Ano ang Agentic AI?

Ang maikling bersyon: ang mga sistemang ahente ay hindi lamang sumasagot sa mga tanong-nagpaplano, kumikilos, at umuulit sila sa mga layunin na may kaunting pangangasiwa. Tumawag sila ng mga tool, nagba-browse ng data, nag-coordinate ng mga sub-task, at kahit na nakikipagtulungan sa iba pang mga ahente upang makamit ang mga resulta. Yan ang headline. Ang kawili-wiling bahagi ay kung paano ito gumagana sa pagsasanay-at kung ano ang ibig sabihin nito para sa mga koponan ngayon. 

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:

🔗 Ano ang AI scalability
Alamin kung paano sinusuportahan ng scalable AI ang paglago, performance, at pagiging maaasahan.

🔗 Ano ang AI
Unawain ang mga pangunahing konsepto ng AI, kakayahan, at real-world na mga aplikasyon ng negosyo.

🔗 Ano ang maipaliwanag na AI
Tuklasin kung bakit pinahuhusay ng maipaliwanag na AI ang tiwala, pagsunod, at mas mahusay na mga desisyon.

🔗 Ano ang AI trainer
I-explore kung ano ang ginagawa ng mga AI trainer para pinuhin at pangasiwaan ang mga modelo.

Ano ang Agentic AI-ang simpleng bersyon 🧭

Ano ang Agentic AI sa isang linya: ito ay AI na maaaring makapagpasya kung ano ang susunod na gagawin upang maabot ang isang layunin, hindi lamang tumugon sa mga senyas. Sa mga terminong neutral ng vendor, pinagsasama nito ang pangangatwiran, pagpaplano, paggamit ng tool, at mga feedback loop upang ang system ay maaaring lumipat mula sa layunin patungo sa pagkilos-mas "matapos ito," mas mababa sa "pabalik-balik." Ang mga kahulugan mula sa mga pangunahing platform ay nakaayon sa mga puntong ito: nagsasarili sa paggawa ng desisyon, pagpaplano, at pagpapatupad na may kaunting interbensyon ng tao [1]. Ang mga serbisyo sa produksyon ay naglalarawan ng mga ahente na nag-oorganisa ng mga modelo, data, tool, at API upang makumpleto ang mga gawain nang end-to-end [2].

Mag-isip ng isang mahusay na kasamahan na nagbabasa ng maikling, nag-iipon ng mga mapagkukunan, at naghahatid ng mga resulta-na may mga check-in, hindi hawak-kamay.

Ano ang gumagawa ng magandang ahenteng AI ✅

Bakit ang hype (at kung minsan ang pagkabalisa)? Ilang dahilan:

• Pokus sa kinalabasan: Ang mga ahente ay nagko-convert ng isang layunin sa isang plano, pagkatapos ay nagsasagawa ng mga hakbang hanggang sa matapos o na-block-less swivel-chair work para sa mga tao [1].

• Paggamit ng tool bilang default: Hindi sila tumitigil sa text; tumatawag sila ng mga API, query knowledge base, invoke function, at nag-trigger ng mga workflow sa iyong stack [2].

• Mga pattern ng coordinator: Ang mga superbisor (aka routers) ay maaaring magtalaga ng trabaho sa mga espesyalistang ahente, pagpapabuti ng throughput at pagiging maaasahan sa mga kumplikadong gawain [2].

• Reflection loops: Ang malalakas na setup ay kinabibilangan ng self-evaluation at retry logic, para mapansin ng mga ahente kapag sila ay wala sa track at course-correct (isipin: plan → act → review → refine) [1].

Ang isang ahente na hindi kailanman sumasalamin ay tulad ng isang satnav na tumangging muling kalkulahin-teknikal na maayos, halos nakakainis.

Generative vs. agentic-ano ba talaga ang nagbago? 🔁

Ang klasikong generative AI ay tumutugon nang maganda. Naghahatid ng mga resulta ang Agentic AI. Ang pagkakaiba ay orkestrasyon: pagpaplano ng maraming hakbang, pakikipag-ugnayan sa kapaligiran, at pag-uulit na pagpapatupad na nakatali sa isang patuloy na layunin. Sa madaling salita, nagdaragdag kami ng memorya, mga tool, at mga patakaran upang magawa , hindi lamang sabihin [1][2].

Kung ang mga generative na modelo ay mga maliliwanag na intern, ang mga agentic system ay mga junior associate na maaaring humabol sa mga form, tumawag sa mga tamang API, at itulak ang trabaho sa finish line. Medyo overstatement siguro-pero gets mo ang vibe.

Paano gumagana ang mga sistemang ahente sa ilalim ng hood 🧩

Mga pangunahing bloke ng gusali na maririnig mo tungkol sa:

1. Pagsasalin ng layunin → ang isang maikling ay nagiging isang nakabalangkas na plano o graph.

2. Planner–executor loop → piliin ang susunod na pinakamahusay na aksyon, isagawa, suriin, at ulitin.

3. Tool calling → invoke API, retrieval, code interpreter, o browser para maapektuhan ang mundo.

4. Memorya → panandalian at pangmatagalang estado para sa pagdala ng konteksto at pag-aaral.

5. Supervisor/router → isang coordinator na nagtatalaga ng mga gawain sa mga espesyalista at nagpapatupad ng mga patakaran [2].

