Agentii AI, viitorul automatizarii. Ce sunt, ce avantaje ofera si care sunt cei mai populari in 2025?

De mai bine de trei ani se tot discuta despre AI si despre viitorul aplicatiilor si industriei din spatele acestui domeniu interesant. Doar ca din 2024 discutia s-a mutat in alta directie, spre agentii AI, care pot face mult mai multe decat niste interactiuni basic cu fiecare client si de analiza de date, extragere de texte, generare de continut. Posibilitatile sunt practic infinite odata ce implementezi si personalizezi agentii AI. Dar ca sa poti sa ii folosesti in avantajul tau si al companiei tale trebuie sa intelegi conceptul de Agent AI si implicatiile sale…

Agentii AI sunt un tip de sistem de inteligenta artificiala care poate intelege si raspunde la orice fel de input din partea utilizatorilor, fara interventie umana. De obicei sunt creati cu un builder special, de exemplu AgentForce, si se bazeaza pe machine learning si NLP (natural language processing) pentru a indeplini anumite sarcini clare. De la rezolvarea unor probleme simple pana la simularea gandirii si rezultate complexe la final, multitasking, orice poate sa faca un astfel de agent AI. Interesant este ca performantele lor se imbunatatesc pe masura ce interactionam cu ei si invata singuri, ceea ce ii va diferentia mereu de AI-ul traditional, unde e nevoie mereu de input uman la fiecare pas.

Dar cum functioneaza un agent AI? E destul de simpla functionarea:

La inceput se aduna date din mai multe surse, inclusiv din interactiuni cu utilizatori, social media, istoric tranzactii etc. De ce e nevoie de multe date? Pentru a intelege contextul, nuantele cerintelor clientilor. Datele se proceseaza si integreaza in timp real mai nou, orice fel de sarcini sunt indeplinite cu eficienta maxima odata ce ai acces la o baza foarte mare de date relevante.

Cu ajutorul unui tip de machine learning sofisticat un agent AI va analiza datele si va identifica modele, anumite grupuri de date importante pentru un output corect si eficient, si va lua decizii relevante la final. Contextul actual si interactiunile din trecut cu fiecare utilizator vor fi utile in acest moment.

Dupa ce se ia o decizie, agentii AI executa actiunea dorita. Se proceseaza cererea de la utilizatori, se raspunde la intrebari. Executia e rapida, eficienta, raspunsul e cat se poate de coerent si de corect.

Odata cu fiecare interactiune avuta agentii AI vor invata si isi vor perfectiona algoritmii, se va imbunatati acuratetea, eficienta rapid. Bazele de date si cunostinte se actualizeaza, prin feedback se vor imbunatati mult interactiunile viitoare.

Si asa agentii AI pot sa se ocupe de multe sarcini si lucruri in mod autonom, recomanda produse, rezolva probleme pentru noi, se implica in interactiuni tip follow-up. Agentii umani nu sunt scosi din ecuatie si au timp sa se concentreze pe activitati mai complexe si mai importante pentru companii, eficienta e maxima de fiecare data.

Avantajele oferite de implementarea si antrenarea unor agenti AI sunt numeroase atat pentru companii, cat si pentru angajati, pentru oamenii care au nevoie de ei. Eficienta e imbunatatita, agentii AI pot sa se ocupe de mai multi clienti in paralel, se reduce timpul de raspuns, departamentele Relatii Clienti functioneaza mai bine. Un agent AI isi va da seama daca o problema poate fi rezolvata de un agent uman si o va „pasa” celui care e calificat sa o rezolve, calitatea serviciilor oferite clientilor este mentinuta.

Clientii vor fi mai multumiti de raspunsurile primite si de interactiunile avute, raspunsurile vor avea o acuratete mai mare. Interactiunile sunt personalizate, agentii AI se vor imbunatati pe masura ce au interactiuni mai multe si toata lumea castiga de pe urma implementarii lor.

Agentii AI nu au nevoie de odihna, de somn, la orice ora poti interactiona cu ei, loialitatea clientilor se va imbunatati odata ce raspunzi chiar si prin AI la orice fel de cerinte, indiferent de ore si de fus orar.

