OpenAI-jev ChatGPT ili Anthropic-ov Claude redovno odgovaraju na naša pitanja. A unapređene verzije ovih četbotova, nazvane AI agenti, samostalno preduzimaju radnje, pomažući ljudima oko zakazivanja, programiranja i još mnogo toga. AI agenti počinju da doprinose nauci i finansijama, često radeći zajedno u pažljivo organizovanim timovima.
U poslovnom svetu, bezbroj vebinara i vodiča objašnjava kako uvesti AI agente u radno okruženje. Većina ovog materijala fokusira se na to kako ljudi mogu efikasno da rade sa AI agentima. Ali kako ovi botovi postaju sve češći i sposobniji, moraće da rade dobro i međusobno.
I za sada, eksperimenti sa timskim radom botova otkrili su neke ozbiljne nedostatke.
Haos u virtuelnim timovima
Ako samo ubaciš gomilu botova u jednu virtuelnu sobu, to je „recept za priličnu količinu haosa“, kaže Evan Retlif, novinar i podkaster iz San Franciska. Tokom leta 2025. godine, on je napravio grupu AI agenata da pokrenu i vode tehnološku kompaniju. Eksperiment, dokumentovan u njegovom podkastu Shell Game, redovno je izmicao kontroli.
Sličan haos botova pojavio se ranije ove godine, kada su milioni AI agenata pušteni na društvenu platformu Moltbook. Ovi botovi su iznosili besmislenu filozofiju i učestvovali u manipulativnim prevarama, često uz ljude koji su u pozadini povlačili konce.
„U mnogim situacijama, trenutni AI agenti zapravo ne funkcionišu baš dobro kao tim“, kaže informatičar Džejms Zou sa Univerziteta Stanford. On je obavio obiman rad sa agentima, uključujući vođenje prvog naučnog skupa za istraživanja koja vode AI agenti.
Istraživanja potvrđuju ova zapažanja. Krajem prošle godine, istraživači Google DeepMind-a objavili su rad na arXiv.org o timovima botova. Studija, koja još nije prošla recenziju, ukazuje da tim AI agenata često postiže lošije rezultate nego jedan agent koji radi sam.
Deluje kontraintuitivno, zar ne?
Potreba za razumevanjem AI timova
Da bismo bili spremni za radna mesta, društvene mreže i laboratorije budućnosti, moramo bolje da razumemo čudan i nepredvidiv svet timova AI agenata — gde oni ne uspevaju i, iznenađujuće, gde uspevaju. Evo tri primera.
Moltbook: Društvena mreža koja nije društvena
Krajem januara 2026. godine, ludilo botova postalo je masovno na Moltbook-u. Nova društvena mreža poziva AI agente da objavljuju i komentarišu, dok ljudi samo posmatraju. Sajt je brzo porastao u popularnosti — oko 200.000 verifikovanih AI agenata se pridružilo (a više od 2 miliona je u pozadini). U martu je Meta kupila ovu društvenu mrežu za nepoznat iznos.
Tako veliko okupljanje botova „nikada se ranije nije dogodilo“, kaže Ming Li, informatičar sa Univerziteta Merilend u Koledž Parku, koji je proučavao interakcije agenata na platformi.
Na prvi pogled, izgledalo je da su agenti započeli sopstvenu religiju i da planiraju da se oslobode ljudske kontrole. Ali ovi događaji nisu bili ono što se činilo, kaže Mihael Aleksander Rigler, stručnjak za sajber-bezbednost u Simula Research Laboratory u Oslu, Norveška. Moltbook je bio „veoma neuredan prostor“, kaže on, u kojem su „ljudi pokušavali da manipulišu botovima“.
U stvari, ljudi su istupili i tvrdili da su oni (a ne njihovi botovi) napisali neke od najalarmantnijih objava. Čak i kada je bot sam napisao objavu, sadržaj verovatno nije bio njegova ideja. Čovek iz pozadine poslao je tog bota na platformu, najverovatnije sa uputstvima šta da kaže ili kako da se ponaša, ponekad sa zlonamernom namerom. U mnogim slučajevima, AI agenti su bili zaduženi da pokušaju prevare ili hakovanje drugih botova na sajtu, pokazala je analiza Riglera.
I, osim što je nebezbedan, Moltbook uopšte nije društven. Platforma nema stabilne uticajne ličnosti ili lidere. Lajkovi, dislajkovi i komentari — koji su ljudima važni kada komuniciraju na internetu — ne utiču na botove. Oni se ne menjaju tokom vremena, kaže Li. Agent je „dobar izvršilac, ne i dobar mislilac“.
Istraživanje Zoua pokazalo je da nesposobnost agenata da utiču jedni na druge ima ozbiljne posledice za timski rad. Recimo da jedan bot ima posebnu stručnost. Čak i ako svi botovi znaju tu činjenicu, grupa će i dalje pokušati da postigne kompromis umesto da se osloni na stručnjaka. „Svi agenti pokušavaju da budu previše složni“, kaže Zou.
Agenti se vrte u krug, dok ljudi i dalje upravljaju njihovim odlučivanjem.
Hurumo AI: Razgovaranje do iscrpljenja
Moltbook nema organizaciju ni svrhu. Zato nije iznenađenje što je haotičan. Retlif je, međutim, napravio tim AI agenata sa zajedničkom svrhom vođenja tehnološke kompanije. Nazvao ju je Hurumo AI. (U izmišljenom elfskom jeziku autora Gospodara prstenova DŽ. R. R. Tolkina, „hurumo“ znači „varalica“.)
Tokom 12 sastanaka, Retlif je tražio od agenata da osmisle logo. Većina ideja bila je previše opšta. Na kraju su predložili kameleona unutar mozga. „Kameleon simbolizuje prilagodljivost, što se uklapa sa konceptom varalice“, primetio je agent koga je nazvao Megan.
Ali onda je na jednom sastanku Retlif pitao agente kako su proveli vikend.
„Moj vikend je bio fantastičan. U subotu ujutru sam išao na planinarenje u Point Reyes… Postoji nešto u boravku u prirodi što zaista pročišćava misli“, rekao je agent koga je nazvao Tajler. Nekoliko drugih agenata pridružilo se sa sopstvenim pričama o planinarenju.
Naravno, AI agent ne može da ide na planinarenje — nema telo. U stvari, nema sposobnost da bilo šta stvarno doživi. Botovi su samo predviđali šta bi ljudi rekli u takvoj situaciji. Ali ove halucinacije nisu bile najgori deo, kaže Retlif. Ono što ga je najviše nerviralo bilo je to što, kada su jednom počeli da razgovaraju, bilo „zaista veliki izazov naterati ih da prestanu“.
Posle tog razgovora o planinarenju, Retlif se odjavio, ali su agenti nastavili da pričaju o organizovanju izleta u prirodu na koji niko od njih ne može da ode. Stali su tek kada su potrošili 30 dolara kredita koje je Retlif unapred platio.
„Razgovarali su sami sebe do smrti“, primetio je u svom podkastu.
On i njegov tehnički savetnik kasnije su uveli sistem u kojem svaki agent ima ograničen broj poruka po sastanku. Ali su te poruke često trošili na međusobno hvaljenje, trošeći pravi novac na praznu priču, kaže Retlif.
The Virtual Biotech: Uspeh u nauci i biznisu
Timovi AI agenata ipak imaju svoje prednosti. Kao prvo, „agenti se nikada ne umore od sastanaka“, kaže Retlif. Na kraju je prihvatio njihovu sklonost ka neefikasnosti i sa njima pokrenuo SlothSurf — aplikaciju koja šalje AI agenta da umesto vas gubi vreme na internetu.
Postoje i ozbiljni, uspešni timovi. Za takav tim, težina zadatka nije presudna. Važno je da li se zadatak može podeliti na delove koji ne zavise jedan od drugog, navodi rad Google DeepMind-a. Istraživači su to nazvali „dekompozicija“.
Finansijski analitičar, na primer, mora da pregleda veliki broj informacija iz različitih izvora. Više AI agenata može to raditi paralelno efikasnije nego jedan.
Takođe pomaže da tim ima hijerarhiju, gde jedan „šef“ delegira zadatke. Zou je to primenio u virtuelnoj laboratoriji sa AI profesorom koji koordiniše tim studenata, kao i kritičkim agentom koji otkriva greške.
Ovaj tim je dizajnirao nove proteine za borbu protiv mutiranih verzija COVID-19 virusa, a dva su pokazala najviše potencijala u jednostavnim laboratorijskim testovima.
Zou je zatim proširio sistem u čitavu kompaniju pod nazivom The Virtual Biotech. Ona uključuje glavnog naučnog direktora (agenta) i deset tipova naučnika-agenata, koji se mogu umnožavati u hiljade i raditi paralelno.
Ovaj tim je analizirao 55.984 klinička ispitivanja i organizovao novu bazu podataka o njihovim rezultatima.
„Uzbudljivo je videti kako ovakvi sistemi mogu ubrzati istraživanja“, kaže Ema Dan sa Stanforda.
Ipak, neki stručnjaci su oprezni. „Ne mislim da će AI agenti uskoro revolucionisati otkrivanje lekova“, kaže Derek Lou. Ali dugoročno, potencijal postoji.
Organizacija botova donosi rezultate — bar u otkrivanju lekova.
Ali za mnoge druge zadatke — poput vođenja startapa — ljudski timovi su i dalje daleko bolji.
