Имах сериозното притеснение, рязко да не се окажа единственият, който пише в блога на INDUSTRIA България, но се поуспокоих, като видях колегите да подготвят поредица от материали за ERP платформата Odoo и за решенията за интелигентно производство от Advantech, така че малко се поуспокоих. Темата за AI агентите караше ръцете да ме сърбят още от началото на годината, но чак сега успях да ѝ отделя повече време и то след като уточнихме, че ако хората не се адаптират и не използват изкуствения интелект, ще бъдат заменени от някой, който го прави. Идеята за тези интелигентни системи е, не само да обработват информация (както сме свикнали в момента да правят ChatGPT, Claude и т.н.), но и действат автономно, да вземат решения и да изпълняват задачи в реално време. Спокойно, все още сме далеч от терминаторите и „Skynet” (като наближим, обещавам ще ви кажа 🤞).

Какво точно представляват AI агентите?

AI агентите са автономни цифрови системи, способни да възприемат средата си чрез сензори, да обработват получената информация и да предприемат действия, които подпомагат постигането на определени цели с минимална или без човешка намеса. Те използват машинно обучение (machine learning) и усъвършенствани алгоритми, за да се адаптират и подобряват своето поведение въз основа на предишен опит и нови данни.

Ежедневни примери за AI агенти, които виждаме или ще виждаме скоро

• Гласови асистенти: Приложения като Siri, Google Assistant и Alexa разбират и отговарят на гласови команди, като предоставят информация, управляват устройства и изпълняват различни задачи
• Роботизирани прахосмукачки: Устройства като Roomba използват сензори и алгоритми, за да картографират помещенията, избягват препятствия и почистват ефективно, без нужда от човешка намеса.
• Системи за препоръки: Платформи като Netflix и Spotify използват AI агенти, които анализират потребителското поведение и предлагат персонализирани препоръки за филми или музика.
• Автономни превозни средства: Самоуправляващите се автомобили използват AI агенти, които анализират данни от различни сензори, за да вземат решения в реално време, като управление на скоростта, избягване на препятствия и навигация по пътя. Може да се каже, че планираните "full self-driving" (FSD) роботизирани таксита на Илън Мъск също са примери за AI агенти, защото:
• • Използват сложни AI системи за вземане на решения при шофиране
  • Възприемат околната среда чрез множество сензори и камери
  • Могат да действат автономно без човешка намеса
  • Имат способността да планират маршрути и да се адаптират към променящи се условия
  • Взаимодействат с други участници в движението и следват правилата на пътя
  • Извършват сложни задачи с определена цел (безопасно транспортиране на пътници)
  • Обработват огромни количества данни в реално време
• Финансови съветници: AI агенти се използват във финансовия сектор за предоставяне на инвестиционни съвети, управление на портфейли и прогнозиране на пазарни тенденции, като анализират големи обеми от финансови данни.
• Умни домашни системи: AI агенти управляват системи за отопление, осветление и сигурност в домовете, като се адаптират към предпочитанията на обитателите и оптимизират енергийната ефективност.
• Агенти използвани за управление на множество фалшиви социални профили едновременно: Наскоро излезе едно много интересно видео (с което постигнах личен успех от 25,000 преглеждания за нула време само от Фейсбук профила си), на база на което можем да разгледаме една нова и тревожна категория AI агенти, а именно тези, които да могат да бъдат използвани за управление на множество фалшиви социални профили едновременно. Не е тайна, че винаги до момента всички модерни технологии в Интернет първо си пробиват път, като бъдат използвани от сенчести герои (за търговия със забранени стоки, индустрия за възрастни, както и за фалшиви профили и новини). 
  В случая става дума за софтуера Manus, който е решение разработено в Китай и изглежда позволява на един оператор да управлява едновременно десетки профили в социалните мрежи, като използва AI за генериране на персонализирано съдържание за всеки от тях (това, че е разработено в Китай не го прави само по себе си "оръдие за фалшива информация", а просто много сериозен инструмент). Това представлява значителен напредък в автоматизацията на онлайн присъствието, но същевременно повдига сериозни етични въпроси. Manus e брутално яка програма и прави всякакви чудеса, но нека се спрем на негативните аспекти на нея и на други подобни AI агенти, които включват възможности за:
• • Манипулиране на обществено мнение - лесно създаване на илюзия за масова подкрепа на определени идеи или продукти
  • Разпространение на дезинформация - тези профили могат бързо да разпространяват фалшиви новини в големи мащаби
  • Измами и скам (scam) операции - използване на привидно различни „хора“ за изграждане на доверие и впоследствие измама
  • Повлияване на избори и политически процеси - чрез координирани кампании от привидно несвързани акаунти
  • Подкопаване на автентични дискусии - заливане на платформите с генерично AI съдържание, което размива стойностната комуникация