6. Pagmamasid at mga guardrail → mga bakas, mga patakaran, at mga pagsusuri upang mapanatili ang pag-uugali sa mga hangganan [2].

Makakakita ka rin ng agentic RAG : retrieval na nagbibigay-daan sa isang ahente na magpasya kung kailan maghahanap, kung ano ang hahanapin, at kung paano gamitin ang mga resulta sa loob ng isang multi-step na plano. Mas kaunting buzzword, mas praktikal na pag-upgrade sa basic RAG.

Mga real-world na gamit na hindi lang mga demo 🧪

• Mga workflow ng enterprise: triage ng ticket, mga hakbang sa pagkuha, at pagbuo ng ulat na tumutugon sa mga tamang app, database, at patakaran [2].

• Software at data ops: mga ahente na nagbubukas ng mga isyu, nag-wire up ng mga dashboard, nagpapasimula ng mga pagsubok, at nagbubuod ng mga diff-na may mga log na maaaring sundin ng iyong mga auditor [2].

• Mga pagpapatakbo ng customer: naka-personalize na outreach, mga update sa CRM, mga paghahanap sa base ng kaalaman, at mga sumusunod na tugon na nauugnay sa mga playbook [1][2].

• Pananaliksik at pagsusuri: mga pag-scan ng literatura, paglilinis ng data, at mga reproducible na notebook na may mga audit trail.

Isang mabilis, kongkretong halimbawa: isang “sales-ops agent” na nagbabasa ng tala ng pulong, nag-a-update ng pagkakataon sa iyong CRM, nag-draft ng follow-up na email, at nagla-log sa aktibidad. Walang drama-mas kaunting maliliit na gawain para sa mga tao.

Tooling landscape-sino ang nag-aalok ng kung ano 🧰

Ilang karaniwang panimulang punto (hindi kumpleto):

• Amazon Bedrock Agents → multi-step orchestration na may tool at knowledge-base integration, kasama ang mga pattern ng supervisor at guardrails [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, observability, at security features para magplano at magsagawa ng mga gawain na may kaunting interbensyon ng tao [1].

Maraming open-source orchestration framework, ngunit alinmang ruta ang pipiliin mo, ang parehong mga pangunahing pattern ay umuulit: pagpaplano, mga tool, memorya, pangangasiwa, at pagmamasid.

Paghahambing ng snapshot 📊

Pinagtatalunan pa rin ng mga totoong koponan ang bagay na ito - ituring ito bilang isang mapa ng direksyon.

Ang pagpepresyo ay nag-iiba ayon sa paggamit; palaging tingnan ang page ng pagpepresyo ng provider.

Mga pattern ng arkitektura na talagang gagamitin mo 🧱

• Plano → isakatuparan → sumasalamin: ang isang tagaplano ay gumuguhit ng mga hakbang, ang isang tagapagpatupad ay kumikilos, at ang isang kritiko ay nagsusuri. Banlawan at ulitin hanggang sa matapos o lumaki [1].

• Supervisor na may mga espesyalista: ang isang coordinator ay nagruta ng mga gawain sa niche agents-researcher, coder, tester, reviewer [2].

• Sandboxed execution: tumatakbo ang mga tool sa code at browser sa loob ng mga pinipigilang sandbox na may mahigpit na pahintulot, log, at kill-switch-table stake para sa mga ahente ng produksyon [5].

Maliit na pag-amin: karamihan sa mga koponan ay nagsisimula sa napakaraming ahente. Nakakatukso. Magsimula lamang ng minimal na magdagdag ng mga tungkulin kapag sinabi ng mga sukatan na kailangan mo ang mga ito.

Mga panganib, kontrol, at bakit mahalaga ang pamamahala 🚧

Ang Agentic AI ay maaaring gumawa ng totoong trabaho-na nangangahulugang maaari rin itong gumawa ng tunay na pinsala kung mali ang pagkaka-configure o na-hijack. Tumutok sa:

• Maagap na pag-iniksyon at pag-hijack ng ahente: kapag nagbasa ang mga ahente ng hindi pinagkakatiwalaang data, maaaring mag-redirect ng gawi ang mga nakakahamak na tagubilin. Ang mga nangungunang institusyon ay aktibong nagsasaliksik kung paano suriin at pagaanin ang klase ng panganib na ito [3].

• Pagkalantad sa privacy: mas kaunting “hands on,” mas maraming pahintulot-mapa ang pag-access ng data at pagkakakilanlan nang maingat (prinsipyo ng hindi bababa sa pribilehiyo).

• Pagsusuri sa kapanahunan: gamutin ang mga makintab na marka ng benchmark na may asin; mas gusto ang antas ng gawain, nauulit na mga pagsusuri na nauugnay sa iyong mga daloy ng trabaho.

• Mga framework ng pamamahala: iayon sa structured na patnubay (mga tungkulin, patakaran, sukat, pagpapagaan) para maipakita mo ang nararapat na pagsusumikap [4].

