AI agent

Na rozdíl od tradičních počítačových programů, které vykonávají předem definované sekvence příkazů, disponují AI agenti schopností adaptace, učení a samostatného plánování postupů pro splnění zadaných úkolů. Tato autonomie představuje zásadní posun od systémů reagujících pouze na přímé pokyny k proaktivním entitám schopným anticipovat potřeby, optimalizovat vlastní výkon a koordinovat komplexní vícekrokové procesy. 

Základní charakteristikou AI agenta je jeho schopnost percepce, tedy vnímání informací z okolního prostředí prostřednictvím senzorů nebo datových vstupů. Agent následně zpracovává tyto informace pomocí interních modelů a algoritmů, přičemž využívá techniky strojového učení, zpracování přirozeného jazyka nebo symbolického uvažování. Na základě tohoto zpracování provádí AI agent akce prostřednictvím efektorů nebo výstupních rozhraní, které mohou zahrnovat manipulaci s daty, komunikaci s dalšími systémy, ovládání fyzických zařízení nebo generování obsahu. 

Autonomie AI agentů se pohybuje na spektru od částečné po téměř úplnou. Někteří AI agenti vyžadují lidský dohled a schválení klíčových rozhodnutí, zatímco jiní mohou operovat zcela nezávisle v rámci definovaných parametrů. Míra autonomie závisí na složitosti úkolů, kritičnosti rozhodování a úrovni důvěry ve schopnosti systému. Moderní AI agenti často implementují mechanismy pro vysvětlitelnost svých rozhodnutí, což umožňuje lidskému dohledu pochopit logiku jejich jednání a zasáhnout v případě potřeby. 

Inteligence agentů vychází z různých přístupů k AI. Symbolický AI agent využívá pro řešení problémů logické uvažování a znalostní báze. Agenti založení na strojovém učení se zdokonalují prostřednictvím zkušeností a dat. Hybridní agenti kombinují různé techniky pro dosažení výsledků v komplexních prostředích a nejnovější generace AI agentů využívá velké jazykové modely (Large Language Models, LLM) a generativní umělou inteligenci, což jim umožňuje porozumět kontextu, generovat kreativní řešení a komunikovat přirozeným jazykem. 

Každý AI agent má definované cíle nebo konkrétní funkce, které určují jeho chování. Jednodušší agenti sledují konkrétní cíle, zatímco sofistikovanější systémy optimalizují komplexní užitkové funkce vyvažující různé faktory. Schopnost formulovat a sledovat cíle odlišuje AI agenty od běžných aplikací a umožňuje jim autonomní fungování v dynamických prostředích. 

Historický vývoj 

Kořeny konceptu AI agenta sahají do 40. let 20. století, kdy Alan Turing položil teoretické základy výpočetní techniky a položil otázku, zda mohou stroje myslet. Jeho práce o Turingově stroji z roku 1936 definovala základní principy algoritmického zpracování, zatímco Turingův test z roku 1950 navrhl kritérium pro posouzení strojové inteligence. Tyto myšlenky vytvořily intelektuální rámec pro budoucí vývoj autonomních systémů schopných inteligentního chování. 

Program ELIZA vytvořený Josephem Weizenbaum v roce 1966 simuloval terapeutickou konverzaci pomocí rozpoznávání vzorů a substituce textu. Nešlo ovšem o skutečné porozumění, ale o demonstraci potenciálu interakce mezi člověkem a strojem prostřednictvím přirozeného jazyka. SHRDLU, vyvinutý Terrym Winogradem v roce 1970, představoval pokročilejší systém schopný porozumět příkazům v přirozeném jazyce a manipulovat s objekty ve virtuálním světě. 

Rozvoj expertních systémů vyvrcholil v 80. letech, ale rané příklady vznikly už dříve. Tyto systémy kódovaly znalosti odborníků v konkrétních doménách a využívaly je pro řešení problémů a poskytování doporučení. MYCIN pro diagnostiku bakteriálních infekcí nebo DENDRAL pro identifikaci chemických struktur demonstrovaly, že agentní systémy mohou v úzce definovaných oblastech dosahovat expertní úrovně výkonu. Právě tento úspěch vedl k prvnímu komerčnímu boomu umělé inteligence. 

Devadesátá léta přinesla posun směrem k reaktivním a adaptivním agentům. Rodney Brooks z MIT propagoval subsumpční architekturu, kde komplexní chování vzniká z interakce jednoduchých reaktivních modulů bez potřeby centrálního plánování. Tento přístup inspirovaný biologií se ukázal jako efektivní pro robotické systémy operující v reálném světě. Současně se rozvíjela teorie racionálních agentů, která formalizovala principy optimálního rozhodování a učení. 

Přelom tisíciletí znamenal průlom v oblasti strojového učení a datově řízených přístupů. Dostupnost velkých datových sad a rostoucí výpočetní výkon umožnily trénování komplexnějších modelů. Agentní systémy začaly využívat techniky jako zpětnovazební učení, které umožňovalo autonomním systémům učit se optimální strategie prostřednictvím interakce s prostředím. Úspěch IBM Deep Blue v šachu v roce 1997 demonstroval schopnost agentů překonat lidské experty i v komplexních strategických úkolech. 

Druhá dekáda 21. století přinesla revoluci hlubokého učení. Průlom AlexNet v roce 2012 ukázal, že hluboké neuronové sítě trénované na grafických procesorech mohou dosahovat mimořádného výkonu v rozpoznávání obrazu. Tento pokrok se rychle rozšířil do dalších oblastí včetně zpracování přirozeného jazyka, syntézy řeči a hraní her. AlphaGo od DeepMind v roce 2016 porazilo světového šampiona ve hře Go, což bylo považováno za milník vyžadující intuici a kreativitu dříve přisuzovanou pouze lidem. 

Po roce 2022 dochází k masovému rozšíření AI agentů do běžného použití. ChatGPT dosáhl 100 milionů uživatelů během dvou měsíců od spuštění, což demonstrovalo obrovský zájem veřejnosti o konverzační agenty. Současně se objevili první skutečně autonomní agenti schopní provádět komplexní úkoly jako psaní kódu, analýzu dat nebo správu projektů s minimálním lidským zásahem. Přechod od nástrojů vyžadujících neustálé lidské řízení k partnerům schopným samostatné práce označujeme jako éru agentní AI. 

AI agenti se v současnosti rychle rozšiřují především v podnikovém prostředí. Mnoho organizací využívajících generativní AI nasazuje AI agenty v produkčním prostředí. Trh s AI agenty dosáhl v roce 2024 hodnoty 5,5 miliardy dolarů a očekává se jeho růst na více než 50 miliard dolarů do roku 2030. Hlavní technologické společnosti jako Salesforce, Microsoft, Google a Oracle integrují AI agenty přímo do svých podnikových platforem, což znamená zásadní změnu v architektuře podnikového softwaru. 

Typologie a klasifikace agentů 

AI agenty lze klasifikovat podle různých kritérií. Každá z kategorií odráží specifické schopnosti, architekturu a oblasti použití. Klasifikace, která vychází z úrovně autonomie, mechanismů rozhodování a schopnosti učení, rozlišuje: 