Това развитие е особено тревожно, защото става все по-трудно да се разграничи автентично човешко взаимодействие от AI-генерирано такова. Инструменти като Manus представляват нова стъпка в еволюцията на онлайн измамите, където AI не просто автоматизира, а драстично мултиплицира възможностите за злоупотреба.

Основни характеристики на AI агентите:

• Автономност: Способността да действат и вземат решения без пряка човешка намеса.
• Адаптивност: Възможността да се учат от опита и да се приспособяват към променящи се условия.
• Целенасоченост: Работят за постигане на конкретни цели или задачи, определени от потребителя или системата.

От какви компоненти се състоят AI агентите?

Обща архитектура и компонентина AI агентите, както ги вижда Google в прекрасния си документ Agents

Ясно е, че повечето потребители ще очакват да видят резултата на изхода и да видят ползата от AI агентите, но няма лошо да се запознаят малко и с теоретичната част, свързана със структурата им и начина, по който те работят. AI агентите се състоят от:

Модел: „Мозъкът“ на агента

Това е „интелектуалната сърцевина“ на AI агента, отговорна за обработката на информация и вземането на решения. Включва:

• Генеративни модели: Тези модели, като големите езикови модели (LLM), са обучени върху огромни обеми данни и могат да генерират текст, изображения или други форми на съдържание. Те позволяват на агента да разбира контекста и да създава подходящи отговори или действия.
• Машинно обучение и невронни мрежи: Чрез тези технологии агентите се обучават да разпознават модели, да предсказват резултати и да се адаптират към нови ситуации.

Инструменти: „Ръцете и краката“ или крайниците на агента

Това са средствата, чрез които AI агентът взаимодейства със света и изпълнява задачи:

• Софтуерни приложения и API: Агентите използват различни приложения и програмни интерфейси, за да комуникират с други системи, да извличат информация или да изпълняват специфични функции. Например, чрез API те могат да получат достъп до бази данни или да задействат определени процеси.
• Физически компоненти: В случаите на роботизирани агенти, това включва сензори, камери, манипулатори и други устройства, които им позволяват да възприемат и взаимодействат с физическата среда.

Оркестрация (донякъде може да я наречем „нервната“ система на агента): Координация и управление на действията

Оркестрацията е процесът, чрез който AI агентът планира, координира и следи изпълнението на своите задачи:

• Планиране и разсъждение: Агентът анализира текущата ситуация, определя целите си и разработва стратегия за тяхното постигане. Това включва вземане на решения въз основа на наличната информация и предишен опит.
• Координация на компоненти: Оркестрацията осигурява синхронизация между различните модули на агента – от обработката на данни до изпълнението на физически действия. Това гарантира, че всички части работят в хармония за постигане на общата цел.
• Мониторинг и адаптация: По време на изпълнение агентът следи напредъка си, оценява резултатите и при необходимост коригира своите действия, за да се адаптира към променящите се условия или нова информация.

Каква е разликата между AI агенти и LLM модели?

Характеристика	AI агенти	Големи езикови модели (LLM)
Основна функция	Автономно изпълнение на задачи чрез взаимодействие със средата и вземане на решения.	Генериране и разбиране на текст въз основа на обучителни данни.
Компоненти	Модел: Интегрира LLM за разбиране и генериране на текст. Инструменти: Използва софтуерни приложения и API за взаимодействие със системи и услуги. Оркестрация: Планира и координира действията си за постигане на целите.	Модел: Състои се от невронна мрежа с милиарди параметри, обучена върху големи текстови корпуси (по стандарт на ISO/IEC JTC 1/SC 42 - Artificial intelligence, където се подвизавам).
Автономност	Способни са да вземат решения и да действат без човешка намеса.	Нямат способността да действат самостоятелно; изискват потребителски вход за генериране на отговори.
Интеракция със средата	Могат да взаимодействат с различни системи и услуги чрез API, да извършват действия и да се адаптират към променящи се условия.	Ограничени до генериране на текст; не могат да извършват действия или да взаимодействат директно със системи.
Примери за приложения	Автономни превозни средства, които вземат решения в реално време. Финансови AI съветници, които управляват инвестиции. Умни домашни системи, които адаптират условията в дома според предпочитанията на обитателите. Агенти за фалшиви социални профили	Чатботове, които отговарят на потребителски запитвания. Системи за автоматично допълване на текст. Приложения за превод на езици.
Адаптивност	Могат да се учат от опита и да адаптират поведението си спрямо нови данни и ситуации.	Генерират отговори въз основа на предварително наученото; не могат да се адаптират в реално време.
Използване на LLM (големи езикови модели)	Интегрират LLM за подобряване на разбирането и генерирането на текст, но добавят слоеве за действие и вземане на решения.	Съсредоточени върху обработката на естествен език; не разполагат със способности за действие или вземане на решения.