Sa nu uitam si de scalabilitate, agentii AI pot sa se ocupe de multi clienti odata ce compania se extinde, se dezvolta, agentul AI se va adapta mereu din mers la volumul de munca in asa fel incat sa ofere aceleasi raspunsuri clare si coerente, sa fie eficient indiferent de ce se intampla cu firma si cu baza de clienti.

Din interactiunile cu toti clientii agentii AI pot sa genereze date importante despre comportamente de consum si preferinte, companiile pot sa ia decizii informate si sa isi imbunatateasca serviciile si produsele. Nu mai ai nici erori in raspunsuri, acuratetea raspunsurilor este imbunatatita mereu, avem mai nou si agenti AI cu functie „reasoning” care imita gandirea umana si permit raspunsuri mai complexe si mai bine articulate, adaptate nevoilor clientilor si asteptarilor lor.

Clientii au incredere in companiile cu agenti AI si in brand, experienta asteptata o vor primi de fiecare data si compania va putea sa ajunga cat mai sus in topul preferintelor clientilor moderni.

Costurile sunt reduse si ele, nu mai angajezi oameni, nu mai cheltuiesti pe training, pe specializari.

Avand clar ce e cu acesti agenti AI urmatorul pas ar fi sa distingem intre diferitele tipuri de agenti. Iata care ar fi cele mai importante tipuri de agenti AI din prezent:

• Agenti cu „reflex simplu”. E vorba de acei agenti AI care functioneaza pe baza principiului conditie-actiune. Reactia e imediata doar in functie de perceptia curenta, fara sa inteleaga lumea din jurul lor. Un chatbot personalizat care raspunde la niste intrebari simple ar fi o aplicatie pentru acesti agenti basic;
• Agenti cu reflex bazat pe model. Deja avem agenti AI cu model intern legat de lumea din jurul lor, percep mediul si vad lucruri care nu sunt evidente imediat. Completeaza informatia lipsa, iau decizii autonome, se bazeaza pe context si intelegerea lui. Sunt mai agili si mai complicati fata de tipul anterior;
• Agenti bazati pe utilitate. Folosesc o functie tip utility, utila ca sa ia decizii. Evalueaza actiuni in baza unor masuri asteptate de utilitate si aleg abordarea optima. E tipul de agent ideal cand ai solutii multiple la o problema si agentul alege care e cea mai buna. Am putea vedea astfel de agenti la masinile care se conduc singure si decid care e cea mai sigura si mai rapida ruta;
• Agenti bazati pe obiective. Practic agentul AI isi propune de la inceput sa atinga un anumit obiectiv. Tin cont de consecintele actiunilor lor si iau decizii in baza actiunilor ce le pot folosi ca sa isi atinga obiectivul stabilit. Un agent AI de acest tip poate sa rezolve sarcini complexe in mod autonom si sa raspunda folosind si senzori, sa interactioneze direct cu lumea reala;
• Agenti de invatare. Sunt un tip aparte de agenti AI care invata in timp prin consolidarea invatarii. Vor fi folositi in industriile unde trebuie sa fii mereu la curent cu tot ce e nou, cu tendintele din piata;
• Agenti ierarhici. Au structura ierarhica. Agentii de la un nivel superior programeaza si directioneaza agentii care sunt la nivel inferior pentru a indeplini o sarcina comuna. Afacerile care integreaza si folosesc astfel de agenti vor putea sa sa sparga sarcini complexe cu mai multe procese si mai multi pasi si sarcini simple, fiecare agent AI fiind concentrat doar pe un anumit set de responsabilitati clare, definite de la inceput.

La finalul articolului nostru e important sa discutam despre tendintele in domeniul agentilor AI din perspectiva celor mai importanti agenti AI din piata, care vor dicta practic si directia in care se va indrepta industria din spatele AI. Care ar fi cei mai importanti agenti AI despre care vom auzi in perioada urmatoare?

