Tržište poduzetničke umjetne inteligencije prolazi kroz bolan prizemljeni mamurluk. Nakon dvije godine bombastičnih demonstracija agenata koji sami bukiraju letove, pišu kod ili analiziraju baze podataka, stvarnost pokazuje da je prijelaz iz laboratorija u stvarnu produkciju i dalje trnovit.
Prema nedavnom istraživanju MIT-ova projekta NANDA, čak 95 % AI inicijativa ne uspije ostvariti mjerljivu poslovnu vrijednost. Sustavi se lome u susretu s rubnim slučajevima, halucinacijama ili problemima pri integraciji u postojeće IT okruženje.
Za Antonija Gullija, višeg inženjera u Googleu i direktora Ureda glavnog tehnološkog direktora, glavna prepreka nije „premalo umjetne inteligencije”, nego neshvaćanje da su agenti prije svega programski sustavi. „AI inženjerstvo, osobito kad radite s velikim modelima i agentima, nije ništa drugačije od bilo kojeg drugog inženjerstva, poput softverskog ili građevinskog”, ističe Gulli. „Ako želite nešto trajno, ne možete samo juriti najnoviji model ili okvir.”
U svojoj novoj knjizi „Agentic Design Patterns” Gulli predstavlja 21 temeljni uzorak za gradnju pouzdanih agentskih sustava. Ideja se nadovezuje na klasičnu zbirku „Design Patterns” koja je devedesetih unijela red u objektno programiranje. „Naravno da je važno imati najbolje modele, ali morate stati korak unatrag i razmisliti o osnovnim principima koji pokreću AI sustave”, kaže Gulli. „Ti su uzorci inženjerska podloga koja poboljšava kvalitetu rješenja.”
Gullijeve preporuke svode se na povratak discipliniranom projektiranju: jasna podjela odgovornosti unutar agenta, upravljanje kontekstom i pamćenjem te planiranje akcija kroz provjerljive korake. Tek kad takva arhitektura postane standard, dodaje, poduzeća mogu očekivati da će autonomni agenti doista proraditi u stvarnom svijetu – i početi vraćati ulaganja koja su posljednjih godina rasla astronomski.