Kaj so AI agenti?

Question

Kaj so AI agenti?

Accepted Answer

**AI agenti** so sistemi, ki uporabljajo LLM-je za **avtonomno izvajanje nalog** — načrtovanje, uporabo orodij in ukrepanje za doseganje ciljev, namesto da bi samo odgovarjali na posamezne pozive. Predstavljajo evolucijo k bolj zmogljivim in avtonomnim AI aplikacijam.

## Kaj so 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 delujejo agenti

```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
```

## Zmogljivosti, uporaba in izzivi

```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
```

## Zakaj je to pomembno

Razumevanje AI agentov je dragoceno znanje na ravni seniora, ker predstavljajo **pomembno, hitro razvijajoče se smer v AI aplikacijah** (bolj avtonomni, zmogljivi AI), zato je to vse bolj relevantno znanje o AI.

AI agenti — sistemi na osnovi LLM-ja, ki avtonomno izvajajo naloge z načrtovanjem, uporabo orodij in ukrepanjem za doseganje ciljev — predstavljajo evolucijo onkraj odzivanja na posamezne pozive k bolj zmogljivemu AI.

Razumevanje **kaj so AI agenti** — sistemi, ki razmišljajo in načrtujejo (razdelijo cilje na korake), uporabljajo orodja (kličejo API-je, iščejo, poganjajo kodo) in delujejo med opazovanjem rezultatov v zanki, pri čemer stremijo k ciljem z avtonomijo (večstopenjski, ne samo posamezni odgovori) — pojasni to pomembno evolucijo (LLM-ji, ki lahko *delajo* stvari, ne le odgovarjajo).

Razumevanje **kako delujejo agenti** — LLM kot možgani, ki se odločajo za naslednje korake, orodja, ki razširjajo njegove sposobnosti (spletno iskanje, izvajanje kode, baze podatkov) in zanka načrtuj-deluj-opazuj-nadaljuj, z vzorci kot ReAct in kliči funkcij — zagotavlja konceptualni model arhitekture agenta.

Razumevanje **zmogljivosti, uporabe in izzivov** — uporaba (kompleksne večstopenjske naloge, raziskovanje, agenti za kodiranje, avtomatizacija, asistenti za ukrepanje) in posebej **izzivi** (zanesljivost s čezmerno napake čez korake, stroški iz številnih LLM klicev, napačno delovanje ali zanke, varnost, ki potrebuje zavarovalke za avtonomne ukrepe, in težavnost nadzorovanja in preverjanja) — odraža uravnoteženo razumevanje agentov kot obetavnih, vendar zahtevnih.

Ugotovitev, da so agenti zmogljivi, vendar zahtevajo premišljeno zasnovo, zavarovalke in nadzor, odraža zrelo razumevanje.

AI agenti so hitro razvijajoča se, vedno bolj pomembna smer v AI (k avtonomnim, zmogljivim aplikacijam), zato je razumevanje le-teh vse bolj relevantno za razvijače in arhitekte, ki gradijo napredne AI sisteme.

Ker AI agenti predstavljajo pomembno, hitro razvijajoče se smer v AI aplikacijah (avtonomni, orodja-uporabljajočih, večstopenjski sistemi) z znatnimi zmogljivostmi in izzivi ter ker je njihovo razumevanje vse bolj relevantno, ker se AI aplikacije razvijajo k agentom, je razumevanje AI agentov dragoceno, vse bolj relevantno znanje na ravni seniora — pomembna, razvojna smer v AI (k avtonomnim, orodja-uporabljajočim, cilje-sledečim sistemom), s ključnimi zmogljivostmi in izzivi (zanesljivost, stroški, varnost), vse bolj relevantno, saj se AI aplikacije napredujejo, in pomembno za razumevanje smeri zmogljivih AI aplikacij.