Estem acostumats a la IA que necessita una trucada: “Activa les llums”, “Quin és el temps?” “Recorda’m de trucar a la mare”. Recordeu quan Siri va sentir com a màgia? Ara, imagineu-vos una IA que no espera instruccions. I si pogués pensar i actuar per si mateix? No és només reactiu; és proactiu: aprendre, actuar i resoldre problemes de forma independent. Anem a explorar on va aquest nou món audaç. Què és l’agent AI? Agentic AI refers to artificial intelligence systems that can think, decide, and act independently to achieve specific goals without constant human input. Aquests sistemes sovint es basen en models d'IA potents com GPT-4 o Claude, que serveixen com a motors cognitius, permetent-los raonar, planificar i executar tasques complexes. El terme Vénen de És a dir, la capacitat d’actuar de forma autònoma i de prendre decisions, de manera que quan parlem d’IA agent, ens referim a sistemes dissenyats amb: Agència "agency," 
 
 
 
 Autonomia: funcionen sense instruccions pas a pas. Proactiu: anticipa les necessitats i actua. Orientació a objectius: persegueixen resultats i ajusten estratègies basades en els resultats. En termes més senzills, és . AI with initiative A diferència de l'IA tradicional, que segueix regles preestablertes, i l'IA generativa, que crea contingut basat en els consells, l'IA agentística està dissenyada per prendre accions. Estableix plans, coordina els agents de la IA i completa els objectius de manera autònoma. En resum, l'IA tradicional respon a les ordres.L'IA agent funciona de forma independent, conduint decisions, coordinant els agents d'IA i lliurant resultats. Abans de confondre's o acabar molestant / barrejant agents d'IA i agents d'IA, aclarim: 
 
 
 Agents de la IA = eines que realitzen tasques específiques i estretes (per exemple, planificació, resum, etiquetatge de correu electrònic). Un sistema que orquestra molts d'aquests agents per aconseguir resultats més grans i orientats a objectius, sovint amb autonomia i memòria. Aquí hi ha una manera senzilla d'entendre agents d'IA vs agents d'AI: AI agent = a solo worker\Agentic AI = a full team with a manager and mission Principals beneficis de l'agent AI Redueix l'esforç manual mitjançant l'automatització de tasques repetitives com ara omplir formularis, planificar reunions i triar bitllets, però el seu valor va molt més enllà de l'automatització bàsica. 
 
 
 
 Autonomia: Executa objectius de forma independent, i no hi ha necessitat d'entrada constant, per exemple, pot respondre de forma autònoma a les vagues, programar reunions i actualitzar el CRM sense intervenció humana. Aprenentatge continu: Aprèn de cada interacció, refinant les seves respostes. Per exemple, un agent de suport localitza sol·licituds de reemborsament repetides, marca problemes i adapta el missatge automàticament. Execució de tasques en múltiples passos: Divideix els objectius grans en tasques més petites, els assigna als agents adequats i completa tots els fluxos de treball en un flux sencer. Amb agents d'IA que treballen a través de sistemes, l'Agent AI impulsa la productivitat, accelera els processos i proporciona resultats personalitzats sense necessitar més recursos humans. Ara, descobrim com funciona la IA agentística darrere de les escenes. Com funciona l’AI agència? [Arquitectura + flux de treball] Els sistemes d’IA d’agència es construeixen com a equips modulars i intel·ligents. Cada capa exerceix un paper específic però treballa junts cap a un objectiu compartit.El sistema opera en un cicle de retroalimentació continu, des de la recopilació d'entrada fins a la presa de decisions i l'execució d'accions. Anem a trencar l'arquitectura i explorar com funcionen els fluxos de treball d'agent d'IA darrere de les escenes. Components clau de l'arquitectura d'agència AI Per funcionar amb autonomia i intel·ligència, l’AI agència combina quatre capes clau: Aquests són els motors de raonament. LLMs com GPT-4 i Claude interpreten tasques, entenen el llenguatge i generen decisions utilitzant processament de llenguatge natural. 1. Large Language Models (LLMs): Les APIs connecten la IA amb sistemes del món real, com ara CRM, calendaris, bases de dades internes i plataformes de suport.Aquestes integracions ajuden la IA a recollir dades en viu i realitzar tasques com l'enviament d'e-mails, l'actualització d'enregistraments o l'activació de fluxos de treball. 2. APIs and enterprise tools: Aquesta capa gestiona tot el que hi ha darrere de les escenes. Planifica les seqüències de tasques, assigna responsabilitats d'agent, monitora l'execució i assegura que el progrés s'alinea amb l'objectiu definit. 3. Orchestration layer: En comptes d'un sol model que faci tot, l'IA d'agent orquestra un equip d'agents especialitzats d'IA, cadascun dels quals gestiona una part específica del procés: investigació, presa de decisions, comunicació o seguiment. 4. Multi-agent system: Aquestes capes permeten que el sistema funcioni amb lògica, context i autonomia. Funció de flux de treball d'IA en escenaris del món real Els sistemes d'agents no es basen en els scripts estàtics. En canvi, evolucionen a través de fluxos de treball dinàmics on els agents d'IA operen a través d'eines, API i bases de dades, adaptant-se a canvis d'entrada i millorant-se amb el temps. Aquí teniu el mecanisme de treball de l’Agent AI: 
 
