AI‑agenti · Navodila Build AI agent: orodja, poti in šest korakov do prvega agenta

Iz česa je sestavljen AI‑agent

AI‑agent je program, ki se z jezikovnim modelom sam odloči, kateri korak sledi, in pri tem uporablja orodja. Kaj je agent in v čem se razlikuje od klepetalnega robota in klasične avtomatizacije, pojasnjuje naš prispevek AI‑agenti za podjetja. Tehnično vsak agent potrebuje enake gradnike:

• Model: jezikovni model, ki bere, načrtuje in oblikuje besedilo.
• Navodila: naloga, ton, pravila in predvsem, kdaj agent preda zadevo človeku.
• Orodja: vmesniki, s katerimi bere podatke ali nekaj izvede, na primer preveri naročilo ali ustvari zahtevek.
• Znanje: gradiva, do katerih dostopa, na primer ceniki, priročniki ali prejšnji odgovori.
• Omejitve: pravice, odobritve, najvišji zneski in omejitve stroškov.
• Dnevnik in testi: vsaka odločitev mora biti sledljiva, vsaka sprememba pa preverjena na resničnih primerih.

Primerjava treh poti

V praksi se poti pogosto kombinirajo: agent v kodi prevzame zahtevno preverjanje, n8n pa ga poveže s poštnim predalom, sistemom za blagovno poslovanje in CRM. Katera platforma je primerna, je manj odvisno od orodja kot od tega, kje so Vaši podatki, kdo bo agenta pozneje vzdrževal in kakšne so zahteve glede varstva podatkov. n8n lahko na primer gostite na lastnih strežnikih v EU, več o tem je v gostovanju n8n.

Povezovanje orodij: kaj je MCP

Da lahko agent nekaj naredi, potrebuje dostop do Vaših sistemov. Model Context Protocol (MCP) je odprt standard, s katerim se aplikacije AI enotno povežejo z orodji in viri podatkov. Anthropic ga je predstavil konec leta 2024, zdaj ga podpirajo številni ponudniki in orodja. Za podjetja to pomeni, da je mogoče enkrat izdelano povezavo, na primer s sistemom za blagovno poslovanje, uporabiti z različnimi modeli in platformami. MCP je koristen, ni pa pogoj. Številni agenti shajajo z nekaj neposredno programiranimi vmesniki.

Izdelava AI‑agenta v šestih korakih

1. Izberite ozko nalogo: Na primer »odgovarjanje na dodatna vprašanja o statusu dostave« namesto »prevzemanje podpore strankam«.
2. Zberite resnične primere: 30 do 50 tipičnih primerov s pravilnim odgovorom. Ti so Vaš preizkus za vsako spremembo.
3. Orodja z najmanjšimi potrebnimi pravicami: Agent sme brati naročila, ne sme pa knjižiti dobropisov. Pravice pisanja uporabite le tam, kjer so res potrebne.
4. Določite navodila in predajo: Kaj agent sme, česa ne sme in kdaj zadevo preda človeku, na primer pri pritožbah ali negotovosti.
5. Testirajte in merite: Agenta zaženite na primerih, napake razvrstite po vrsti, izboljšajte navodila in orodja ter znova testirajte.
6. Začnite z odobritvijo: Najprej agent predlaga, človek pa odobri. Šele ko so rezultati več tednov pravilni, sme sam opraviti več nalog. Omejitve stroškov in dnevniki se vodijo že od začetka.

Varnost in pravo

Agenti berejo besedila, ki prihajajo od zunaj, na primer e-pošto ali spletne strani. V njih so lahko skrita navodila, ki naj bi agenta napeljala k dejanju. OWASP tako imenovano prompt injection uvršča med največja tveganja aplikacij AI, sledijo mu med drugim preširoka pooblastila. Najpomembnejši protiukrepi so najmanjše potrebne pravice, odobritve za dejanja s posledicami ter ločitev med branjem in pisanjem.

Pravno je večina agentov v podjetju neproblematična. Če agent neposredno komunicira z ljudmi, mora biti prepoznavno, da gre za AI (Art. 50 Uredbe o umetni inteligenci). Za uporabo na občutljivih področjih, kot je izbor zaposlenih, od decembra 2027 veljajo obveznosti za visokotvegano AI. Osebni podatki zahtevajo pogodbo o obdelavi osebnih podatkov in po možnosti strežnike v EU.

Razviti sami ali naročiti razvoj?

Lastna izdelava se splača za notranje pomočnike z majhnim tveganjem, če ima kdo v ekipi voljo in čas za učenje. Podpora se splača, če agent dela s podatki strank, povezuje več sistemov ali mora dolgoročno zanesljivo delovati. Kako to izvajamo, je opisano na strani razvoja AI‑agentov po naročilu. Kot agencija za AI Vas spremljamo od prvega prototipa do delovanja.