Czym są agenci AI i co oznaczają dla przyszłości technologii?
W świecie sztucznej inteligencji coraz częściej mówi się o agentach AI jako o kolejnym przełomie w tej dziedzinie. Mimo to brakuje jednej, uniwersalnej definicji, czym dokładnie są takie systemy. Nie ma jednomyślności ani wśród ekspertów, ani wśród technologicznych gigantów, co utrudnia jednoznaczne zrozumienie tej koncepcji.
W skrócie, agent AI to oprogramowanie zasilane przez sztuczną inteligencję, które może wykonywać różne zadania za użytkownika. Może to być coś, co wcześniej robił człowiek, np. pracownik obsługi klienta, specjalista IT czy HR. System ten jednak nie ogranicza się jedynie do odpowiedzi na pytania — może obsługiwać różne zadania równocześnie, często przechodząc pomiędzy różnymi systemami i funkcjami. Przykładem jest agent stworzony przez Perplexity, który pomaga użytkownikom w zakupach świątecznych, czy projekt Google’a o nazwie Project Mariner, umożliwiający planowanie podróży, zakupy online czy znajdowanie przepisów kulinarnych.
Skomplikowana przyszłość, brak jednomyślności
Mimo prostoty tej koncepcji, problemem pozostaje brak jasności co do tego, co dokładnie oznacza bycie „agentem AI.” Nawet największe firmy technologiczne mają różne podejścia do ich definicji. Dla Google agent AI to przede wszystkim narzędzie do zadań — na przykład pomoc programistom w kodowaniu, tworzenie schematów kolorów dla marketerów czy analizowanie logów IT. Natomiast platforma Asana postrzega agentów jako „wirtualnych współpracowników,” którzy mogą realizować przydzielone zadania. Jeszcze inaczej widzi to startup Sierra, który stawia na wykorzystanie agentów w zaawansowanej obsłudze klienta, daleko wykraczającej poza funkcjonalność tradycyjnych chatbotów.
Brak spójnej definicji prowadzi do zamieszania, ale cel pozostaje taki sam: pomoc w realizacji zadań w sposób zautomatyzowany, z minimalnym zaangażowaniem człowieka. Jak tłumaczy Rudina Seseri, założycielka Glasswing Ventures, agenci AI to inteligentne systemy software’owe zdolne do postrzegania otoczenia, podejmowania decyzji i realizacji działań na podstawie określonych celów, często bez potrzeby ingerencji ludzkiej. Wdrażane technologie obejmują m.in. przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe i komputerowe widzenie.
Potencjał i wyzwania technologiczne
Według Aarona Levie, współzałożyciela i CEO Box, rozwój agentów AI będzie wspierany przez dynamiczne postępy w obszarach takich jak wydajność GPU, efektywność modeli AI czy infrastruktura technologiczna. Te czynniki mają przyczynić się do zwiększenia możliwości, które te systemy oferują. Jednak nie wszyscy eksperci podchodzą do tematu równie optymistycznie. Rodney Brooks, pionier robotyki z MIT, ostrzega, że rozwój AI napotyka na bardziej złożone wyzwania niż postęp w hardware, który obserwujemy od lat w przypadku prawa Moore’a.
Brooks zauważa, że ludzie często przeceniają możliwości systemów AI, opierając swoje oczekiwania na analogiach z ludzkim rozumieniem i zdolnościami. Tymczasem problemem okazuje się integracja z istniejącymi systemami i pokonywanie napotykanych przeszkód. Szczególnie trudne staje się łączenie danych z przestarzałych systemów, które nie mają dostępu do nowoczesnych interfejsów API.
Agenci AI: asystenci czy autonomiczne systemy?
Niektórzy badacze, jak David Cushman z HFS Research, wskazują, że obecne rozwiązania nie są jeszcze w stanie działać w pełni autonomicznie. Agenci AI, w ich obecnej formie, są bardziej zaawansowanymi asystentami niż niezależnymi systemami. Przykładem może być integracja technologii w narzędziach takich jak Asana, które pomagają użytkownikom osiągać określone cele strategiczne, przy zachowaniu pewnego poziomu nadzoru człowieka.
Wizja Jon’a Turowa z Madrona Ventures podkreśla konieczność stworzenia dedykowanej infrastruktury technologicznej dla agentów AI. To wymaga budowania stosu technologicznego umożliwiającego rozwój systemów, które będą w stanie wykonywać różnorodne zadania w skali masowej. Jego zdaniem, przyszłość agentów AI będzie wiązać się z poprawą zdolności do rozumowania, a także wykorzystaniem różnych modeli SI współpracujących w ramach jednego systemu.
Kierunek przyszłości: autonomia i kompleksowość
Eksperci, jak Fred Havemeyer z Macquarie US Equity Research, twierdzą, że kluczem do przyszłej skuteczności agentów AI będzie integracja różnych modeli AI, które działają wspólnie, kierowane warstwą zarządzającą zadaniami. Taka koncepcja przypomina rolę automatycznego „superwizora,” który deleguje zadania w ramach określonych procesów. Jednak pełna autonomia agentów AI to cel, który wciąż pozostaje niewykonalny przy obecnym stanie technologii.
Mimo obiecujących kroków w rozwoju tej technologii, wciąż jesteśmy na początku drogi. Jak pokazuje praktyka, realizacja wizji, w której systemy AI będą w pełni niezależne, wymaga jeszcze wielu przełomów technologicznych. Możliwe, że kluczowe innowacje nadejdą w kolejnych latach, ale obecnie warto zachować realistyczne podejście do ich możliwości.
Agenci AI bez wątpienia mają potencjał, by zmienić nasze życie i sposób pracy. Jednak, jak zauważają eksperci, ich skuteczność zależy od odpowiedniej infrastruktury, spójności systemów oraz dalszych innowacji w obszarze sztucznej inteligencji.
