Ano ang AI Agent? Paano Gumagana ang Sistemang Multi-Agent

Paliwanag sa AI Agent: Mula sa Isang Modelong Paikot-ikot Hanggang sa Isang Pangkat ng mga Espesyalista

Ang AI agent ay isang sistemang software na gumagamit ng AI na modelo para habulin ang isang layunin nang mag-isa: binabasa nito ang sitwasyon, nagpapasya sa susunod na hakbang, kumikilos gamit ang mga kasangkapan gaya ng paghahanap sa web, code o API, at sinusuri ang resulta bago magpatuloy. Ang sistemang multi-agent naman ay naghahati ng gawaing iyon sa ilang espesyalisadong agent na nagbabahagi ng kanilang natuklasan, nagsasalungatan kapag hindi sila magkasundo, at nag-aabot ng pinagsamang sagot sa isang agent na siyang gagawa ng huling desisyon.

Saklaw ng dalawang pangungusap na kahulugang iyon ang karamihan ng ibig sabihin ng termino sa 2026, mula sa mga katuwang sa pagpoprograma na nag-aayos ng mga mali sa buong repositoryo ng code hanggang sa mga kasangkapan sa pananaliksik na nagbabasa ng daan-daang pahina bago sumulat ng ulat. Pero itinatago rin nito ang mahihirap na bahagi. Mas mahal ang mga agent kaysa sa isang sagot sa chat, mas matagal sila, at ang maliit na pagkakamali sa simula ng mahabang gawain ay tahimik na makasisira sa buong resulta.

Araw-araw kaming bumubuo at nagpapatakbo ng mga sistemang multi-agent sa SimianX. Apat na agent ang sabayang sumusuri sa isang stock o crypto pair sa aming silid ng live na pagsusuri, isang komite ng walong agent ang nagdedebate tungkol sa iisang stock o coin sa malalimang pananaliksik, at isang pampublikong crypto leaderboard ang nagmamarka sa mahigit 30 AI na modelo sa bawat transaksiyong isinasara nila. Ginagamit ng gabay na ito ang sistemang iyon bilang aktuwal na halimbawa, kasabay ng walang-kinikilingang paglalarawan sa mga produktong agent at sa mga pananaliksik na humuhubog sa larangan.

Mga pangunahing aral

• Ang agent ay isang modelo na may kasamang mga kasangkapan, memorya at isang siklong kontrolado ng modelo mismo. Kung nakapirmi sa code ang bawat hakbang, workflow (daloy ng trabaho) iyon, hindi agent.
• Nakatutulong ang mga sistemang multi-agent kapag nahahati ang gawain sa magkakahiwalay na bahagi, o kapag kailangan nito ng mga pananaw na dapat mabuo bago pa magkumpara ng tala ang sinuman. Mas malaki rin nang husto ang nagagastos nilang token.
• Karamihan sa pagpalya ng mga agent ay nagmumula sa mga pagkakamaling nagpapatong-patong, mga kasangkapang hindi maaasahan, mahinang pagsusuri at gastos na lumalaki nang walang kontrol, hindi dahil "hindi sapat ang talino" ng modelo.
• Husgahan ang isang agent batay sa paulit-ulit na resulta sa sarili mong mga gawain: antas ng tagumpay, pagkakapare-pareho sa bawat takbo, gastos sa bawat natapos na gawain, at kumpletong talaan ng lahat ng ginawa nito.

Ano ang AI Agent? Isang Praktikal na Kahulugan

Mas matanda ang ideyang ito kaysa sa malalaking language model. Ang karaniwang aklat-aralin sa AI, ang Artificial Intelligence: A Modern Approach nina Stuart Russell at Peter Norvig, ay nagbibigay-kahulugan sa agent bilang anumang nakadarama sa kapaligiran nito sa pamamagitan ng mga sensor at kumikilos sa kapaligirang iyon sa pamamagitan ng mga actuator. Pasok dito ang isang termostat. Pasok din ang isang programang naglalaro ng chess.

Ang nagbago pagkaraan ng 2022 ay puwede nang maging ubod ng pangangatwiran ang isang language model. Sa halip na sumunod sa mga patakarang isinulat ng tao, binabasa ng modelo ang sitwasyon sa karaniwang wika, gumagawa ng plano, at pumipili kung aling kasangkapan ang susunod na tatawagin. Ang malawakang sinisipi na gabay ng Anthropic, ang Building Effective Agents, ang gumuhit ng hangganang ginagamit na ngayon ng karamihan sa mga inhinyero: ang workflow ay mga sistemang pinag-uugnay ang mga modelo at kasangkapan sa pamamagitan ng mga landas ng code na itinakda na noon pa, samantalang ang agent ay mga sistemang ang modelo mismo ang dinamikong nagdidirekta sa sarili nitong proseso at sa paggamit ng mga kasangkapan.

Sa praktika, may limang bahagi ang isang modernong AI agent:

1. Isang layunin. "Ayusin ang pumapalyang test na ito", "ibuod kung ano ang nagpagalaw sa Nvidia ngayong araw", "magpasya kung magbubukas ng posisyon sa 15-minutong kandilang ito".
2. Isang modelo na nangangatwiran tungkol sa layunin at sa kasalukuyang kalagayan.
3. Mga kasangkapan na kaya nitong tawagin: paghahanap, tagapagpatakbo ng code, query sa database, API ng datos ng merkado, browser.
4. Memorya o kalagayan: kung ano na ang nasubukan nito, kung ano ang ibinalik ng mga kasangkapan, at kung ano pa ang hindi alam.
5. Isang siklong may patakaran sa paghinto: tuloy-tuloy ito hanggang matupad ang layunin, maubos ang badyet, o kailangan nang aprubahan ng tao ang susunod na hakbang.

Alisin ang siklo at chatbot ang matitira. Ipirmi ang bawat hakbang nang maaga at workflow ang makukuha mo. Ang siklong ang modelo mismo ang kumokontrol ang siyang nagpapaging-agent dito.

AI Agent, Chatbot at Workflow: Ano ang Pagkakaiba

Palagiang napagpapalit ang tatlong terminong ito, bahagya dahil mabenta ang salitang "agent". May tawag ang Gartner sa paglalagay ng bagong etiketa sa mga chatbot at robotic process automation para magmukhang agent: "agent washing" (pagpapanggap na agent). Tinantiya nito noong Hunyo 2025 na mga 130 lang sa libu-libong vendor na nagbebenta ng agentic AI ang tunay na nag-aalok nito. Ang talahanayang ito ang pinakamabilis na paraan para mapagkaiba ang tatlo.

Isang kapaki-pakinabang na patakaran mula rin sa gabay ng Anthropic: magsimula sa pinakasimpleng opsiyong gumagana, at magdagdag lang ng awtonomiya kapag malinaw na pinabubuti nito ang resulta. Maraming gawaing ipinagbibili bilang agent ang mas mahusay, mas mura at mas ligtas kung gagawing workflow.

Paano Gumagana ang AI Agent: Ang Siklo ng Pagdama, Pagpaplano, Pagkilos at Pagninilay

Ang bawat agent, anuman ang tatak nito, ay nagpapatakbo ng isang bersiyon ng iisang siklo.

Pagdama

Tinitipon ng agent ang kasalukuyang sitwasyon nito: ang layunin ng gumagamit, ang resulta ng huli nitong kilos, ang laman ng isang file, isang pahina ng resulta ng paghahanap, ang pinakabagong kandila sa tsart. Lahat ng alam nito ay dapat magkasya sa context window ng modelo, kaya mapili ang mahuhusay na agent. Ibinubuod nila ang mga lumang hakbang, iniingatan ang hilaw na datos na kakailanganin pa, at itinatapon ang iba.

Pagpaplano

Ang modelo ang nagpapasya kung ano ang susunod na gagawin. Minsan, isang buong plano ito na isinulat sa umpisa pa lang; mas madalas, iisang susunod na hakbang lang ito na pinili matapos makita ang huling resulta. Ipinakita ng maimpluwensiyang papel na ReAct (Yao at mga kasama, 2022) na ang pagsasalit-salit ng maiikling tala ng pangangatwiran at mga kilos ay nagpapahintulot sa modelo na mangalap ng impormasyon at itama ang direksiyon nito, at tinalo nito ang mga paraang puro kilos o puro pangangatwiran lang sa ilang gawain. Karamihan sa mga balangkas para sa agent ay sumusunod pa rin sa ganoong padron.

Pagkilos

Tumatawag ang agent ng isang kasangkapan. Naglalabas ang mga modernong modelo ng nakaayos na kahilingan, halimbawa "hanapin ang X" o "patakbuhin ang query na ito gamit ang mga parameter na ito", at ang software na nakapalibot dito ang nagsasagawa nito at nagbabalik ng resulta. May mga pamantayan na ngayon para sa "tubong" ito. Ang Model Context Protocol (MCP), na ipinakilala ng Anthropic noong Nobyembre 2024 at ibinigay sa Agentic AI Foundation ng Linux Foundation noong Disyembre 2025, ay nagtatakda kung paano kumokonekta ang isang agent sa mga kasangkapan at pinagmumulan ng datos. Ang Agent2Agent protocol (A2A) ng Google, na proyekto na rin ngayon ng Linux Foundation, ang sumasaklaw sa kung paano nag-uusap ang mga agent na gawa ng iba't ibang vendor.

