Dacă ați citit recent despre tehnologia AI, atunci „agenți AI” și „AI agentic” sunt termeni pe care probabil i-ați întâlnit cu o frecvență din ce în ce mai mare. Acești termeni sunt adesea folosiți interschimbabil, iar acest lucru poate provoca confuzie, deoarece se referă la concepte subtil diferite.
Ce este un agent AI?
Un agent AI este un program software conceput pentru a înțelege mediul său, a procesa informații și a întreprinde acțiuni pentru atingerea unor obiective specifice. Acești agenți pot varia de la simpli la foarte avansați, fie că este vorba de setarea mementourilor in calendar sau de gestionarea sarcinilor mai complexe folosind modele de învățare profundă.
Atunci când mai mulți agenți AI lucrează împreună, capacitățile lor pot crește exponențial. În loc să se concentreze doar pe o singură parte a unui proces, o echipă de agenți AI (sau un sistem AI agentic) poate colabora pentru a gestiona fluxuri de lucru complexe și pentru a atinge obiective mai avansate. De exemplu, în serviciul pentru clienți, un agent AI ar putea procesa limbajul, altul ar putea căuta baze de date, iar un al treilea s-ar putea ocupa de rutarea solicitărilor, toți lucrând împreună pentru a rezolva problemele clienților în mod eficient.
Agenții AI pot funcționa atât independent, cât și în echipă. Fiecare ia decizii în funcție de ceea ce este programat să facă și de datele pe care le primește. Dar atunci când aduceți mai mulți agenți împreună, aceștia pot face față provocărilor care ar fi prea complexe pentru a le gestiona un singur agent.
Tipuri de agenți AI
Agenții pot fi proiectați pentru diferite sarcini:
- Agenții AI de învățare se adaptează în funcție de experiență, cum ar fi un chatbot de serviciu pentru clienți care devine mai bun în a răspunde în timp prin intermediul interacțiunilor.
- Agenții bazați pe utilități iau decizii cântărind posibilele rezultate, similar unui sistem de tranzacționare AI care analizează factorii de piață.
- Agenții bazați pe obiective se concentrează pe atingerea unor obiective specifice, cum ar fi un sistem automat de inventariere care menține nivelurile de stocuri corecte.
- Agenții AI reflex reacționează direct la intrările utilizatorului folosind reguli stabilite, cum ar fi un termostat inteligent care reglează temperatura în funcție de condițiile actuale.
- Agenții bazați pe modele folosesc o reprezentare internă a mediului lor pentru a lua decizii mai inteligente.
Lucrul în echipă este ceea ce conectează agenții AI individuali la sisteme AI agentice mai avansate. În timp ce agenții AI pot fi considerați ca elemente de bază, AI agentic este o configurație mai sofisticată care pune toate elementele de bază împreună, permițând mai multor agenți să lucreze împreună pentru a atinge obiective de ansamblu pentru o organizație.
Acest amestec de autonomie, flexibilitate și concentrare face ca agenții AI să fie ideali pentru gestionarea atât a sarcinilor de rutină, bine definite, care trebuie efectuate în mod constant, cât și a sarcinilor noi și dinamice, indiferent dacă sunt simple sau complexe.
Ce este AI agentic?
AI agentic se referă la sisteme de inteligență artificială care oferă luarea autonomă a deciziilor, cu capacități de învățare și adaptare și raționament avansat.
Spre deosebire de agenții AI, care utilizează un singur agent pentru a se concentra pe o anumită sarcină, AI agentic folosește mai mulți agenți pentru a gestiona singuri fluxurile de lucru complexe, învățând și adaptându-se în timp real pe baza experienței și feedback-ului.
Un sistem de asistență IT de exemplu, care utilizează AI non-agenți ar putea doar să sorteze biletele de asistență și să ofere răspunsuri scriptate. Cu toate acestea, un sistem bazat pe inteligență artificială de tip Agentic AI poate înțelege problema unui utilizator prin limbajul natural, poate accesa sistemele potrivite, poate găsi cea mai bună soluție și apoi poate lua măsuri, cum ar fi resetarea parolelor sau modificarea permisiunilor.
Există patru caracteristici principale care diferențiază AI agentic de un AI „tradițional”:
- Luare autonomă a deciziilor: AI agentic nu urmează doar reguli simple, ci poate, de asemenea, să analizeze situații, să decidă ce să facă și să acționeze independent, fără a fi nevoie de aport uman constant.
- Acțiuni bazate pe obiective: în timp ce un AI tradițional se concentrează pe recunoașterea tiparelor, AI agentic lucrează spre obiective specifice prin planificarea și realizarea sarcinilor în mai mulți pași.
- Învățare și adaptare: în loc de algoritmi statici, AI agentic învață din interacțiuni și rezultate, îmbunătățindu-și performanța și ajustând abordarea în timp real.
- Raționament avansat: Agentic AI se poate conecta la mai multe sisteme, se poate coordona între diferite instrumente și baze de date și poate gestiona în mod autonom fluxuri de lucru complexe.
În timp ce modelele tradiționale de AI pot fi puternice în domeniile lor înguste, dedicate cum ar fi analiza datelor și generarea de conținut, AI-ul agentic depășește acest prag, oferind un nivel mai ridicat de flexibilitate, acțiune și scalabilitate în diverse aplicații. Când este implementat corespunzător, poate ajuta la automatizarea sarcinilor și la eficientizarea proceselor cu intervenție umană redusă.
Care este diferența dintre AI agentic și agenții AI?
Relația dintre agenții AI și AI agentic poate fi confuză, deoarece ambii au capacitatea de a culege informații, de a lua decizii și de a funcționa autonom. Deci, care este diferența?
Agenții AI sunt entități individuale concepute pentru a gestiona sarcini specifice în cadrul unor parametri definiți. De exemplu, un chatbot care răspunde la întrebările serviciului pentru clienți sau un asistent de programare automată care rezervă întâlniri. Acești agenți operează independent în domeniul lor desemnat, folosind sisteme bazate pe reguli sau modele de învățare automată pentru a-și îndeplini sarcinile atribuite.
Agentic AI acționează ca un dirijor, reunind mai mulți agenți și sisteme AI pentru a îndeplini obiective mai mari. Luând asistența IT ca exemplu: un program AI agentic ar putea gestiona simultan un agent de clasificare a solicitărilor, un agent de căutare în baza de date și un agent de comunicare cu utilizatorii, care iau decizii în același timp pentru lucruri precum căile de escaladare și nivelurile de prioritate. Acest tip de coordonare gestionează fluxuri de lucru complexe cu mai mulți pași, interacțiuni ale sistemului și puncte de decizie – mult mai mult decât ceea ce ar putea face un agent AI de unul singur.
Un agentic AI poate aproba cereri de unul singur, poate sugera alternative, poate coordona acoperirea, poate actualiza sistemele și poate ține pe toată lumea la curent. De-a lungul timpului, este capabil să devină mai inteligent învățând din modele, îmbunătățind aprobările, actualizându-și criteriile și făcând procesul și mai eficient.
Distincții de bază între agenții AI și AI agentic
Agenții AI și AI agentic oferă un plus de valoare atunci când se planifică o strategie de automatizare, dar modul în care sunt utilizați și beneficiile lor pot varia semnificativ.
Autonomia și luarea deciziilor sunt una dintre principalele distincții de bază. Principala diferență dintre agenții AI și AI agentic se rezumă la autonomie. Agenții AI operează în cadrul unor cadre predefinite, dar se pot adapta și lua decizii independente pe baza modelelor învățate și a datelor în timp real, cum ar fi condițiile de trafic pentru mașinile cu conducere autonomă.
Agentic AI, totuși, poate oferi un nivel superior de capabilități mai avansate de luare a deciziilor, cum ar fi identificarea și urmărirea în mod proactiv a obiectivelor strategice, evaluarea mai multor opțiuni pentru a lua decizii complexe și învățarea din experiență pentru a perfecționa și îmbunătăți performanța.
Complexitatea și învățarea reprezintă, de asemenea, o distincție cheie. Agenții AI pot gestiona sarcini specifice care urmează modele clare, dar AI agentic merge mai departe cu capacitatea sa de a învăța, de a se adapta și de a perfecționa modul în care rezolvă obiectivele. În timp ce agenții AI se îmbunătățesc de obicei prin actualizări de programare, AI agentic poate învăța din interacțiunile individuale și își poate ajusta abordarea în funcție de rezultate și de circumstanțe noi.
