Curs gratuit de AI · 71 de lecții
Lecția 28 – De la LLM la agenți AI: de la răspuns la acțiune
Îi ceri unui chatbot o formulă pentru Excel. Ți-o dă, o copiezi în fișier și apare o eroare. Copiezi eroarea înapoi în chat, primești altă formulă și încerci din nou. Chatbotul doar te-a sfătuit. Informația ai cărat-o tu, dus-întors, între conversație și fișier, iar treaba propriu-zisă tot tu ai făcut-o.
Ce înveți în lecția 28
- Ce desparte un agent de un chatbot: lucrează direct în fișier, introduce formula, vede eroarea și o corectează
- Din ce e făcut un agent: modelul AI care decide, uneltele care execută, pașii stabiliți cu tine și verificarea rezultatului
- Cum îi lași agentului munca repetitivă după ce stabiliți împreună pașii, iar tu urmărești doar excepțiile
- Trei niveluri de libertate pentru un agent, de la chatbotul care doar sfătuiește la agentul legat de sistemele firmei
- Ce e MCP: o mufă standard prin care agentul lucrează cu aplicațiile conectate și mută date între ele
- Când e mai bună o regulă fixă, când un agent și când o echipă de agenți
- Cum pui un agent să-ți redenumească facturile după furnizor și dată și să le împartă în foldere pe luni
Unelte folosite în lecție: Claude Cowork, Claude, ChatGPT.
Interesant
Un agent poate arăta exact ca un chat, iar din interfață nu-ți dai seama cu care dintre ele ai de-a face. Diferența se vede în datele și aplicațiile pe care le poate citi sau modifica și în cât din treabă face singur.
În practică
Alege o treabă pe care o faci des și descrie-o lui Claude sau ChatGPT în 3–5 pași. Cere-i să-ți spună care pași merg cu o regulă fixă, care îi poate face un agent și unde rămâne aprobarea ta. Așa afli ce poți delega.
Un chatbot e omul care îți explică la telefon cum se schimbă o roată. Agentul e cel care vine la mașină și o schimbă. Tocmai pentru că schimbă lucruri reale, îi dai libertate treptat, pe măsură ce verificările îți arată că treaba iese bine.
Pentru cine e: Cine a tot auzit de „agenți AI” și vrea să înțeleagă ce înseamnă concret, înainte să dea unui AI acces la fișierele sau la emailul firmei.
Vreau lecțiile complete în PDF prin email
Pe scurt
Care e diferența dintre un chatbot și un agent AI?
Chatbotul obișnuit îți dă, de regulă, un răspuns în chat, iar tu îl aplici în fișiere și aplicații. Agentul face el treaba, prin unelte, adică acces controlat la un fișier, un browser, un program sau o aplicație. După fiecare pas vede ce a ieșit și decide ce urmează. Se oprește când rezultatul trece verificarea, când ajunge la o limită sau când are nevoie de aprobarea ta.
Ce este MCP (Model Context Protocol)?
MCP este o interfață comună prin care uneltele se conectează la un agent, ca o mufă standard. Un server MCP descrie uneltele și resursele pe care le oferă. Aplicația agentului află ce are serverul și îi trimite cereri. MCP definește doar forma mufei și mesajele: cineva tot trebuie să ruleze serverul, să configureze autentificarea și să dea permisiunile.
Ce fel de muncă poți da unui agent AI?
Munca repetitivă în care agentul trebuie să mai și judece: să înțeleagă un text sau să aleagă pasul următor. De exemplu, poate sorta și redenumi documente, poate pregăti ciorne de emailuri sau poate corecta o formulă direct în fișier. Prima dată stabiliți împreună pașii, apoi el îi aplică, iar tu aprobi acțiunile importante. Pașii complet ficși, ca un calcul sau compararea cu un prag, merg mai bine cu o automatizare clasică.
Primești lecțiile pe email, câte una pe săptămână
Lecția 1 vine imediat. Gratuit, mereu. O citești și decizi tu dacă merită să continui.
Inginer. Lucrez de peste 20 de ani în tehnologii emergente și AI. Construiesc sisteme cu modele de limbaj pentru firme și explic AI-ul pe românește: la conferințe, la TV, în workshopuri și în cursul ăsta.