Pastaruoju metu konsultuoju nemažai komandų dėl AI naudojimo jų įmonėse. Per pastarąjį mėnesį, po kelių sesijų, supratau, kad žmonės visiškai neišmano, ką AI šiais laikais gali. Jie galėtų būti daug produktyvesni.

Taigi, šiek tiek apie tai pagalvojau ir galiausiai nusprendžiau pradėti dalintis savo idėjomis. Kaip programuotojas, turintis 13 metų patirtį, noriu paprastais žodžiais paaiškinti, kaip iš tikrųjų veikia AI agentai. Kai suprantate pagrindus, tai padeda suprasti, ką ši technologija gali.

Štai keturi pagrindiniai komponentai, paaiškinti paprastais žodžiais:

(Pastaba: tai yra technologiniai komponentai, iš kurių susideda kiekviena agentinė sistema. Aš juos aiškinu paprastai – viskas gali būti sudėtingiau, bet galvokite apie juos kaip apie statybinius blokus, kad suprastumėte, ką AI gali.)

4 AI Agento Dalis

Pagalvokite apie AI agentą kaip apie statybinių blokų rinkinį. Štai keturios esminės dalys.

1. Smegenys (Samprotavimo Modelis)

Dauguma vadovų galvoja apie Smegenis (arba LLM) kaip apie patobulintą pokalbių robotą. Tai yra pradinio lygio supratimas. Tikroji galia slypi jo gebėjime apdoroti, struktūruoti ir kurti. Pagalvokite apie tai kaip apie universalų duomenų procesorių.

Svarbu: Tai yra infrastruktūra, kuri leidžia veikti ChatGPT – o ne pats ChatGPT. Tai yra pagrindiniai samprotavimo varikliai.

Kas teikia šias smegenis? Pagrindiniai žaidėjai yra:

Anthropic (Claude 4 Opus & Sonnet): Geriausiai tinka sudėtingų problemų sprendimui ir detalių instrukcijų laikymuisi. Gali dirbti su užduotimis valandų valandas neprarandant konteksto. Sonnet yra biudžetui draugiškesnis variantas, Opus – aukščiausios kokybės darbo arklys. Techniniai duomenys: 200K tokenų kontekstas (~150K žodžių), 72,5% kodavimo testuose, kainos $3-15/milijoną tokenų (Sonnet) arba $15-75 (Opus).
Google (Gemini 2.5 Pro): Maratono bėgikas – gali apdoroti ištisas knygas arba tūkstančius dokumentų viename pokalbyje. Puikiai tinka ilgoms, detaliosioms diskusijoms ir gali dirbti su tekstu, vaizdais ir vaizdo įrašais vienu metu. Techniniai duomenys: pramonėje pirmaujantis 1M tokenų kontekstas (~750K žodžių), Deep Think režimas sudėtingam argumentavimui, stiprios multimodalinės galimybės.
OpenAI (GPT-4.5 & o3-mini): Populiariausias pasirinkimas, tinkamas bendroms verslo užduotims, bet brangus. Gerai veikia iš karto, bet gali būti sudėtinga integruoti su esamomis sistemomis. Profesionalų verdiktas: per brangus už tai, ką gaunate. Techniniai duomenys: 128K tokenų kontekstas, sudėtinga API infrastruktūra, apima DALL-E 3 vaizdų generavimui.
DeepSeek (R1 & V3): Kinijos įmonė, teigianti panašų našumą už žymiai mažesnes kainas. Tačiau realaus pasaulio testavimas nuosekliai neatitiko šių teiginių – vertinkite skeptiškai. Techniniai duomenys: teigia 87,5% matematikos testuose, 671B parametrų V3, atviro kodo su MIT licencija. Teigiama mokymo kaina – $5,6M, palyginti su konkurentų $50-100M.
Meta (Llama 4): "Paleisk pats" variantas – nemokama programinė įranga, kurią galite įdiegti savo serveriuose, kad užtikrintumėte visišką duomenų privatumą. Reikalauja techninės patirties nustatant. Techniniai duomenys: galingiausias atvirojo kodo modelis, multimodalinės galimybės, reikalauja didelių investicijų į infrastruktūrą.

Be teksto apdorojimo: Daugelis šių tiekėjų siūlo papildomų generatyvaus AI galimybių, kurias galima sujungti į grandinę:

Vaizdų generavimas: kurkite vaizdus iš tekstinių aprašymų (OpenAI's DALL-E, Google's Imagen, Stability AI's Stable Diffusion)
Vaizdo įrašų generavimas: generuokite vaizdo įrašų turinį iš užklausų (besiformuojanti galimybė)
Medijos analizės ΓåÆ generavimo grandinė: analizuokite esamą mediją, tada generuokite naujas variacijas arba susijusį turinį vienu darbo srautu

Kaip duomenys patenka ir išeina? Pagalvokite apie tai kaip apie maisto užsakymą per programėlę. Jūs siunčiate savo užklausą (tekstą, vaizdą, dokumentą) per API ryšį – iš esmės skaitmeninį pasiuntinį. Smegenys ją apdoroja ir atsiunčia atgal rezultatą. Tai tarsi pokalbis, bet vietoj kalbėjimo siunčiate duomenų paketus pirmyn ir atgal.

