Šta se stvarno nauči kada AI agenti izađu u realan svijet

Vještačka inteligencija danas izgleda moćnije nego ikada. Demonstracije su impresivne, obećanja velika, a očekivanja često nerealna. Međutim, tek kada AI agenti izađu iz laboratorije i počnu da rade stvarne zadatke u ozbiljnim sistemima pojavljuje se prava slika.

Razvoj produkcionih AI agenata otkriva niz lekcija koje se rijetko spominju u promotivnim prezentacijama.

Ovo su najvažnije.

AI agent nije pametan ako nije ograničen

Jedna od prvih lekcija iz prakse je jednostavna:
AI agent kojem se dozvoli previše slobode brzo postaje problem.

Agenti koji izvršavaju višekoračne zadatke, analiziraju dokumente ili pokreću procese moraju raditi u strogo kontrolisanom okruženju. Bez jasnih granica, izolacije i pravila izvršavanja, sistem postaje ranjiv, nestabilan i nepredvidiv.

Drugim riječima:
što je agent “pametniji”, to mora biti više ograničen.

Kontekst nije dodatak kontekst je proizvod

Većina grešaka AI agenata ne dolazi iz samog modela, već iz lošeg konteksta.

Agenti ne razumiju svijet onako kako ga razumiju ljudi. Ako im se daju sirovi, nepovezani ili neuredni podaci, rezultati će biti nepouzdani bez obzira koliko je model napredan.

U praksi se pokazalo da:

• strukturiranje podataka,
• normalizacija izvora,
• uklanjanje šuma

čine veći dio “inteligencije” sistema nego sam AI.

Bez dobrog konteksta, nema dobrog odgovora.

Pravi posao nije AI nego parsiranje

Jedna od najpodcjenjenijih faza u razvoju AI agenata je obrada sadržaja.

Dokumenti, tabele, izvještaji, PDF-ovi i web stranice rijetko su uredni i dosljedni. Većina stvarnog posla svodi se na:

• izvlačenje strukture iz haosa
• prepoznavanje odnosa među podacima
• pretvaranje “ljudskog” formata u mašinski razumljiv

Ovdje se ruši mit da AI “sve razumije”.
U stvarnosti, AI razumije samo ono što je prethodno dobro pripremljeno.

Vještine su važnije od modela

U produkcionim sistemima, model nije centralna tačka.
Centralna tačka su jasno definisane vještine.

Vještine su skupovi pravila i instrukcija koje agent koristi za konkretne zadatke: analizu, poređenje, provjeru, sažimanje. One su modularne, pregledne i mogu se stalno unapređivati bez promjene cijelog sistema.

Prednost ovog pristupa je jasna:

• bolja kontrola ponašanja
• lakše testiranje
• manje iznenađenja u produkciji

AI agent bez jasno definisanih vještina je samo dobar improvizator ne pouzdan radnik

Sve što danas gradiš sutra ćeš baciti

Kako modeli napreduju, infrastruktura oko njih brzo zastarijeva.

Sistemi koji su juče bili neophodni, danas postaju suvišni. To nije problem to je znak zdravog razvoja. Arhitektura mora biti fleksibilna i spremna na stalno pojednostavljivanje.

Najgora odluka je vezati se za kompleksnost samo zato što je jednom bila potrebna.

Dobri sistemi su dizajnirani da se vremenom pojednostave.

Mjerenje i nadzor nisu luksuz, već uslov opstanka

U realnim domenima greške nisu bezazlene.
Zato se ponašanje AI agenata mora stalno mjeriti, pratiti i evaluirati.

Bez jasnih kriterija uspjeha, logova i praćenja performansi, sistem se polako kvari često neprimjetno, dok ne napravi ozbiljnu štetu.

AI u produkciji bez nadzora je kao autopilot bez instrumenata.

Zaključak: AI agent nije magija, već sistem

Najvažnija lekcija iz stvarnog rada sa AI agentima je jednostavna, ali često zanemarena:

AI agent nije model.
AI agent je sistem.

Sistem koji čine:

• ograničenja
• podaci
• kontekst
• vještine
• evaluacija
• nadzor

Tek kada se svi ti dijelovi spoje, AI prestaje da bude demonstracija i postaje alat koji stvarno radi.

I tu prestaje hype, a počinje ozbiljan inženjering.