Kas yra DI agentai ir kaip jie veikia: viskas, ką reikia žinoti 2026 m.

Turbūt jau girdėjai žodžius „DI agentas.” Galbūt susidūrei su jais per paskutines technologijų naujienas, o galbūt kažkas darbe pasiūlė „įdiegti DI agentus.” Bet kas tai iš tikrųjų reiškia?

Šiame straipsnyje – paprastas ir nuoširdus paaiškinimas, be žargono. Ir kodėl 2026 metai yra metai, kai šios sistemos iš laboratorijų persikelia į tikrąjį verslo gyvenimą.

Standartinis DI prieš DI agentą: kuo skiriasi?

Paprastas DI, kurį turbūt naudoji – tai kalbos modelis. Tu parašai klausimą, jis atsako. Tu parašai dar vieną klausimą, jis atsako dar kartą. Viskas vyksta tavo iniciatyva. Modelis pats nieko nedaro – tik reaguoja.

DI agentas veikia kitaip. Jis gauna tikslą – ne klausimą, o tikslą – ir pats vykdo žingsnius, kad jį pasiektų.

Pavyzdys: paprašai standartinio DI „parašyk el. laišką klientui.” Jis parašys. Taškas. O DI agentui sakai: „rask visus klientus, kurie neatsiliepė per 14 dienų, ir išsiųsk jiems el. laišką su pasiūlymu.” Agentas pats atsidaro duomenų bazę, patikrina datas, parašo tinkamus laiškus, išsiunčia ir grąžina tau ataskaitą.

Matai skirtumą? Vienoje pusėje – asistentė, kitoje – darbuotojas.

Iš ko sudarytas DI agentas?

Nors kiekvienas agentas gali skirtis, dažniausiai jis turi keturis komponentus:

1. Smegenys (kalbos modelis)

Tai šerdis – dažniausiai GPT, Claude, Gemini ar kitas modelis, kuris supranta kalbą ir gali mąstyti. Kiekvienas modelis turi savo stipriąsias puses – svarbu pasirinkti tinkamą pagal užduotį.

2. Atmintis

Agentas turi prisiminti, ką jau padarė. Tai gali būti trumpalaikė atmintis (per vieną pokalbio sesiją) arba ilgalaikė – kai agentas prisimena informaciją iš praėjusių dienų ar savaičių.

3. Įrankiai

Tai labai svarbu. Agentas be įrankių – tai kaip specialistas be kompiuterio. Įrankiai gali būti: interneto paieška, failų sistema, el. paštas, kalendorius, duomenų bazė, kodų vykdymas, išoriniai API. Kuo daugiau įrankių turi agentas, tuo daugiau gali padaryti.

4. Planuotojas

Sudėtingos užduotys reikalauja plano. Agentas turi nuspręsti, kurį žingsnį atlikti pirma, kurio po to, ir ką daryti, jei kažkas nepavyksta.

Koks tipo DI agentai egzistuoja?

Pasaulyje jų jau labai daug, bet galima išskirti kelis pagrindinius tipus:

Vienų užduočių agentai – daro vieną dalyką, bet labai gerai. Pvz., agentas, kuris kiekvieną rytą apžvelgia naujienas ir siunčia tau santrauką.

Daugiafunkciniai agentai – gali atlikti įvairias užduotis ir perjungti kontekstus. Tokie agentai dažniausiai naudojami klientų aptarnavime ar analitikoje.

Daugelio agentų sistemos – keletas agentų dirba kartu. Vienas ieško informacijos, kitas ją analizuoja, trečias rašo ataskaitą. Tokios sistemos kaip Devin jau dirba su programuotojais, priimdamos sudėtingas technines užduotis.

Kur agentai jau naudojami šiandien?

Ne tik laboratorijose. Realiai:

Klientų aptarnavimas – agentai peržiūri užsakymų istorijas, randa sprendimus, atsakinėja į klausimus ir perduoda sudėtingus atvejus žmonėms tik tada, kai būtina.

Programavimas – kūrėjai naudoja agentus kodui rašyti, klaidas taisyti ir testavimui. Net Anthropic savo Claude modelį treniravo su agentinėmis funkcijomis.

Duomenų analizė – finansų įmonės naudoja agentus rinkos duomenims apdoroti ir ataskaitoms generuoti.

Turinio kūrimas – agentai gali peržiūrėti naujienas, išsirinkti temas, parašyti straipsnių eskizus ir paskelbti socialiniuose tinkluose.

Verslo procesai – 76% didelių įmonių jau turi Vyriausiąjį DI pareigūną, kuris prižiūri ir tokias sistemas.

Ar agentai yra pavojingi?

Tai klausimas, kurio nereikia ignoruoti. DI agentai, kurie gali vykdyti veiksmus realiame pasaulyje, kelia naujų rizikų.

Pagrindinės problemos:

• Klaidos grandinė – jei pirmas žingsnis klaidingas, visi kiti gali būti dar klaidingesni
• Per didelės teisės – agentui suteikiamos prieigos galimybės turi būti tiksliai apibrėžtos
• Skaidrumas – turi žinoti, ką agentas daro ir kodėl

Geroji žinia: kompetentingi kūrėjai tai žino ir kuria sistemas su žmogaus priežiūra ir galimybe sustabdyti bet kuriuo momentu.

Kaip pradėti?

Jei domina DI agentai savo verslui, nereikia iš karto kurti sudėtingos sistemos. Pradėk nuo klausimų:

1. Kokią pasikartojančią užduotį norėtum automatizuoti?
2. Koks yra sėkmės kriterijus – kaip žinosite, kad agentas dirba gerai?
3. Ar esi pasiruošęs prižiūrėti sistemą pirmais mėnesiais?

DI jau šiandien padvigubina daugelio darbuotojų produktyvumą – ir agentai yra kitas žingsnis šia kryptimi.

Ateitis – jau čia

DI agentai nėra tolimos ateities technologija. Jie yra jau dabar – kai kurios įmonės juos naudoja, kitos tik pradeda. Klausimas ne „ar”, o „kada” ir „kaip.”

Jei supranti, kas tai yra – jau esi žingsniu priekyje daugumos. O jei nori gilintis toliau – sekančiuose straipsniuose nagrinėsime, kaip konkrečiai diegti agentus skirtinguose verslo scenarijuose.

Kol kas – prisimink pagrindinį skirtumą: standartinis DI atsako į klausimus, DI agentas pasiekia tikslus. Ir tas skirtumas keičia viską.