Integruojasi su jūsų esamomis sistemomis: Tikroji galia slypi ne tik teksto generavime – tai duomenų kūrimas, kurie automatiškai patenka į jūsų verslo įrankius. Kai paprašote Žmogiškųjų išteklių (ŽI) atrankos proceso, AI ne tik parašo dokumentą. Jis sukuria struktūrizuotą informaciją, kurią jūsų ŽI programinė įranga gali iš karto suprasti ir naudoti – automatiškai užpildydama formas, tvarkaraščius ir darbo eigas. Techninis aspektas: vietoj paprasto teksto grąžinimo, AI generuoja struktūrizuotus duomenų formatus (JSON, XML, CSV), kuriuos esama programinė įranga gali perskaityti, taip užtikrinant sklandžią integraciją į bet kokią duomenų darbo eigą, kur informacija yra prieinama programiškai.

Generalinio direktoriaus (CEO) esmė: Ši technologija yra pagrindinis komponentas priimant sprendimus. Jūs pateikiate informaciją kaip tekstą, o atgal gaunate tekstą, kuris gali būti struktūrizuotas į sudėtingus duomenų formatus arba paliktas paprastas. Tai gali būti naudojama argumentacijai, integracijai, apibendrinimui arba tyrimų rinkimui iš visų jūsų esamų verslo duomenų. Tuo pačiu metu, tai gali būti naudojama argumentacijai ir jūsų verslo problemų sprendimui.

2. Atmintis (Išmani duomenų bazė)

Tai yra tai, kaip agentas prisimena jūsų pokalbius, jūsų įmonės informaciją ir tai, kas įvyko anksčiau. Tai yra paslaptis, kaip padaryti jūsų AI sistemą iš tikrųjų protingą jūsų verslo atžvilgiu.

Žmogaus smegenų analogija: Jūsų smegenys nesaugo prisiminimų kaip failų spintoje. Vietoj to, jos sukuria ryšius tarp susijusių sąvokų – kai užuodžiate kavą, galite prisiminti savo rytinę rutiną, konkrečią kavinę arba pokalbį, kurį turėjote prie kavos. Kiekvienas prisiminimas yra susijęs su daugybe kitų per asociacijų tinklą. AI atmintis veikia stebėtinai panašiai.

Kaip ChatGPT jus prisimena: Kiekvieną kartą, kai bendraujate su ChatGPT arba ieškote/kuriate savo žinių bazę su Perplexity, ji ne tik skaito jūsų žodžius – ji kuria sąvokų ir ryšių žemėlapį. Kai paminite "tą projektą, kurį aptarėme praėjusią savaitę," ChatGPT neieško tų pačių žodžių. Vietoj to, ji randa susijusias sąvokas per asociacijas – lygiai taip pat, kaip jūsų smegenys susieja kavą su rytais. Štai kodėl ji gali prisiminti jūsų pageidavimus, jūsų darbo stilių ir netgi numatyti, ko galite paklausti toliau. Techninis aspektas: Pokalbiai konvertuojami į vektorinius įterpinius (vector embeddings) – skaitmeninius atvaizdus, kurie užfiksuoja prasmę. Šie įterpiniai sukuria semantinį žemėlapį, kuriame susijusios sąvokos susitelkia kartu, įgalindamos asociatyvų paiešką per kosinusinį panašumą (cosine similarity), o ne raktinių žodžių atitikimą.

Įmonės smegenų kūrimas: Ta pati technologija, kuri padeda ChatGPT jus prisiminti, gali sukurti gyvą žinių bazę jūsų verslui. Pateikite jai savo dokumentus, el. laiškus ir duomenis – jie transformuojami į ryšių tinklą. Dabar, kai paklausite "Kokios yra geriausios mūsų klientų įtraukimo praktikos?", sistema ras ne tik dokumentus su šiais žodžiais, bet ir susijusias sąvokas: orientavimo procesus, sveikinimo el. laiškus, mokymo medžiagą ir pirmosios savaitės tvarkaraščius. Visos jūsų įmonės žinios tampa akimirksniu prieinamos per natūralius klausimus. Techniškai: dokumentai įterpiami į didelės dimensijos vektorių erdvę, sukuriant paieškos semantinį indeksą. Šis įterpimo sluoksnis leidžia atlikti retrieval augmented generation (RAG) – įtraukti atitinkamą kontekstą į AI darbinę atmintį, neperapmokant bazinio modelio.

Štai kaip tai veikia praktiškai:

Jūsų įmonės dokumentai transformuojami į formatą, kuris fiksuoja prasmę, o ne tik raktinius žodžius (Embeddings)
Kai užduodate klausimą, sistema randa konceptualiai susijusį turinį, net jei jis naudoja skirtingus žodžius (Semantic Search)
Šis atitinkamas kontekstas derinamas su jūsų užklausa, kad AI gautų visapusišką supratimą (Retrieval Augmented Generation)
Sistema mokosi iš kiekvienos sąveikos, vis geriau suprasdama jūsų specifinius poreikius (Self-Improvement)

Generalinio direktoriaus išvada: Šiuolaikinis AI ne tik saugo informaciją – jis supranta ryšius tarp sąvokų. Šis atminties sluoksnis leidžia AI jaustis personalizuotam ir laikui bėgant tapti protingesniam, be didelių viso modelio perapmokymo išlaidų.

3. Įrankiai

AI, kuris tik galvoja ir prisimena, yra konsultantas. Norint atlikti realų darbą, jam reikia įrankių. Įrankiai leidžia agentui nustoti kalbėti ir pradėti veikti – siųsti el. laišką, atnaujinti jūsų CRM arba užsisakyti susitikimą.

Pokalbių robotas gali pasakyti: "Turėtumėte išsiųsti klientui el. laišką, kad patvirtintumėte jo užsakymą."

Agentas sako: "Aš parengiau patvirtinimo el. laišką ir jis yra jūsų juodraščių aplanke, laukdamas jūsų patvirtinimo. Arba galiu tiesiog išsiųsti jį dabar. Jūsų sprendimas."

Kaip agentai nusprendžia, kurį įrankį naudoti: Įsivaizduokite, kad apmokote naują asistentą. Suteikiate jam prieigą prie savo el. pašto sistemos su penkiomis galimybėmis: skaityti el. laiškus, rengti el. laiškus, siųsti el. laiškus, ieškoti el. laiškuose ir planuoti el. laiškus. Tada paaiškinate taisykles: "Kai klientas klausia apie užsakymo būseną, pirmiausia ieškokite jo ankstesnių užsakymų, tada parengkite būsenos atnaujinimą ir įdėkite jį į mano peržiūros aplanką." Agentas tiksliai laikosi šių instrukcijų – išskyrus tai, kad jis niekada nepamiršta, niekada nepavargsta ir apdoroja šimtus užklausų vienu metu.

Programavimas paprasta anglų kalba: Štai kaip galite sukonfigūruoti agentą klientų užklausoms tvarkyti:

"Kai kas nors klausia apie kainas, ieškokite mūsų kainų duomenų bazėje"
"Jei jie yra esami klientai, pritaikykite jiems nuolaidų pakopą"
"Parengkite personalizuotą pasiūlymą su jų įmonės pavadinimu"
"Jei suma viršija 10 000 USD, pažymėkite peržiūrai žmogui"
"Kitu atveju, siųskite automatiškai su mūsų standartinėmis sąlygomis"

Tai yra naujas programavimas – jokio kodo, tik aiškios instrukcijos, kaip duotumėte išmaniajam asistentui. Svarbiausias įgūdis nebėra kodavimas; tai procesų suskaidymas į loginius žingsnius. Techninis aspektas: įrankiai yra pateikiami per funkcijų apibrėžimus su parametrais ir aprašymais. LLM naudoja šiuos aprašymus, kad nustatytų įrankių pasirinkimą per semantinį atitikimą. Vykdymas vyksta pagal argumentavimo grandinę, kurioje modelis įvertina kontekstą, turimus įrankius ir apribojimus, kad pasirinktų tinkamus veiksmus.

CEO apibendrinimas: Bet kuri užduotis, kurią galima aprašyti ir kuri atliekama per skaitmenines sistemas, gali būti automatizuota AI agento. Duokite šiuos automatizavimo įrankius kiekvienam komandos nariui – ne tam, kad juos pakeistumėte, o tam, kad padidintumėte jų poveikį. Jie praleis mažiau laiko pasikartojančiam darbui ir daugiau laiko kūrybiniam problemų sprendimui. Vienas žmogus, stebintis automatizuotas darbo eigas, gali atlikti tai, ką anksčiau atlikdavo komanda. Svarbiausia: jei galite parašyti instrukcijas žmogui, kad jis tai atliktų internetu, agentas gali tai padaryti automatiškai.

4. Planas (Sistemos Instrukcijos)

Planas yra logika, kuri valdo agento elgesį. Tai skiria AI, galintį apdoroti vieną paprastą komandą, nuo AI, galinčio valdyti daugiapakopę darbo eigą.

Žingsnis po žingsnio apdorojimas (Surinkimo linija): Pagalvokite apie gamyklos surinkimo liniją. Kiekvienas darbuotojas atlieka tiksliai vieną užduotį – įkiša varžtą A į skylę B, pritvirtina dalį C, perduoda į kitą stotį. Jokių sprendimų, jokio prisitaikymo, tik griežtas vykdymas. Tai puikiai tinka nuspėjamoms, pasikartojančioms užduotims, tokioms kaip duomenų įvedimas, ataskaitų generavimas arba sąskaitų faktūrų apdorojimas. Agentas vadovaujasi griežtu scenarijumi: 1 žingsnis, tada 2 žingsnis, tada 3 žingsnis. Jei atsitinka kažkas netikėto, jis sustoja ir laukia žmogaus pagalbos.

Autonominio agento sistema (Išmanusis asistentas): Tai tarsi turėti kvalifikuotą vykdomąjį asistentą, kuris supranta jūsų tikslus ir gali išsiaiškinti, kaip juos pasiekti. Jūs sakote "pasiruoškite rytojaus valdybos posėdžiui", ir jie žino, kad reikia patikrinti dalyvius, surinkti ataskaitas, paruošti skaidres, užsakyti kambarį ir užsisakyti maitinimą – pritaikydami savo požiūrį pagal tai, ko reikia. Šie agentai priima sprendimus, mokosi iš jūsų atsiliepimų ir laikui bėgant tobulėja. Jie susidoroja su netikėtumais ir randa kūrybiškus sprendimus.

Abu turi savo vietą: Naudokite žingsnis po žingsnio procesą, kai svarbu laikytis reikalavimų (finansinė atskaitomybė, reguliavimo dokumentų pateikimas). Naudokite autonominius agentus dinamiškam darbui (klientų aptarnavimas, tyrimai, projektų valdymas).

CEO svarbiausia mintis: Didžiausią ekonominį poveikį turės autonominiai AI agentų rėmai. Kiekviena įmonė turi transformuotis į AI palaikomą įmonę, kurioje žmonės prižiūri, o agentai vykdo. Tai nėra apie žmonių pakeitimą – tai apie kiekvieno automatizuojamo proceso automatizavimą jūsų įmonėje, kad jūsų komanda galėtų sutelkti dėmesį į strategiją ir inovacijas. Ši transformacija yra būtent tai, ką pažangios įmonės įgyvendina jau dabar, kad išliktų konkurencingos.

Jūsų veiksmų planas

Šių terminų supratimas nėra akademinis – tai jūsų verslo transformacijos pagrindas. Štai jūsų iššūkis:

1 žingsnis: Išanalizuokite savo kasdienį darbą (Šią savaitę)

Stebėkite viską, ką darote per vieną dieną – kiekvieną el. laišką, kiekvieną ataskaitą, kiekvieną užduotį
Arba stebėkite kolegą ir dokumentuokite jo pasikartojantį darbą
Pažymėkite kiekvieną užduotį: Ar AI galėtų tai padaryti? Taip/Galbūt/Ne

2 žingsnis: Pasirinkite savo pirmąjį automatizavimo tikslą

Ieškokite užduočių, kurios yra:

Pasikartojančios (atliekamos kasdien/kas savaitę)
Skaitmeninės (vyksta kompiuteryje)
Taisyklėmis pagrįstos (vadovaujasi aiškiu procesu)
Atimančios daug laiko (užtrunka 30+ minučių)

3 žingsnis: Atvirkštinio inžinerijos procesas

Suskaidykite jį taip, lyg apmokytumėte naują darbuotoją:

Kokios informacijos reikia?
Kokie sprendimai priimami?
Kokie veiksmai atliekami?
Koks yra rezultatas?

Jūsų eilė: Komentuokite žemiau su #1 rankiniu procesu, kurį vis dar atliekate kasdien ir kuris jus erzina. Ar tai el. pašto valdymas? Ataskaitų generavimas? Duomenų įvedimas? Atsakymai klientams? Pasidalinkite juo ir aš padėsiu jums išsiaiškinti, kaip jį automatizuoti naudojant AI. Jūsų klausimas gali tapti mano kitu vaizdo įrašo vadovu.

Atminkite: Jei mokate kam nors už pasikartojantį skaitmeninį darbą arba patys praleidžiate valandas, paliekate pinigus ant stalo. Kiekvienas rankinis procesas yra galimybė AI automatizavimui.

AI Agentų Supratimas: 4 Esminiai Komponentai, Kuriuos Turėtų Žinoti Kiekvienas Verslo Lyderis

Pasiruošę Transformuoti Savo Verslą su AI?