Tunajifunza kwa AI ambayo inahitaji mwongozo: "Kuweka taa," "Ni hali ya hewa gani?" "Kumbuka mimi kuita mama." Unakumbuka wakati ambapo Siri ilihisi kama uchawi? Sasa, fikiria AI ambayo haina kusubiri kwa maelekezo. Jinsi ya kufikiri na kutenda mwenyewe? Hii ni Agentic AI. Haijalishi tu; ni proactive - kujifunza, kutenda, na kutatua matatizo kwa kujitegemea. Hebu tuangalie wapi ulimwengu huu mpya wa ujasiri unaenda. Nini maana ya Agent? Agentic AI refers to artificial intelligence systems that can think, decide, and act independently to achieve specific goals without constant human input. Mfumo huu mara nyingi unajenga juu ya mifano yenye nguvu ya AI kama GPT-4 au Claude, ambayo inafanya kazi kama injini zao za utambuzi, zinazowezesha kufikiri, kupanga, na kutekeleza kazi ngumu. Maneno ya Kutoka kwa Hiyo ina maana uwezo wa kutenda kwa kujitegemea na kufanya maamuzi.Kwa hiyo wakati tunazungumzia AI ya mfanyabiashara, tunahusu mifumo iliyoundwa na: wawakilishi "agency," 
 
 
 
 Autonomy - Wanafanya kazi bila maagizo ya hatua kwa hatua. Proactivity - Wanatarajia mahitaji na kuchukua hatua. Mtazamo wa malengo - Wanafuata matokeo na kurekebisha mikakati kulingana na matokeo. Kwa maneno rahisi zaidi, ni . AI with initiative Tofauti na AI ya jadi, ambayo inafuata sheria zilizowekwa mapema, na AI ya kuzalisha, ambayo huunda maudhui kulingana na maagizo, AI ya agentic imeundwa kuchukua hatua. Inaweka mipango, inashirikisha wafanyakazi wa AI, na kukamilisha malengo kwa kujitegemea. Kwa kifupi, AI ya jadi inakabiliwa na amri. Agent AI inafanya kazi kwa kujitegemea, kuongoza maamuzi, kusimamia wafanyakazi wa AI, na kutoa matokeo. Kabla ya kuanguka au kuishia kuchanganyikiwa / kuchanganya wafanyabiashara wa AI na wafanyabiashara wa AI, hebu tufafanue: 
 
 
 Wafanyabiashara wa AI = Zana ambazo zinafanya kazi maalum, ndogo (kwa mfano, kupanga, kuunganisha, kuonyesha barua pepe). Agentic AI = Mfumo ambao unachangia wawakilishi wengi wa aina hii ili kufikia matokeo makubwa, yanayohusiana na lengo, mara nyingi na uhuru na kumbukumbu. Hapa ni njia rahisi ya kuelewa wafanyakazi wa AI vs wafanyakazi wa AI: AI agent = a solo worker\Agentic AI = a full team with a manager and mission Faida muhimu za agensi ya AI Inapunguza jitihada za mwongozo kwa kuchangia kazi za kurudia kama vile kujaza fomu, mipangilio ya mikutano, na kutengeneza tiketi, lakini thamani yake inapita zaidi ya automatisering ya msingi. 
 
 
 
