Ce este un agent AI?

De ce contează

Un chatbot simplu răspunde la întrebarea din fața lui și se oprește. Un agent AI merge mai departe: descompune un obiectiv în pași, decide ce să facă mai departe și folosește unelte ca să ajungă acolo. Această diferență e cea care îți permite să automatizezi fluxuri reale de lucru, de exemplu să triezi un tichet de suport, să scoți date din trei sisteme și să schițezi un răspuns, în loc să porți doar o conversație. Compromisul e că mai multă autonomie înseamnă mai multe moduri de a greși, așa că agenții au nevoie de limite clare și de un punct de oprire.

Cum funcționează, pe scurt

Majoritatea agenților sunt un LLM împachetat într-o buclă. Modelul citește obiectivul și starea curentă, alege următoarea acțiune și apelează o unealtă: o căutare, un API, o interogare în baza de date, un calcul. Rezultatul se întoarce, modelul îl citește și decide pasul următor, repetând până când obiectivul e atins sau se atinge o limită. Un prompt engineering bun modelează felul în care agentul raționează și uneltele pe care le alege, iar un pas de căutare precum RAG îi oferă fapte fundamentate pe care să acționeze, nu presupuneri.

Cum îl folosim

Construim funcționalități AI și agenți în produsele clienților acolo unde își merită locul, nu ca demo. De obicei asta înseamnă un agent strict delimitat, cu câteva unelte bine definite, limite stricte asupra a ceea ce poate face și verificări pe rezultatele lui, ca să rămână de încredere în fața utilizatorilor reali, nu impresionant doar într-un mediu de test.