Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent και πότε αρκεί ένα καλό prompt με εργαλεία

Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent

Στις περισσότερες εφαρμογές σήμερα χρησιμοποιούμε ένα LLM με prompt και ίσως μερικά εργαλεία. Ο χρήστης γράφει κάτι, το μοντέλο καλεί ένα εργαλείο αν χρειάζεται και επιστρέφει απάντηση. Αυτό είναι ισχυρό, αλλά δεν σημαίνει απαραίτητα ότι έχεις στήσει πραγματικό AI agent.

Πραγματικός AI agent σημαίνει κάτι πιο δομημένο. Μοντέλο που κρατά κατάσταση μέσα σε workflow, παίρνει διαδοχικές αποφάσεις, καλεί διαφορετικά εργαλεία σε πολλά βήματα, έχει μνήμη για τον χρήστη ή το task και μπορεί να συνεχίσει αυτόνομα μέχρι να φτάσει σε στόχο που του έχεις δώσει. Μαζί με την ισχύ, έρχονται και πολυπλοκότητα και κόστος.

Τι μπορείς να κάνεις μόνο με καλό prompt και εργαλεία

Πριν τρέξεις να στήσεις agents, αξίζει να δεις πόσα μπορείς να πετύχεις με ένα σωστά σχεδιασμένο prompt και tool calling.

• Μονοβήματες εργασίες που ξεκινούν και τελειώνουν με ένα αίτημα
• Δημιουργία περιεχομένου με πρόσβαση σε λίγα εξωτερικά δεδομένα
• Απλά workflows όπου ο χρήστης μένει συνεχώς μέσα στον βρόχο
• Ερωτήσεις πάνω σε δομημένα δεδομένα μέσω ενός εργαλείου αναζήτησης ή query
• Μετατροπές μορφής σε κείμενα, κώδικα ή αναφορές

Σήματα ότι χρειάζεσαι πραγματικό AI agent

Από ένα σημείο και μετά, τα πράγματα δεν βγαίνουν με ένα βήμα. Εκεί αρχίζει να βγάζει νόημα να στήσεις πραγματικό agent. Μερικά χαρακτηριστικά σημάδια.

• Χρειάζεσαι πολλά διαδοχικά βήματα με αποφάσεις στη μέση όχι απλώς εκτέλεση ενός εργαλείου
• Θέλεις ο agent να κρατά μνήμη από προηγούμενες ενέργειες ή συναντήσεις με τον ίδιο χρήστη
• Ο agent πρέπει να περιμένει εξωτερικά events για παράδειγμα απάντηση από άλλο σύστημα ή άνθρωπο
• Θέλεις να μπορεί να ξαναπροσπαθεί, να αλλάζει στρατηγική ή να επιλέγει άλλο εργαλείο όταν κάτι αποτυγχάνει
• Πρέπει να εξυπηρετεί πολλούς χρήστες ή tasks παράλληλα και να τα ξεχωρίζει καθαρά

Σε αυτά τα σενάρια, η απλή λογική ένα prompt, μια κλήση δεν αρκεί. Χρειάζεσαι ρητή μοντελοποίηση στόχου, κατάστασης και βημάτων.

Παραδείγματα όπου αρκεί ένα καλό prompt με tool calling

Για να γίνει πιο συγκεκριμένη η διάκριση, δες μερικά σενάρια όπου είναι υπερβολή να χτίσεις agent.

• Συνοπτικά reports πάνω σε δεδομένα χρήστη για παράδειγμα συνόψεις εβδομαδιαίων πωλήσεων
• Δημιουργία email και μηνυμάτων με βάση λίγες παραμέτρους και επιχειρησιακό context
• Ερωτήσεις τύπου αναζήτησης σε εταιρική τεκμηρίωση με RAG
• Μετατροπή φυσικής γλώσσας σε structured δεδομένα για φόρμες ή tickets
• Βοηθητικές λειτουργίες στο IDE όπως προτάσεις κώδικα σε ένα αρχείο

Σε όλα αυτά, μπορείς να έχεις πολύ καλή εμπειρία χρήστη με ένα LLM που καλεί ένα εργαλείο, επιστρέφει αποτέλεσμα και αφήνει τον άνθρωπο να πάρει την τελική απόφαση.

Παραδείγματα όπου πραγματικά χρειάζεσαι AI agent

Υπάρχουν όμως σενάρια όπου το να μείνεις σε απλό prompt θα σε περιορίζει σοβαρά.

• Σύνθετα onboarding flows όπου ο agent πρέπει να οδηγήσει χρήστη μέσα από σειρά βημάτων, να θυμάται απαντήσεις και να προσαρμόζει την πορεία
• Data pipelines όπου ο agent εκτελεί πολλαπλές μετατροπές σε δεδομένα, ελέγχει ποιότητα, συγκρίνει με ιστορικό και στέλνει alerts
• Εσωτερικοί βοηθοί για ομάδες, που πρέπει να θυμούνται context για projects, αποφάσεις και παλιές συνομιλίες
• Αυτοματοποιημένες διαδικασίες υποστήριξης που συνδυάζουν ερωτήσεις, αναζήτηση σε τεκμηρίωση, άνοιγμα tickets και ενημέρωση πελατών
• Agents που συντονίζουν άλλα bots ή scripts και αποφασίζουν πότε θα καλέσουν ποιο κομμάτι του συστήματος

Εκεί το πρόβλημα δεν είναι μόνο η γλωσσική απάντηση, αλλά ο συντονισμός σειράς ενεργειών μέσα στον χρόνο.

Κόστος και πολυπλοκότητα πραγματικού agent

Η απόφαση Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent δεν είναι μόνο θέμα τεχνικής κομψότητας. Είναι και θέμα κόστους.

• Θέλει περισσότερο σχεδιασμό σε επίπεδο workflow, κατάστασης και αποτυχίας βημάτων
• Προσθέτει σημεία στα οποία κάτι μπορεί να σπάσει και πρέπει να γίνει debug
• Αυξάνει την ανάγκη για monitoring, logs και tracing σε κάθε βήμα
• Συχνά αυξάνει έμμεσα την κατανάλωση σε LLM, γιατί ο agent κάνει περισσότερες κλήσεις

Πώς να αποφασίζεις συστηματικά

Για να μην αποφασίζεις με το ένστικτο κάθε φορά Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent, μπορείς να χρησιμοποιήσεις μερικές απλές ερωτήσεις.

• Είναι το πρόβλημα που λύνω ουσιαστικά ένα βήμα με είσοδο και έξοδο ή πολλά βήματα με διαφορετικές καταστάσεις
• Πρέπει το σύστημα να θυμάται πράγματα πέρα από μία συνεδρία ή ένα αίτημα
• Χρειάζεται ο agent να ξεκινά ή να συνεχίζει ενέργειες χωρίς ο χρήστης να είναι παρών
• Τι θα γίνει αν μία κλήση σε εργαλείο αποτύχει χρειάζομαι retry ή αλλαγή πορείας
• Πόσο ακριβή πρέπει να είναι η λογική λήψης αποφάσεων σε κάθε βήμα

Αν οι περισσότερες απαντήσεις γέρνουν προς απλή δομή, μένεις σε prompt και εργαλεία. Αν γέρνουν προς πολύβημο workflow, μνήμη και αυτόνομη συνέχιση, τότε η Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent απαντιέται θετικά.

Στρατηγική εξέλιξης από prompt σε agent

Δεν είναι ανάγκη να διαλέξεις απόλυτα μία πλευρά. Μπορείς να ξεκινήσεις με prompt και σταδιακά να εξελίξεις agent, ακολουθώντας βήματα.

• Ξεκινάς με ένα καλά σχεδιασμένο prompt και ένα εργαλείο
• Παρακολουθείς ποια αιτήματα των χρηστών απαιτούν επανειλημμένες ερωτήσεις και χειροκίνητες διορθώσεις
• Ομαδοποιείς αυτά τα μοτίβα σε πιθανά βήματα ενός μελλοντικού workflow
• Εισάγεις σταδιακά state και μνήμη, πρώτα σε απλές μορφές όπως αποθήκευση βασικών επιλογών
• Όταν το workflow ωριμάσει, το τυποποιείς σε agent με καθαρά βήματα, κανόνες και monitoring

Με αυτόν τον τρόπο η Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent γίνεται αποτέλεσμα παρατήρησης και όχι θεωρητικής υπόθεσης.

Δεξιότητες που χρειάζεσαι για να κάνεις αυτή τη διάκριση

Για να αποφασίζεις σωστά Πότε χρειάζεσαι πραγματικό AI Agent, χρειάζεσαι περισσότερα από καλό ένστικτο.

• Γνώση prompt engineering, ώστε να ξέρεις ποια όρια μπορείς να πιέσεις πριν πας σε agent
• Κατανόηση εργαλείων και tool calling, για να βλέπεις πότε αρκεί μία κλήση σε API
• Βασικές αρχές software design και μοντελοποίησης workflows
• Εξοικείωση με metrics, monitoring και κόστος LLM κλήσεων
• Επαφή με πραγματικούς χρήστες, ώστε να καταλαβαίνεις που νιώθουν τριβή

Όσο πιο γερή είναι η βάση σου σε αυτά, τόσο πιο φυσικό θα σου γίνεται να ξεχωρίζεις πότε πρέπει να κρατήσεις απλό το σύστημα και πότε αξίζει η επένδυση σε πλήρη αρχιτεκτονική agents.