Kas yra AI agentai?

Question

Kas yra AI agentai?

Accepted Answer

**AI agentai** yra sistemos, kurios naudoja LLM, kad **autonomiškai atliktų užduotis** — planavimas, įrankių naudojimas ir veiksmų atlikimas tikslams pasiekti, o ne tik atsakymas į atskirus užklausimus. Jie reprezentuoja evoliuciją link galingesniu, autonomiškų AI aplikacijų.

## Kas yra AI agentai

```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
```

## Kaip veikia agentai

```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
```

## Galimybės, panaudojimas ir iššūkiai

```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
```

## Kodėl tai svarbu

AI agentų supratimas yra vertinga aukšto lygio žinojimas, nes jie reprezentuoja **svarbią, sparčiai besivystančią kryptį AI aplikacijose** (autonomiškesnės, galingesnes AI), todėl tai vis labiau aktuali AI žinojima.

AI agentai — LLM pagrindu veikiančios sistemos, kurios autonomiškai atlieka užduotis planuodamos, naudodamos įrankius ir atlikdamos veiksmus pasiekdamos tikslus — reprezentuoja evoliuciją iš paskirų užklausimų atsakymų link galingesnes AI.

Supratimas **kas yra AI agentai** — sistemos, kurios samprotauja ir planuoja (tikslus skaidydamos į žingsnius), naudoja įrankius (kreipiasi į API, ieško, vykdo kodą), ir atlieka veiksmus stebėdamos rezultatus kilpoje, siekdamos tikslų su autonomija (kelių žingsnių, ne vieno atsakymo) — paaiškina šią svarbią evoliuciją (LLM, kurie gali *daryti* dalykus, o ne tik atsakyti).

Supratimas **kaip veikia agentai** — LLM kaip smegenys, sprendžiančios kitą žingsnį, įrankiai, pratęsiantys jos galimybes (interneto paieška, kodo vykdymas, duomenų bazės), ir plano-veikimo-stebėjimo-tęsimo kilpa, su modeliais kaip ReAct ir funkcijų iškvietime — suteikia agento architektūros konceptualų modelį.

Supratimas apie **galimybes, panaudojimą ir iššūkius** — panaudojimas (kompleksinės kelių žingsnių užduotys, tyrimai, kodavimo agentai, automatizacija, veiksmų atlikimo asistentas) ir ypač **iššūkiai** (patikimumas klaidos sukaupus žingsniais, kaina iš daugelio LLM kviesimų, galimas žalimas rezultatas ar kilpos, saugumas reikalingas apribojimams autonomiškiems veiksmams, ir sunkumas kontroliuoti ir patikrinti) — atspindi subalansuotą agentų kaip žadančių bet sudėtingų supratimą.

Pripažinimas, kad agentai yra galingi bet reikalauja atidaus projektavimo, apribojimų ir priežiūros, atspindi brandų supratimą.

AI agentai yra sparčiai besivystanti, vis labiau svarbi kryptis AI (link autonomiškų, galingų aplikacijų), todėl jų supratimas vis labiau aktualus kūrėjams ir architektams, kurie kuria pažangias AI sistemas.

Kadangi AI agentai reprezentuoja svarbią, sparčiai besivystančią AI aplikacijų kryptį (autonomiškos, įrankius naudojančios, kelių žingsnių sistemos) su reikšmingomis galimybėmis ir iššūkiais, ir kadangi jų supratimas vis labiau aktualus, kai AI aplikacijos evoliucionuoja link agentų, AI agentų supratimas yra vertinga, vis labiau aktuali aukšto lygio AI žinojima — svarbi, besivystanti kryptis AI (link autonomiškų, įrankius naudojančių, tikslus siekiančių sistemų), su pagrindiniais galimybės ir iššūkiais (patikimumu, kaina, saugumu), vis labiau aktuali, kai AI aplikacijos progresuoja, ir svarbi galingų AI aplikacijų krypties supratimui.