Kombinacija AI alata Nano Banana Pro (NBP) za precizno kreiranje slika i Google VEO 3.1 (V3.1) za video animaciju otključava napredne kinematografske mogućnosti, opisane kao "God Mode" za AI filmsko stvaralaštvo. Ovaj pristup omogućava produkciju kompleksnih vizuelnih efekata, kao što su detaljni vremenski ubrzani snimci (time-lapses), dinamička zumiranja i promene perspektive, kao i suptilne tehnike promene fokusa i osvetljenja, koje bi tradicionalnim metodama bile izuzetno skupe i vremenski zahtevne. Osnovni tok rada podrazumeva kreiranje početnog i završnog kadra u NBP, koji se zatim koriste u V3.1 za generisanje fluidne animacije između ta dva stanja. Platforma Love Art dodatno proširuje ove mogućnosti integrišući NBP sa drugim vodećim AI modelima na jedinstvenom "beskona...

U eri u kojoj veštačka inteligencija (AI) preuzima sve više tehničkih zadataka, CEO Majkrosofta, Satija Nadela, tvrdi da su ljudske veštine, pre svega emocionalna inteligencija (EQ), empatija i socijalna inteligencija, postale presudne za uspeh na radnom mestu, naročito za lidere. Nadela naglašava da sam kvocijent inteligencije (IQ) više nije dovoljan, ističući da je IQ bez EQ-a "samo traćenje IQ-a". Njegova filozofija liderstva, zasnovana na "mentalitetu rasta", transformisala je kulturu Majkrosofta iz "sveznalica" u "one koji uče", što je doprinelo značajnom rastu kompanije i tržišnoj kapitalizaciji od 3,7 biliona dolara. U svetu koji se brzo menja pod uticajem AI, sposobnost za saradnju i empatija se redefinišu kao ključne poslovne sposobnosti, a ne kao sporedne "meke ...

Startup OpenAGI, koji je osnovao istraživač sa MIT-a, predstavio je svoj autonomni AI agent po imenu Lux, tvrdeći da je superiorniji u kontroli desktop računara od sistema koje su razvili OpenAI i Anthropic. Ova tvrdnja je potkrepljena postizanjem uspešnosti od 83,6% na rigoroznom merilu Online-Mind2Web, što značajno nadmašuje rezultate komercijalnih konkurenata koji su se pokazali previše optimističnim. Ključna prednost modela leži u njegovoj metodologiji obuke nazvanoj "Agentic Active Pre-training", gde se agent uči da generiše akcije na osnovu snimaka ekrana i sekvenci, za razliku od konvencionalnog treninga modela na jezičkim korpusima. Za razliku od većine postojećih agenata koji su ograničeni na pretraživače, Lux ima sposobnost navigacije i kontrole aplikacija na ...

Najnoviji trend u svetu veštačke inteligencije nije samo u velikim jezičkim modelima (LLM), već u njihovoj sposobnosti da deluju autonomno. Reč je o Agentic AI sistemima, koji su dizajnirani da razmišljaju, prilagođavaju se i izvršavaju složene zadatke bez stalne ljudske intervencije. Ovi "AI agenti" su postali ključna tema u Severnoj Americi, gde kompanije aktivno prelaze sa jednostavne automatizacije na potpuno autonomne sisteme.

Moć veštačke inteligencije je mač sa dve oštrice, a nedavni incident koji uključuje AI kompaniju Anthropic stavio je bezbednosne rizike u oštar fokus. Anthropic, tvorac Claude AI modela, izvestio je da su hakeri koje sponzoriše kineska država koristili njihov AI za automatizaciju i ubrzavanje sajber špijunaže protiv približno 30 globalnih organizacija.

Svet veštačke inteligencije (postaje sve više "agentic". To znači da su veliki jezički modeli (LLM), poput onih koji pokreću četbotove kao što je ChatGPT, sve češće povezani sa softverskim alatima koji im omogućavaju pretraživanje interneta, menjanje datoteka i pisanje/pokretanje koda radi izvršavanja zadataka. Iako im davanje ovih sposobnosti dodaje praktičnost, ono stvara i rizik, jer sistemi možda neće postupati onako kako bismo želeli.

Google i njegov DeepMind odeljenje nedavno su predstavili Gemini 3, opisujući ga kao kompanijin „najinteligentniji model” koji „kombinuje sve Geminijeve mogućnosti” (o Gemeniju 3 smo pisali prethodnih dana potražite OVDE). Model je gotovo odmah preuzeo prvo mesto na LMArena tabeli, popularnom merilu koje na osnovu ocena korisnika evaluira AI sisteme u oblastima rezonovanja, kodiranja, pisanja i činjenične tačnosti.

Svet veštačke inteligencije brzo se kreće izvan jednostavnih četbotova i velikih jezičkih modela (LLM). Sledeći veliki skok je pojava agentskog AI (Agentic AI), nove klase autonomnih sistema dizajniranih da obavljaju složene zadatke u više koraka uz minimalnu ljudsku intervenciju. Ova promena je spremna da fundamentalno izmeni način na koji komuniciramo sa tehnologijom, prelazeći sa davanja jedne komande na delegiranje celih projekata.

xAI je lansirao Voice Mode za Grok 3, funkciju koja omogućava glasovnu interakciju sa AI asistentom. Trenutno je dostupan korisnicima Grok aplikacije i podržava engleski jezik.

Kroz čitavu istoriju, naš odnos sa tehnologijom bio je prilično jednostavan: mi smo davali naređenja, a mašine su ih izvršavale. Bili smo ti koji su vukli konce, od jednostavnih zupčanika do računara koji su izvršavali naš kod liniju po liniju. Ali ta priča počinje drastično da se menja.

Ako ste ove godine pratili vesti o veštačkoj inteligenciji, verovatno ste čuli da se 2025. najavljuje kao „godina agenta“. To je godina kada se očekuje da AI sistemi evoluiraju od pasivnih čet-botova do aktivnih igrača koji rade u naše ime. Prognoze ličnosti poput Darija Amodeija iz kompanije Anthropic upozoravaju da bi AI mogao da eliminiše polovinu početničkih poslova, dok korporativni giganti poput Forda i Goldman Sachsa već usvajaju AI agente kao deo svoje radne snage.

Perplexity je objavio značajno ažuriranje za svog AI asistenta, Comet, koji je centralni deo istoimenog AI pretraživača. Unapređena verzija donosi mogućnost obavljanja više zadataka (multitasking) istovremeno preko više tabova, kao i sposobnost izvršavanja složenijih, višestepenih zadataka u ime korisnika. Ažuriranje daje asistentu duži raspon pažnje i oštriju svest o veb okruženju, sa ciljem da pojednostavi istraživanje i digitalnu papirologiju.

Kompanija Anthropic je predstavila novi obrazac pod nazivom "izvršavanje koda sa MCP" (Code Execution with MCP) kako bi rešila fundamentalni problem skaliranja sa kojim se suočavaju AI agenti koji koriste Model Context Protocol (MCP). Standardni pristup, gde se definicije alata i svi međurezultati prosleđuju kroz kontekstni prozor modela, dovodi do prekomerne potrošnje tokena, povećane latencije i visokih troškova, posebno u složenim radnim tokovima.

Iako je Model Context Protocol (MCP) predstavljao važan teorijski korak, njegova praktična primena otkrila je fundamentalne arhitektonske nedostatke koji direktno ugrožavaju performanse, bezbednost i skalabilnost. Ova ograničenja predstavljaju značajan strateški rizik i stvaraju tehnički dug koji limitira sposobnost naših AI agenata da rešavaju kompleksne zadatke. Neuspeh da se ova pitanja reše postavlja jasan plafon skalabilnosti za naše buduće inicijative.

U svetu nauke, veštačka inteligencija prevazilazi puku analizu podataka i aktivno učestvuje u samom procesu otkrića. Nedavni rad Wellcome Sanger Instituta pokazuje kako se AI koristi za otključavanje dubljih tajni našeg genetskog koda — oblasti poznate kao genomika.

Ovaj tekst daje analizu multi-agentnih sistema, sa posebnim fokusom na "orkestratorsku arhitekturu", kako je predstavljeno u izvoru. Osnovni princip ove arhitekture je korišćenje centralnog AI agenta, nazvanog "orkestrator", čija je jedina svrha da razume nameru korisnika i delegira zadatke mreži specijalizovanih pod-agenata. Svaki pod-agent je dizajniran da obavlja specifičnu funkciju, kao što je slanje imejlova, upravljanje kalendarom ili kreiranje sadržaja.

1. Uvod: Razumevanje agentnog AI i njegovog strateškog potencijala

Zamislite svet u kojem vaše najdosadnije zadatke – zakazivanje sastanaka, analizu podataka ili upravljanje upitima korisnika – neprimetno obavlja inteligentni asistent koji neumorno radi u pozadini. Ovo više nije naučna fantastika; to je realnost koju donose AI agenti. Kreiranje ličnog AI asistenta danas je dostupnije nego ikad, ne samo za iskusne programere, već i za znatiželjne početnike. Putovanje u svet AI agenata podjednako je vezano za kreativnost i rešavanje problema koliko i za tehnologiju.