Pagninilay

Inihahambing ng agent ang resulta sa layunin. Pumasa ba ang test? Tugma ba ang numero sa ikalawang pinagmulan? May katuturan pa ba ang plano? Ipinakita ng mga pananaliksik gaya ng Reflexion (Shinn at mga kasama, 2023) na kapag hinayaan ang agent na isulat kung ano ang nagkamali at sumubok muli, gumaganda ang resulta sa mga gawain sa pagpoprograma at pangangatwiran. Ang pagninilay din ang sandali kung kailan dapat magpasya ang agent na huminto: dahil natupad na ang layunin, dahil natigil na ito, o dahil kailangan ng tao na aprubahan ang isang bagay na mapanganib.

Nakapalibot sa siklo ang mga pananggalang: badyet sa token, oras o pera; listahan ng mga kasangkapang puwedeng gamitin ng agent; at mga puntong kailangang sumang-ayon ng tao. Sa konteksto ng pangangalakal, ang ibig sabihin nito, sa pinakamababa, ay limitasyon sa laki ng posisyon, hangganan ng lugi (stop) sa bawat transaksiyon, at malinaw na guhit sa pagitan ng simuladong pangangalakal at totoong pera.

Iisang Agent Kumpara sa Sistemang Multi-Agent

Mag-isang pinatatakbo ng iisang agent ang siklo. Ang sistemang multi-agent naman ay nagbibigay ng iba't ibang bahagi ng trabaho sa iba't ibang agent, bawat isa ay may sariling mga tagubilin, kasangkapan at konteksto, saka pinagsasama ang kanilang mga nagawa. May apat na karaniwang disenyo:

• Tagapag-ugnay at mga manggagawa. Hinahati ng pangunahing agent ang gawain sa mga bahagi, ipinapadala ang bawat bahagi sa isang manggagawang agent, at pinagsasama ang mga resulta. Ganito kadalasan gumagana ang mga katuwang sa pananaliksik.
• Mga espesyalistang nagpapasa sa tagapagpasya. Bawat agent ay may hawak na iisang larangan, gaya ng mga tsart, balita o datos pinansiyal, at isang huling agent ang tumitimbang sa kanilang mga pananaw. Ito ang istruktura ng aming silid ng live na pagsusuri, na ilalarawan sa ibaba.
• Debate. Nagtatalo ang mga agent mula sa magkabilang panig bago magpasya ang isang hukom. Natuklasan nina Du at mga kasama (2023) na ang ilang kopya ng modelo na nagdedebate sa loob ng ilang round ay nagpabuti sa katumpakan ng mga datos at sa pangangatwiran kumpara sa iisang modelong mag-isang sumasagot.
• Botohan o pinagsamang sagot (ensemble). Ilang agent, o ilang modelo, ang hiwa-hiwalay na sumasagot sa iisang tanong, at pinagsasama-sama ang mga sagot.

Totoo ang ebidensiya para sa mga sistemang multi-agent, pero may kondisyon. Iniulat ng Anthropic noong Hunyo 2025 na sa kanilang sistemang multi-agent para sa pananaliksik, ang isang pangunahing agent na Claude Opus 4 na nagdidirekta sa mga sub-agent na Claude Sonnet 4 ay nakahigit nang 90.2% sa iisang agent na Claude Opus 4 sa kanilang panloob na pagsusuri sa pananaliksik. Tapat din ang parehong sulatin tungkol sa kapalit: gumamit ang mga agent ng humigit-kumulang apat na beses na mas maraming token kaysa sa isang chat, at ang mga sistemang multi-agent ay mga labinlimang beses. Binanggit din nito na karamihan sa mga gawain sa pagpoprograma ay may mas kaunting bahaging tunay na maisasabay kaysa sa pananaliksik, kaya hindi sila gaanong bagay rito.

Ang aming panuntunan: gumamit ng higit sa isang agent kapag gusto mo ng mga pananaw na nabubuo nang hiwalay bago magkumpara ng tala ang sinuman. Hindi dapat makulayan ang pagbasa sa tsart ng ulong-balitang kababasa lang ng agent ng balita, at ang argumentong pesimista ay dapat isulat ng agent na ang tanging trabaho ay hanapin ang mga problema.

