Veštačka inteligencija se razvija neverovatnom brzinom, a danas se sve češće govori o dve ključne kategorije koje definišu način na koji moderni sistemi funkcionišu – Large Language Models (LLM) i AI agenti. Iako se često posmatraju kao slični, njihova uloga, mogućnosti i ograničenja su bitno različiti.
Kako funkcionišu LLM modeli
LLM jezički modeli rade po principu predikcije na osnovu unetog upita. Korisnik postavi pitanje ili zadatak, model ga obradi i vrati odgovor – i tu se proces završava. Čak i najnapredniji modeli slede ovaj jednostavan obrazac.
Njihova ograničenja uključuju:
- nedostatak dugoročne memorije,
- nemogućnost planiranja,
- nedostatak praćenja ciljeva,
- nemogućnost samostalnog korišćenja alata,
- reaktivnost – rade samo kada dobiju upit.
Drugim rečima, LLM modeli su briljantni u razumevanju jezika i generisanju teksta, ali ne mogu da samostalno upravljaju zadacima kroz vreme.
Šta donose AI agenti
Za razliku od LLM-a, agenti koriste jezičke modele kao osnovu za rezonovanje, ali dodaju slojeve koji im omogućavaju autonomiju. To uključuje:
- planiranje i razlaganje zadataka,
- interfejse za alate i API-je,
- memorijske sisteme,
- mehanizme verifikacije i samokontrole,
- politike za bezbednu autonomiju.
Zahvaljujući ovim komponentama, agenti mogu da izvršavaju višekoračne radne tokove bez nadzora, da planiraju, proveravaju rezultate i nastavljaju dok ne postignu cilj.
Zašto LLM ne može da zameni agenta
Čak i najnapredniji LLM ne može da se ponaša kao agent jer mu nedostaju:
- trajna memorija,
- autonomno delovanje,
- dugoročni kontekst,
- samokorekcija,
- praćenje ciljeva kroz vreme.
LLM pruža inteligenciju, dok agenti donose konkretne ishode.
Gde agenti nadmašuju LLM
Agenti se već koriste u različitim industrijama:
- automatizacija koda i održavanje softvera,
- finansijsko usklađivanje i kontrola,
- korisnička podrška,
- automatizacija dokumenata,
- istraživački radni tokovi sa više koraka.
Oni kombinuju snagu LLM-a sa strukturom, memorijom i alatima, što im omogućava da završe kompleksne zadatke od početka do kraja.
Zaključak
LLM misli, agenti deluju. Obe tehnologije su ključne – LLM ostaje jezgro za rezonovanje, dok agenti pretvaraju to rezonovanje u dugoročne procese i realne rezultate. Kompanije koje razumeju ovu razliku mogu da dizajniraju bolje strategije automatizacije i pripreme timove za sledeću fazu AI revolucije.