Как работят AI агентите на практика?

Част от представянето на Responses API и Agents SDK от OpenAI

Open AI може би току-що е убил 1,000 стартиращи агенти за изкуствен интелект с едно съобщение. 🤯 Саймън Тейлър, Sardine

Искаше ми се и да покажа и как нагледно работят AI агентите. С неотдавнашното представяне на Responses API и Agents SDK, OpenAI показа, как значително може да бъде опростен процеса на създаване на AI агенти, които могат да изпълняват сложни задачи с минимална човешка намеса. Тълкувайте го един вид революция в революцията и тези инструменти позволяват на разработчиците лесно да интегрират функционалности като уеб търсене, работа с файлове и управление на компютърни действия в своите приложения, използвайки мощта на големите езикови модели (LLM). В демонстрация, представена от OpenAI, AI агент изпълнява следните стъпки:

• Намиране на фактура: Агентът претърсва файловата система на компютъра и открива съответната фактура.
• Извличане на информация: Анализира електронна таблица, за да определи кой трябва да бъде фактуриран и каква е дължимата сума.
• Извършване на плащане: Автоматично подава тази информация към Stripe за обработка на плащането.

Тази демонстрация показва как AI агентите могат да автоматизират сложни работни процеси, интегрирайки различни инструменти и системи, което традиционните LLM модели не могат да постигнат самостоятелно. Можете да екстраполирате видяното и да си представите как AI агентите ще могат да извличат съдържание от всякакви източници - таблици, договори, закони, финансови отчети или медицински картони, след което да генерират резултати на база на желания от вас анализ. Представете си автоматизация на цели счетоводни отдели, правни консултации или дори медицински диагностичен процес.

Саймън Тейлър от Sardine коментира още, че с това съобщение OpenAI потенциално елиминира нуждата от множество AI агент стартъпи (революция в революцията), тъй като предоставя инструменти, които улесняват изграждането на работни процеси с агенти от всекиго. Той отбелязва, че много стартъпи са прекарали последната година в разработване на решения, които OpenAI сега предоставя безплатно, включително:

• Месеци на разработка и итерации на промптове.
• Сложна логика за оркестрация.
• Безкрайно фино настройване и тестване.

Автоматизацията, въведена от OpenAI, демонстрира как AI агентите създавани с инструменти на компанията могат да трансформират бизнес процесите, като интегрират различни системи и изпълняват сложни задачи без човешка намеса, като това оставя без бизнес много новостартиращи компании за AI агенти. Това не им се случва за първи път - OpenAI имат навика да добавят функционалности към основния си продукт и така да убиват хиляди новостартиращи компании, които си мислят, че са разработили нещо уникално. Това напомня, че инвестициите в изкуствен интелект са си рисково начинание

Бъдещи приложения на AI агентите

1. Управление на правната практика: Платформи като CaseWave използват AI за автоматизация и оптимизация на ключови процеси в адвокатски кантори и юридически отдели, предоставяйки централизирана среда за управление на дела, задачи, клиенти и финансови потоци.
2. Интелигентна автоматизация на процесите: Инструменти като ZAPTEST предлагат софтуер за бизнес процеси, който управлява работния процес между хората и машините, осигурявайки безпроблемна доставка, проследяване и отчитане.
3. Автоматизация на работните потоци: Платформи като Power Automate позволяват на потребителите да автоматизират работните потоци между различни приложения и услуги, подобрявайки ефективността и намалявайки ръчния труд.
4. Интеграция в CRM системи: AI се интегрира в CRM системи, като предоставя автоматизация на рутинни задачи, анализ на клиентското поведение и подпомагане на вземането на решения, което води до подобрено управление на взаимоотношенията с клиенти. Ние предвиждаме скоро да пуснем подобен продукт, свързан със с CRM платформите Odoo, които интегрираме
5. Разработка на софтуер: AI инструменти като Vibe Coding променят начина, по който се разработва софтуер, като предоставят нови възможности за интеграция на AI в работния процес на разработчиците.