Saan Pumapalya ang mga AI Agent

Pumapalya ang mga agent sa mga paraang mahuhulaan, at kailangang maglaan ng oras dito ang anumang tapat na gabay. Ang isang pag-aaral noong 2025, ang Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail? (Cemri at mga kasama), ay nag-anotasyon ng mahigit 1,600 talaan ng pagpapatakbo mula sa pitong sikat na balangkas na multi-agent at nakakita ng 14 na magkakaibang uri ng pagpalya sa tatlong grupo: mga problema sa disenyo ng sistema, hindi pagkakatugma ng mga agent, at mahinang beripikasyon ng huling resulta.

Mga pagkakamaling nagpapatong-patong

Pinararami ng mahahabang gawain ang maliliit na antas ng pagkakamali. Kung nagtatagumpay ang bawat hakbang ng isang gawain nang 95% ng pagkakataon at magkakahiwalay ang mga hakbang, ang gawaing may 20 hakbang ay magtatagumpay lang nang mga 36% ng pagkakataon (0.95 itinaas sa ika-20 kapangyarihan). Sa 99% bawat hakbang, ang parehong gawain ay magtatagumpay nang mga 82% ng pagkakataon. Kaya mas mahalaga ang pagiging maaasahan sa bawat hakbang kaysa sa pagiging napakahusay sa iisang hakbang, at kaya kailangan ng mga agent ng mga checkpoint na sasalo sa pagkakamali bago pa ito pagpatungan ng susunod na hakbang.

Halusinasyon at maling pagbasa sa kasangkapan

Puwedeng mag-imbento ng katotohanan ang isang modelo, mali ang basa sa resulta ng kasangkapan, o magdala ng lumang numero na para bang kasalukuyan pa. Pinalalala ito ng mga agent, dahil ang gawa-gawang halaga ay puwedeng maging input ng susunod na kilos. Pang-istruktura ang lunas: ipasa ang hilaw na datos sa halip na paraphrase, suriin sa code ang mahahalagang numero sa halip na pagkatiwalaan ang aritmetika ng modelo, at humingi ng pinagmulan para sa bawat mahalagang pahayag.

Gastos

Bawat ikot sa siklo ay isa pang tawag sa modelo, at lumalaki ang konteksto habang tumatagal ang gawain. Ang gawaing mukhang mura sa isang demo ay puwedeng gumastos nang ilang ulit sa aktuwal na paggamit kapag paulit-ulit na sumusubok, nagninilay at nagbabasang muli ang agent. Magtakda ng mahigpit na badyet bawat gawain at sukatin ang gastos ng isang natapos na gawain, hindi ng iisang tawag.

Bagal ng tugon

Ipinagpapalit ng mga agent ang bilis para sa kalidad. Ilang segundo lang ang sagot sa chat; puwedeng umabot nang ilang minuto ang isang agent sa pananaliksik, at ang agent sa pagpoprograma na gumagawa ng malaking pagbabago ay puwedeng tumakbo nang mas matagal pa. Ang sarili naming komite ng malalimang pananaliksik na may walong agent ay nangangailangan ng ilang minuto para sa iisang stock, dahil nananaliksik, nagdedebate at bumoboto muna ang mga agent bago may maisulat.

Pagsusuri

Hindi deterministiko ang mga agent: ang parehong gawain ay puwedeng magtagumpay sa isang takbo at pumalya sa susunod. Ipinakilala ng benchmark na τ-bench ang sukatang tinatawag na pass^k, ang tsansang magtagumpay ang isang agent sa lahat ng k na pagtatangka sa iisang gawain, at natuklasan nito na kahit ang malalakas na agent na tumatawag ng function noong panahong iyon ay nagtagumpay sa lahat ng walong pagtatangka nang wala pang 25% ng pagkakataon sa larangan nito ng tingian. Kaunti lang ang sinasabi ng iisang kahanga-hangang takbo. Kapaki-pakinabang ang mga pampublikong benchmark gaya ng SWE-bench para sa pagpoprograma at OSWorld para sa paggamit ng kompyuter, pero hindi iyon ang mga gawain mo.

Seguridad at mga pahintulot

Ang agent na nagbabasa ng mga web page o email ay puwedeng manipulahin ng mga tagubiling nakatago sa mga ito, isang atakeng kilala bilang prompt injection (pagsisingit ng utos), na nangunguna sa listahan ng OWASP ng mga panganib sa mga aplikasyong LLM. Bigyan ang mga agent ng pinakamaliit na access na kailangan nila, ilayo ang mga lihim sa kanilang konteksto, at humingi ng pag-apruba bago gawin ang anumang hindi na mababawi, gaya ng paglilipat ng pera.

May epekto sa negosyo ang mga problemang ito. Sa parehong anunsiyo noong Hunyo 2025, hinulaan ng Gartner na mahigit 40% ng mga proyektong agentic AI ang kakanselahin pagsapit ng katapusan ng 2027, dahil sa tumataas na gastos, malabong halaga sa negosyo at kulang na kontrol sa panganib.

Isang Aktuwal na Halimbawa: Paano Hinahati ng mga Agent ng SimianX ang Isang Desisyon sa Pangangalakal

Mabigat na pagsubok para sa mga agent ang pangangalakal. Tuloy-tuloy ang dating ng datos, hindi pa alam ang tamang sagot sa sandali ng pagpapasya, at bawat desisyon ay mamarkahan din ng merkado sa huli. Ganito hinahati ng aming sistema ang trabaho.

Live na pagsusuri: tatlong espesyalista at isang agent na nagpapasya

Kapag nagbukas ka ng US stock o crypto pair sa silid ng live na pagsusuri at pumili ng timeframe, apat na agent ang sabay-sabay na kikilos. Saklaw nito ang mahigit 13,000 US stock at ETF at mahigit 4,000 crypto pair, mula sa 1-minutong kandila pataas.

• Ang indicator agent ang bumabasa sa tsart: trend, momentum, suporta at resistensiya. Tumatakbo ito sa bawat bagong kandila.
• Ang intelligence agent ang bumabasa sa daloy ng balita tungkol sa simbolo at, kung mayroon, sa mga tsansa sa mga prediction market. Nire-refresh ito bawat ilang minuto.
• Ang fundamental agent ang bumabasa sa mga opisyal na ulat at transaksiyon ng mga insider para sa isang stock, o sa datos on-chain at derivatives para sa isang coin. Mabagal magbago ang mga ito, kaya bilang default ay nire-refresh ito nang halos isang beses kada oras.
• Ang decision agent ang tumitimbang sa tatlo pang agent kapag nagsara ang isang kandila at nagsasabi kung ano ang gagawin: bumili, magbenta o huwag munang pumasok, kasama ang presyo ng pagpasok, hangganan ng lugi at target.

Kapag may lumitaw na magandang pagkakataon (setup), nagbubukas ang sistema ng simuladong posisyon na may ganoong hangganan ng lugi at target, saka ipinapaliwanag ang bawat pagpasok, pag-aayos at paglabas habang umuusad ang transaksiyon. Ikaw ang pumipili ng modelo sa likod ng bawat agent. Puwede ring patakbuhin ang parehong apat na agent ayon sa iskedyul bilang isang awtomatikong piloto, at ang daloy ng balitang may marka na ginagamit ng intelligence agent ay ang parehong feed na nagpapatakbo sa Pulso ng Merkado.

Bakit ganito hinahati ang trabaho? Magkakaiba ang orasan ng tatlong espesyalista, kaya kapag pinaghiwalay sila, puwedeng i-refresh ang pagbasa sa tsart sa bawat kandila nang hindi nagbabayad para basahin muli ang isang ulat na hindi naman nagbago. Pinananatili rin nitong maliit at nakatutok ang konteksto ng bawat agent. At ginagawa nitong kita ang hindi pagkakasundo: kapag sinasabi ng tsart na "breakout" o pag-akyat palampas sa resistensiya at nagbababala naman ang agent ng balita tungkol sa ulat ng kita bukas, kailangang harapin ng decision agent ang tunggaliang iyon sa halip na basta pagkaraniwanin ito.

Malalimang pananaliksik: isang komite ng walong agent

Para sa mas mabagal at mas malalim na pagtingin sa iisang stock o coin, nagpapaupo ang malalimang pananaliksik ng komiteng may walong miyembro. Apat na analista ang sabayang nananaliksik: fundamentals, ang tsart, ang balita, at isang ikaapat na upuan na pagtingin sa tamang tiyempo para sa mga stock at analista ng derivatives para sa crypto. Pagkatapos, isang optimistang mananaliksik at isang pesimistang mananaliksik ang bubuo ng pinakamatibay na argumento para sa bawat panig. Isang tagapamahala ng pananaliksik ang namumuno sa debate tungkol sa pinakamalalaking hindi pagkakasundo, inuulit ng bawat miyembro ang paninindigan nito sa isang pansarang botohan, at isang tagapamahala ng panganib ang sumusulat ng desisyon na may mga antas ng presyong nasuri na. Sinusundan ng aming hakbang-hakbang na paglalakad sa binagong komite ang isang buong takbo, isa-isang screen.

Ito ang padron ng debate mula sa mga pananaliksik, na isinagawa na sa aktuwal na produkto. Naroon ang pesimista dahil ang komite ng mga analistang laging sumasang-ayon ay, sa totoo lang, iisang opinyong inulit nang apat na beses.

Paano sinusukat ng leaderboard ang mga resulta

Ang agent na gumagawa ng mga desisyon sa pangangalakal ay dapat markahan batay sa kinalabasan, hindi sa kung gaano kakumbinsing pakinggan ang pangangatwiran nito. Minamarkahan ng crypto leaderboard ang mga AI na modelo sa likod ng mga simuladong posisyong ito, at ang mga saradong transaksiyon lang, na tinutuos sa totoong presyo ng merkado, ang binibilang. Sa kasalukuyan, saklaw nito ang mahigit 30 modelo mula sa ilang AI lab, at sinusukat ang bawat isa sa dalawang paraan:

• Porsiyento ng panalo: ang bahagi ng mga saradong transaksiyon na nagtapos nang may tubo.
• Karaniwang R (average R): ang tubo bawat transaksiyon na sinusukat sa yunit ng panganib na tinanggap sa pagpasok. Ang posisyong pabili (long) sa 100 na may hangganan ng lugi sa 98 ay nakataya ng 2 bawat yunit; ang pagsasara sa 104 ay +2R, at ang buong pagtama sa hangganan ng lugi ay −1R.

Nira-ranggo lang ang isang modelo pagkatapos ng 20 saradong transaksiyon sa kasalukuyang mga filter, kaya hindi ito mailalagay sa tuktok ng iilang suwerteng transaksiyon, at puwede kang mag-filter ayon sa panahon, timeframe at direksiyon ng posisyon. Mahalagang basahin nang magkasama ang dalawang numero: ang mataas na porsiyento ng panalo na may mababang R ay puwedeng magtago ng ilang malalaking lugi, habang ang katamtamang porsiyento ng panalo na may mataas na R ay puwedeng mangahulugan ng mas kakaunti pero mas malalaking panalo. Pinaghambing namin ang mga modelo sa likod ng leaderboard sa Aling AI Model ang Pinakamagaling Mag-trade? at sa aming gabay na GPT vs Gemini vs Claude.

Pagkonekta sa sarili mong agent

Bukas din ang parehong sistema sa mga agent mula sa labas. Ipinapaliwanag ng pahinang Paggamit sa agent kung paano bibigyan ang Claude Code, Codex, Cursor o iba pang agent ng SimianX skill at isang API key, para makapagsimula ito ng live na pagsusuring may apat na agent sa anumang simbolo, masubaybayan ang daloy ng balitang may marka, o makapagpatakbo ng malalimang pananaliksik. May sariling key ang agent mo na may badyet na ikaw ang nagtakda. Hindi nito kailanman makukuha ang login mo sa website, at bawat posisyong hinahawakan nito ay simuladong posisyon.

Paalala sa panganib: Lahat ng inilarawan sa itaas ay software na lumilikha ng pagsusuri at mga simuladong transaksiyon. Impormasyon ito, hindi payo sa pamumuhunan. Nagkakamali ang mga AI na modelo, ang mga resulta sa leaderboard ay naglalarawan ng mga nakaraang transaksiyon at hindi hinuhulaan ang kita sa hinaharap, at walang modelo o komite na nag-aalis ng panganib ng merkado. Huwag kailanman ipangalakal ang perang hindi mo kayang mawala dahil lang sa desisyon ng isang AI.

Mga Uri ng AI Agent sa 2026

Ang klasipikasyon sa aklat-aralin

Inuuri ng mga aklat-aralin ang mga agent ayon sa paraan ng kanilang pagpapasya, at nakatutulong pa rin ang mga kategoryang ito sa pagpapaliwanag ng mga modernong sistema:

Pinaghahalo ng mga agent na nakabatay sa language model ang mga uring ito. Nakabatay sila sa layunin sa kung ano ang hinahabol nila, nakabatay sa pakinabang kapag tumitimbang ng mga opsiyon, at natututo sila sa loob ng iisang gawain sa pamamagitan ng pagninilay sa mga resulta.

Ang mga kategorya ng produkto

Kapag pinagpangkat ayon sa talagang ginagawa nila, ang mga agent na ginagamit ng mga tao sa 2026 ay nahahati sa limang malalawak na kategorya. Mga halimbawa lang ang mga produktong binanggit dito, hindi pag-endorso, at mabilis magbago ang kanilang kakayahan.

Mga agent sa pagpoprograma. Ang AI agent sa pagpoprograma ay nagbabasa ng repositoryo ng code, nag-e-edit ng mga file, nagpapatakbo ng mga test at nagmumungkahi ng pagbabago, kadalasan bilang pull request. Kabilang sa mga halimbawa ang Claude Code ng Anthropic, Codex ng OpenAI, ang agent sa pagpoprograma sa GitHub Copilot, Cursor at Devin ng Cognition. Karaniwan silang pinaghahambing sa SWE-bench, na nagpapalutas sa kanila ng mga totoong isyu mula sa mga open-source na proyekto. Ipinahihiwatig ng pananaliksik ng METR na ang haba ng mga gawain sa software na kayang tapusin ng mga nangungunang agent nang may 50% na pagiging maaasahan ay dumodoble halos bawat pitong buwan mula pa noong 2019.

Mga agent sa pananaliksik. Naghahanap ang mga ito sa web o sa isang koleksiyon ng dokumento, nagbabasa ng maraming pinagmulan at sumusulat ng ulat na may mga sipi. Inilunsad ng Google ang Gemini Deep Research noong Disyembre 2024, at inilunsad ng OpenAI ang deep research sa ChatGPT noong Pebrero 2025. Ang kahinaan nila ay ang kalidad ng pinagmulan: ang mahusay na pagkakasulat na ulat ay puwede pa ring nakasandal sa mahinang pinagmulan.

Mga agent sa browser at sa paggamit ng kompyuter. Pinatatakbo ng mga ito ang isang browser o ang buong desktop sa pamamagitan ng pagtingin sa screen, pag-click at pagta-type. Inilabas ng Anthropic ang computer use (paggamit ng kompyuter) noong Oktubre 2024. Ang Operator ng OpenAI, na inilunsad noong Enero 2025, ay isinanib sa ChatGPT agent noong Hulyo 2025, at may Project Mariner naman ang Google. Mas mabagal at hindi gaanong maaasahan ang mga ito kaysa sa mga agent na gumagana sa pamamagitan ng API, kaya kadalasang inilalaan lang sila sa mga site na walang API.

Mga pangkalahatang agent. Tumatanggap ang mga ito ng malawak na layunin at pinagsasama ang pag-browse, code at mga file para matapos ito. Ang Manus, na inilunsad noong Marso 2025, ang pinakakilalang halimbawa. Pumayag ang Meta na bilhin ang kompanya noong Disyembre 2025; noong Abril 2026, iniutos ng Pambansang Komisyon sa Pag-unlad at Reporma (NDRC) ng China na ipawalang-bisa ang kasunduan.

Mga agent sa pangangalakal at pagsusuri ng merkado. Binabasa ng mga ito ang datos ng merkado, mga balita at mga opisyal na ulat, at gumagawa ng mga plano sa transaksiyon o humahawak ng mga posisyon. Ang mga akademikong balangkas gaya ng TradingAgents (Xiao at mga kasama, 2024) ay naglalarawan ng isang kompanya sa pangangalakal na may mga papel ng analista, mananaliksik, mangangalakal at tagapamahala ng panganib, at ang mga produkto gaya ng SimianX ay nagpapatakbo ng katulad na mga komite sa live na datos. Mapaglaban at maingay ang mga merkado, kaya ito ang kategorya kung saan pinakamahalaga ang pampublikong rekord na makikita bawat transaksiyon.

Paano Suriin ang Isang AI Agent: Isang Checklist

Pumipili ka man ng agent sa pagpoprograma, kasangkapan sa pananaliksik o katuwang sa pangangalakal, ang parehong mga tanong ang naghihiwalay sa mga kapaki-pakinabang na agent mula sa mga pang-demo lang.

Mga Madalas Itanong

Ano ang AI agent sa simpleng salita?

Ang AI agent ay isang programang gumagamit ng AI na modelo para maabot ang isang layunin nang mag-isa. Tinitingnan nito ang sitwasyon, nagpapasya ng isang hakbang, gumagamit ng kasangkapan gaya ng paghahanap o code para isagawa ito, sinusuri ang resulta at umuulit hanggang matapos ang trabaho o kailanganin na nito ang tao.

Ano ang pagkakaiba ng AI agent at chatbot?

