Ang Mga Ahente ng AI ay Hindi Mga LLM / Chatbot
Sa madaling sabi
Ang mga chatbot ay hindi na ginagamit at ang mga LLM lamang ay hindi sapat — ang hinaharap ay pag-aari ng mga tunay na ahente ng AI na pinagsasama-sama ang pag-unawa, pangangatwiran, at pagkilos upang kusang kumpletuhin ang mga kumplikadong gawain sa mga real-world system.
Sa isang taon, maaalala ng mundo ang mga chatbot sa paraan ng pag-alala nito sa mga fax machine: isang hindi magandang hakbang sa daan patungo sa isang bagay na mas mahusay. Tanungin ang sinumang COO tungkol sa kanilang chatbot rollout, at makikita mo ang parehong magalang na pagkibit-balikat: "Ito ay clunky, ito ay mataas na maintenance, ito ay nabigo sa pagsagot sa mga FAQ. Kailangan pa rin natin ng mga tao."
Nakapunta na kaming lahat. Subukan mong ayusin ang oras ng paghahatid o address para sa isang mahalagang parsela. Ang isang chatbot ay magalang na tumutugon na ito ay nagbigay pansin sa iyong kahilingan at ngayon ay kukuha ng isang tao na tauhan ng suporta sa customer upang isagawa ang logistik nito. Hindi ito nagsasagawa ng anumang iba pang aksyon lampas doon. Nakakaramdam ka ng pagkabigo.
Narito ang katotohanan: tapos na ang panahon ng chatbot. Ang mga negosyong kumakapit dito ay magdudugo ng oras, pera, at talento. Isang bagong lahi — mga autonomous na ahente ng AI — ang pumapasok, at ang agwat sa pagitan ng dalawang diskarte ay magpapasya kung aling mga kumpanya ang mauuna at kung alin ang mananatiling nakulong sa purgatoryo ng serbisyo sa customer.
Paano Kami Natigil sa Zombie Chatbots
Ang mga naunang chatbot ay dapat ang frontline ng automation. Sa halip, sila ang naging hindi gaanong paboritong karanasan ng customer ng lahat. Bakit? Dahil hindi sila binuo upang maunawaan ang anuman.
Batay sila sa panuntunan mula sa simula. Ang mga hardcoded na script, mga linear na puno ng desisyon, "kung ito, pagkatapos ay iyan" na dumadaloy nang mabilis sa pagiging kumplikado. Sabihin ang eksaktong tamang parirala at tumugon sila. Bahagyang lumihis, at maaaring hindi ka pinansin o mai-loop pabalik sa simula. Tulad ng isang IVR menu na may mas mabuting asal. Ang mga exponential branch ang dahilan kung bakit imposibleng mapanatili ng mga tradisyunal na chatbot ang higit sa 20 karaniwang kaso ng paggamit, lalo pa ang paghahatid ng ROI.
At ang problema ay hindi lamang masamang UX - ito ay arkitektura. Ang mga sistemang nakabatay sa mga panuntunan ay hindi nagsa-generalize. Makasagot lang sila predefined input at mga sitwasyon. Sa sandaling may magbago — isang update sa patakaran, bagong tier ng pagpepresyo, isang customer na nagtatanong ng wastong tanong na bahagyang naiiba — ang buong daloy ay babagsak.
Ano ang susunod na mangyayari? Escalation sa mga tao. Paulit-ulit.
Samantala, ang mga frontline staff ay natigil sa paggawa ng parehong mga paulit-ulit na gawain na hindi natapos ng bot — manu-manong pag-update ng mga tala sa pagpapadala, pagtawag sa driver, pagla-log ng update — habang ang dashboard ay nag-uulat ng "matagumpay na pakikipag-ugnayan." Kanino ba talaga ito nagtatrabaho?
Ngayon, karamihan sa mga deployment ng "AI chatbot" ng enterprise ay higit pa sa mga pinarangalan na puno ng desisyon. Ang mga pagpapahusay sa kosmetiko — mas magiliw na tono, may tatak na mga avatar — ay hindi mababago ang pinagbabatayan na katotohanan: ang mga ito ay malutong, mababaw, at madaling makaalis.
Ngunit ang mga bot na ito ay ibinenta bilang mga pilak na bala. Kaya't ang mga kumpanya ay patuloy na namumuhunan, umaasa na ang bawat bagong release ay sa wakas ay isasara ang loop. Hindi. Hindi kaya. Dahil ang arkitektura ay hindi kailanman binuo para sa autonomous na pag-unawa o pagkilos - ito ay binuo upang ilihis ang mga tiket.
Kaya naman karamihan sa mga chatbot KPI ay surface-level: CSAT, handoff rate, haba ng session. Sa sandaling magtanong ka, "Nalutas ba nito ang problema?" tumahimik ang mga dashboard.
Kapag ipinagdiriwang mo ang mga sukatan ng chatbot, karaniwang ipinagdiriwang mo ang isang treadmill para sa distansyang nilakbay. Sa madaling salita: maraming galaw, walang mapupuntahan.
Then came the LLMs — Talkers, Not Doers
Magpasok GPT at mga pinsan nito. Biglang, ang mga bot ay maaaring humawak ng mga pag-uusap. Naiintindihan nila ang slang. Hinawakan nila ang kalabuan. Naalala nila ang mga bagay at may mahabang memorya sa konteksto.
Parang magic. At ito ay isang tunay na paglukso pasulong. Sa kauna-unahang pagkakataon, maaaring makabuo ang AI ng mga tugon na tulad ng tao sa laki. Ang AI ay matalino.
Ngunit narito ang catch: LLMs ay napakatalino improvisers, hindi operator.
Wala silang mga structured na layunin. Hindi nila “alam” kung tapos na ang isang gawain. Hindi nila mapagkakatiwalaan ang pag-access, pag-update, o pagpapatupad ng mga panuntunan sa negosyo nang walang scaffolding. Ang ginagawa nila ay wika — nakakahimok, nakapagsasalita, at paminsan-minsan ay kapaki-pakinabang, ngunit bihirang may pananagutan.
Kapag sinabi sa iyo ng isang LLM na isinumite nito ang iyong kahilingan, hindi. Maliban na lang kung ito ay nakabalot sa isang layer ng orkestra na nagtulay ng wika sa pagkilos, ito ay usapan lamang.
Kaya habang pinasulong ng mga LLM ang industriya, hindi nila nalutas ang agwat sa pagpapatupad. Gumawa sila ng bagong klase ng maling mga inaasahan. Ngayon, ang mga user ay hindi lang nabigo sa mga bot — nalilito sila sa AI na mukhang matalino ngunit hindi talaga makakatulong.
Ang pagkalito na iyon ang humahantong sa amin dito: sa mga workflow ng AI at mga ahente ng AI.
Ano Talaga ang AI Agent
Ang AI workflow ay isang LLM na nagpapatupad ng mga command na may mga paunang natukoy na hakbang. Ngunit madalas sa totoong mundo, ang mga hakbang ay hindi mahuhulaan nang maaga.
Doon pumapasok ang mga ahente ng AI. Ito ay isang LLM na sumasama sa mga panlabas na tool, nagagawang mangatuwiran nang malalim, at — gamit ang lahat ng bagay na may access ito — nilulutas ang mga kumplikadong problema na mas magtatagal sa paggawa ng mga tao.
Nakakamit ito ng mga ahente ng AI sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng lahat ng tatlong layer.
Una, ang isang layer ng pag-uusap na kadalasan ay isang LLM upang bigyang-kahulugan ang layunin (oo, ang mga LLM ay kapaki-pakinabang, ang pagtawag sa isang LLM bilang "AI solution" bilang default ay tulad ng pagtawag sa mga dial-up na modem na WiFi); pangalawa, isang layer ng pangangatwiran na nagbabalangkas sa lahat ng mga patakaran, patakaran, at pagpaplano ng gawain na nagpapasya kung ano ang dapat mangyari; at pangatlo, isang execution layer na may mga secure na connector sa mga CRM, ERP, payment rail, voice system, at anumang legacy na halimaw na itinatago sa closet.
Alisin ang anumang layer at ang tore ay gumuho. Panatilihin ang mga ito nang magkasama at ang system ay lumipat mula sa "tugon" patungo sa "malutas."
Balikan natin ang senaryo ng customer na kailangang i-reroute ang isang parsela.
Ayon sa kaugalian, maaaring kumpletuhin ng mga chatbot ang unang hakbang — pangangasiwa ng tiket. Maaaring dagdagan ka pa ng mga LLM. Pagkatapos ay kailangang pumasok ang isang tao. Gumagawa sila ng mga desisyon, pagkatapos ay manu-manong mag-type ng mga tugon. Ito ay masakit. Ngayon, ang isang ahente ng AI ay proactive na nagsasagawa ng buong daloy ng trabaho, gumagawa ng mga autonomous na desisyon, nakikipag-ugnayan sa mga backend system, at nagla-log ng mga aktibidad para sa mga layunin ng pag-audit, lahat nang walang interbensyon ng tao maliban kung talagang kinakailangan.
Image credit: Jurin AI
Ginagawa ng ahente sa loob ng tatlumpung segundo kung ano ang maaaring mag-ping-pong sa maraming departamento. Ito ang nagmamay-ari ng gawain, mula simula hanggang matapos.
Kaya Itigil Na Natin ang Pagtawag sa Lahat bilang “Agent”
Ang terminong "AI agent" ay nagkakaroon ng sandali — ngunit tulad ng lahat ng magagandang buzzwords, ito ay nagiging manipis. Ang bawat vendor na may chatbot at API ay sinasabing nag-aalok na sila ng "mga ahente." Ginagamit pa nga ng ilan ang salita dahil lang sa limang beses na natatandaan ng kanilang LLM ang iyong pangalan.
