљеви, рано поставе заштитне ограде и све се инструментално прилагоди. Ризици су отмица стварног система, излагање приватности, нестабилне евалуације - зато се ослањајте на успостављене оквире и „песчаник“. Градите мало, опсесивно мерите, ширите се са самопоуздањем [3][4][5].

Референце

1. Google Cloud - Шта је агентска вештачка интелигенција? (дефиниција, концепти). Линк

2. AWS - Аутоматизујте задатке у вашој апликацији помоћу AI агената. (Документација Bedrock Agents). Линк

3. Технички блог НИСТ-а - Јачање евалуација отмице вештачке интелигенције (ризик и евалуација). Линк

4. NIST - Оквир за управљање ризицима вештачке интелигенције (AI RMF). (управљање и контроле). Линк

5. Институт за безбедност вештачке интелигенције у Великој Британији - Инспекција: Заштићено окружење. (техничко упутство за заштићено окружење). Линк

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама