Sme zvyknutí na umelú inteligenciu, ktorá potrebuje výzvu: „Zapnite svetlá“, „Aké je počasie?“ „Pripomínajte mi zavolať mamu.“ Pamätáte si, kedy sa Siri cítila ako mágia? Teraz si predstavte AI, ktorá nečaká na pokyny. Čo ak by mohol myslieť a konať sám? Nie je len reaktívna; je proaktívna – učí sa, koná a rieši problémy nezávisle. Poďme preskúmať, kam tento odvážny nový svet smeruje. Čo je agent AI? Agentic AI refers to artificial intelligence systems that can think, decide, and act independently to achieve specific goals without constant human input. Tieto systémy často vychádzajú z výkonných modelov umelej inteligencie ako GPT-4 alebo Claude, ktoré slúžia ako ich kognitívne motory, ktoré im umožňujú uvažovať, plánovať a vykonávať zložité úlohy. - termín Pochádza z To znamená schopnosť konať autonómne a prijímať rozhodnutia.Keď teda hovoríme o agentickej AI, odkazujeme na systémy navrhnuté s: Agentka "agency," 
 
 
 
 Autonómia – pracujú bez pokynov krok za krokom. Proaktivita – predvída potreby a koná. Cieľová orientácia – sledujú výsledky a upravujú stratégie na základe výsledkov. Jednoducho povedané, je to . AI with initiative Na rozdiel od tradičnej AI, ktorá nasleduje prednastavené pravidlá, a generatívnej AI, ktorá vytvára obsah založený na výzvach, je agentická AI navrhnutá tak, aby prijala opatrenia. Stanovuje plány, koordinuje agentov AI a plní ciele autonómne. Stručne povedané, tradičná AI reaguje na príkazy.Agentná AI funguje nezávisle, riadi rozhodnutia, koordinuje agentov AI a dodáva výsledky. Predtým, než sa dostanete do zmätku alebo skončíte s rozptýlením / miešaním agentov AI a agentov AI, objasňujeme: 
 
 
 AI agenti = Nástroje, ktoré vykonávajú špecifické, úzke úlohy (napr. plánovanie, zhrnutie, označovanie e-mailov). Agentická AI = Systém, ktorý orchestruje mnoho takýchto agentov na dosiahnutie väčších, cieľovo orientovaných výsledkov, často s autonómiou a pamäťou. Tu je jednoduchý spôsob, ako pochopiť agentov AI vs agentov AI: AI agent = a solo worker\Agentic AI = a full team with a manager and mission Kľúčové výhody agentov AI Znižuje manuálnu námahu automatizáciou opakujúcich sa úloh, ako je vyplňovanie formulárov, plánovanie schôdzí a triedenie lístkov, ale jeho hodnota presahuje základnú automatizáciu. 
 
 
 
 Autonómia: vykonáva ciele nezávisle a nie je potrebný neustály vstup. Napríklad môže autonómne odpovedať na vedúce pozície, naplánovať schôdze a aktualizovať váš CRM bez ľudského zásahu. Neustále učenie: Učí sa z každej interakcie, zdokonaľuje svoje odpovede. Napríklad agent podpory zaznamenáva opakované žiadosti o vrátenie peňazí, označuje problémy a automaticky prispôsobuje správy. Vykonávanie viacerých krokov: Rozdeľuje veľké ciele na menšie úlohy, priradí ich správnym agentom a dokončí celé pracovné postupy v jednom bezproblémovom toku. Prostredníctvom agentov AI pracujúcich v rôznych systémoch agentúra Agentic AI podporuje produktivitu, urýchľuje procesy a prináša personalizované výsledky bez potreby ďalších ľudských zdrojov. Teraz sa pozrime, ako agentúrna AI funguje za scénami. Ako funguje agentická AI? [Architecture + Workflow] Agentické systémy AI sú postavené ako modulárne, inteligentné tímy. Každá vrstva plní špecifickú úlohu, ale pracuje spoločne smerom k spoločnému cieľu.Systém funguje v kontinuálnom kruhu spätnej väzby, od zhromažďovania vstupov po rozhodovanie a vykonávanie akcií. Poďme rozobrať architektúru a preskúmať, ako pracovné postupy AI agentov fungujú za scénami. Kľúčové komponenty architektúry agentúry AI Ak chcete fungovať s autonómiou a inteligenciou, agentická AI kombinuje štyri kľúčové vrstvy: LLM ako GPT-4 a Claude interpretovať úlohy, porozumieť jazyku, a vytvárať rozhodnutia pomocou prirodzeného spracovania jazyka. 1. Large Language Models (LLMs): API spájajú AI s reálnymi systémami, ako sú CRM, kalendáre, interné databázy a podporné platformy. Tieto integrácie pomáhajú AI získavať živé dáta a vykonávať úlohy, ako je posielanie e-mailov, aktualizácia záznamov alebo spúšťanie pracovných postupov. 2. APIs and enterprise tools: Táto vrstva spravuje všetko za scénami. Plánuje sekvencie úloh, priradí zodpovednosti agentov, monitoruje vykonávanie a zabezpečuje, že pokrok je v súlade s definovaným cieľom. 3. Orchestration layer: Namiesto jediného modelu, ktorý robí všetko, agentúrna AI zorganizuje tím špecializovaných agentov AI. Každý z nich sa zaoberá konkrétnou časťou procesu – výskumom, rozhodovaním, komunikáciou alebo sledovaním. 4. Multi-agent system: Tieto vrstvy umožňujú systému pracovať s logikou, kontextom a autonómiou. Agentická funkcia pracovného postupu AI v reálnych scenároch Agentové systémy sa nespoliehajú na statické skripty. Namiesto toho sa vyvíjajú prostredníctvom dynamických pracovných postupov, v ktorých agenti AI pracujú cez nástroje, API a databázy, prispôsobujú sa meniacim sa vstupom a zlepšujú sa v priebehu času. Tu je pracovný mechanizmus agentúry AI: 
 
 
 
 
 
 
 Vnímať: Agenti AI zhromažďujú relevantné údaje z rôznych zdrojov, ako sú API, dokumenty, databázy alebo používateľské dotazy, aby nastavili fázu pre úlohu. Dôvod: Pomocou veľkých jazykových modelov (LLM) systém analyzuje údaje, deteguje vzory, chápe zámer a určuje ďalšie kroky. Plán: Systém rozdeľuje hlavný cieľ na menšie, vykonateľné úlohy, potom ich sekvencuje a priradí správnym agentom AI. Akt: Každý agent spúšťa akcie, ako je aktualizácia CRM, naplánovanie schôdze alebo odoslanie správy – to všetko bez ľudského zásahu. Naučte sa: Akonáhle je úloha dokončená, systém analyzuje spätnú väzbu, čím sa zlepšuje jej výkonnosť pre ďalšie kolo. Spolupracovať: Viacerí agenti (vrátane ľudí, ak je to potrebné) spolupracujú, aby zabezpečili, že úloha prebieha efektívne a cieľ je splnený. Tieto agentívne pracovné postupy v oblasti umelej inteligencie sa prispôsobujú a vykonávajú úlohy s presnosťou, učia sa z každého cyklu a zlepšujú budúce výsledky v meniacich sa podnikových prostrediach. Táto flexibilita a koordinácia robí z agentúry AI viac než len automatizáciu.Je to inteligentný, vyvíjajúci sa systém, ktorý poháňa skutočné výsledky. Modely koordinácie agentov: hierarchické a decentralizované Agentické systémy sú zvyčajne postavené v jednom z dvoch architektonických štýlov, v závislosti od toho, ako štruktúrovaná alebo prieskumná je úloha. Existujú dva dominantné modely koordinácie: 
 
 Hierarchická architektúra V tomto modeli agent "nadriadený" koordinuje prácu ostatných agentov. deleguje úlohy, sleduje pokrok a zabezpečuje zosúladenie s celkovým cieľom. Nadriadený agent určuje, ktorý predajný zástupca by mal nasledovať na vedúcej pozícii. , plánovanie stretnutí a aktualizácie CRM, všetko pod dohľadom primárneho agenta. Sledovanie e-mailov 
 