Para sa mga teknikal na kontrol, ipares ang patakaran sa sandboxing : ihiwalay ang mga tool, host, at network; i-log ang lahat; at default-tanggihan ang anumang hindi mo masubaybayan [5].

Paano magsimulang bumuo-isang pragmatic na checklist 🛠️

1. Pumili ng isang platform para sa iyong konteksto: kung ikaw ay malalim sa AWS o Google Cloud, ang kanilang ahente ay nagsasalansan ng maayos na pagsasama [1][2].

2. Tukuyin muna ang mga guardrail: mga input, tool, saklaw ng data, allowlist, at escalation path. Itali ang mga pagkilos na may mataas na panganib sa tahasang kumpirmasyon [4].

3. Magsimula sa isang makitid na layunin: isang proseso na may malinaw na mga KPI (nakatipid sa oras, rate ng error, rate ng hit ng SLA).

4. Instrumento ang lahat: mga bakas, mga log ng tool-call, mga sukatan, at mga loop ng feedback ng tao [1].

5. Magdagdag ng pagmuni-muni at muling subukan: ang iyong mga unang panalo ay karaniwang nagmumula sa mas matalinong mga loop, hindi mas malalaking modelo [1].

6. Pilot sa isang sandbox: tumakbo nang may mga limitadong pahintulot at paghihiwalay ng network bago ang malawak na paglulunsad [5].

Kung saan patungo ang palengke 📈

Ang mga tagapagbigay ng cloud at mga negosyo ay nakasandal nang husto sa mga kakayahan sa ahente: pag-formalize ng mga pattern ng maraming ahente, pagdaragdag ng mga tampok sa pagmamasid at seguridad, at paggawa ng patakaran at pagkakakilanlan na unang klase. Ang punchline ay isang paglipat mula sa mga katulong na nagmumungkahi sa mga ahente na gumagawa -na may mga guardrail upang panatilihin ang mga ito sa loob ng mga linya [1][2][4].

Asahan ang higit pang mga ahenteng partikular sa domain-finance ops, IT automation, sales ops-bilang ang mga primitive ng platform ay mature na.

Mga pitfalls na dapat iwasan-the wobbly bits 🪤

• Masyadong maraming tool ang nakalantad: mas malaki ang toolbelt, mas malaki ang blast radius. Simulan ang maliit.

• Walang pagdami ng landas: nang walang handoff ng tao, ang mga ahente ay umiikot-o mas masahol pa, kumilos nang may kumpiyansa at mali.

• Benchmark tunnel vision: bumuo ng sarili mong mga eval na sumasalamin sa iyong mga workflow.

• Pagbabalewala sa pamamahala: magtalaga ng mga may-ari para sa mga patakaran, pagsusuri, at red-teaming; mga kontrol ng mapa sa isang kinikilalang balangkas [4].

FAQ kidlat bilog ⚡

RPA lang ba ang agentic AI sa mga LLM? Hindi lubos. Ang RPA ay sumusunod sa mga tiyak na script. Ang mga sistemang ahente ay nagpaplano, pumili ng mga tool, at umangkop nang mabilis-na may kawalan ng katiyakan at mga feedback loop [1][2].
Papalitan ba nito ang mga tao? Nag-aalis ito ng paulit-ulit, maraming hakbang na gawain. Ang masayang trabaho-paghusga, panlasa, negosasyon-nakasandal pa rin sa tao.
Kailangan ko ba ng maraming ahente mula sa unang araw? Hindi. Maraming panalo ang nagmumula sa isang ahente na may mahusay na instrumento na may ilang mga tool; magdagdag ng mga tungkulin kung binibigyang-katwiran ito ng iyong mga sukatan.

Sobrang Tagal Di Ko Nabasa🌟

Ano ang Agentic AI sa pagsasanay? Ito ang pinagsama-samang stack ng pagpaplano, mga tool, memorya, at mga patakaran na nagbibigay-daan sa AI na lumipat mula sa pag-uusap patungo sa gawain. Lalabas ang halaga kapag nasasakupan mo ang mga makitid na layunin, nagtakda ng mga guardrail nang maaga, at ginawa ang lahat ng bagay. Ang mga panganib ay tunay na pag-hijack, pagkakalantad sa privacy, mga patumpik-tumpik na evals-kaya umaasa sa mga itinatag na frameworks at sandboxing. Bumuo ng maliit, sukatin nang labis, palawakin nang may kumpiyansa [3][4][5].

Mga sanggunian

1. Google Cloud - Ano ang agentic AI? (kahulugan, konsepto). Link

2. AWS - I-automate ang mga gawain sa iyong application gamit ang mga ahente ng AI. (Mga dokumento ng Bedrock Agents). Link

3. NIST Technical Blog - Pagpapalakas ng AI Agent Hijacking Evaluations. (panganib at pagsusuri). Link

4. NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF). (pamamahala at kontrol). Link

5. UK AI Safety Institute - Siyasatin: Sandboxing. (patnubay sa teknikal na sandboxing). Link

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin