Un agent AI este un sistem care folosește un model pentru a selecta și executa pași ori instrumente în vederea unui obiectiv, în limitele și permisiunile definite. Spre deosebire de un chatbot care doar formulează un răspuns, un agent poate consulta o bază de date, crea un draft sau apela un API. Gradul de autonomie nu este obligatoriu maximal: confirmarea umană, listele de acțiuni permise și limitele de cost sunt parte din arhitectură. Agenții sunt potriviți numai când acțiunile, erorile, fallback-ul și auditul pot fi controlate.
Exemple de agenți AI într-un IMM
- Un agent de ofertare citește cererea clientului, caută produsele și prețurile în sistem și pregătește un draft de ofertă pe care un om îl verifică înainte de trimitere.
- Un agent de cercetare adună informații despre o piață sau despre un client și le rezumă într-un document cu sursele folosite.
- Un agent de suport răspunde la întrebări pe baza documentelor firmei și predă conversația unui coleg când nu are un răspuns sigur.
Agent AI, chatbot sau automatizare?
Un chatbot răspunde la întrebări. O automatizare execută aceiași pași de fiecare dată. Un agent AI decide ce pas urmează și ce instrument folosește, în limitele pe care i le stabilești.
Când mai mulți agenți lucrează împreună — unul caută, altul verifică, altul redactează — vorbim de un sistem multi-agent. Merită doar acolo unde sarcina chiar are mai mulți pași care cer judecată; pentru pași ficși, o automatizare simplă e mai ieftină și mai sigură.
Termeni înrudiți
- Automatizare Procese de Business — Automatizarea proceselor folosește tehnologia, inclusiv AI unde este potrivit, pentru sarcini repetitive și decizii structurate.
- LLM — Large Language Model — Un LLM (Large Language Model) este un model AI antrenat să estimeze și să genereze secvențe de limbaj din tipare învățate din date.
- Mapare Procese (Process Mapping) — Maparea proceselor vizualizează pașii, actorii și deciziile unui proces pentru a arăta cum funcționează și unde poate fi îmbunătățit.