Základná definícia AI agenta a rozdiel oproti klasickému softvéru
Základný rozdiel medzi klasickým softvérom a AI agentom spočíva v úrovni autonómnosti a schopnosti zvládať nejednoznačné alebo veľmi zložité úlohy. Kým tradičné aplikácie umožňujú používateľom zautomatizovať opakujúce sa úkony pomocou presne nastavených pravidiel, agenti dokážu samostatne zvládať úlohy, ktoré vyžadujú uvažovanie, prácu s neštruktúrovanými dátami a rozhodovanie v situáciách, kde jednoduché pravidlá nestačia. Agent je teda systém, ktorý samostatne rieši úlohy na základe vlastného posúdenia a rozhodovania.
Pod kapotou AI agentov je spravidla veľký jazykový model, ktorý nielenže rozumie prirodzenému jazyku, ale vie navrhovať ďalšie kroky, vyberať spomedzi dostupných nástrojov, hodnotiť výsledky a prípadne opraviť vlastné rozhodnutia, ak narazí na problém. Agent teda nielen vykonáva príkazy, ale dokáže rozpoznať, kedy je úloha hotová, kedy je nutné zasiahnutie človeka, alebo kedy je potrebné využiť inú metódu. V prípade zlyhania dokáže agent prerušiť postup a odovzdať kontrolu späť používateľovi.
Prepojenie LLM a nástrojov: Ako agenti vykonávajú akcie
Veľký jazykový model je síce základom agenta, no pre reálne využitie potrebuje prístup k nástrojom, či už ide o API, databázy, alebo softvérové aplikácie. V praxi agent kombinuje tri hlavné zložky: samotný model (LLM), zoznam dostupných nástrojov a jasné inštrukcie či „systémový prompt“, ktorý definuje, ako sa má agent správať.
Nástroje rozširujú možnosti agenta: umožňujú mu získavať dáta z interných systémov, vykonávať akcie (napr. zápis do databázy, posielanie správ), alebo sprostredkovať orchestráciu viacerých agentov v rámci komplexného postupu. Moderné SDK (napríklad Agents SDK od OpenAI) umožňujú definovať nástroje ako štandardizované funkcie, ktoré agent vie dynamicky vyberať podľa kontextu. Ak je potrebné, agent vie zapojiť viacero nástrojov naraz alebo využiť iného špecializovaného agenta ako „nástroj“ v rámci multiagentovej architektúry.
Autonómnosť agentov a základný princíp ReAct
Kľúčovou vlastnosťou agentov je autonómnosť, teda schopnosť samostatne plánovať a riadiť viacero krokov za sebou, pričom nevyžadujú pri každom kroku zásah človeka. Tento princíp sa často realizuje pomocou základného vzoru ReAct (Reason + Act), ktorý kombinuje uvažovanie (Reason) nad situáciou s výberom konkrétnych akcií (Act). Agent najprv analyzuje situáciu, na základe čoho zvolí ďalší najvhodnejší krok (či už ide o získanie ďalších informácií, použitie nástroja, alebo komunikáciu s používateľom).
Základné architektúry agentov využívajú opakované cykly, kde LLM generuje návrh akcie, vyberá nástroj a následne hodnotí výsledok. Tento cyklus sa opakuje, kým agent nevyhodnotí, že cieľ je splnený, alebo že je potrebná asistencia od človeka. Pokročilé agentické systémy umožňujú orchestráciu viacerých agentov, napríklad jeden agent slúži ako „manažér“ a riadi špecializovaných pod-agentov, alebo si agenti medzi sebou odovzdávajú úlohy podľa aktuálnej potreby.
Bezpečnostné opatrenia a ľudská kontrola
Pri nasadzovaní agentov je kľúčové nastaviť robustné ochranné mechanizmy, ktoré chránia pred únikom dát, zneužitím systému alebo nežiadúcimi výstupmi. Bezpečnostné opatrenia (Guardrails) môžu zahŕňať detekciu nevhodných vstupov (napr. prompt injection), filtrovanie osobných údajov (PII), pravidelné hodnotenie relevantnosti odpovedí, či obmedzenie možností agenta podľa rizika danej akcie. Vysokorizikové úlohy je vhodné pred odoslaním naozaj nechať prekontrolovať človekom metódou Human-in-the-loop (HITL) alebo nastaviť agentovi možnosť odovzdať kontrolu pri nejednoznačnosti alebo chybách.
Riadenie agentických AI systémov v praxi
S rastúcou autonómiou agentov sa riadenie a dohľad stávajú rovnako dôležité ako ich technické schopnosti. Efektívna správa agentických systémov spočíva v kombinácii hodnotenia spoľahlivosti, obmedzenia prístupu a zrozumiteľnosti činnosti. Agent by mal byť nasadený len tam, kde jeho správanie bolo overené v podmienkach podobných reálnej prevádzke, najmä ak ide o úlohy s finančnými alebo bezpečnostnými dopadmi. Základom je jasne definovaný rozsah oprávnení a kontrolné body, ktoré vyžadujú ľudské schválenie pred vykonaním nezvratných akcií. Schopnosť agenta pochopiť hranice svojho konania je rovnako dôležitá ako jeho inteligencia. Systém by mal vedieť zastaviť vlastnú činnosť, požiadať o potvrdenie alebo bezpečne ukončiť operáciu.
Transparentnosť a spätná dohľadateľnosť znižujú riziká. Každý krok agenta by mal byť zaznamenaný, vysvetliteľný a spätne overiteľný, aby bolo možné rýchlo identifikovať príčiny zlyhania. Pri komplexnejších nasadeniach sa osvedčuje aj vrstvený dohľad. Jednoduchší model môže priebežne kontrolovať, či agent neprekračuje rámec zadania. Kľúčovým princípom ostáva dohľadateľnosť a kontrola. Používateľ alebo organizácia musí mať možnosť kedykoľvek agenta zastaviť, zrušiť jeho prístup a obnoviť bezpečný stav systému. Tieto zásady tvoria základ dôveryhodnej agentickej architektúry, v ktorej sú výhody autonómie vyvážené jasnou zodpovednosťou a predvídateľným správaním.