 Autonomy: Inatumia malengo ya kujitegemea, na hakuna haja ya kuingia mara kwa mara. Kwa mfano, inaweza kujibu kwa kujitegemea kwa vifaa, kupanga mikutano, na kuboresha CRM yako bila kuingilia kati. Kujifunza mara kwa mara: Inajifunza kutoka kwa kila mwingiliano, kufafanua majibu yake. Kwa mfano, mfanyakazi wa msaada huona maombi ya kurudi mara kwa mara, huonyesha matatizo, na kurekebisha ujumbe moja kwa moja. Utekelezaji wa kazi ya hatua nyingi: Inashiriki malengo makubwa katika kazi ndogo, huwapa watendaji sahihi, na kukamilisha mtiririko wote wa kazi katika mtiririko mmoja usio na shaka. Kwa wafanyabiashara wa AI wanaofanya kazi kati ya mifumo, Agentic AI huendesha uzalishaji, kuharakisha taratibu, na hutoa matokeo ya kibinafsi bila haja ya rasilimali za kibinadamu zaidi. Sasa, hebu kuondoa jinsi AI ya kibiashara inavyofanya kazi nyuma ya vichwa. Jinsi ya kufanya kazi? [Architecture + Workflow] Miundombinu ya AI inajengwa kama modular, timu za akili. Kila kiwango hufanya jukumu maalum lakini hufanya kazi pamoja kuelekea lengo la pamoja. Mfumo hufanya kazi katika mzunguko unaoendelea wa maoni, kutoka kukusanya input hadi kufanya maamuzi na kutekeleza vitendo. Hebu kuvunja usanifu na kuchunguza jinsi mtiririko wa kazi wa wafanyabiashara wa AI unavyofanya kazi nyuma ya kushangaza. Viungo muhimu vya usanifu wa agentic AI Ili kufanya kazi kwa uhuru na akili, agentic AI inachanganya ngazi nne muhimu: Hizi ni injini ya mawazo. LLMs kama GPT-4 na Claude kutafsiri kazi, kuelewa lugha, na kuzalisha maamuzi kwa kutumia usindikaji wa lugha ya asili. 1. Large Language Models (LLMs): APIs kuunganisha AI na mifumo ya dunia halisi kama CRMs, kalenda, database ya ndani, na majukwaa ya msaada. Ushirikiano huu husaidia AI kupata data ya kuishi na kutekeleza kazi kama vile kutuma barua pepe, kuboresha rekodi, au kusababisha kazi. 2. APIs and enterprise tools: Aina hii inashughulikia kila kitu nyuma ya matukio. Inapanga mfululizo wa kazi, inashughulikia majukumu ya wafanyakazi, inashughulikia utekelezaji, na inahakikisha maendeleo yanahusiana na lengo lililoelezwa. 3. Orchestration layer: Badala ya mfano mmoja kufanya kila kitu, agentic AI inachanganya timu ya wafanyabiashara wa AI maalum. Kila mmoja anashughulikia sehemu maalum ya mchakato - utafiti, uamuzi, mawasiliano, au kufuatilia. 4. Multi-agent system: Aina hizi zinawezesha mfumo wa kufanya kazi na mantiki, mazingira, na uhuru. Ufanisi wa kazi ya AI katika hali halisi ya dunia Mfumo wa agensi haina kutegemea script za static. Badala yake, wanabadilika kupitia mtiririko wa kazi wa nguvu ambapo wafanyabiashara wa AI wanafanya kazi katika zana, API, na database, kukabiliana na mabadiliko ya kuingia na kuboresha kwa muda. Hapa ni mchakato wa kazi wa Agentic AI: 
 
 
 
 
 
 
 Kuelewa: Washirika wa AI kukusanya data muhimu kutoka vyanzo mbalimbali, kama API, nyaraka, databases, au maswali ya mtumiaji, ili kuweka hatua kwa kazi. Sababu: Pamoja na nguvu ya Big Language Models (LLMs), mfumo unachambua data, kugundua mifano, kuelewa nia, na kuamua hatua inayofuata. Mpango: Mfumo unachanganya lengo kuu katika kazi ndogo, zinazoweza kutumika, kisha ufuatiliaji na huwapa wawakilishi sahihi wa AI. Kazi: Kila mfanyabiashara huchochea vitendo kama vile kuboresha CRM, kupanga mkutano, au kutuma ripoti - yote bila kuingiliwa na binadamu. Kujifunza: Mara baada ya kazi imekamilika, mfumo unachambua maoni, kuboresha utendaji wake kwa mzunguko ujao. Washirika wengi (ikiwa ni pamoja na binadamu, wakati inahitajika) kushirikiana ili kuhakikisha kazi inaendelea kwa ufanisi na lengo linatimizwa. Njia hizi za kazi za agensi katika AI zinabadilika na kutekeleza kazi kwa usahihi, kujifunza kutoka kila mzunguko ili kuboresha matokeo ya baadaye katika mazingira ya biashara yanayobadilika. Ufanisi na ushirikiano huu hufanya AI ya Agentic kuwa zaidi ya automatisering tu. Ni mfumo wa akili, unaoendelea ambao unaongoza matokeo halisi. Mifumo ya Ushirikiano wa Wafanyakazi: Hierarchical na Decentralized Mfumo wa agensi huundwa kwa kawaida katika moja ya aina mbili za usanifu, kulingana na jinsi ilivyoundwa au utafiti wa kazi. Kuna mifano miwili ya usimamizi: 
 
 Ujenzi wa Hierarchical Architecture Katika mfano huu, mfanyabiashara "mtawala" anasimamia kazi ya wafanyabiashara wengine. Anawakilisha kazi, kufuatilia maendeleo, na inahakikisha usawa na lengo la jumla. Mwakilishi wa ufuatiliaji huamua nani wawakilishi wa mauzo wanapaswa kufuata juu ya uongozi. , mkutano mipango, na CRM updates, yote chini ya usimamizi wa mfanyabiashara wa msingi. Maoni ya kufuatilia 
 