Sumasagot ang chatbot sa isang mensahe bawat pagkakataon at saka naghihintay sa iyo. Ang agent naman ay tuloy-tuloy na nagtatrabaho tungo sa isang layunin sa maraming hakbang, pumipili kung aling mga kasangkapan ang gagamitin, at kayang tapusin ang isang gawain, gaya ng pag-aayos ng code o pagsulat ng ulat, nang walang bagong utos sa bawat hakbang.

Ano ang sistemang multi-agent?

Ang sistemang multi-agent ay isang grupo ng mga AI agent na may magkakaibang papel na nagtatrabaho sa iisang gawain. Puwede nilang hatiin ang trabaho, magdebate mula sa magkabilang panig o bumoto, at isang huling agent o nakapirming patakaran ang magsasama ng kanilang mga resulta. Sa malalawak na gawain, madalas nilang nalalampasan ang iisang agent, kapalit ng mas mataas na gastos.

Ano ang AI agent sa pagpoprograma?

Gumagana ang AI agent sa pagpoprograma sa loob ng isang proyektong software: binabasa nito ang code, nag-e-edit ng mga file, nagpapatakbo ng mga test at nagmumungkahi ng mga pagbabago. Kabilang sa mga halimbawa ang Claude Code, OpenAI Codex, ang agent sa pagpoprograma sa GitHub Copilot, Cursor at Devin.

Ano ang Manus AI?

Ang Manus ay isang pangkalahatang AI agent na inilunsad noong Marso 2025 na tumatanggap ng malawak na layunin at gumagamit ng pag-browse, code at mga file para matapos ito. Pumayag ang Meta na bilhin ang kompanya noong Disyembre 2025, at noong Abril 2026 ay iniutos ng mga regulator sa China na ipawalang-bisa ang kasunduan.

Kaya bang mangalakal ng stock o crypto ang mga AI agent?

Kaya nilang suriin ang mga merkado at hawakan ang mga posisyon, at may ilang produkto, kabilang ang SimianX, na nagpapahintulot sa mga agent na magpatakbo ng mga simuladong posisyon na may hangganan ng lugi at target. Malaki ang pagkakaiba ng resulta depende sa modelo at merkado, kaya husgahan ang anumang agent sa pangangalakal batay sa rekord nito ng mga saradong transaksiyon, at ituring ang resulta nito bilang impormasyon, hindi payo.

Paano ko ikokonekta ang sarili kong AI agent sa live na pagsusuri ng merkado?

Ipinapakita ng pahinang Paggamit sa agent ng SimianX kung paano i-install ang SimianX skill sa Claude Code, Codex, Cursor at iba pang agent. Magkakaroon ang agent mo ng sarili nitong API key na may badyet na ikaw ang may kontrol, at kaya nitong magsimula ng live na pagsusuring multi-agent, subaybayan ang daloy ng balitang may marka at magpatakbo ng malalimang pananaliksik.

Kaugnay na Babasahin

• AI na Pagsusuri ng Stock: Komite ng 8 Ahente na Matatanong
• 8 AI Analysts vs 1: +37% Accurate, −41% Risk sa Stocks
• Aling AI Model ang Pinakamagaling Mag-trade? 30 LLM sa P&L
• 30+ AI Models, 6 Providers: Live Crypto Leaderboard
• GPT vs Gemini vs Claude: Gabay sa AI Stock Analysis 2026
• Multi-Agent AI vs ChatGPT para sa NVDA: 2026 Paghahambing
• Paano nag-trade ng crypto 24/7 ang mga AI autopilot (2026)
• Stock Live Analysis: AI Agents Cover US Stocks Real-Time
• Agentic AI Investing: Beginner's Guide sa Next-Gen Markets

Mga Sanggunian

• Russell & Norvig — Artificial Intelligence: A Modern Approach (karaniwang aklat-aralin sa AI)
• Anthropic — Building Effective Agents (Disyembre 2024)
• Anthropic — How we built our multi-agent research system (Hunyo 2025)
• Yao at mga kasama — ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
• Shinn at mga kasama — Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning
• Du at mga kasama — Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate
• Cemri at mga kasama — Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?
• Yao at mga kasama — τ-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains
• METR — Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
• Xiao at mga kasama — TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
• Model Context Protocol — opisyal na dokumentasyon
• Agent2Agent (A2A) Protocol — opisyal na site
• Gartner — Mahigit 40% ng mga proyektong agentic AI ang kakanselahin pagsapit ng katapusan ng 2027 (Hunyo 2025)
• TechCrunch — Hinarang ng China ang $2B na kasunduan ng Meta sa Manus (Abril 2026)
• IBM — Ano ang mga AI agent?
• OWASP — Nangungunang 10 panganib para sa mga aplikasyong large language model