Odată cu evoluția rapidă a tehnologiilor de inteligență artificială, un nou concept începe să prindă contur: AI agentic. Acest model propune ca sistemele de inteligență artificială să acționeze autonom pentru atingerea unor obiective clar definite, fără a necesita supraveghere constantă din partea omului.
Deși se află într-un stadiu incipient, AI-ul agentic oferă promisiunea unei eficiențe sporite, prin automatizarea unor sarcini simple și prin capacitatea de a gestiona procese complexe în mod dinamic.
Cum funcționează modelele agentice?
Ihar Rubanau, Senior Data Scientist la Sigma Software Group spune că AI-ul agentic presupune dezvoltarea unor agenți inteligenți capabili să ia decizii, să urmărească scopuri și să învețe din experiențe. Spre deosebire de AI-ul tradițional, orientat spre sarcini înguste, AI-ul agentic este conceput pentru a se adapta la contexte diferite și pentru a acționa într-o manieră coordonată.
Acest tip de inteligență este considerat util în domenii precum servicii pentru clienți, producție industrială sau automatizare de afaceri. Totuși, până la începutul anului 2025, majoritatea aplicațiilor agentice nu funcționează în timp real, iar integrarea lor în sistemele existente este încă dificilă.
Diferența față de AI-ul tradițional
Spre deosebire de modelele clasice, care trebuie reantrenate pentru fiecare scenariu nou, sistemele agentice urmăresc mai multă flexibilitate. Ele pot înțelege probleme complexe, accesa sisteme relevante și propune soluții. Cu toate acestea, multe dintre aceste funcționalități rămân în faza de cercetare sau dezvoltare.
Pentru o privire aprofundată asupra principiilor de construcție ale agenților inteligenți, este recomandat articolul „Building Effective Agents” de la Anthropic.
Impactul asupra dezvoltării AI și data science
Creșterea interesului pentru agentic AI modifică modul în care sunt gândite strategiile de dezvoltare în data science. Modelele mari de limbaj (LLM) pot acum executa sarcini simple fără antrenare suplimentară, ceea ce încurajează proiectarea unor fluxuri de lucru agentice în locul soluțiilor ML tradiționale.
Un exemplu este domeniul procesării imaginilor și videoclipurilor, unde transformerele vizuale oferă noi posibilități de analiză. Platforme precum tavus.io sau va.landing.ai demonstrează aplicabilitatea practică a AI-ului agentic în personalizarea conținutului și automatizarea industrială.
Transformarea rolului data scientists
Odată cu extinderea AI-ului agentic, data scientistul devine arhitectul sistemelor autonome. În locul sarcinilor repetitive, accentul se mută pe:
- Dezvoltarea de agenți AI colaborativi
- Proiectarea sistemelor adaptive
- Gestionarea fluxurilor decizionale automate
Tehnologii precum învățarea prin întărire, învățarea nesupravegheată și cadrele avansate de AI devin esențiale. Termeni precum „vibe coding” sau proiecte open-source de tip Auto-GPT și BabyAGI reflectă direcția spre care se îndreaptă domeniul.
Unelte și platforme emergente
Instrumente noi precum LangChain, n&n, Dust.tt sau FlowiseAI facilitează dezvoltarea de agenți inteligenți și fluxuri vizuale. Platforme precum CrewAI permit gestionarea unor sisteme multi-agent complexe.
WindSurf este una dintre puținele soluții care permite programarea exclusiv prin comenzi textuale (prompturi), oferind un cadru simplu pentru prototipare rapidă și integrare logică în AI agentic.
Aplicații în producție: între mentenanță și automatizare
Un exemplu aplicat al AI-ului agentic este rolul său ca agent virtual de mentenanță. Astfel de sisteme nu doar detectează anomalii în datele de la senzori, ci analizează documentația tehnică, istoricul de reparații și oferă un diagnostic preliminar.
Mai mult, agentul poate programa intervenții, comanda piese de schimb și învăța din feedbackul inspectorilor, îmbunătățind continuu procesul de mentenanță predictivă.
Prin integrarea modelelor LLM, sistemele agentice depășesc automatizarea clasică și pot efectua evaluări subiective, diagrame complexe și acțiuni autonome.
