Oriphiel AI agenti vodič
AI agenti vodič za ChatGPT, open-source alate i OpenClaw automatizaciju
Sveobuhvatan vodič za AI agente: osnove, arhitektura, tool calling, RAG, ChatGPT i konkurencija, open-source frameworki, OpenClaw primjene, sigurnost, evaluacija i produkcija.
AI agenti teme vodiča
Ovaj vodič pokriva AI agente kao zasebno područje: od osnovnog objašnjenja što su agenti do agent loopa, tool callinga, memorije, RAG-a, ChatGPT-a i konkurencije, open-source frameworka, OpenClaw primjena, sigurnosti, evaluacije i produkcije.
AI agenti: osnove i pojmovi
Što su AI agentiSveobuhvatan pregled AI agenata: što rade, zašto nisu samo chatbotovi i kako mogu preuzeti konkretne poslovne korake u OpenClaw procesu.
AI agent vs chatbot vs automatizacijaKako razlikovati razgovorni chatbot, klasičnu automatizaciju i agentic workflow koji koristi model, alate i stanje procesa.
Gdje AI agenti imaju smisla u OpenClaw-uPraktična mapa zadataka u CRM-u gdje agent može pomoći: lead triage, sažeci, klasifikacija odgovora, priprema emaila, dashboard i kontrola kvalitete.
Razine autonomije AI agentaKako postupno povećavati ovlasti AI agenta: od čitanja i prijedloga do ograničenog izvršavanja i potpuno automatiziranih batch zadataka.
LLM model kao mozak agentaKako jezični model odlučuje, gdje je koristan, gdje griješi i zašto agent treba alate, validaciju i poslovna pravila.
Kontekst, tokeni i ograničenja AI agentaZašto agent ne smije dobiti sve podatke odjednom i kako se upravlja kontekstom, tokenima, sažimanjem i relevantnim dokumentima.
Kada ne koristiti AI agentaSituacije u kojima je bolji običan workflow, ručna provjera, fiksno pravilo ili klasična integracija umjesto agentic sustava.
AI agenti: arhitektura i implementacija
Arhitektura AI agenta u OpenClaw-uReferentna arhitektura za OpenClaw AI agente: ulaz, context builder, model, tool dispatcher, validacija, zapis stanja i audit log.
Agent loop: planiranje, izvršenje i provjeraKako radi osnovna petlja AI agenta: primi cilj, planira korak, pozove alat, pročita rezultat, provjeri ishod i završava ili nastavlja.
Tool calling i function schemaKako agent koristi funkcije: opis alata, JSON shema argumenata, odabir alata, izvršenje u aplikaciji i povrat rezultata modelu.
Dispatcher alata i validacija argumenataKako backend treba primiti modelov tool call, provjeriti dozvole, validirati argumente i izvršiti samo dopuštenu akciju.
Memorija agenta: kratkoročna i dugoročnaKako agent pamti razgovor, radno stanje, preferencije, sažetke i trajne CRM činjenice bez miješanja memorije s izvorom istine.
RAG, vector search i embeddingsKako agent dohvaća relevantne dokumente, FAQ, ponude i CRM bilješke kroz chunking, embeddings i semantičku pretragu.
Strukturirani izlazi i JSON schemaZašto agent treba vraćati strogo strukturirane odluke za CRM statuse, razloge, taskove i klasifikacije umjesto slobodnog teksta.
Multi-agent orchestration i handoffKako više specijaliziranih agenata može surađivati: triage agent, research agent, email agent, compliance agent i ljudski pregled.
Async jobovi, queue, retry i timeoutKako pokretati agente u pozadini za sporije zadatke: batch obrada, idempotentnost, retry politika, prekidi i nastavak rada.
Streaming, tracing i observability AI agenataKako pratiti što agent radi u stvarnom vremenu: tok događaja, trace koraci, latencija, tokeni, tool callovi i greške.
AI agenti: modeli i konkurencija
ChatGPT, OpenAI agenti i OpenClawKako se OpenAI modeli, Responses API, Agents SDK, Apps SDK i open-weight modeli mogu promatrati u OpenClaw implementaciji.
Claude, Anthropic agenti i OpenClawKako Claude pristup alatima, strukturiranom tool use toku, računalnim alatima i sigurnosnom dizajnu može pomoći kod OpenClaw agenata.
Gemini, Google agenti i OpenClawKako Gemini API, function calling, Google AI Studio i Agent Development Kit ulaze u izbor modela i agentic arhitekture za OpenClaw.
Microsoft Copilot Studio i Semantic KernelRazlika između low-code agenata u Copilot Studio okruženju i developerskog Semantic Kernel pristupa za OpenClaw integracije.
