AI agenti postaju jedno od najvažnijih područja razvoja umjetne inteligencije, ali definicija onoga što oni zapravo jesu još uvijek nije jasna. Unatoč tome, njihova je svrha prilično jednostavna: riječ je o softveru koji koristi umjetnu inteligenciju kako bi automatizirao zadatke koje su nekada obavljali ljudi – od korisničke podrške do IT pomoći ili administrativnih poslova
Primjerice, tvrtke poput Googlea i Perplexityja već su predstavile AI agente koji mogu obavljati složene zadatke poput pronalaženja letova, kupovine ili pomoći pri planiranju blagdanskih poklona.
Ipak, unatoč brzom razvoju, među tehnološkim gigantima i stručnjacima ne postoji suglasnost oko toga kako točno definirati ove agente i njihove sposobnosti.
vezane vijesti
Što su to AI agenti?
Na najosnovnijoj razini AI agent može se opisati kao inteligentan sustav dizajniran za opažanje okoline, donošenje odluka i poduzimanje akcija kako bi ostvario određene ciljeve – a sve to čini autonomno. Kako za TechCrunch objašnjava Rudina Seseri, osnivačica tvrtke Glasswing Ventures, AI agenti koriste različite tehnologije, uključujući obradu prirodnog jezika, strojno učenje i računalni vid, kako bi funkcionirali u dinamičnim okruženjima.
Unatoč njihovom razvojnom napretku, postoji značajna raznolikost u korištenju tog softvera. Google, primjerice, promatra AI agente kao asistente specifične za određene zadatke, poput pomoći programerima u kodiranju ili marketingu u kreiranju vizualnih shema. Startup Sierra, s druge strane, vidi ih kao alate za poboljšanje korisničkog iskustva te oni rješavaju složenije probleme nego što su to nekada činili klasični chatbotovi.
Ima još dosta posla
Iako je vizija autonomnih AI agenata privlačna, industrija još uvijek ima mnogo posla pred sobom da je ostvari. Prema Aaronu Levieju, suosnivaču i direktoru tvrtke Box, ključ za razvoj moćnijih agenata leži u kombinaciji tehnoloških napredaka – od učinkovitosti modela do kvalitete infrastrukture. Međutim napredak nije uvijek linearan.
Pionir u robotici Rodney Brooks upozorava da ljudi često precjenjuju sposobnosti AI sustava. Prema njegovim riječima, iako oni mogu briljirati u određenim zadacima, njihova sposobnost prilagodbe sličnim, ali ipak različitim izazovima često je ograničena. Jedan od ključnih problema je povezivanje s višestrukim sustavima, osobito onima koji nemaju modernizirane API-jeve.
Fred Havemeyer, voditelj istraživanja umjetne inteligencije platforme Macquarie US Equity Research, smatra da bi budući AI agenti mogli koristiti kombinaciju različitih modela. Oni bi mogli raditi kao tim, a 'voditelj' bi usmjeravao zadatke prema najboljem dostupnom modelu.
'Iako smo još daleko od toga, krajnji cilj je stvoriti agente koji mogu potpuno autonomno razmišljati o koracima potrebnim za postizanje (apstraktnih) ciljeva', kaže Havemeyer.