 Usimamizi wa Decentralized Architecture Katika mfano huu, watendaji kadhaa hufanya kazi kwa kujitegemea lakini kushirikiana ili kufikia malengo ya pamoja bila mamlaka ya kituo kimoja. Fikiria timu ya maendeleo ya bidhaa ambayo inatumia wawakilishi kadhaa kwa uchambuzi wa soko, utafiti wa washindani, na uchambuzi wa maoni ya wateja. Wafanyabiashara hawa wanafanya kazi pamoja, kukusanya data kwa kujitegemea lakini kushiriki kwa wakati halisi ili kuunda mkakati wa bidhaa kamili. Mifano yote mawili ina lengo la kutimiza kazi kwa kujitegemea, lakini muundo unabadilika jinsi kazi inavyokabiliwa, kama kiongozi mmoja au washirika wa ushirikiano. Maelezo ya juu ya Generative AI AI ya kuzalisha, kama ChatGPT na DALL-E, huunda maudhui kulingana na maombi. Inaweza kuandika machapisho ya blogu, kuzalisha msimbo, au kuunda picha. Ingawa ni ubunifu sana, haiwezi kutenda kwa kujitegemea au kufuatilia kazi. Agent AI inachukua zaidi ya kuunda maudhui; inapanga, kuamua, na kutekeleza kazi kwa kujitegemea. Fikiria kama msaidizi wa digital ambaye anachukua hatua kwa kujitegemea, kusimamia watendaji kadhaa ili kukamilisha kazi ngumu, za lengo bila mchanganyiko wa binadamu. Hapa ni tofauti muhimu: Agent AI na Generative 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 Reactive - inatoa majibu kwa inputs Proactive - kutabiri na kuanzisha vitendo Action Inahitajika kwa haraka kufanya kazi Inafanya kazi kwa kujitegemea na mchanganyiko mdogo wa binadamu Flexibility Kufuatana na sheria zilizotajwa awali Kufaa kwa mazingira, maoni, na hali ya mabadiliko Example Chatbot ambayo inatoa majibu kwa FAQs Agent ambayo inashughulikia onboarding, kufuatilia, na updates Aina zote mbili za AI zina uwezo mkubwa. Hata hivyo, kuelewa tofauti zao za msingi, nguvu na udhaifu watawasaidia makampuni kuamua wapi na jinsi ya kuingiza kwa ufanisi zaidi. Maombi ya agensi ya AI na kesi za matumizi Kutoka kwa mauzo hadi usalama wa kibinafsi, mifano ya agentic AI inabadilisha jinsi makampuni yanawakilisha, automatiska, na kupanua shughuli na usimamizi mdogo. Kwa ujumla, kutumia wafanyabiashara wa AI kwa kazi kama vile kuzalisha msimbo, tathmini, na kuandika upya, ikionyesha jukumu la kuongezeka la teknolojia katika maendeleo ya programu. 75% ya biashara Hapa chini ni mifano ya ajabu na ya kweli ya agentic AI: Sales and customer service 
 
 
 Mzunguko wa kazi wa Salesmate: Inatumika kama kiwango cha agensi, automatiska mwongozo wa usambazaji, kufuatilia mauzo, na vitendo vya kibinafsi kutumia data ya wakati halisi - yote na mchango mdogo wa binadamu. Ema AI: Inakabiliwa na maswali ya wateja kwa njia ya kimwili kwa kutafuta database, kugundua hisia, na kujifunza kutoka kwa ushirikiano ili kuboresha usahihi na ufanisi. Healthcare 
 
 Hippocratic AI: Hutoa msaada wa kibinafsi kwa wagonjwa, ufuatiliaji wa mambo muhimu, kupendekeza mabadiliko ya matibabu, na kuimarisha kesi kwa kujitegemea kulingana na mazingira na mahitaji ya wagonjwa. Enterprise automation 
 
 Moveworks AI: Automates IT inasaidia mchakato wa kazi kwa kuelewa maombi ya lugha ya asili, kupanga kazi, na kutekeleza kwa kujitegemea. Manufacturing 
 
 Siemens mifumo ya uhifadhi wa kutabiri: Wafanyabiashara wa AI hufuatilia moja kwa moja mashine, kutabiri makosa, na kurekebisha mipangilio ya uzalishaji ili kuboresha upatikanaji na kupunguza muda wa upungufu. Finance 
 
 Mfumo wa biashara wa kujitegemea: Agentic AI hufuatilia mwenendo wa soko, kutekeleza biashara, na kuboresha portfolios kwa kuchambua ishara za kiuchumi haraka kuliko wachambuzi wa binadamu. Cybersecurity 
 
 Darktrace: Inatumia AI ya Agent kwa kuchambua tabia ya mtumiaji, kugundua anomali, na kuzuia ukiukwaji katika muda halisi kwa kurekebisha mifano yake ya kugundua kulingana na mifano ya tishio inayoendelea. Mifano yote haya yanaonyesha jinsi mifumo ya AI ya agentic inavyofanya kazi na uhuru, kurekebisha, na tabia ya lengo katika viwanda mbalimbali. Changamoto na vikwazo vya agensi ya AI Agentic AI inafungua uhuru mkubwa, lakini pia inaonyesha hatari mpya. 
 
 
 
 
 
 
 
  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 Mtu anaweza kufanya katika mauzo

Check Out Our Blog Now

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

Ndefu sana; Kusoma

Make resilience your competitive advantage

Agentic AI ilionyesha: Jinsi inavyofanya kazi, kesi za matumizi ya juu na uwezekano wa baadaye

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

A PENDENT WORLD

Speed up Swift compile time

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

A PENDENT WORLD

Speed up Swift compile time

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps