Termin AI agent (agent umjetne inteligencije / veštačke inteligencije) posljednjih mjeseci se sve češće pojavljuje pored uobičajenih pojmova poput chatbota i asistenta, ali malo ko zna tačno objasniti šta ga razlikuje od običnog razgovora sa AI alatom. U nastavku objašnjavamo šta je AI agent, kako radi korak po korak i gdje se već koristi u praksi.
Šta je AI agent?
Najjednostavnije rečeno, AI agent je softverski sistem koji dobija cilj i samostalno smišlja kako da ga ostvari, umjesto da samo odgovori na jedno pitanje. Dok klasičan alat čeka da mu kažete tačno šta da uradi, agent sam razlaže zadatak na manje korake, bira alate koje će koristiti i provjerava da li je rezultat zadovoljavajući prije nego što posao proglasi završenim.
U srcu svakog agenta nalazi se veliki jezični model, isti tip modela koji pokreće asistente poput ChatGPT-a ili Claude-a. Razlika je u tome što agent oko tog modela dobija dodatnu sposobnost da djeluje, ne samo da odgovara.
Ovdje je bitno razdvojiti dva pojma koja se često miješaju. Generativna umjetna inteligencija proizvodi sadržaj kao odgovor na upit, na primjer napiše tekst ili nacrta sliku. AI agent tu istu tehnologiju koristi kao samo jedan dio svog rada, ali dovršava zadatke kroz više koraka i alata, ne samo generira odgovor. Detaljnije o toj tehnologiji možete pročitati u našem tekstu o generativnoj umjetnoj inteligenciji, gdje je princip generiranja sadržaja objašnjen zasebno od agentnog djelovanja.
Čime se AI agent razlikuje od običnog chatbota?
Razlika je u tome što chatbot radi po principu pitanje pa odgovor. Vi postavite pitanje, on odgovori tekstom, i tu se razgovor završava. AI agent ide korak dalje: dobija cilj, sam ga razlaže na zadatke, koristi vanjske alate poput pretrage weba, kalendara ili baza podataka, i nastavlja raditi dok posao stvarno ne bude gotov.
Zamislite razliku ovako: chatbot vam može napisati nacrt poruke, dok agent tu poruku može i sam poslati, pronaći adresu primaoca ako je nema, i zakazati sastanak na osnovu odgovora koji dobije. Ko želi bolje razumjeti na čemu se zapravo temelji ta razlika, korisno je pogledati naš tekst o tome šta je ChatGPT i kako radi, jer se agent u osnovi gradi na istoj tehnologiji, samo sa dodatnim slojem djelovanja.
Kako AI agent radi u praksi?
Rad agenta se najčešće odvija kroz nekoliko koraka koji se ponavljaju sve dok zadatak nije završen:
- Percepcija: agent prikuplja informacije iz okruženja, bilo da je to vaš upit, sadržaj sa neke web stranice ili podaci iz povezane aplikacije
- Planiranje: na osnovu cilja, agent smišlja koje korake treba preduzeti i kojim redoslijedom
- Memorija: agent pamti prethodne korake i kontekst razgovora, tako da se ne vraća na početak pri svakom novom pitanju
- Djelovanje: agent koristi dostupne alate, na primjer pretragu weba, slanje poruke ili unos podataka u tabelu
- Provjera: agent ocjenjuje da li je dobijeni rezultat u skladu sa ciljem, i ako nije, prilagođava sljedeći korak
Uzmimo konkretan primjer: kažete agentu da vam pronađe termin kod frizera sljedeće sedmice. Agent će sam pretražiti dostupne termine, uporediti ih sa vašim kalendarom, izabrati onaj koji vam odgovara i poslati potvrdu, a vi u međuvremenu ništa dodatno ne morate tražiti. Ovakav zadatak agent obično prima kroz jasno postavljen upit, odnosno prompt, na osnovu kojeg zna šta se od njega tačno očekuje.
Koje vrste AI agenata postoje?
AI agenti se najčešće dijele prema tome kako donose odluke i koliko su samostalni:
| Vrsta agenta | Kako radi | Primjer |
|---|---|---|
| Refleksni agent | Reagira odmah na osnovu unaprijed postavljenih pravila | Filter za spam poruke |
| Ciljno orijentiran agent | Ima jasan cilj i sam pravi plan kako da ga ostvari | Aplikacija za navigaciju |
| Agent zasnovan na korisnosti | Bira rješenje koje mu donosi najbolji ishod, ne samo prvo dostupno | Sistem za preporuke sadržaja |
| Softverski agent | Djeluje isključivo digitalno, bez fizičkog oblika | Asistent za pisanje ili automatizaciju |
| Robotski agent | Djeluje u fizičkom svijetu preko senzora i pokretnih dijelova | Autonomno vozilo ili robot usisivač |
| Agent koji uči | Vremenom postaje precizniji na osnovu prethodnog iskustva i povratnih informacija | Sistem preporuka na e-commerce sajtu |
U praksi se većina agenata koje danas koristimo oslanja na kombinaciju ovih pristupa, a ne samo na jedan tip ponašanja. Ko želi šire razumjeti odakle uopće dolazi sposobnost mašina da donose ovakve odluke, koristan je naš tekst o mašinskom učenju, na kojem se temelji i rad AI agenata.
Gdje se AI agenti koriste danas?
Umjesto uopćenih primjera, evo alata koje ljudi stvarno koriste u 2026. godini kada im treba agent, a ne obična konverzacija:
- Claude Code: agent specijaliziran za programiranje, piše i ispravlja kod na osnovu zadatog cilja
- ChatGPT Agent i Manus AI: agenti opće namjene koji obavljaju višestepene zadatke poput istraživanja i sastavljanja izvještaja
- Zapier i Make: povezuju različite aplikacije i automatski prenose podatke ili pokreću radnje između njih
- Microsoft 365 Copilot: ugrađen u poslovne alate, preuzima ponavljajuće zadatke u dokumentima i tabelama
Prema istraživanju MIT-ovog laboratorija CSAIL, koji je popisao tridesetak vodećih agenata na tržištu, najveći broj njih danas se koristi za istraživanje, sintezu informacija i automatizaciju poslovnih tokova rada (detaljan pregled istraživanja). Za obične korisnike na našem tržištu najčešća kombinacija je jedan alat za komunikaciju i jedan za automatizaciju, prema iskustvima opisanim u praktičnom pregledu dostupnih rješenja (pregled najtraženijih AI agenata).
Ko želi vidjeti kako izgleda jedan od najpoznatijih primjera prelaska sa običnog chatbota na naprednijeg asistenta, može pogledati naš tekst o tome šta se desilo sa Google Bardom i gdje je danas Gemini, jer taj primjer dobro pokazuje koliko brzo se ova tehnologija razvija.
Da li AI agenti mogu pogriješiti?
Mogu, i to je važno imati na umu prije nego što im povjerite ozbiljniji zadatak. Agent svoje odluke zasniva na jezičnom modelu u pozadini, a taj model povremeno može pogrešno protumačiti zadatak ili donijeti odluku koja nije u skladu sa onim što ste zapravo htjeli. Postoji i rizik da agent upadne u petlju, odnosno da ponavlja isti korak bez napretka ako mu zadatak nije jasno postavljen, kao i rizik da preduzme akciju koju niste željeli ako mu date previše samostalnosti bez nadzora.
Zato je korisno unaprijed postaviti jasne granice, odnosno tačno odrediti koje alate i podatke agent smije koristiti, i s vremena na vrijeme provjeriti šta je zapravo uradio. Ko želi bolje razumjeti na kojem principu ovi modeli uopće rade i odakle dolaze njihova ograničenja, koristan je naš tekst o velikim jezičnim modelima, gdje je princip rada objašnjen jednostavnim jezikom.
Koja je razlika između AI agenta i chatbota?
Chatbot odgovara na pitanja u okviru jednog razgovora, dok AI agent dobija cilj, sam ga razlaže na korake i djeluje dok zadatak ne bude završen, koristeći pri tome različite alate i podatke.
Da li su AI agenti sigurni za korištenje?
Uz jasno postavljene granice, jesu. Preporučuje se da agentu unaprijed odredite koje alate i podatke smije koristiti, kao i da povremeno provjerite rezultate njegovog rada, posebno kod zadataka koji uključuju osjetljive informacije.
Koji je najpoznatiji primjer AI agenta danas?
Trenutno se najviše spominju Claude Code za programiranje, ChatGPT Agent za opće zadatke, te Zapier i Make za automatizaciju i povezivanje različitih aplikacija.
Mogu li AI agenti zamijeniti ljudski rad?
Za sada uglavnom preuzimaju rutinske i ponavljajuće zadatke, dok odluke koje zahtijevaju procjenu, kreativnost ili odgovornost i dalje ostaju na ljudima. Cilj agenata je da oslobode vrijeme za složenije zadatke, a ne da u potpunosti zamijene ljudski rad.