 Decentralizovaná architektúra V tomto modeli pracujú viacerí agenti nezávisle, ale spolupracujú na dosiahnutí spoločných cieľov bez jedného ústredného orgánu. Zvážte tím vývoja produktov, ktorý používa viacerých agentov na analýzu trhu, výskum konkurentov a analýzu spätnej väzby od zákazníkov. Títo agenti spolupracujú, nezávisle zhromažďujú údaje, ale zdieľajú ich v reálnom čase, aby vytvorili komplexnú produktovú stratégiu. Oba modely sa zameriavajú na vykonávanie úloh autonómne, ale štruktúra mení spôsob, akým sa k práci pristupuje, či už jedným "vedúcim" alebo spolupracujúcimi rovesníkmi. Agentívna AI vs generatívna AI Generatívna AI, ako ChatGPT a DALL-E, vytvára obsah založený na výzvach. Môže písať blogové príspevky, generovať kód alebo vytvárať obrázky.Zatiaľ čo je neuveriteľne kreatívny, nemôže konať autonómne alebo sledovať úlohy. Agentická umelá inteligencia ide nad rámec tvorby obsahu; plánuje, rozhoduje a vykonáva úlohy autonómne.Premýšľajte o nej ako o digitálnom asistentovi, ktorý koná nezávisle, koordinuje viacerých agentov na dokončenie komplexných, cieľovo orientovaných funkcií bez ľudského zásahu. Tu sú kľúčové rozdiely: Agentická AI a Generatívna AI 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 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 Reaktívne - reaguje na vstupy Proaktívny – predvída a iniciuje akcie Action Potrebuje rýchlu operáciu Funguje nezávisle s minimálnym ľudským zásahom Flexibility Obmedzený na preddefinované pravidlá Prispôsobenie sa kontextu, spätnej väzbe a meniacim sa podmienkam Example Chatbot, ktorý reaguje na FAQ Agent, ktorý sa zaoberá onboardingom, sledovaním a aktualizáciami Oba typy umelej inteligencie majú obrovský potenciál, avšak pochopenie ich kľúčových rozdielov, silných a slabých stránok pomôže podnikom určiť, kde a ako ich najefektívnejšie integrovať. Agentúrne aplikácie AI a prípady použitia Od predaja až po kybernetickú bezpečnosť, modely agentúrnej umelej inteligencie znovu definujú, ako podniky delegujú, automatizujú a rozširujú operácie s minimálnym dohľadom. Zvlášť pozoruhodné, využívať agentov umelej inteligencie pre úlohy, ako je generovanie kódu, hodnotenie a prepisovanie, zdôrazňujúc rastúcu úlohu technológie vo vývoji softvéru. 75 % podnikov Nižšie sú uvedené praktické a reálne príklady agentov AI: Sales and customer service 
 
 
 Inteligentné pracovné postupy Salesmate: Slúži ako agentová vrstva, automatizuje smerovanie vedenia, sledovanie predaja a personalizované akcie pomocou údajov v reálnom čase - to všetko s minimálnym ľudským vstupom. Ema AI: Rieši zákaznícke dotazy dynamicky dotazovaním databáz, detekciou nálady a učením sa z interakcií na zlepšenie presnosti a efektívnosti. Healthcare 
 
 Hippokratova AI: Poskytuje empatickú podporu pacientom, monitoruje životne dôležité veci, navrhuje zmeny liečby a eskaluje prípady autonómne na základe kontextu a potrieb pacientov. Enterprise automation 
 
 Moveworks AI: Automatizuje IT podporu pracovných postupov tým, že rozumie požiadavkám prirodzeného jazyka, plánuje úlohy a vykonáva ich autonómne. Manufacturing 
 
 Prediktívne systémy údržby Siemens: Agenti agentúrnej umelej inteligencie autonómne monitorujú stroje, predpovedajú poruchy a upravujú harmonogramy výroby s cieľom optimalizovať výkon a minimalizovať časy prestojov. Finance 
 
 Autonómne obchodné systémy: Agentická AI monitoruje trhové trendy, vykonáva obchody a optimalizuje portfóliá analýzou ekonomických signálov rýchlejšie ako ľudskí analytici. Cybersecurity 
 
 Darktrace: Používa agentovú AI na autonómnu analýzu správania používateľov, detekciu anomálií a prevenciu porušení v reálnom čase prispôsobením svojich detekčných modelov na základe vyvíjajúcich sa vzorcov hrozieb. Všetky tieto príklady ukazujú, ako systémy agentúrnej umelej inteligencie fungujú s autonómiou, prispôsobivosťou a cieľovým správaním v rôznych odvetviach. Výzvy a obmedzenia agentúry AI Agentická AI odomkne silnú autonómiu, ale zavádza aj nové riziká. 
 
 
 
 
 
 
 
  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 Kto môže robiť v predaji

Check Out Our Blog Now

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Agentická AI vysvetlená: Ako to funguje, Top prípady použitia a budúci potenciál

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

THE CRAB-SPIDER

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

THE CRAB-SPIDER

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps