Integracija generativnih AI agenata u poslovne procese očekuje se da će brzo rasti dok organizacije počinju da koriste njihov potencijal. Sa napretkom u multimodalnom AI-u, sposobnom da interpretira i generiše tekst, slike, audio i video, aplikacije za ove tehnologije će se značajno proširiti. Ovaj članak istražuje agentičku AI arhitekturu i njenu implementaciju. Generativni AI agenti su transformisali pejzaž veštačke inteligencije u poslednjim godinama, zahvaljujući napretku u velikim jezičkim modelima (LLM) i obradi prirodnog jezika (NLP). Kompanije poput Anthropic, Cohere i Amazon su razvile napredne jezičke modele koji su vešti u generisanju sadržaja sličnog ljudskom u raznim modalitetima, preoblikujući način na koji preduzeća integrišu AI. Ovi AI agenti pokazuju svestranost, obavljajući zadatke kao što su kreativno pisanje, generisanje koda, analiza podataka i još mnogo toga. Njihova sposobnost da se uključe u inteligentan dijalog i pruže kontekstualno osvežene odgovore poboljšava pristupe rešavanju problema, korisničkoj službi i razmeni znanja unutar poslovanja. Uticaj generativnih AI agenata uključuje povećanje ljudskih kapaciteta kroz sinhrone i asinhrone obrasce. U sinhronoj orkestraciji, supervizorski agent koordinira saradnju više agenata, usmeravajući informacije i zadatke metodološki, omogućavajući preduzećima da delegiraju ponavljajuće zadatke. S druge strane, asinhrona koreografija omogućava agentima da deluju nezavisno na osnovu događaja, kreirajući radne tokove zasnovane na njihovim interakcijama, poboljšavajući iskustva kupaca i povećavajući zadovoljstvo i lojalnost. Agentička AI arhitektura predstavlja značajnu evoluciju u automatizaciji procesa, omogućavajući preduzećima da se suoče sa složenim problemima uz minimalno ljudsko učešće. Ona koristi više AI agenata koji zajedno rade, pokazujući ponašanje usmereno ka cilju i prilagodljivost. Za razliku od tradicionalnih jedinstvenih sistema (npr.

Alexa), sistemi s više agenata olakšavaju složenije zadatke u raznim domenima. Na primer, u scenariju rezervacije putovanja, agent za planiranje putovanja angažuje korisnika kako bi prikupio ključne detalje o njihovom putu, a zatim koordiniše sa specijalizovanim agentima za rezervacije letova i hotela. Svaki agent dodaje vrednost obavljajući specifične zadatke dok obezbeđuje koherentan ishod. Diskusija takođe upoređuje sinhronu orkestraciju, gde supervizorski agent nadgleda radni tok, sa asinhronom koreografijom, koja omogućava agentima da deluju autonomno na osnovu događaja. Potonji stvara dinamično, fleksibilno okruženje, ali može uneti složenost u praćenje radnih tokova. Da bi se postigla ravnoteža između kontrole i fleksibilnosti, članak uvodi obrazac agenta brokera, koji služi kao središnja tačka za distribuciju poruka, okupljajući elemente i orkestracije i sistema zasnovanih na događajima. Ovaj hibridni model omogućava laku integraciju novih agenata bez izmena postojećih radnih tokova. Koristeći Amazon Bedrock-ov Converse API, ova arhitektura može dinamički usmeravati poruke i koristiti AWS usluge za obradu poruka. Obrazac agenta brokera omogućava jednostavno dodavanje novih agenata, olakšavajući prilagođavanje promenljivim potrebama bez vremena zastoja. Članak takođe opisuje kako obrazac supervizora može poboljšati ovu arhitekturu upravljanjem složenim, stanje-svesnim interakcijama gde je kontekstualna svesnost ključna. Ova kombinacija omogućava sofisticirane radne tokove koji se mogu prilagoditi evolutivnim zahtevima. U zaključku, agentička AI arhitektura je značajan napredak u automatizovanim AI sistemima, spajajući fleksibilnost sa snagom generativnog AI-a kako bi se stvorili skalabilni i inteligentni procesi. Obrasci agenta brokera i supervizora poboljšavaju dinamičko usmeravanje i interakcije sa više koraka koje uzimaju u obzir kontekst. Preduzeća mogu iskoristiti ove napredke za veću operativnu efikasnost i inovacije. Sažetak podstiče organizacije da istražuju Amazon Bedrock, prototipiraju sisteme agenta brokera, identifikuju relevantne slučajeve korišćenja, ostanu informisani o razvoju AI-a, sarađuju u zajednicama i ulažu u obuku timova kako bi u potpunosti iskoristili automatizaciju pogonjena AI-jem. **Autori:** Aaron Sempf i Joshua Toth, oboje stručnjaci za integraciju naprednih tehnologija u poslovna rešenja, dele svoje uvide o razvoju generativnih AI arhitektura za organizacioni rast.