AI agent je eden najbolj uporabljanih izrazov v novejših razpravah o umetni inteligenci. Včasih pomeni napredno orodje, ki zna uporabljati splet, datoteke in aplikacije. Včasih pomeni sistem, ki samostojno izvede več korakov. Včasih pa je izraz uporabljen precej marketinško za običajen chatbot z nekaj dodatnimi funkcijami.
Najbolj uporabna razlaga je ta: AI agent je sistem, ki ima cilj, zna uporabiti orodja, lahko opravi več korakov in pri tem sprejema omejene odločitve o naslednjem dejanju. To ne pomeni, da je popolnoma samostojen ali nezmotljiv. Pomeni, da gre korak dlje od navadnega odgovora v klepetu.
Kaj sploh pomeni izraz agent?
V običajnem jeziku je agent nekdo ali nekaj, kar deluje v imenu nekoga drugega. Pri AI to pomeni sistem, ki ne samo odgovori na vprašanje, ampak lahko pomaga izvesti nalogo.
OpenAI v aktualni dokumentaciji agente opisuje kot aplikacije, ki lahko načrtujejo, kličejo orodja, sodelujejo med specializiranimi komponentami in ohranjajo dovolj stanja za večkorakovno delo. V praksi agent običajno združuje model, kontekst, orodja, pravila, nadzor in možnost izvajanja več korakov.
Preprost chatbot lahko odgovori: "Tukaj je osnutek e-pošte." Agent pa bi lahko, odvisno od dovoljenj in zasnove, pregledal kontekst, pripravil osnutek, preveril koledar, predlagal naslednji korak in pred pošiljanjem zahteval potrditev uporabnika.
Kako se agent razlikuje od chatbota in avtomatizacije?
Najlažje je razumeti razliko s primerjavo treh pojmov.
Chatbot
Chatbot predvsem odgovarja. Uporabnik vpraša, sistem odgovori. Lahko razloži pojem, napiše osnutek, povzame besedilo ali predlaga ideje.
Chatbot je uporaben, vendar običajno ne izvaja samostojnega zaporedja dejanj zunaj pogovora. Njegova glavna naloga je komunikacija. Nekateri sodobni chatbot sistemi imajo sicer agentne funkcije, zato meja v praksi ni vedno ostra.
Avtomatizacija
Klasična avtomatizacija izvaja vnaprej določena pravila. Če se zgodi A, naredi B. Na primer: ko prispe obrazec, pošlji e-pošto; ko je račun plačan, označi naročilo kot zaključeno.
Avtomatizacija je lahko zelo zanesljiva, ker je ozko določena. Slabost je, da težje obravnava nejasne, nepredvidljive ali večkorakovne naloge.
AI agent
AI agent združuje nekaj elementov obeh svetov. Lahko razume cilj v naravnem jeziku, izbere naslednji korak, uporabi orodje, preveri rezultat in nadaljuje. Pri tem ni omejen samo na eno vnaprej napisano pravilo.
Toda več prilagodljivosti pomeni tudi več tveganja. Če agent narobe razume cilj ali uporabi napačno orodje, lahko napaka vpliva na več korakov, ne samo na en odgovor.
Kako AI agent deluje?
Ni enotne arhitekture za vse agente, vendar se pogosto pojavljajo štirje gradniki: cilj, kontekst, orodja in nadzor.
Cilj
Agent potrebuje cilj. To je lahko "pripravi poročilo o konkurenci", "uredi seznam nalog", "povzemi dokumente" ali "pomagaj uporabniku rešiti težavo".
Bolj jasno kot je cilj opisan, manj prostora je za napačno interpretacijo. Zato so dobri prompti pomembni tudi pri agentih.
Kontekst
Agent potrebuje informacije, na podlagi katerih dela. To so lahko uporabnikova navodila, dokumenti, prejšnji pogovor, podatki iz orodij, pravila podjetja ali zunanji viri.
Kontekst je koristen, hkrati pa občutljiv. Če agent dostopa do e-pošte, dokumentov ali poslovnih sistemov, je treba natančno vedeti, do česa ima dostop in zakaj.
Orodja
Orodja so tisto, kar agenta loči od običajnega klepetalnika. Orodje je lahko iskanje po spletu, dostop do datotek, baza znanja, koledar, preglednica, sistem za podporo uporabnikom, programska funkcija ali brskalnik.
OpenAI v dokumentaciji za Agents SDK posebej izpostavlja orodja, orkestracijo, varovala, človeški pregled, rezultate, stanje in sledljivost. To kaže, da agent ni samo model, ampak sistem okoli modela.
Več korakov
Agentni workflow pomeni, da sistem nalogo razdeli na korake. Na primer:
- Prebere navodilo.
- Poišče relevantne informacije.
- Povzame ugotovitve.
- Pripravi osnutek.
- Preveri manjkajoče podatke.
- Predlaga naslednje dejanje.
To je uporabno pri kompleksnejših nalogah, vendar zahteva nadzor. Več korakov pomeni več mest, kjer se lahko pojavi napaka.
Kje se AI agenti uporabljajo?
AI agenti so najbolj smiselni tam, kjer naloga ni samo eno vprašanje, ampak zaporedje povezanih korakov.
Podpora pri delu
Agent lahko pomaga pripraviti povzetek sestanka, razvrstiti naloge, poiskati relevantne dokumente, pripraviti osnutek odgovora ali opozoriti na odprta vprašanja. Pri tem mora biti jasno, ali ima dostop do internih podatkov in kaj sme z njimi narediti.
Iskanje in raziskovanje
Agent je lahko uporaben pri raziskovalnih nalogah, kjer mora poiskati več virov, jih primerjati, izločiti nepomembne informacije in pripraviti strukturiran povzetek. Tak rezultat je treba še vedno preveriti, zlasti pri aktualnih, pravnih, finančnih ali tehničnih temah.
Opravljanje ponavljajočih se nalog
Pri ponavljajočih se opravilih agent lahko združi razumevanje jezika in uporabo orodij. Na primer: pripravi tedenski povzetek, razvrsti prejeta vprašanja ali sestavi osnutek poročila iz več virov.
Tu je smiselno začeti z nalogami, kjer je napaka popravljiva in kjer agent ne sprejema pomembnih odločitev brez človeka.
Praktičen primer: agent za pripravo sestanka
Predstavljajte si agenta, ki pomaga pripraviti sestanek s stranko. Uporabnik mu da cilj: "Pripravi me na jutrišnji sestanek."
Dobro zasnovan agent bi lahko:
- preveril osnovne podatke o sestanku,
- poiskal zadnje interne zapiske o stranki,
- pripravil seznam odprtih tem,
- predlagal vprašanja,
- označil, katere informacije manjkajo,
- pripravil kratek briefing.
Toda agent ne bi smel samodejno pošiljati e-pošte, spreminjati pogodbe ali potrjevati poslovnih pogojev brez jasnega dovoljenja. Večja kot je posledica dejanja, več nadzora potrebuje človek.
Katere so omejitve in tveganja?
AI agenti združujejo običajna tveganja generativne AI z dodatnim tveganjem orodij in dejanj. Napačen odgovor je ena težava. Napačen odgovor, ki sproži napačno dejanje, je večja težava.
Napake in napačni sklepi
Agent lahko narobe razume cilj, uporabi neprimeren vir, napačno povzame dokument ali spregleda pomembno omejitev. Ker deluje v več korakih, se lahko majhna napaka prenese naprej.
Prevelika avtonomija
Če agent dobi preveč dovoljenj, lahko naredi stvari, ki jih uporabnik ni pričakoval. Zato so pomembne meje: katera orodja sme uporabljati, katere podatke sme videti, katera dejanja potrebujejo potrditev in kdaj se mora ustaviti.
OpenAI pri ChatGPT agentu poudarja, da uporabnik ostaja v nadzoru in da sistem zahteva dovoljenje pred dejanji z resničnimi posledicami, na primer pred nakupom. To je dobra splošna logika tudi za druge agentne sisteme.
Prompt injection
Pri agentih, ki berejo spletne strani, dokumente ali e-pošto, se pojavi tveganje prompt injection. To pomeni, da zlonamerno ali neprimerno navodilo v zunanji vsebini poskuša vplivati na obnašanje agenta.
Tveganje je večje, kadar agent ne bere samo vsebine, ampak ima tudi orodja in dovoljenja za dejanja. Zato so potrebni varovalke, omejitve, beleženje in možnost človeškega posega.
Zasebnost in dostop do podatkov
Agent je lahko zelo uporaben, če ima kontekst. Toda več konteksta pogosto pomeni več dostopa do podatkov. Pri delu je treba natančno določiti, katere dokumente, e-pošto, koledarje, baze ali aplikacije sme agent uporabljati.
Pri zaupnih ali osebnih podatkih naj bo privzeta nastavitev previdnost, ne udobje.
Kaj AI agent ni
AI agent ni digitalni zaposleni, ki mu lahko brez nadzora prepustimo odgovornost. Ni garancija za pravilne odločitve. Ni nujno boljši od dobro zasnovane avtomatizacije. In ni vedno potreben.
Za preprosto nalogo, kot je "povzemi ta odstavek", je navaden chatbot dovolj. Za jasno pravilo, kot je "če prispe obrazec, pošlji potrditev", je klasična avtomatizacija morda bolj zanesljiva. Agent je smiseln takrat, ko naloga potrebuje razumevanje cilja, prilagodljivost in več korakov.
Kaj je znano
Znano je, da ponudniki AI razvijajo orodja in platforme za agentne delovne tokove. Uradna OpenAI dokumentacija opisuje agente kot aplikacije, ki lahko načrtujejo, kličejo orodja, sodelujejo med specializiranimi komponentami in ohranjajo dovolj stanja za večkorakovno delo.
Znano je tudi, da agenti odpirajo nova varnostna vprašanja, ker lahko delujejo z več podatki in orodji kot običajni chatbot.
Kaj še ni jasno
Izraz "AI agent" še ni enotno uporabljen v industriji. Nekateri ga uporabljajo za večkorakovne sisteme z orodji, drugi za preproste asistente z dodatnimi funkcijami.
Prav tako še ni jasno, katere prakse bodo dolgoročno postale standard pri nadzoru, dovoljenjih, odgovornosti in preverjanju agentov v podjetjih. Zato je pri uporabi bolje razmišljati po funkcijah in tveganjih, ne po marketinškem imenu.
Če želite boljšo kakovost vhodov in varnejšo rabo, preberite [Kako napisati dober prompt?](/umetna-inteligenca/kako-napisati-dober-prompt/) in [Kako varno uporabljati AI orodja pri delu?](/umetna-inteligenca/kako-varno-uporabljati-ai-orodja-pri-delu/).
Kaj si je smiselno zapomniti
AI agent je sistem, ki lahko sledi cilju, uporablja orodja in opravi več korakov. Od chatbota se razlikuje po tem, da ni omejen samo na odgovor v pogovoru. Od klasične avtomatizacije se razlikuje po tem, da lahko bolj prilagodljivo izbira naslednje korake.
Najpomembnejše pa je, da večja sposobnost pomeni tudi večjo odgovornost. Agenti potrebujejo jasne meje, dovoljenja, preglednost, preverjanje in človeški nadzor, posebej kadar delajo z občutljivimi podatki ali dejanji z resničnimi posledicami.
FAQ
Kaj je AI agent?
AI agent je sistem, ki lahko sledi cilju, uporablja orodja, obdeluje kontekst in izvaja več korakov za dokončanje naloge.
V čem je razlika med AI agentom in chatbotom?
Chatbot predvsem odgovarja na vprašanja. Agent lahko poleg odgovarjanja uporablja orodja, načrtuje korake in sodeluje pri izvedbi naloge.
Ali AI agent lahko deluje sam?
Lahko deluje z določeno stopnjo avtonomije, vendar pri pomembnih dejanjih potrebuje nadzor, omejitve in pogosto izrecno potrditev človeka.
Kaj pomeni agentni workflow?
Agentni workflow je zaporedje korakov, v katerem agent razume cilj, uporabi orodja, obdela rezultate in nadaljuje do izhoda ali naslednje odločitve.
Ali so AI agenti zanesljivi?
Lahko so uporabni, niso pa nezmotljivi. Tveganja vključujejo napačne sklepe, napačno uporabo orodij, nepopoln kontekst, prompt injection in neustrezen dostop do podatkov.
Kje se AI agenti uporabljajo v praksi?
Uporabljajo se pri podpori delu, raziskovanju, pripravi dokumentov, razvrščanju nalog, podpori uporabnikom, delu z datotekami in povezovanju različnih orodij v večkorakovne procese.