 
 
 
 
 
 Percepció: Els agents d'IA recullen dades rellevants de diverses fonts, com ara APIs, documents, bases de dades o consultes d'usuari, per establir l'escenari per a la tasca. La raó: Amb el poder dels grans models de llenguatge (LLM), el sistema analitza les dades, detecta patrons, entén la intenció i determina els següents passos. El sistema divideix l'objectiu principal en tasques més petites i accionables, després les seqüències i les assigna als agents de la IA adequats. Cada agent desencadena accions com actualitzar un CRM, programar una reunió o enviar un informe, tot això sense intervenció humana. Aprendre: Un cop finalitzada la tasca, el sistema analitza el feedback, millorant el seu rendiment per a la propera ronda. Col·laborar: Múltiples agents (inclosos els humans, quan sigui necessari) col·laboren per assegurar que la tasca avança de manera eficient i es compleix l'objectiu. Aquests fluxos de treball d'agent en IA s'adapten i executen tasques amb precisió, aprenent de cada cicle per millorar els resultats futurs en entorns de negoci canviants. Aquesta flexibilitat i coordinació fan que l'AI d'Agència sigui més que una simple automatització: és un sistema intel·ligent i en evolució que genera resultats reals. Models de coordinació d'agents: jeràrquics i descentralitzats Els sistemes d'agents solen ser construïts en un dels dos estils arquitectònics, depenent de l'estructura o exploració de la tasca. Hi ha dos models dominants de coordinació: 
 
 Arquitectura jeràrquica En aquest model, un agent "supervisor" coordina el treball d'altres agents, delega tasques, rastreja el progrés i assegura l'alineació amb l'objectiu general. L'agent supervisor determina quins representants de vendes han de seguir en un lideratge. , planificació de trobades, i actualitzacions de CRM, tot sota la supervisió de l'agent principal. Emails de seguiment 
 
 Arquitectura descentralitzada En aquest model, diversos agents treballen de forma independent però col·laboren per assolir objectius compartits sense una sola autoritat central. Considereu un equip de desenvolupament de productes que utilitzi múltiples agents per a l'anàlisi de mercat, la investigació dels competidors i l'anàlisi de les opinions dels clients. Aquests agents treballen junts, recopilant dades de forma independent però compartint-les en temps real per formar una estratègia de producte integral. Ambdós models tenen com a objectiu dur a terme tasques de forma autònoma, però l'estructura canvia la forma en què s'aproxima al treball, ja sigui un únic "líder" o col·laboradors. Agència AI vs Generative AI Les IA generatives, com ChatGPT i DALL-E, creen contingut basat en els consells. Pot escriure publicacions de bloc, generar codi o crear imatges.Encara que és increïblement creatiu, no pot actuar de forma autònoma o seguir les tasques. L'AI d'agència va més enllà de la creació de contingut; planifica, decideix i executa tasques de manera autònoma.Penseu-hi com un assistent digital que actua de forma independent, coordinant múltiples agents per completar funcions complexes i orientades a objectius sense intervenció humana. Aquestes són les principals diferències: l'AI agent i l'AI generativa 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Aspect 
 Traditional AI 
 Agentic AI 
 
 
 
 
 Behavior 
 Reactive — responds to inputs 
 Proactive — anticipates and initiates actions 
 
 
 
 
 Action 
 Requires prompts to operate 
 Operates independently with minimal human input 
 
 
 
 
 Flexibility 
 Limited to predefined rules 
 Adaptable to context, feedback, and changing conditions 
 
 
 
 
 Example 
 Chatbot that answers FAQs 
 Agent that handles onboarding, follow-ups, and updates Behavior Reactiu - respon a les entrades Proactiu: anticipa i inicia accions Action Requereix urgències per operar Funciona de forma independent amb una aportació humana mínima Flexibility Limitació a regles predefinides Adaptable al context, al feedback i a les condicions canviants Example Chatbot que respon a les FAQ Agent que gestiona onboarding, seguiment i actualitzacions Ambdós tipus d'IA tenen un enorme potencial, però entendre les seves diferències bàsiques, fortaleses i debilitats ajudarà a les empreses a determinar on i com integrar-los de manera més eficaç. Aplicacions i casos d'ús de l'AI Des de les vendes fins a la ciberseguretat, els models d’intel·ligència artificial d’agència estan redefinint com les empreses deleguen, automatitzen i escalen operacions amb una supervisió mínima. En particular, Aprofitar els agents d'IA per a tasques com la generació de codi, l'avaluació i la reescriptura, subratllant el paper creixent de la tecnologia en el desenvolupament de programari. El 75% de les empreses A continuació es mostren exemples pràctics i del món real de l'AI: Sales and customer service 
 
 
 Fluxos de treball intel·ligents de Salesmate: S'utilitza com a capa d'agent, automatitzant la direcció de lead, seguiment de vendes i accions personalitzades utilitzant dades en temps real, tot amb una aportació humana mínima. Ema AI: Resol les consultes dels clients de forma dinàmica mitjançant la consulta de bases de dades, la detecció de sentiments i l'aprenentatge de les interaccions per millorar l'exactitud i l'eficiència. Healthcare 
 
 Hippocràtic AI: Proporciona suport empàtic al pacient, monitora els problemes vitals, suggereix canvis en el tractament i escalfa casos de manera autònoma en funció del context i de les necessitats del pacient. Enterprise automation 
 
 Moveworks AI: Automatitza els fluxos de treball mitjançant la comprensió de les sol·licituds de llenguatge natural, la planificació de tasques i la seva execució autònoma. Manufacturing 
 
 Sistemes de manteniment predictiu de Siemens: Els agents d'intel·ligència artificial d'agència vigilen de forma autònoma les màquines, preveuen fallades i ajusten els horaris de producció per optimitzar el rendiment i minimitzar els temps d'aturada. Finance 
 
 Sistemes de comerç autònoms: l'AI d'agència monitora les tendències del mercat, executa transaccions i optimitza les carteres analitzant els senyals econòmics més ràpid que els analistes humans. Cybersecurity 
 
 Darktrace: Utilitza la intel·ligència artificial per analitzar de forma autònoma el comportament dels usuaris, detectar anomalies i prevenir violacions en temps real adaptant els seus models de detecció basats en patrons de amenaces en evolució. Tots aquests exemples demostren com els sistemes d’IA funcionen amb autonomia, adaptabilitat i comportament orientat a objectius a través de diverses indústries. Els reptes i limitacions de l'agència AI Agentic AI desbloqueja una poderosa autonomia, però també introdueix nous riscos. 
 
 
 
 
 
 
 
  Like all LLM-based systems, agentic AI can still hallucinate. But here, a wrong answer isn't just a typo; it might automatically issue a refund, delete a lead, or misroute inventory without human review. Hallucinations with consequences: 
 
  Give it a vague or poorly scoped goal, and agentic AI might go rogue. For example, optimizing for speed could mean skipping safety checks or bypassing necessary approvals. Autonomy without limits: 
 
  With multiple agents, shared memory, and real-time decisions, tracing   a conclusion was made becomes hard. That's a big problem in finance or healthcare, where explainability matters. The black box dilemma: how 
 
  These systems pull from sensitive data and act on it. Without strong guardrails, they can reinforce bias, leak private info, or make decisions that clash with your company values. Ethical design and oversight protocols are critical. Governance, bias, and data risks: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  Agentic AI isn't lightweight. It needs high computing power, persistent memory, and robust orchestration — driving up cloud costs and making it harder for lean teams to scale. Infrastructure demands: Future of agentic AI: What's next? We're not heading toward a world where AI supports business decisions. We're heading toward one where it   them. makes According to Gartner, by 2028,   enterprise software applications will embed agentic AI, enabling 15% of day-to-day decisions without human input. 33% of That's not a distant vision — it's the near future knocking. What does this mean? This means that the shift from reactive AI assistants to proactive digital operators is underway. Smart agents will no longer be siloed helpers. They'll collaborate across departments, syncing with CRMs, querying live systems, triggering workflows, and optimizing in real-time. The future is agentic ecosystems: Teams of autonomous agents work together — not just to assist but to operate entire functions. Think of sales agents closing leads at night. Ops agents resolve bottlenecks before they escalate. R&D agents run tests while humans sleep. The businesses that win won't just   AI — they'll orchestrate it. use Final thoughts From strategy to execution, AI redefines what's possible when machines operate with intent. Now's the time to move from exploration to implementation. Identify where intelligent agents can offload the repetitive, streamline decisions, and drive growth — all without bloating your headcount. Don't just adopt AI. Put it to work.  With Salesmate, you can orchestrate intelligent agents that automate follow-ups, update your CRM in real-time, and keep deals moving — even when your team is off the clock. Looking for what  ? AI can do in sales Què es pot fer a les vendes

Check Out Our Blog Now

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Agència d'IA explicada: com funciona, principals casos d'ús i potencial futur

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

Startups of The Year: Meet the AI Industry

New Features: They're Everything, We're Just Ken

Startups of The Year: Meet the Cybersecurity Industry

Generar líders de qualitat ASAP: HackerNoon's Content-Relevant Niche Ads FTW

Startups of The Year: Meet the AI Industry

New Features: They're Everything, We're Just Ken

Startups of The Year: Meet the Cybersecurity Industry

Generar líders de qualitat ASAP: HackerNoon's Content-Relevant Niche Ads FTW

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps