În contextul inteligenței artificiale generative, agenții IA (denumiți și sisteme compuse de IA, IA agentică sau instrumente de IA) reprezintă o categorie de agenți inteligenți care pot urmări obiective, utiliza instrumente și întreprinde acțiuni cu diferite grade de autonomie. În practică, aceștia funcționează de regulă în cadrul unor obiective și constrângeri definite de oameni și folosesc instrumentele puse la dispoziție.
Prezentare generală Agenții IA nu au o definiție standard. Printre caracteristicile comune ale agenților IA se numără comportamentul orientat spre obiective, interfețele în limbaj natural, capacitatea de a utiliza instrumente externe și posibilitatea de a îndeplini sarcini în mai mulți pași. Fluxul lor de control este adesea dirijat de modele lingvistice mari (LLM). Sistemele agentice pot include, de asemenea, componente de memorie, logică de planificare, interfețe de apelare a instrumentelor și software de orchestrare pentru coordonarea componentelor agentului.
O utilizare obișnuită a agenților IA este automatizarea sarcinilor: de exemplu, efectuarea rezervărilor pentru o călătorie pe baza unei cereri formulate de utilizator printr-un prompt.
Companii precum Google, Microsoft și Amazon Web Services au oferit platforme pentru implementarea unor agenți IA preconfigurați. Au fost propuse mai multe protocoale pentru standardizarea comunicării între agenți, precum , și altele.
În decembrie 2025, Fundația Linux a anunțat înființarea Agentic AI Foundation (AAIF), cu scopul de a asigura evoluția transparentă și colaborativă a IA agentice.
Istoric
Fundamentele teoretice ale agenților artificiali au apărut la mijlocul secolului al XX-lea, odată cu dezvoltarea ciberneticii și a inteligenței artificiale. Lucrarea din 1958 a lui , „Pandemonium – A Paradigm for Learning”, a reprezentat o contribuție teoretică timpurie importantă la fundamentarea arhitecturii orientate pe agenți. Implementările practice ale agenților în aplicații din lumea reală au început să se răspândească în anii 1990, după introducerea modelului software credință–dorință–intenție (BDI) și a programării orientate pe agenți. Profesorul de la Harvard observă că, în anii 1990, definiția unui agent IA nu era clară. Agenții exclusiv software erau implementați în infrastructura informatică în scopuri precum monitorizarea, în timp ce agenții conectați la senzori și din lumea reală erau utilizați tot mai mult în sisteme de control industrial.
Primii agenți artificiali aveau, de regulă, o logică relativ simplă de tip „dacă–atunci”, care a evoluat ulterior în modele de arbori de decizie relativ ample. La începutul anilor 2010 au fost lansate produse precum Siri și , denumite uneori agenți IA, deși nu dispuneau de capacitatea de raționament de uz general a agenților ulteriori bazați pe LLM-uri. Cercetătorii au început să studieze agenții bazați pe LLM-uri începând din 2018. Implementarea acestor agenți s-a accelerat spre sfârșitul anului 2023, după punerea la dispoziție de către OpenAI a funcționalității de apelare a funcțiilor („function calling”) prin API și, în special, după introducerea de către Anthropic, la sfârșitul anului 2024, a Model Context Protocol (MCP), o modalitate standardizată prin care agenții bazați pe LLM-uri pot accesa informații contextuale și pot acționa asupra lumii prin apelarea unor instrumente externe. Termenul „agentic” a început să fie utilizat cu o frecvență semnificativă abia în 2024, fiind popularizat, între alții, de cercetătorul Andrew Ng.
Antrenare și testare Cercetătorii au încercat să construiască modele ale lumii și medii de învățare prin întărire pentru antrenarea sau evaluarea agenților IA. De exemplu, jocuri video precum Minecraft și No Man's Sky, precum și replici ale site-urilor web ale unor companii, au fost folosite pentru antrenarea unor astfel de agenți.
Capacități autonome Financial Times a comparat autonomia agenților IA cu clasificarea SAE a vehiculelor autonome, apreciind că majoritatea aplicațiilor corespund nivelului 2 sau nivelului 3, că unele ating nivelul 4 în situații foarte specializate, iar nivelul 5 rămâne teoretic.
Arhitectură cognitivă
Ken Huang a propus o arhitectură de referință pentru agenții IA alcătuită din șapte straturi interconectate, fiecare strat bazându-se pe funcționalitatea celor aflate dedesubt: Stratul 1: modele fundamentale – furnizează motoarele IA de bază care susțin capacitățile agenților. Stratul 2: operațiuni asupra datelor – gestionează infrastructura complexă de date necesară funcționării agenților IA, inclusiv baze de date vectoriale, module de încărcare a datelor și RAG. Stratul 3: cadre software pentru agenți – componente software și instrumente sofisticate care simplifică dezvoltarea și administrarea agenților IA. Stratul 4: implementare și infrastructură – asigură baza tehnică robustă necesară rulării agenților IA. Stratul 5: evaluare și observabilitate – se concentrează asupra evaluării siguranței și performanței agenților IA. Stratul 6: securitate și conformitate – un cadru esențial de protecție care asigură funcționarea sigură și securizată a agenților IA, în limitele cerințelor de reglementare. La acest nivel sunt integrate caracteristicile de securitate și conformitate încorporate în toate straturile stivei tehnologice a agenților IA. Stratul 7: ecosistemul agenților – reprezintă interfața agenților IA cu aplicațiile și utilizatorii din lumea reală.
Modele de orchestrare Agenții autonomi sunt adesea integrați cu alți agenți sau cu instrumente specializate pentru executarea unor sarcini complexe. Aceste configurații, cunoscute drept modele de orchestrare sau fluxuri de lucru, includ: Înlănțuirea prompturilor: o succesiune în care rezultatul unei etape devine intrarea pentru etapa următoare. Rutarea: direcționarea unei intrări către o sarcină sau un instrument specializat. Paralelizarea: executarea simultană a mai multor sarcini. Procesarea secvențială: o succesiune fixă și liniară de sarcini într-un flux predefinit. Planificator–critic: un model iterativ în care un agent generează o propunere, iar altul o evaluează și oferă feedback pentru îmbunătățire.
Agenți IA multimodali Pe lângă modelele lingvistice mari (LLM), modelele viziune-limbaj (VLM) și modelele fundamentale multimodale pot fi utilizate ca bază pentru agenți. a publicat în 2024 un model viziune-limbaj cu sursă deschisă. Nvidia a publicat un cadru care permite dezvoltatorilor să utilizeze VLM-uri, LLM-uri și generare augmentată prin regăsire pentru construirea unor agenți IA capabili să analizeze imagini și materiale video, inclusiv pentru căutare video și rezumarea automată a materialelor video. Microsoft a publicat un model de agent multimodal – antrenat pe imagini, materiale video, interacțiuni cu interfețe software și date de robotică – despre care compania a afirmat că poate controla aplicații software și roboți.
Aplicații
Potrivit Associated Press, în aprilie 2025 existau puține aplicații ale agenților IA în lumea reală.
The Information a împărțit agenții IA în șapte arhetipuri: agenți pentru sarcini de afaceri, care acționează în cadrul programelor pentru întreprinderi; agenți conversaționali, care funcționează ca chatboți pentru asistența clienților; agenți de cercetare, care caută și analizează informații (precum OpenAI Deep Research); agenți de analiză, care analizează date pentru a crea rapoarte; agenți de dezvoltare software sau de programare (precum Cursor); agenți specializați pe domenii, care includ cunoștințe de specialitate; și agenți de navigare web (precum OpenAI Operator).
Până la jumătatea anului 2025, agenții IA erau utilizați în dezvoltarea jocurilor video, în jocurile de noroc (inclusiv în pariurile sportive), în portofelele de criptomonede (inclusiv pentru tranzacționarea criptomonedelor și a monedelor meme) și pe rețelele sociale. În august 2025, New York Magazine a descris dezvoltarea de software drept cea mai clară utilizare a agenților IA. Până în octombrie 2025, The Information a identificat agenții IA de programare și asistența pentru clienți drept principalele utilizări ale IA de către companii, observând însă și o scădere a așteptărilor privind capacitățile IA.
În noiembrie 2025, The Wall Street Journal a relatat că puține dintre companiile care implementaseră agenți IA obținuseră o rentabilitate a investiției.
Aplicații în administrația publică Mai multe instituții publice din Statele Unite și Regatul Unit au implementat sau au anunțat implementarea unor agenți la nivel local și național. Orașul a implementat în martie 2025 un agent IA furnizat de Salesforce pentru serviciul de relații cu publicul 311. În noiembrie 2025, a anunțat că va implementa agenți IA furnizați de pentru Oficiul consilierului juridic principal, și . În aceeași lună, a anunțat că, începând din 2026, va testa agenți Agentforce pentru gestionarea apelurilor neurgente la în Regatul Unit. În decembrie 2025, Departamentul pentru cartiere din Detroit, Michigan, a încheiat un parteneriat cu o întreprindere locală pentru implementarea unui agent IA de relații cu publicul în două districte ale orașului.
În februarie 2025, , directorul serviciului , a propus utilizarea agenților IA de programare în întregul guvern federal al Statelor Unite. În aprilie 2025, un recrutor al Departamentului pentru Eficiență Guvernamentală a propus utilizarea agenților IA pentru automatizarea activității a aproximativ 70.000 de angajați ai guvernului federal american, în cadrul unui start-up finanțat de OpenAI, care avea un acord de parteneriat cu Palantir. Propunerea a fost criticată de experți pentru caracterul ei nepractic și pentru lipsa unei adoptări pe scară largă comparabile în mediul de afaceri.
În decembrie 2025, Administrația pentru Alimente și Medicamente a Statelor Unite a anunțat că va pune la dispoziția personalului său „capacități de IA agentică” pentru „gestionarea ședințelor, evaluări prealabile introducerii pe piață, validarea evaluărilor, supraveghere post-comercializare, inspecții și funcții de conformitate și administrative”. În aceeași lună, Departamentul Apărării al Statelor Unite ale Americii a lansat , o platformă internă prin care personalul militar american putea utiliza aplicații bazate pe IA generativă și pe Google Gemini, inclusiv „fluxuri de lucru agentice inteligente”. Secretarul apărării, Pete Hegseth, a enumerat aplicații precum „[efectuarea] de cercetări aprofundate, [formatarea] documentelor și chiar [analizarea] materialelor video sau a imaginilor cu o viteză fără precedent”. Tot în decembrie 2025, Serviciul de Imigrare și Control Vamal al Statelor Unite a încheiat un contract cu o companie pentru utilizarea agenților IA de către divizia pentru operațiuni de aplicare a legii și îndepărtare (Enforcement and Removal Operations) pentru identificarea și localizarea persoanelor.
Sisteme de operare Agenții IA au fost integrați și în sisteme de operare dezvoltate de Microsoft, Apple, și Google. În noiembrie 2025, Microsoft a publicat o versiune de test a Windows 11 care includea agenți capabili să execute sarcini în fundal și să citească sau să scrie fișiere personale. În decembrie 2025, ByteDance a lansat , un agent IA care poate fi integrat în sistemele de operare ale telefoanelor inteligente, în special pe modelul Nubia M153 produs de ZTE. Mai multe aplicații din China au blocat sau au restricționat agentul, invocând preocupări privind confidențialitatea și securitatea, printre acestea numărându-se WeChat, , Taobao, Pinduoduo, și bănci locale.
Navigare pe web Navigatoarele web cu agenți IA integrați sunt denumite uneori navigatoare agentice. Acești agenți pot îndeplini sarcini și pot efectua acțiuni în navigator în numele utilizatorului.