1. Miracle Agent de la Oracle-e integrat in Fusion Cloud, isi propune sa revolutioneze procesele din finante, HR, management lanturi de aprovizionare, servicii clienti;
2. Work Recall cu Copilot Vision in Dynamics 365-ai zece noi optiuni de agenti AI specializati, se pot executa sarcini in mod autonom in aproape orice domeniu important. In Copilot Studio clientii pot sa isi creeze agentii de care au nevoie pentru business;
3. Claude 3.5 si mai nou 3.7-avem deja un mod computer use ce permite AI-ului sa realizeze operatiuni pe care le faceau oamenii in trecut in mediul on-line, intr-un browser;
4. Eureka Agent de la Nvidia-foloseste GPT-4 ca sa invete robotii diferite aptitudini, abilitati avansate;
5. Agenti Colaborativi Joule de la SAP-pot sa se foloseasca de modele LLM uriase disponibile pe piata ca sa realizeze sarcini complexe pentru eficienta sporita in afaceri;
6. Kozuchi AI Agent de la Fujitsu-ia decizii rapid si pe baza unor date, unui context, are capacitati avansate de reasoning. E bun pentru discutii legate de profitabilitate si in afaceri legale. Masurile propuse sunt clare si usor de pus in practica, intelegi mai usor problemele abstracte ce pot aparea in afaceri;
7. Replit Agent-simplifica mult dezvoltarea de software, ofera asistenta in limbaj natural;
8. Operator de la OpenAI-trece dincolo de banala de acum generare de text, te ajuta sa realizezi sarcini complicate, dezvoltare de soft, booking via interfata web. Ideea este sa avem agenti AI versatili si sa ii folosim in viata de zi cu zi foarte usor;
9. Agentforce de la Salesforce-permite personalizarea agentilor AI, se adapteaza rapid al orice fel de roluri si in orice fel de industrii folosind instrumente precum Flows, Prompts, Apex, MuleSoft API. Se conecteaza la surse de date interne si externe. Se stabilesc reguli clare de functionare pentru agenti si cand sa transmita mai departe sarcinile catre oameni. Din februarie 2025 exista si mod reasoning implementat, deci vei putea face si mai multe lucruri complicate cu Agentforce;
10. Agent AI Asistent pe Android de la Perplexity-poate sa scrie e-mail-uri, sa seteze remindere, sa faca rezervari la restaurante, sa iti raspunda la intrebari complexe si sa iti ofere si sursele pentru raspunsuri, de unde ia informatia. Se analizeaza si ecranul telefonului la cerere, se foloseste si camera ca sa se ofere raspunsuri despre elemente din realitate, deci vorbim despre multimodalitatea;
11. Project Astra de la Google-redefineste asistenta AI cu agenti in viata reala. Se proceseaza si se raspunde in functie de input, text, imagini, video, audio, deci interactivitatea e mare. Are memorie real-time pentru intelegere contextuala, foloseste instrumente avansate de la Google si te ajuta oricand ai nevoie de recomandari, sa identifici ceva din realitate;
12. ChatGPT Plugins-transforma modelele GPT in instrumente puternice ce pot sa interactioneze cu sisteme externe. E un fel de asistent AI dinamic pentru oamenii de rand si pentru afaceri. Poti cere tot ce doresti acestor plugin-uri si ChatGPT va executa imediat si rapid sarcinile;
13. AutoGPT-un proiect open-source experimental ce transforma modele GPT in agenti autonomi AI ce pot executa sarcini complexe, multi-step cu input uman minim;
14. BabyAGI-automatizare de sarcini pentru solutii scalabile. E un agent AI ce se concentreaza mai mult pe management de sarcini si executie, are design modular. Poate crea liste de sarcini si le executa in functie de prioritate si importanta, pas cu pas;
15. AgentGPT-agent AI bazat pe browser. Ai agenti AI direct in browser, ceva la care si Opera Browser lucreaza in prezent si s-ar putea sa vedem competitie serioasa in aceasta directie;
16. Aomni-automatizare vanzari si cautari, documentare la alt nivel-e un agent AI ce transforma vanzarile B2B si documentarea, totul e automat de acum. Identifica profilul clientului ideal genereaza planuri strategice pentru vanzari mai bune. Poti sa antrenezi un agent AI personalizat adaptat datelor specifice ale companiei tale;
17. Bedrock Agents de la Amazon-automatizare inteligenta pentru fluxuri de lucru in afaceri. Sunt agenti excelenti pentru dezvoltatorii care vor sa aiba solutii cu AI fara a incepe de la zero. Ofera flexibilitate mare, personalizare in cele mai mici detalii, avem agenti serverless, deci scalarea aplicatiilor este floare la ureche.