Un agent autonom are, minim, următoarele componente:

1. Obiectiv clar

Exemplu:

„Creează zilnic un raport despre clienți, extrage datele, analizează-le și trimite un rezumat.”

Fără obiectiv clar → agentul devine haotic.

2. Memorie (context)

Agentul trebuie să „țină minte”:

• ce a făcut

• ce a funcționat

• ce urmează

Poți avea:

• memorie scurtă (contextul conversației)

• memorie lungă (fișiere, baze de date, vector DB)

Exemple:

• fișiere .json

• SQLite

• vector database (FAISS, Chroma)

3. Bucla de gândire (loop autonom)

Agentul funcționează într-un ciclu:

1. Analizează starea curentă

2. Decide următoarea acțiune

3. Execută acțiunea

4. Evaluează rezultatul

5. Repetă

Asta e cheia autonomiei.

Promptul – „creierul” agentului

Promptul pentru un agent NU e un prompt clasic.

Un exemplu simplificat de structură:

Important:
👉 Promptul definește comportamentul, nu doar outputul.

Cum îl faci să folosească tool-uri

Un agent autonom devine util când poate:

• citi fișiere

• scrie fișiere

• face requesturi API

• căuta pe web

• rula cod

Exemple de tool-uri:

• Python (analiză date, automatizare)

• API-uri (CRM, email, facturi)

• Web scraping

• Sisteme interne

ChatGPT devine „creierul”, tool-urile sunt „mâinile”.

Nu vrei un agent care:

• intră în bucle infinite

• consumă tokeni inutil

• „halucinează” decizii

De aceea setezi:

• număr maxim de pași

• criterii clare de oprire

• reguli de siguranță

Exemplu:

„Dacă obiectivul nu poate fi atins în 10 pași, oprește și explică de ce.”

Exemple reale de agenți autonomi:

• analiză automată de documente

• asistenți financiarimonitorizare servicii IT

• generare de rapoarte

• suport clienți avansat

• research automatizat

Un agent bine făcut înlocuiește zeci de taskuri repetitive.