Mistral agents i open modeliKako Mistral Agents, Conversations, tools, document libraries i otvoreniji modeli mogu biti dio OpenClaw AI strategije.
Lokalni i open-weight modeli u OpenClaw-uKada OpenClaw može koristiti modele koji se pokreću lokalno: privatnost, cijena, latencija, GPU/CPU ograničenja i kvaliteta.
Cloud vs local AI modeli za agenteKako usporediti API modele i lokalne modele za OpenClaw: sigurnost, cijena, kvaliteta, održavanje, skaliranje i dostupnost.
Model routing i fallback strategijaKako OpenClaw može birati model po zadatku, trošku, riziku i dostupnosti te se sigurno prebaciti na drugi provider.
AI agenti: besplatni open-source alati
LangGraph u OpenClaw-uKako se LangGraph može koristiti za stateful, dugotrajnije i kontrolirane agente s grafom stanja, ljudskom provjerom i trajnim izvršavanjem.
LlamaIndex u OpenClaw-uKako LlamaIndex može pomoći kod RAG-a, document agenata, indeksiranja i dohvaćanja znanja iz ponuda, FAQ-a i CRM bilješki.
Haystack u OpenClaw-uKako Haystack može služiti za produkcijske RAG pipelineove, modularne komponente, semantičku pretragu i agente nad dokumentima.
CrewAI u OpenClaw-uKako CrewAI može pomoći kod multi-agent tokova s ulogama, crews, flows i human-in-the-loop kontrolom.
AutoGen i Microsoft Agent FrameworkKako gledati AutoGen u održavanju i novije Microsoft agent framework smjerove za OpenClaw multi-agent razvoj.
Semantic Kernel u OpenClaw-uKako Microsoft Semantic Kernel može povezati modele, promptove, funkcije i postojeće OpenClaw API-je u developerskom agent sloju.
n8n AI workflows i OpenClawKako n8n može služiti kao self-hostable workflow sloj za AI automatizacije, integracije i agente oko OpenClaw-a.
Rasa, Botpress i konverzacijski agentiKada OpenClaw treba chatbot ili konverzacijski agent: namjera, dijalog, fallback, kanali i povezivanje s CRM leadovima.
OpenHands, coding agenti i razvoj OpenClaw-aKako coding agenti mogu pomoći u razvoju, testiranju i održavanju OpenClaw-a bez davanja nekontroliranog pristupa produkciji.
AI agenti: OpenClaw primjene
AI agent za kvalifikaciju leadovaKako agent može pročitati novi upit, izvući ključna polja, predložiti status, prioritet i sljedeću aktivnost u CRM-u.
AI agent za Sudreg i outbound segmentacijuKako agent može pomoći kod segmentacije novoosnovanih subjekata, digitalnog fit scoringa i pripreme relevantnijih outbound kampanja.
AI agent za email odgovore i suppressionKako agent može klasificirati reply, bounce, interes, prigovor i opt-out uz strogu backend provjeru suppression pravila.
AI agent za CRM dashboard insightsKako agent može objasniti dashboard, pronaći anomalije, predložiti akcije i pretvoriti metrike u operativne zadatke.
AI agent za dokumente, ponude i sažetkeKako agent može čitati dokumente, sažeti potrebe, pripremiti nacrt ponude i izvući obveze bez gubitka izvora i verzije.
AI agenti: sigurnost i produkcija
Permissions, sandbox i human-in-the-loopKako ograničiti AI agenta kroz dozvole, sandbox, approval korake, read/write scope i sigurnosne prekidače.
Privatnost, redakcija i data retentionKako pripremiti podatke za AI agente: minimalni kontekst, redakcija osobnih podataka, retention rokovi, provider tokovi i audit.
Evaluacija agentic workflowaKako mjeriti kvalitetu AI agenata: zlatni skup primjera, rubni slučajevi, tool accuracy, trajectory eval i ljudska ocjena.
Prompt versioning i regresijski testoviKako upravljati promptovima kao kodom: verzije, changelog, eval skupovi, rollout, rollback i usporedba modela.
Cijena, latencija i token budget AI agenataKako kontrolirati trošak modela, broj tokena, trajanje runa, caching, batching i izbor jeftinijeg ili lokalnog modela.
Guardrails, policy i risk scoringKako agent prije akcije provjerava pravila: zabranjene radnje, reputacijski rizik, pravna osjetljivost, osobni podaci i eskalacija.
Produkcijski checklist za AI agente u OpenClaw-uŠto provjeriti prije puštanja AI agenta u stvarni CRM proces: podaci, alati, dozvole, evali, logovi, fallback i monitoring.
Incidenti, rollback i audit log za AI agenteKako reagirati kada agent pogriješi: zaustavljanje, istraga tracea, poništavanje akcije, obavijest i poboljšanje evala.