С развитието на технологиите, AI агентите ще бъдат способни да функционират в по-сложни и динамични среди. Те ще могат да се адаптират в реално време към променящи се условия, което ще разшири обхвата на техните приложения. В допълнение, концепцията за „мулти-агентни системи“ (но за това няма да пиша днес, а в отделна статия) предвижда сътрудничество между множество AI агенти за решаване на комплексни задачи. Например, в интелигентните градове (скоро ще пиша и за тях), такива системи могат да оптимизират управлението на трафика, енергопотреблението и обществените услуги, като работят координирано за постигане на общи цели.

Ползи от използването на AI агенти

Една от основните ползи при внедряването на AI агенти е автоматизацията на рутинни и повтарящи се задачи. Това освобождава човешкия ресурс за по-сложни и креативни дейности, като същевременно повишава ефективността на работните процеси. Например, в застрахователния сектор, AI агентите могат да анализират големи обеми данни за управление на риска, което води до по-добри решения и намаляване на оперативните разходи. Освен това, чрез минимизиране на човешката намеса, се намалява вероятността от грешки, което повишава точността и надеждността на изпълняваните задачи. AI агентите трябва да бъдат считани като функционална надстройка над големите езикови модели като ChatGPT, Claude, DeepSeek и др. Те ще бъдат в основата на роботите, които ще видим до година-две (дали физически или под формата на изцяло автоматизирани процеси няма голямо значение).

Рискове при използването на AI агенти

Въпреки предимствата, съществуват и рискове, свързани с използването на AI агентите. Непредвидими грешки в алгоритмите могат да доведат до нежелани последствия, особено ако агентите действат автономно без адекватен надзор. Етичните въпроси също са на преден план, като например потенциалната пристрастност в решенията на AI системите или нарушаването на личната неприкосновеност. Сигурността на данните е друг критичен аспект; неправилното прилагане на AI може да компрометира поверителността на служителите и клиентите. Освен това, прекомерната зависимост от AI агенти може да доведе до загуба на контрол върху определени процеси, което изисква внимателно управление и мониторинг.

Коментарът ми за EU AI Act пред Bloomberg TV Bulgaria

В Европа трябва да сме благодарни за наличието на Европейския закон за изкуствен интелект (EU AI Act), който донякъде ни предпазва от тези рискове чрез въвеждане на строги регулации относно прозрачността, отговорността и защитата на личните данни при използването на AI системи. 

AI агентите ще навлизат в нашето ежедневие

Ясно е, че AI агентите постепенно ще се интегрират в различни аспекти на нашия живот - от работата до личните ни дела. За да се възползваме максимално от техните предимства, е необходимо да развиваме специфични умения. На първо място техническите компетенции, като разбиране на основите на AI и способността за работа с AI инструменти, ще бъдат от съществено значение. Няма да спирам да повтарям, че в същото време, меките умения като критично мислене, адаптивност и етика ще играят ключова роля в ефективното сътрудничество с AI системите. Подготовката за бъдещето изисква не само техническа грамотност, но и способността да се адаптираме към новите технологии и да бъдем отворени към възможностите, които те предлагат.

Изображението към стаията е кадър от анимационната поредица „The Inspector“ (Инспекторът) с героите Commissioner/Inspector (вдясно) и Sergeant Deux-Deux (вляво). Анимацията е създадена от студиото DePatie-Freleng Enterprises и е излъчвана през 60-те и 70-те години. Героите са вдъхновени от образа на Инспектор Клузо от "Розовата пантера". Deux-Deux (произнася се „дьо дьо“) е малкият персонаж с червено-синята шапка, който е партньор на Инспектора. Оттам идва и объркването в България, където много деца наричахме неправилно цялата анимация „Инспектор Дю Дю“, обединявайки двата персонажа или бъркайки имената им. 🤦