Ce este un sistem Agentic AI?
Un sistem agentic organizează decizii, unelte și stare pentru un obiectiv.
Ce vei învăța
- Explici: un workflow are structură explicită
- Aplici ideea într-un exemplu: Ce este un sistem Agentic AI?
- Recunoști limitele și verifici rezultatul exercițiului
Un sistem agentic organizează decizii, unelte și stare pentru un obiectiv. Alegem coordonarea după dependențele dintre pași.
Poți parcurge acest curs fără cont și fără programare. Exemplele sunt sintetice și rezultatele AI trebuie verificate.
Cum funcționează, pas cu pas
Harta celor șapte template-uri
ReAct decide următoarea acțiune; Reflection revizuiește o variantă; Sequential aplică etape fixe. Router alege o ramură, Orchestrator deleagă dinamic și reunește rezultatele, Parallel distribuie sarcini independente, iar Plan-and-Execute menține un plan și îl ajustează. Pentru fiecare întreabă: cine decide, unde se întoarce rezultatul și care este condiția de oprire?
Harta vizuală
Urmărește săgețile continue pentru fluxul principal. Săgețile albastre punctate furnizează date sau context; cele roz punctate arată feedback sau rezultate care revin. Culorile și formele disting modelele, stocările, deciziile și rezultatele. Pe ecrane mici, derulează orizontal pentru a urmări întreaga diagramă.
Un exemplu complet
Un răspuns de suport poate cere căutare simplă, clasificare spre un specialist sau o echipă. Pentru FAQ, un agent cu RAG este un punct de pornire bun.
Încearcă tu
- Compară o sarcină fixă, una exploratorie și una cu subtask-uri independente.
- Notează intrarea, sursa și rezultatul așteptat înainte să rulezi experimentul. Folosește doar datele fictive din exemplu.
- Urmărește etapele din diagramă. La fiecare pas scrie ce informație primește și ce produce; nu confunda rezultatul intermediar cu rezultatul final.
- Repetă cazul după eliminarea unei informații necesare sau după o intrare ambiguă. Verifică dacă sistemul cere clarificare, se oprește sau inventează.
- Compară cu soluția comentată. Păstrează configurația, data, rezultatul și o explicație pentru orice diferență. Schimbă un singur lucru și retestează.
Soluție comentată
Alegi un template după roluri și dependențe, nu după numărul maxim de agenți. Pentru a considera exercițiul reușit, poți arăta legătura dintre intrare, etapele parcurse și rezultat. Dacă lipsesc date, un răspuns prudent este mai util decât o completare inventată. Nu compara doar stilul: verifică și condițiile, sursele și operațiile efectuate.
Când merită și ce poate merge prost
Un graf de workflow și un graf de cunoștințe descriu lucruri diferite. Alege această abordare când îmbunătățește o nevoie măsurată. Păstrează o variantă simplă ca referință și compară rezultatele pe aceleași intrări. Un singur exemplu reușit nu stabilește fiabilitatea în toate situațiile.
Verifică ce ai înțeles
Multi-agent este un al optulea template?
Nu. Este o categorie de arhitecturi care poate folosi mai multe dintre template-urile existente.
Mai multă autonomie produce întotdeauna un rezultat mai bun?
Nu. Crește și spațiul pentru greșeli, costuri și acțiuni inutile.
Ce rezultat trebuie să obții în acest exercițiu?
Alegi un template după roluri și dependențe, nu după numărul maxim de agenți.
Cuvinte de ținut minte
- Nod: Etapă din graful unei execuții.
- Agent: Sistem care poate decide pași și utiliza unelte spre un obiectiv.
- Regresie / Regression: O schimbare care strică un caz anterior corect.
Surse și următorul pas
Pentru pregătire: A01 — Anatomia unui agent AI · P02 — Context engineering: ce informație ajunge la model?