O altă diferență majoră constă în gama lor de funcționalități. Agenții AI sunt proiectați pentru sarcini mai specifice și funcționează în cadrul unor parametri definiți, ceea ce poate însemna că eficiența lor este limitată de programarea și pregătirea lor. Agentic AI operează la o scară mai largă, combinând mai multe abilități pentru a gestiona procese complexe, în mai mulți pași, care necesită coordonare între sisteme și domenii.
O altă mare distincție este modul în care aceștia iau măsuri, proactivitatea lor. Deși sunt capabili să învețe în timp, agenții AI individuali pot fi reactivi, răspunzând la anumite declanșatoare și solicitări. De exemplu, un agent AI poate procesa o solicitare de resetare a parolei atunci când un utilizator o trimite.
AI agentic poate fi proactiv, combinând mai mulți agenți pentru a se adapta, a crea soluții noi și a lua măsuri fără a fi solicitat în mod explicit. De exemplu, ar putea semnala vulnerabilitățile potențiale de securitate cibernetică și ar putea sugera remedieri înainte să apară probleme și mai complexe.
Și când vine vorba de planificare, aceste tehnologii adoptă abordări diferite. Agenții AI pot fi configurați pentru a gestiona orice, de la sarcini rapide până la obiective pe termen lung, în funcție de modul în care sunt construiți. Agentic AI funcționează prin coordonarea mai multor sisteme și procese simultan, menținând acțiunile aliniate cu obiectivele organizaționale, gestionând fluxuri de lucru complexe și îmbunătățind procesele în timp.
Înainte de a încheia ar trebui totuși să trecem in revistă beneficiile dar si riscurile utilizării acestor sisteme AI.
Ca beneficii putem menționa:
- Revoluționează industriile: Atât Agentic AI, cât și agenții AI transformă industriile. Fie că face ca mașinile cu conducere autonomă să devină realitate, fie că automatizează serviciile pentru clienți, AI face lucrurile mai eficiente și mai rentabile.
- Luare mai bună a deciziilor: AI agentic are potențialul de a procesa cantități uriașe de date, de a recunoaște tipare și de a lua decizii care sunt adesea mai precise decât pot oamenii.
- Personalizare: în industrii precum finanțele, AI poate oferi servicii extrem de personalizate, ajustând sfaturi financiare sau strategii de investiții bazate pe date și predicții în timp real.
Riscurile și provocările:
- Pierderea locurilor de muncă: pe măsură ce AI preia mai multe sarcini, există o teamă de pierdere a locurilor de muncă în sectoare precum serviciul pentru clienți, conducerea auto și chiar asistența medicală. Dar există și potențialul ca AI să creeze noi locuri de muncă și oportunități.
- Etică și responsabilitate: pe măsură ce sistemele AI devin mai autonome, apar întrebări despre responsabilitate. Dacă un AI Agentic face o greșeală, cine este responsabil? Și cât de transparente ar trebui să fie aceste sisteme?
- Confidențialitatea datelor: cu mai multe sisteme AI care manipulează date sensibile, preocupările privind confidențialitatea sunt în creștere. Cum vor proteja companiile datele utilizatorilor și ce măsuri de protecție sunt în vigoare?
Pe măsură ce AI continuă să se dezvolte, diferențierea dintre agenții AI și AI agentic s-ar putea estompa și mai mult. Potențialul ca aceste tehnologii să se completeze reciproc este uriaș, imaginați-vă un agent AI care poate învăța și se poate adapta precum Agentic AI, oferind și mai multă putere de a automatiza sarcinile și de a lua decizii.
Atât agenții AI, cât și AI agentic schimbă lumea în moduri diferite. În timp ce agenții AI sunt grozavi pentru automatizarea sarcinilor repetitive și gestionarea acțiunilor specifice, Agentic AI depășește limitele a ceea ce poate face un sistem AI simplu luând decizii, învățând din experiențe și rezolvând probleme complexe. Ambele sunt instrumente valoroase care modelează viitorul tehnologiei și felul în care trăim.
