Što su AI agenti?

Question

Što su AI agenti?

Accepted Answer

**AI agenti** su sustavi koji koriste LLM-e za **autonomnu obuku zadataka** — planiranje, korištenje alata i preuzimanje mjera za postizanje ciljeva, umjesto samo odgovora na pojedine upite. Predstavljaju evoluciju prema sposobnijim, autonomnijim AI aplikacijama.

## Što su AI agenti

```text
AI AGENT → an LLM-powered system that autonomously works toward a GOAL:
  → REASONS/plans → breaks a goal into steps
  → uses TOOLS → calls functions, APIs, searches, runs code, accesses data
  → takes ACTIONS and observes results → iterates (a loop of think → act → observe)
  → works toward the goal with some AUTONOMY (multi-step, not a single response)
→ beyond single Q&A → an LLM that can DO things over multiple steps
```

## Kako agenti funkcioniraju

```text
→ the LLM is the 'brain' → decides what to do next based on the goal and observations
→ TOOLS extend its abilities → web search, code execution, APIs, databases, file access
→ a LOOP → the agent plans, acts (uses a tool), observes the result, and continues until
  the goal is met
→ patterns: ReAct (reason+act), tool-calling/function-calling, planning, memory
```

## Mogućnosti, primjena i izazovi

```text
✓ USES → complex multi-step tasks, research, coding agents, automation, assistants that
  take actions, workflow automation
⚠️ CHALLENGES → reliability (errors compound over steps), cost (many LLM calls), can go
  wrong/loop, safety (autonomous actions need guardrails), hard to control/verify
→ a promising but evolving area → powerful but needs careful design, guardrails, oversight
```

## Zašto je to važno

Razumijevanje AI agenata je vrijedna znanja na viši razini jer predstavljaju **važan, brzo evoluirajući smjer u AI aplikacijama** (autonomniji, sposobniji AI), tako da je sve relevantnije znanje o AI-ju.

AI agenti — sustavi pogonjeni LLM-om koji autonomno obavljaju zadatke planeriranjem, korištenjem alata i preuzimanjem mjera prema ciljevima — predstavljaju evoluciju izvan odgovora na pojedine upite prema sposobnijemu AI-ju.

Razumijevanje **što su AI agenti** — sustavi koji razmišljaju i planiraju (razlaganje ciljeva na korake), koriste alate (pozivanje API-ja, pretraživanje, pokretanje koda) i preuzimaju mjere tijekom petlje, radeći prema ciljevima s autonomijom (višekoračni, ne samo pojedini odgovori) — pojašnjava tu važnu evoluciju (LLM-ovi koji mogu *raditi* stvari, ne samo odgovoriti).

Razumijevanje **kako agenti funkcioniraju** — LLM kao mozak koji odlučuje sljedeće korake, alati koji proširuju njegove sposobnosti (web pretraživanje, izvršavanje koda, baze podataka) i petlja plana-akcija-promatranja-nastavka, s uzorcima poput ReAct-a i function-calling-a — pruža konceptualni model arhitekture agenta.

Razumijevanje **mogućnosti, primjene i izazova** — primjena (kompleksni višekoračni zadaci, istraživanje, kodiranje agenata, automatizacija, asistenti koji djeluju) i osobito **izazovi** (pouzdanost s greškama koje se nakupljaju tijekom koraka, troškovi od mnogih poziva LLM-u, greške ili petlje, sigurnost s potrebom za zaštitnom mrežom za autonomne mjere, i poteškoće pri kontroli i provjeri) — odražava uravnoteženo razumijevanje agenata kao obećavajućih, ali zahtjevnih.

Prepoznavanje da su agenti moćni, ali trebaju pažljiv dizajn, zaštitnu mrežu i nadzor, odražava zrelo razumijevanje.

AI agenti su brzo evoluirajući, sve važniji smjer u AI-ju (prema autonomnim, sposobnim aplikacijama), što čini razumijevanje njih sve važnijim za razvijatelje i arhitekte koji grade napredne AI sustave.

Budući da AI agenti predstavljaju važan, brzo evoluirajući smjer u AI aplikacijama (autonomni, s korištenjem alata, višekoračni sustavi) s značajnim mogućnostima i izazovima, a budući da je razumijevanje njih sve relevantnije kako se AI aplikacije razvijaju prema agentima, razumijevanje AI agenata je vrijedna, sve relevantnije znanja na viši razini — važan, evoluirajući smjer u AI-ju (prema autonomnim, s korištenjem alata, cilj-pronađenim sustavima), s ključnim mogućnostima i izazovima (pouzdanost, troškovi, sigurnost), sve relevantnije kako se AI aplikacije napreduju, i važno za razumijevanje smjera sposobnih AI aplikacija.