AI Agents in 2026: primul workflow autonom pe care trebuie sa il construiesti acum

De la automatizare la agent

O automatizare clasica e simpla: daca X se intampla, executa Y. Deterministia, predictibila, eficienta.

Un AI Agent e diferit: primeste un obiectiv, isi planifica singur pasii, foloseste unelte disponibile si produce un rezultat. Nu e un simplu if-then. E un sistem care rationeaza.

In 2026 accesul la agenti AI s-a democratizat complet. Claude, GPT-4o, Gemini, toti au API-uri cu function calling mature. Make.com, n8n si Zapier au integrat module native de AI. Poti construi un agent functional in cateva ore fara sa fii inginer.

Unde are sens un agent vs o automatizare clasica

Automatizare clasica e mai buna cand:

• Procesul e complet predictibil
• Nu e nevoie de interpretare sau judecata
• Viteza si fiabilitatea sunt critice

Agent AI e mai bun cand:

• Inputul variaza si nu poate fi tratat uniform
• E nevoie de o decizie bazata pe context
• Taskul necesita mai multi pasi dependenti de rezultatul anterior

Primul agent pe care il recomand: agentul de calificare lead-uri

Acesta e cel mai simplu si cel mai util pentru un business de servicii.

Ce face:

1. Primeste un lead nou (din formular, email sau CRM)
2. Citeste mesajul si extrage informatii relevante: industrie, buget estimat, urgenta, serviciu dorit
3. Scrie o analiza scurta a lead-ului si ii atribuie un scor de calificare (1-10)
4. Daca scorul e peste 7, trimite o notificare imediata si un draft de raspuns
5. Daca scorul e sub 4, il eticheteaza ca "low priority" si trimite un email automat de confirmare

Ce rezolva: nu mai pierzi timp citind lead-uri slabe sau raspunzand manual la fiecare. Te concentrezi pe lead-urile cu potential real.

Cum il construiesti in Make.com

Structura fluxului:

1. Trigger: Webhook care primeste datele din formular
2. Modul HTTP: apel catre API Claude sau OpenAI cu un prompt structurat
3. Parser JSON: extrage scorul si analiza din raspunsul AI
4. Router: ramifica in functie de scor
5. Actiuni: notificare Slack/email + update CRM

Promptul pentru modulul AI arata asa (simplificat):

Esti un asistent care califica lead-uri pentru o agentie de marketing digital.
Primesti urmatoarele date despre un potential client: [DATE_LEAD]
Returneaza un JSON cu:
- score (1-10): cat de calificat e lead-ul
- reason: motivul scorului in 1-2 propozitii
- urgency: high/medium/low
- suggested_reply: un draft de raspuns personalizat de 3-4 randuri

Agentul de monitorizare si raportare

Al doilea agent util pentru orice business care ruleaza campanii:

1. Se executa in fiecare luni dimineata
2. Extrage datele din Meta Ads API si Google Analytics
3. Le trimite unui model AI care le interpreteaza in context (saptamana trecuta vs media lunii)
4. Genereaza un raport text cu observatii, anomalii si recomandari concrete
5. Il trimite pe email sau in Slack inainte sa ajungi la birou

Rezultat: iti incepea saptamana cu un briefing complet in loc sa pierzi 45 de minute deschizand dashboarduri.

Ce sa eviti cand construiesti agenti

Nu lasa agentul sa actioneze autonom pe actiuni ireversibile. Un agent care sterge emailuri, trimite oferte sau publica posturi fara aprobare umana e un risc real.

Regula practica: agentul analizeaza, recomanda si pregateste. Omul aproba si executa (sau autorizeaza executia).

Pe masura ce ai incredere in output, poti automatiza si executia pentru actiuni cu risc mic.

Unde e limita in 2026

Agentii AI sunt foarte buni la taskuri cu context textual clar. Sunt mai slabi cand au nevoie de judecata etica, date incomplete sau actiuni in sisteme fara API curat.

Nu inlocuiesc oamenii. Elibereaza oamenii de taskurile care nu necesita prezenta umana reala.

---

Citeste si:

• 5 automatizari Make.com care iti salveaza 10 ore
• Cum automatizezi tot procesul de onboarding

Construiesc automatizari si agenti AI pentru businessuri mici. Programeaza o discutie si vedem ce se potriveste.