Šta su AI agenti i koja je njihova anatomija?

U svijetu tehnologije više nije dovoljno da vještačka inteligencija samo generiše tekst ili sliku. Sljedeći veliki korak, koji već uveliko živimo, su AI agenti. Ali, šta oni zapravo predstavljaju i po čemu se razlikuju od običnih četbota koje smo do sada koristili?

Šta je zapravo AI agent?

Dok klasični modeli vještačke inteligencije (poput standardnog ChatGPT-a) čekaju na vaš upit i daju odgovor, AI agenti su dizajnirani da idu korak dalje. Oni su autonomni sistemi koji mogu da planiraju, donose odluke i izvršavaju akcije kako bi postigli specifičan cilj koji ste im zadali.

Anatomija AI agenta: Tri stuba funkcionalnosti

Da bismo razumjeli kako ovi sistemi "razmišljaju", moramo pogledati njihovu anatomiju. Ona se sastoji od tri ključna dijela koji rade u savršenoj sinergiji:

1. Percepcija (Sensing): Kako agent vidi svijet?

Svaki agent počinje sa prikupljanjem informacija. Baš kao što ljudi koriste čula, agent koristi:

• Tekstualne upite: Prirodni jezik koji mu korisnik šalje.
• Senzore i API-je: Sposobnost da "posmatra" podatke sa interneta, iz baza podataka, ili čak iz fizičkog svijeta putem kamera i mikrofona.
• Događaje: Praćenje promjena u realnom vremenu koje mu govore da je vrijeme za akciju.

2. Razmišljanje (Thinking): Mozak operacije

Nakon što prikupi podatke, agent prelazi u fazu obrade. Ovdje se dešava prava magija:

• Baza znanja (RAG): Agent koristi specifične podatke (činjenice, pravila, uputstva) kako bi imao kontekst.
• Planiranje i rezonovanje: On ne nagađa rješenje. On koristi logiku ("ako-onda") i razlaže kompleksan zadatak na male, ostvarive korake (task decomposition).
• Prioriteti i politike: Agent vodi računa o ograničenjima na primjer, o budžetu kompanije ili tvojim ličnim preferencijama.

3. Djelovanje (Acting): Izvršavanje zadatka

Ovo je tačka u kojoj agent prestaje da bude samo "pametni govornik" i postaje "izvršilac". On može:

• Komunicirati: Poslati mejl, generisati izvještaj ili obavijestiti korisnika.
• Upravljati sistemima: Rezervisati kartu za avion, ažurirati bazu podataka ili upravljati pametnim uređajima.
• Kontrolisati mehanizme: U slučaju napredne robotike, to podrazumijeva fizičko pomjeranje ruku robota ili upravljanje samovozećim automobilom.

Zašto je važna povratna informacija (Feedback Loop)?

Anatomija AI agenta nije statična. On uči. Kroz proces koji se zove ojačano učenje uz ljudsku povratnu informaciju (RLHF), agent analizira da li je akcija bila uspješna. Ako mu date "palac gore", on utvrđuje taj obrazac ponašanja. Ako je odgovor negativan, on prilagođava svoju logiku za sljedeći put, postajući sve efikasniji i personalizovaniji.

Zaključak

Razumijevanje anatomije AI agenata pomaže nam da shvatimo koliki je njihov potencijal. Oni nisu tu da nas zamijene, već da preuzmu kompleksne i repetitivne zadatke, oslobađajući nam vrijeme za kreativnost i strateško odlučivanje. Budućnost rada definitivno pripada simbiozi čovjeka i vještačke inteligencije u obliku agenata.

Autor: Vladimir Sukara