Společnosti již dva roky předkládají myšlenku autonomních agentů AI: systémů, které dokážou rezervovat lety, psát kód a analyzovat data s minimálním zásahem člověka. Navzdory rozsáhlým experimentům je však skutečná adopce v podnikové síti stále na nízké úrovni. Přibližně 95 % projektů AI nepřináší hmatatelnou obchodní hodnotu a hroutí se pod tíhou skutečné složitosti. Hlavní problém? Zásadní nepochopení toho, co jsou agenti: ne magické krabičky, ale složité softwarové systémy, které vyžadují přísné inženýrství.
Problém: Zacházení s AI jako s ukázkou, nikoli s produktem
Rozdíl mezi ukázkami AI a podnikovou hodnotou není lepší modely, ale lepší architektura. Antonio Gulli, hlavní inženýr ve společnosti Google, tvrdí, že toto odvětví místo základů honí nejnovější rámce. „Inženýrství AI se neliší od jakékoli jiné formy inženýrství,“ vysvětluje. Chcete-li vytvořit systémy, které vydrží, potřebujete opakovatelné standardy, nejen nejlepší modely.
Gulleyho nedávná kniha, Agent Design Patterns, nabízí právě toto: 21 základních vzorů, které transformují experimentální agenty na robustní podnikové nástroje. Tento přístup připomíná revoluci „Design Patterns“ ve vývoji softwaru, která vnáší řád do chaotické oblasti. Tyto vzorce určují, jak agent myslí, pamatuje si a jedná – základní stavební kameny robustních systémů umělé inteligence.
Pět klíčových vzorů pro okamžitý účinek
Pro organizace, které chtějí stabilizovat svou infrastrukturu AI, Gulli identifikuje pět vysoce účinných vzorů:
- Úvaha: Místo okamžitých, potenciálně halucinačních reakcí musí agenti přemýšlet o vytvoření plánu, jeho provedení a kritickém zhodnocení výsledku, než jej předloží. To napodobuje lidské myšlení a výrazně zlepšuje přesnost.
- Směrování: Škálujte bez explodujících nákladů přesměrováním jednoduchých úloh na levnější modely, takže u nejvýkonnějších (a nejdražších) systémů ponecháte složité úvahy. Modely mohou fungovat jako směrovače a optimalizovat efektivitu.
- Komunikace: Standardizované komunikační protokoly, jako je Model Context Protocol (MCP), slouží jako „port USB pro AI“, což umožňuje bezproblémovou integraci s nástroji, databázemi a dalšími agenty.
- Paměť: Strukturování toho, jak agenti ukládají a načítají minulé interakce, vytváří trvalé, kontextově vnímavé asistenty, řešící problém zlaté rybky se ztrátou krátkodobé paměti.
- Omezení: Architektonická omezení jsou životně důležitá pro zabezpečení a shodu, zabraňují úniku dat nebo neoprávněným akcím. Toto jsou tvrdé hranice, nejen zdvořilé systémové výzvy.
Transakční bezpečnost: klíč k důvěře v autonomní agenty
Jednou z hlavních překážek přijetí je strach: autonomní agent s přístupem pro zápis do kritických systémů představuje riziko, pokud selže. Řešení? Zabezpečení transakcí, převzaté ze správy databází. Stejně jako databáze používají kontrolní body a vrácení zpět, musí agenti jednat opatrně a mít schopnost vrátit se do bezpečného stavu, když dojde k chybě. To umožňuje společnostem důvěřovat agentům, že budou psát, s vědomím, že existuje tlačítko „zrušit“.
Testování těchto systémů vyžaduje posouzení Trajektorů agentů : nejen konečné reakce, ale celého rozhodovacího procesu. Gulli také obhajuje automatizované systémy vzájemného hodnocení, kde specializovaní agenti vzájemně kritizují výkon, aby zabránili šíření chyb.
Budoucnost: Od vodítek ke kontextu
Do roku 2026 pravděpodobně skončí éra univerzálních modelů. Budoucnost patří specializovaným flotilám agentů: agentům zaměřeným na extrakci dat, generování obrázků nebo videí, kteří spolu hladce spolupracují. Vývojáři přejdou od průmyslového inženýrství (lingvistických triků) k kontextovému inženýrství : navrhování toku informací, řízení stavu a správě dat, která agenti vidí.
Konečným cílem není jen používání AI, ale efektivní řešení obchodních problémů. Gully varuje před AI kvůli AI. Podniky musí začít jasným definováním svých potřeb a strategicky využívat technologie k jejich naplnění.