Ang maling paggamit na ito ay hindi lamang pagba-brand ng fluff — nagdudulot ito ng tunay na kalituhan. Sinasanay nito ang mga mamimili na umasa ng mga resulta mula sa mga tool na hindi kailanman idinisenyo upang maihatid ang mga ito. Pinapabagal nito ang pag-aampon sa pamamagitan ng paglikha ng mga maling inaasahan, na sinusundan ng tunay na pagkabigo. Pinakamahina sa lahat, binibigyang-daan nito ang mga negosyo na kumbinsihin ang kanilang mga sarili na sila ay naninibago, kapag ang nagawa lang nila ay maglagay ng bagong UI sa parehong lumang service desk.
Ngunit ang pagbabagong-anyo ng AI ay totoo.
Ang mga tunay na ahente ng AI ay hindi lamang mas nakakausap. Mas responsable sila. Malalim silang nagsasama, kumikilos nang may pananagutan, at naghahatid ng masusubaybayan, kritikal na mga resulta sa negosyo. Ang mga ito ay hindi lamang isang interface — sila ay imprastraktura.
At tayo ay nasa simula pa lamang.
Ang Kinabukasan ng Impormasyon: Mula sa Mga App hanggang sa Mga Ahente ng AI
Sa loob ng maraming taon, umangkop kami sa lohika ng mga makina. Nag-click kami sa mga menu, naisaulo ang mga interface, nag-juggle ng limang tab para lang makumpleto ang isang gawain. Ang paghahanap ay naging mas matalino, ang mga app ay naging mas makinis — ngunit ang pasanin ay nanatili sa user.
I-flip iyon ng mga ahente ng AI.
Sa halip na hilingin sa iyo na matutunan kung paano gumagana ang system, natututo ang system kung paano ka gumagana — sa pamamagitan ng natural na pag-uusap.
Gusto mong i-book ang iyong paglalakbay? Makipag-chat lang sa iyong pribadong AI concierge:
"Magplano ng isang hiking trip sa Alps, unang bahagi ng Setyembre, sa labas ng landas."
At nangyayari ito. Mga flight, hotel, lokal na gabay — kahit na ang mga nakatagong hiyas na hindi mo kailanman matutuklasan nang mag-isa. Walang 90s website o clunky mobile app na may masamang UX. Isang pag-uusap lang na nakakagawa ng mga bagay-bagay.
Ito ay isang paglipat mula sa mga app na pinapatakbo mo patungo sa mga ahente na nagpapatakbo para sa iyo.
At hindi ito titigil sa paglalakbay. Babaguhin ng mga ahente kung paano tayo nakikipag-ugnayan sa lahat — logistik, pagkuha, pagsunod, HR. Tahimik na binabago ang mga malulutong na tool at pira-pirasong daloy ng trabaho gamit ang mga matatalinong sistema na maaaring mangatuwiran, kumilos, at umunlad sa paglipas ng panahon.
Ito ang ahenteng hinaharap: kung saan ang mga gawain ay nakumpleto kaagad sa pamamagitan ng boses o text ng AI na nakakaunawa, kumikilos, at naghahatid — ang iyong sariling executive assistant.
Hindi ito sci-fi vision. Isa hanggang dalawang taon na lang. At nagtatayo na kami para dito sa Jurin AI.
Ang edad ng agentic AI ay narito na, at napakamot na lang kami. Hindi pa ako naging mas excited.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Ang Rise Ooi ay isang tatlong beses na tech founder, engineer, at investor na kilala sa maagang pagtukoy ng bilyong dolyar na mga pagkakataon. Tumulong siya na gawing multi-billion-dollar unicorn ang Applied Intuition sa pamamagitan ng pagbuo ng presensya nito sa Asia mula sa simula at ngayon ay pinangungunahan niya ang Jurin AI, kung saan siya ay nag-iipon ng isang world-class na team para baguhin ang pagiging produktibo sa lugar ng trabaho sa buong Asia-Pacific. Isang dating AI scientist sa mga pambansang laboratoryo ng Japan, ang Rise ay nagdadala ng malalim na teknikal at pandaigdigang kadalubhasaan sa lahat ng kanyang binuo.
Mas marami pang artikulo
Ang Rise Ooi ay isang tatlong beses na tech founder, engineer, at investor na kilala sa maagang pagtukoy ng bilyong dolyar na mga pagkakataon. Tumulong siya na gawing multi-billion-dollar unicorn ang Applied Intuition sa pamamagitan ng pagbuo ng presensya nito sa Asia mula sa simula at ngayon ay pinangungunahan niya ang Jurin AI, kung saan siya ay nag-iipon ng isang world-class na team para baguhin ang pagiging produktibo sa lugar ng trabaho sa buong Asia-Pacific. Isang dating AI scientist sa mga pambansang laboratoryo ng Japan, ang Rise ay nagdadala ng malalim na teknikal at pandaigdigang kadalubhasaan sa lahat ng kanyang binuo.