• Jednoduché reflexní agenty jako nejzákladnější formu, která reaguje na prostředí podle předem definovaných pravidel bez využití paměti nebo modelu světa. Chování těchto agentů je vysoce předvídatelné (pracují na principu „pokud – pak“), velmi efektivní v jednoduchých, plně pozorovatelných prostředích, ale neschopné adaptace na nové situace. Praktické aplikace zahrnují základní chatboty reagující na klíčová slova, automatické alarmy nebo jednoduché řídicí systémy. 
• Modelové reflexní agenty, kteří disponují interní reprezentací stavu světa, což jim umožňuje fungovat v částečně pozorovatelných prostředích. Tito agenti udržují model toho, jak se svět vyvíjí a jak jejich akce ovlivňují prostředí. Díky této paměti mohou činit informovanější rozhodnutí. Využívají se v robotice, kde robot musí sledovat objekty i když nejsou přímo viditelné, nebo v autonomních vozidlech, která musí anticipovat chování ostatních účastníků provozu. 
• Cílově orientované agenty, kteří činí rozhodnutí na základě explicitních cílů a plánování budoucích akcí. Tito agenti vyhodnocují možné sekvence akcí a vybírají ty, které vedou k dosažení jejich cílů. Schopnost plánování a uvažování o budoucnosti je odlišuje od reaktivních agentů. Používají se v navigačních systémech, při optimalizaci tras, v doporučovacích systémech nebo ve strategickém plánování. Takový agent může například plánovat nejefektivnější cestu k cíli s ohledem na dopravní situaci a preference uživatele. 
• Užitkově orientované agenty jako sofistikovanější variantu na cíl orientovaných agentů, která dokáže vyvažovat konfliktní cíle, zvažovat pravděpodobnosti různých výsledků a činit rozhodnutí maximalizující očekávaný užitek. Aplikace zahrnují správu portfolia, logistické plánování, dynamické oceňování nebo optimalizaci zdrojů. Agent může například vyvažovat rychlost doručení, náklady a spolehlivost při plánování logistiky. 
• Učící se agenty, kteří představují nejvyspělejší kategorii schopnou zlepšovat svůj výkon v čase prostřednictvím zkušeností. Tito agenti obsahují učící se komponentu, která analyzuje zpětnou vazbu z prostředí a upravuje interní parametry nebo strategie. Kritická komponenta hodnotí výkon agenta a poskytuje zpětnou vazbu učící se komponentě. Učící se agenti využívají techniky strojového učení včetně zpětnovazebního učení a učení s učitelem i bez něj. Aplikace sahají od personalizovaných doporučení přes prediktivní analytiku až po detekci podvodů. 
• Reaktivní agenty, kteří okamžitě reagují na podněty z prostředí bez využití paměti nebo dlouhodobého plánování. Jejich chování je určeno aktuálním stavem prostředí a jsou optimalizováni co do rychlosti a spolehlivosti. Využívají se v situacích vyžadujících okamžitou reakci jako řízení dopravy, herní postavy v počítačových hrách nebo systémy pro automatické obchodování reagující na tržní změny v reálném čase. 
• Agenty s omezenou pamětí, kteří představují většinu současných praktických systémů umělé inteligence. Tyto agenti využívají krátkodobou paměť pro bezprostřední rozhodování, ale neuchovávají dlouhodobé vzpomínky. Do této kategorie patří například autonomní vozidla, která sledují okolní vozidla a jejich trajektorie, nebo velké jazykové modely (LLM), které udržují kontext konverzace. Jejich schopnost využívat nedávnou historii výrazně zlepšuje kvalitu rozhodování ve srovnání s čistě reaktivními systémy. 
• Agenty s teorií mysli, kteří představují vznikající kategorii směřující k hlubšímu porozumění lidským záměrům, emocím a sociálním signálům. Tito agenti se snaží modelovat mentální stavy ostatních aktérů v prostředí, což umožňuje sofistikovanější sociální interakci a spolupráci. Ačkoliv skutečná teorie mysli zůstává výzvou, současné systémy začínají implementovat základní formy sociálního porozumění pro aplikace jako virtuální asistenti, vzdělávací nástroje nebo pro terapeutické chatboty. 

Vizi budoucnosti představují samoučící se agenti, kteří procházejí evolucí učením se z nových dat a zkušeností bez lidského zásahu. Tito agenti by byli sami schopni identifikovat oblasti pro zlepšení, získávat nové dovednosti a adaptovat se na měnící se prostředí. K realizaci této vize směřuje současný výzkum v oblasti kontinuálního učení, metaučení a autonomního získávání znalostí. 

Architektura a fungování AI agentů  

Architektura AI agentů zahrnuje několik klíčových komponent, které společně umožňují autonomní vnímání, rozhodování a jednání: 

• Percepční systém tvoří vstupní vrstvu agenta odpovědnou za sběr a zpracování informací z prostředí. U softwarových agentů to zahrnuje přístup k datovým zdrojům, aplikačním rozhraním, databázím nebo webovým službám. U fyzických robotických agentů percepční systém zahrnuje senzory jako kamery, mikrofony, taktilní čidla nebo lidary. Pokročilé percepční systémy využívají hluboké neuronové sítě pro rozpoznávání vzorů, objektů nebo řeči. 
• Reprezentace znalostí a stavu světa umožňuje agentovi udržovat interní model prostředí a relevantních informací. Tato reprezentace může mít různé formy od symbolických znalostních bází přes vektorové reprezentace až po neuronové paměťové sítě. 
• Rozhodovací mechanismus představuje jádro agenta odpovědné za výběr akcí na základě aktuálního stavu, cílů a znalostí. Různé typy agentů využívají odlišné rozhodovací strategie. Jednoduché agentní systémy používají strukturu pravidel, kde podmínky spouštějí předem definované akce. Plánovací agenti využívají algoritmy prohledávání stavového prostoru pro nalezení sekvence akcí vedoucích k cíli. Učící se agenti implementují politiky získané prostřednictvím strojového učení, které mapují stavy na akce optimalizující očekávanou odměnu. 
• Velké jazykové modely hrají v architektuře moderních agentů stále důležitější roli. Tyto modely poskytují schopnost porozumění přirozenému jazyku, generování textu a kontextového uvažování. Agent může využívat jazykový model jako centrální rozhodovací komponentu, která interpretuje úkoly, plánuje kroky a generuje akce. 
• Akční komponenta transformuje rozhodnutí agenta na konkrétní akce v prostředí. U softwarových agentů to zahrnuje volání aplikačních rozhraní, manipulaci s daty, odesílání zpráv nebo spouštění programů. Moderní agenti často disponují přístupem k sadě nástrojů nebo funkcí, které mohou pro provedení specifických úkolů jako vyhledávání informací, výpočty nebo komunikace s externími systémy volat. 
• Učící se komponenta umožňuje agentovi zlepšovat svůj výkon v čase. Zpětnovazební učení je obzvláště důležité pro autonomní agenty, kteří se učí optimálním strategiím prostřednictvím interakce s prostředím a získávání odměn nebo trestů. Učení s učitelem může být využito pro trénování specifických komponent jako klasifikátory nebo prediktory. Učení bez učitele pomáhá agentovi objevovat strukturu v datech a formovat užitečné reprezentace. 
• Systém pro správu cílů a priorit řídí, na čem agent pracuje a jak alokuje své zdroje. Sofistikovaní agenti mohou sledovat více cílů současně, dynamicky upravovat priority na základě kontextu a vyvažovat krátkodobé a dlouhodobé cíle. Tento systém může implementovat hierarchii cílů, kde jsou vysokoúrovňové cíle dekomponovány na dílčí úkoly. 
• Mechanismy pro vysvětlitelnost a transparentnost jsou stále důležitější pro budování důvěry a umožnění lidského dohledu. Tyto mechanismy poskytují vhled do rozhodovacích procesů agenta, odůvodňují konkrétní akce a umožňují auditování chování. Použité techniky zahrnují generování přirozených jazykových vysvětlení, vizualizaci rozhodovacích procesů nebo poskytování důkazů podporujících rozhodnutí. 

Aby agent operoval v rámci přijatelných parametrů a neprováděl škodlivé akce jsou nasazovány bezpečnostní a kontrolní mechanismy. Zahrnují kontroly před provedením akcí, omezení přístupových práv, monitorování chování pro detekci anomálií i mechanismy pro lidský zásah. Tyto kontroly jsou kritické zejména pro agenty operující v citlivých aplikacích nebo s vysokou mírou autonomie. 

Aplikace AI agentů v podnikové sféře 

Na rozdíl od tradiční automatizace založené na statických pravidlech poskytují AI agenti adaptivní, kontextově orientovanou a inteligentní automatizaci schopnou zvládat dynamické situace. Své uplatnění najdou v dlouhé řadě podnikových aplikací, ze kterých uveďme alespoň několik příkladů. 

Oblast informačních technologií a správy systémů patří mezi první, kde AI agenti dosahují významného vlivu. Agenti pro správu incidentů autonomně řeší požadavky na technickou podporu, diagnostikují problémy, aplikují opravy a eskalují komplexní případy lidským specialistům. Systémy pro samoopravnou infrastrukturu monitorují výkon, detekují anomálie a automaticky iniciují nápravné akce bez lidského zásahu. 

AI agenti v zákaznickém servisu dnes zvládají zpracovávat i komplexní dotazy, řešit problémy a poskytovat personalizovaná doporučení. Na rozdíl od jednoduchých chatbotů rozumí AI agenti kontextu, přistupují k zákaznickým datům napříč systémy pomocí komplexních procesů. 

V prodeji a marketingu se AI agenti využívají pro automatizaci kvalifikace potenciálních zákazníků a personalizaci komunikace. Agenti autonomně identifikují vhodné potenciální zákazníky, iniciují kontakt, sledují odpovědi a předávají kvalifikované příležitosti prodejním týmům. Marketingoví agenti analyzují chování zákazníků, v reálném čase optimalizují kampaně a generují personalizovaný obsah. 

V oboru financí pomáhají AI agenti s detekcí anomálií, prognózováním peněžních toků a doporučením alokace zdrojů. Agenti pro správu rizik monitorují transakce, identifikují podezřelé vzorce a automaticky iniciují kontrolní procesy. Autonomní systémy pro správu výdajů zpracovávají faktury, ověřují soulad s nastavenými procesy a koordinují schvalovací procesy. 

Řízení dodavatelského řetězce a logistiky využívá AI agenty k optimalizaci plánování, predikci poptávky, řízení úrovně zásob, optimalizaci tras nebo koordinaci doručení zboží. 

Při vývoji nového softwaru začínají AI agenti autonomně psát, testovat a nasazovat kód. Agenti pro programování dokážou generovat funkční kód na základě popisu jeho funkce přirozeným jazykem, testovat a identifikovat chyby, navrhovat optimalizace a vytvářet dokumentaci. 

Analýza dat a business intelligence využívá agenty pro autonomní zkoumání dat, identifikaci skrytých vzorců a generování přehledů. Analytičtí AI agenti dokážou formulovat hypotézy, navrhovat a provádět analýzy a interpretovat výsledky v kontextu obchodních cílů. 

Bezpečnostní výzvy a rizika AI agentů 

Autonomní AI agenti vyžadují z bezpečnostního hlediska odlišný přístup než tradiční softwarové systémy. Jejich schopnost samostatného rozhodování, přístupu k citlivým datům a interakce s kritickými systémy vytváří široký prostor pro útoky a narušení s často nepředvídatelnými důsledky. Mezi největší rizika patří:  

• Manipulace s pamětí v případě agentů využívajících kontextovou paměť. Útočníci mohou vložit škodlivé informace do krátkodobé nebo dlouhodobé paměti agenta, což způsobí, že agent činí kompromitovaná rozhodnutí. Může například obejít autentizační kontroly, prozradit citlivé informace nebo provádět neoprávněné akce. Tato zranitelnost je obzvláště nebezpečná, protože může být obtížně detekovatelná. 
• Prompt injection umožňuje útočníkům manipulovat chování agenta vložením škodlivých instrukcí do jeho vstupů. Agent může být oklamán k provedení nezamýšlených akcí jako exfiltrace dat, eskalace oprávnění nebo manipulace s externími systémy. Nepřímý prompt injection pak spočívá ve vložení škodlivého obsahu do dat, která AI agent zpracovává. 
• Únik dat spočívá v neúmyslném vyzrazení citlivých informací AI agentem během interakcí s externími systémy nebo jinými agenty. Autonomní povaha agentů znamená, že mohou přistupovat k datům a sdílet je způsoby, které nebyly explicitně autorizovány nebo předvídány. Toto riziko zvyšuje absence detailní kontroly nad tím, jaká data může agent zpracovávat a sdílet. 
• Manipulace s nástroji a rozhraními zneužívá schopnost AI agentů volat externí funkce a služby. Útočník může oklamat agenta k volání nesprávných funkcí, předávání škodlivých parametrů nebo provádění akcí v nesprávném kontextu. Například agent s přístupem k e-mailovému systému může být manipulován k odesílání phishingových zpráv nebo agent s přístupem k databázi může být přinucen k exfiltraci citlivých dat. 

Celá řada dalších bezpečnostních rizik AI agentů souvisí s oprávněními, respektive jejich kompromitací. AI agenti často dědí oprávnění uživatelů nebo systémů, jejichž jménem jednají. Pokud je agent kompromitován, útočník získává přístup ke všem zdrojům a funkcím, ke kterým má agent oprávnění. Nedostatečně implementovaná kontrola přístupu založená na rolích nebo příliš široká oprávnění výrazně zvyšují potenciální dopad takové kompromitace. 

Příležitosti pro útoky vytváří také slabá autentizace mezi agenty a systémy, absence vícefaktorové autentizace nebo nedostatečné ověřování identity. Každé rozhraní, každý nástroj a každá integrace představuje potenciální vstupní bod pro útočníky. Komplexnost těchto interakcí ztěžuje komplexní bezpečnostní hodnocení a identifikaci všech zranitelností. 

Bezpečnostní opatření 

Efektivní ochrana AI agentů musí zohledňovat jejich specifické charakteristiky včetně autonomie, nepředvídatelnosti a rozsáhlých integrací. 

Základem omezení potenciálního dopadu kompromitace je aplikování principu minimálních oprávnění. AI agenti by měli mít přístup pouze ke zdrojům a funkcím, které skutečně potřebují pro plnění svých úkolů. Granulární kontrola přístupu založená na rolích by měla definovat, jaká data agent může číst, jaké systémy může volat a jaké akce může provádět. 

Dalším kriticky důležitým prvkem je silná autentizace a správa identit. Pro přístup k řídicím rozhraním AI agentů je nutné zavést vícefaktorovou autentizaci, zatímco správa API klíčů, servisních účtů a certifikátů vyžaduje specializované nástroje pro jejich inventarizaci, rotaci a monitorování použití. 

Všechny vstupy od uživatelů, externích systémů nebo dat by měly být před zpracováním pečlivě kontrolovány, aby nemohlo dojít k útoku typu prompt injection. Tyto techniky zahrnují filtrování podezřelých vzorů, ověřování formátu a typu dat a implementaci bezpečnostních bariér mezi nedůvěryhodnými vstupy a kritickými funkcemi. 

Izolace a sandboxing omezují schopnost AI agentů ovlivňovat kritické systémy v případě kompromitace. AI agenti by měli operovat v izolovaných prostředích s omezeným přístupem k produkční infrastruktuře a testování nových agentů nebo jejich aktualizací by mělo probíhat v sandboxech, kde nelze způsobit reálné škody. 

Monitorování a auditování chování agentů je nezbytné pro detekci anomálií a bezpečnostních incidentů. Všechny akce agentů by měly být logovány včetně přístupů k datům, volání funkcí a interakcí s externími systémy. Behaviorální analýza může identifikovat odchylky od normálního chování indikující možnou kompromitaci. 

Ochrana paměti a kontextu zahrnuje šifrování citlivých informací uložených v paměti agenta, implementaci mechanismů pro detekci manipulace s pamětí a pravidelné čištění nebo resetování kontextu, aby se zabránilo hromadění potenciálně škodlivých informací. Oddělení různých kontextů nebo konverzací zabraňuje úniku informací mezi nimi. 

Bezpečné integrace s nástroji a službami vyžadují pečlivé navrhování rozhraní, validaci parametrů před voláním funkcí a implementaci časových limitů a omezení rychlosti pro prevenci zneužití. Každý nástroj dostupný AI agentovi by měl být pečlivě posouzen z hlediska bezpečnostních rizik a měly by být implementovány kontroly pro prevenci škodlivého použití. 

Testování a validace bezpečnosti by měly zahrnovat penetrační testování zaměřené na specifické zranitelnosti AI agentů, simulace útoků typu prompt injection a manipulace s pamětí i red teaming hodnotící celkovou odolnost systému. Pro kontinuální ověřování bezpečnosti by měly být do vývojového cyklu AI agentů integrovány automatizované bezpečnostní testy. 

Budoucnost AI agentů  

Nasazení autonomních AI agentů vyvolává etické otázky a společenské výzvy, zejména v oblasti odpovědnost za rozhodnutí a akce agentů. Když autonomní agent učiní rozhodnutí s negativními důsledky, kdo nese odpovědnost? Je to vývojář agenta, organizace nasazující agenta, supervizor dohlížející na agenta nebo samotný agent? Současné právní rámce nejsou plně připraveny na rozhodování autonomních systémů bez přímého lidského zásahu. Co nejdříve bude tedy nutné tuto nejasnost vyřešit, aby bylo možné určit odpovědnost za škody způsobené agenty. 

Stejně tak roste tlak na transparentnost a vysvětlitelnost rozhodování AI agentů. Mnoho moderních agentů využívá komplexní modely strojového učení, jejichž rozhodovací procesy jsou obtížně interpretovatelné. To komplikuje pochopení, proč agent učinil konkrétní rozhodnutí, stejně jako auditování, vysvětlování rozhodnutí dotčeným stranám a identifikaci případných zkreslení nebo chyb. 

Vzhledem k tomu, že AI agenti automatizují stále komplexnější úkoly, které dříve vyžadovaly lidskou inteligenci a úsudek, bude zajímavé sledovat také jejich dopad na pracovní trh. Automatizace prostřednictvím AI agentů bezpochyby zvyšuje produktivitu a uvolňuje lidské kapacity pro kreativnější práci, ale současně vytváří riziko technologické nezaměstnanosti a prohloubení ekonomických nerovností. 

Zvyšující se autonomie a sofistikovanost agentů brzy povede k systémům schopným zvládat stále komplexnější úkoly s minimálními lidskými zásahy. Budoucí AI agenti budou schopni dlouhodobého plánování, koordinace s dalšími agenty a adaptace na neočekávané situace. Přechod od úzce specializovaných agentů k více obecným AI systémům schopným přenosu znalostí mezi doménami rozšíří jejich uplatnění. 

Multimodální agenti integrující různé typy vstupů a výstupů včetně textu, obrazu, zvuku a videa umožní bohatší interakce a širší spektrum aplikací. Agenti budou schopni porozumět a generovat obsah v různých modalitách, což umožní přirozenější komunikaci a efektivnější řešení problémů vyžadujících integraci různých typů informací. 

Kontinuální učení a adaptace umožní agentům neustále se zlepšovat bez potřeby explicitního přetrénování. Systémy budou schopny učit se z nových dat a zkušeností za pochodu, adaptovat se na měnící se prostředí a získávat nové dovednosti autonomně. Tato schopnost je kriticky důležitá pro dlouhodobou udržitelnost a relevanci AI agentů.