Sveobuhvatni okvir od osam koraka za izgradnju funkcionalnih AI agenata nedavno je nastao iz rasprava među developerima, s ciljem rješavanja uporno prisutnih izazova u stvaranju autonomnih sustava za marketinšku automatizaciju. Ova metodologija, koju je prije mjesec dana podijelio korisnik Reddita Icy_SwitchTech u zajednici AgentsOfAI, pruža praktične smjernice za organizacije za implementaciju AI-vođene marketinške operacije uz izbjegavanje čestih zamki. Okvir je nastao kao odgovor na široke probleme marketinara pri razvoju AI agenata, posebice tendenciju da se počne s preambicioznim, apstraktnim projektima koji često dovode do odustajanja i rasipanja resursa. Umjesto toga, zagovara početak s jasno definiranim problemom — fokusiranjem na specifične zadatke poput rezervacije termina, praćenja poslova ili sažimanja nepregledanih e-mailova — čime se olakšava dizajn i rješavanje problema. Ključni koraci uključuju pažljiv odabir osnovnog modela, preferirajući postojeće velike jezične modele poput GPT, Claude, Gemini ili open-source opcije poput LLaMA i Mistral, pri čemu se iz početka izbjegava treniranje vlastitog modela. Naglasak na razmišljanju i strukturiranim izlazima osigurava temeljnu funkcionalnost agenta. Vrlo je važno istaknuti integraciju vanjskih alata — često zanemareni aspekt. Funkcionalni agenti moraju imati mogućnosti izvan razgovora s chatbotom, uključujući web scraping (putem Playwrighta ili Puppeteera), upravljanje e-mailovima (kroz API-je Gmaila ili Outlooka), integraciju kalendara i rad s datotekama poput PDF-a. Radni tijek slijedi uzorak petlje: obrađivanje korisničkog unosa, interpretacija uputa modela putem promptova, određivanje sljedećih koraka, izvršavanje potrebnih alata, integracija rezultata i nastavak sve dok zadatak nije dovršen. Taj ciklus model–alat–rezultat pokreće rad agenta. Dizajn memorije je pažljivo osmišljen; najprije se koristi kratkoročno upravljanje recentnim porukama, dok se dugoročna memorija postepeno uvodi putem baza podataka ili JSON datoteka, prije nego što se implementiraju složeniji vektorski baze. Interfejsi počinju jednostavnim komandnim linijama za testiranje i mogu se razvijati u web nadzorne ploče (korištenjem Flask, FastAPI ili Next. js), integracije sa Slackom ili Discordom ili kao izvršni skripti s praktičnom uporabom. Iterativno usavršavanje je ključno; svijest je da savršena funkcionalnost pri lansiranju nije realistična. Radu na zadacima koji se javljaju u stvarnom svijetu otkriva neispravnosti, omogućujući popravke i višekratne cikluse razvoja radi pouzdanosti. Metodologija ističe upravljanje opsegom kako bi se spriječilo pretjerano uvođenje funkcionalnosti, pa se preporučuje specijalizacija, primjerice agenta usmjerenog isključivo na rezervaciju termina, radi učinkovitijeg rada. Zajednica povezuje ovaj okvir s tradicionalnim principima softverskog inženjerstva, prilagođenima za AI, ističući jedinstvene izazove poput nedeterminističnosti, programiranja putem promptova i ugovora o integraciji alata, koji nisu prisutni u klasičnim nastavnim programima. Napredni aspekti uključuju planiranje višestupanjskih radnji modela, osnovno bilježenje ulaza, izlaza i upotrebe alata, te održavanje kratkoročne memorije kroz korake kako bi se izbjegao gubitak podataka u procesu. Za proizvodnu primjenu osiguravaju se definiran ugovori agenta, validacija ulaza i izlaza, budžeti resursa, mehanizmi za timeout i ponovni pokušaj, okidači za ljudsku intervenciju te nadzor troškova i latencije.

Povijest zadataka pohranjuje se eksterno, umjesto u beskonačnoj memoriji. Testiranje se provodi pomoću “zlatnih” testova s poznatim rješenjima za otkrivanje regresija i potvrdu performansi kod svake nadogradnje. Ova metodologija reagira na rastuće poslovne zahtjeve za automatskom marketinškom automatizacijom. Izvješća industrije pokazuju da agentni AI — autonomni sustavi koji upravljaju složenim radnim tokovima — privlače znatna ulaganja, s 1, 1 milijardu dolara ulaganja putem investicijskog kapitala u 2024. godinu i porastom od 985% u oglašivačkim oglasima na godišnjoj razini. Primjene uključuju marketinške operacije: Adobe Experience Platform Agent Orchestrator (pokrenut u rujnu 2025. ) omogućava više koraka planiranja i finishedraciju odgovora, dok Amazonov agentni AI (također pokrenut u rujnu 2025. ) automatizira upravljanje tržištem, optimizaciju inventara i kampanje pod nadzorom prodavača. Marketinjski stručnjaci moraju balansirati između učinkovitosti automatizacije i strateške ljudske kontrole, razvijati strategije za vlastite podatke radi personalizacije AI-ja te postavljati odgovorne standarde za AI. Agentni AI također prijeti tradicionalnim programskim modelima oglašavanja jer automatski postavlja, cilja i optimizira kampanje — područja složenog softverskog područja. Alati za marketinšku analitiku sve više uključuju slojeve konverzacijskog AI za izravno rukovanje podacima i automatizaciju radnih tokova, čime se potvrđuje rast prihvaćanja AI. IAB Europa izvještava da 85% europskih tvrtki koristi alate za AI u marketingu, prvenstveno za generiranje sadržaja i izvještavanje. Obrazovne inicijative pomažu u prevladavanju izazova implementacije, pri čemu 60% tvrtki pruža obuku za AI te ističe snažan interes za standardizirane smjernice. Operativna transformacija je u tijeku; agencije žele povećati portfelj klijenata upravitelja računa za 83% putem automatizacije. Studije slučajeva pokazuju učinkovitost, poput smanjenja zadataka praćenja proračuna za 90% i brže postavljanje kampanja za 80%, čime se fokus preusmjerava prema strateškom planiranju i odnosima s klijentima. Ovaj praktični okvir nudi realistične putove prema AI-om potpomognutoj marketinškoj automatizaciji bez složenosti teorije. Uspjeh ovisi o discipliniranom usmjeravanju na usko područje, iterativnom usavršavanju i promišljenom upravljanju memorijom, omogućujući razvoj pouzdanih specijaliziranih agenata u razumnim rokovima i izbjegavanje kvarova uslijed pretjeranih ambicija. Njegova zajednicom vođena evolucija odražava rastuću zrelost industrije, prioritizirajući mjerljive ciljeve automatizacije s neposrednim operativnim učinkom i osnovnim kapacitetom za budući rast.