Interfețele care gândesc: Ce e Agentic UI și de ce chatboții par deja învechiti

Probabil ești sătul să auzi despre „AI Agents”. Termenul a fost măcelărit de fiecare influencer și pitch deck de startup în ultimii doi ani.

Dar uite care e problema: majoritatea încă construiesc chatboți și îi numesc agenți. Pun o căsuță de text pe o pagină, stream-ează niște tokeni, și gata – „avem AI”.

Dezvolt software de suficient timp cât să știu că utilizatorii urăsc fricțiunea. Și căsuța de text? E bună să răspundă la întrebări. Dar când vine vorba de execuție, tot tu ești cel care trebuie să pui lucrurile cap la cap.

Noi i-am învățat pe oameni să vorbească cu mașinile. Nu am învățat mașinile să acționeze ca niște colaboratori competenți (din teamă?).

Asta se schimbă acum.

Moartea interfeței statice

Gândește-te la o aplicație bancară standard. Vrei să trimiți bani. Click pe „Transfer”, selectezi un contact, tastezi suma, confirmi. Static. Linear. Plictisitor pentru utilizator și super-safe pentru Bancă.

Acum imaginează-ți o interfață agentică.

Deschizi aplicația și scrii: „Trimite datoria de 250 lei lui Andrei.”

În lumea chatboților, botul răspunde: „Pot să te ajut cu asta. Te rog confirmă suma.” (Și tu trebuie să scrii „Da”.)

În lumea Agentic UI, interfața se transformă. Bula de chat se micșorează. Un widget de „Transfer” alunecă în vedere, pre-completat cu detaliile lui Andrei (extrase din istoricul tău) și suma. Un buton de autentificare pulsează. Apeși o dată. Gata.

AI-ul nu a generat text. A generat stare de UI.

De ce 2026 e punctul de inflexiune

Trei lucruri converg acum:

Modelele nu mai sunt bottleneck. Raționament, context lung, multimodalitate – astea sunt probleme rezolvate. Ce lipsește e orchestrarea, nu inteligența.

Utilizatorii sunt epuizați de prompting. Oamenii nu vor să re-explice contextul, să înlănțuie prompturi, să-și amintească ce au întrebat acum 20 de mesaje. Vor rezultate.

AI-ul intră în sisteme reale. CRM-uri. Codebase. Infrastructură. Finanțe. Supply chain. Odată ce AI-ul atinge sisteme cu stare, chat-ul devine cea mai proastă interfață posibilă. Nu „vorbești” cu un pipeline de deployment. Te aștepți să facă treaba și să te anunțe când contează ceva.

Ce e Agentic UI, concret

Agentic UI nu înseamnă că AI-ul scrie HTML la întâmplare. Înseamnă că AI-ul devine motorul de decizie pentru interfață.

Concret, funcționează așa:

1. Definești un registru de componente – AI-ul știe ce „piese LEGO” are la dispoziție: carduri, tabele, grafice, butoane, formulare
2. AI-ul primește cererea utilizatorului și analizează intenția
3. Generează un plan de UI – nu text, ci JSON structurat care specifică ce componente să afișeze și cu ce date
4. Frontend-ul hidratează – mapează JSON-ul la componente React reale și le randează

Diferența critică: AI-ul nu inventează HTML. Alege din componente pre-aprobate și le configurează inteligent.

Exemplu real:

Utilizator: „Arată-mi rata de churn pentru luna trecută și dă-mi un buton să export raportul.”

Chatbot clasic: „Rata de churn e 2.4%. Vrei să o export?” (Utilizatorul scrie „Da”. Chatbotul răspunde cu un link. Încă 2 pași.)

Agentic UI generează:

• Un card verde cu „2.4% ↓” și indicator de trend
• Un buton „Download CSV” gata de click
• Zero întrebări suplimentare

Utilizatorul vede imediat datele vizualizate ȘI acțiunea disponibilă. Fără ping-pong conversațional.

De ce Gemini 3 pentru Agentic UI

Am testat mai multe modele. Gemini 3 (în special varianta Flash) e arma de ales pentru Agentic UI din trei motive:

Viteză. Când randezi elemente UI, nu poți avea spinner-ul „thinking…” timp de 5 secunde. Time-to-first-token la Gemini 3 Flash e practic real-time. E de 3 ori mai rapid decât versiunile anterioare.

JSON structurat impecabil. Google a rezolvat asta. Modelul nu mai halucinează paranteze. Scoate JSON perfect, conform schemei, pe care frontend-ul îl poate consuma fără să crape.

Planificare multi-step. Spre deosebire de modelele care doar prezic următorul cuvânt, Gemini 3 poate planifica un flow de UI înainte să trimită un singur byte. Știe că dacă ceri „Sales Metrics”, trebuie să fetch-uiască datele, să aleagă componenta de chart potrivită, apoi să o randeze.

Plus, cu prețul de $0.50/1M tokeni input, poți rula 50-100 de tool calls secvențiale fără să-ți ruinezi bugetul.

Arhitectura „Glass Box”

Majoritatea aplicațiilor AI funcționează ca o cutie neagră. Bagi ceva, iese ceva, nu ai idee ce s-a întâmplat între.

Abordarea pe care o folosesc în demo e diferită – Glass Box:

1. AI-ul își expune raționamentul în timp real
2. Poți vedea de ce a ales un anumit layout
3. Deciziile vizuale sunt legate direct de analiza semantică

Pentru business, asta înseamnă că poți audita și înțelege deciziile AI-ului. Nu le accepți orbește (mereu voi încuraja arhitectura prin care omul și AI pot gândi împreună fără să-și piardă claritatea!)

Demo: Testimoniale cu Liquid UI

Am construit un proof-of-concept (POC) care demonstrează conceptul.

Sistemul primește testimoniale reale de la clienți și:

1. Analizează sentimentul – identifică tonul emoțional
2. Extrage teme cheie – ce apreciază clientul
3. Selectează un arhetip vizual – minimalist pentru tonuri profesionale, bold pentru entuziasm
4. Generează layout-ul – decide aranjamentul și ce să evidențieze
5. Aplică stiluri per card – fiecare testimonial primește tratament vizual adaptat

Tot procesul e vizibil. Poți urmări „gândirea” AI-ului în timp ce decide cum să randeze interfața.

(vezi video de la început)

La ce e bună această tehnologia

Dashboard-uri care se adaptează. Un raport de vânzări care evidențiază automat anomaliile. Un CRM care reorganizează informațiile în funcție de ce e urgent.

Prototipare rapidă. În loc să desenezi wireframe-uri, descrii ce vrei. AI-ul generează variante. Iterezi pe idei, nu pe cod.

Tooluri interne. Unde consistența pixel-perfect nu e critică și flexibilitatea bate rigiditatea.

Experiențe personalizate la scară. Fiecare utilizator vede o interfață optimizată pentru contextul lui, fără să codezi 50 de variante manual.

La ce NU e bună (încă)

Să fiu direct: nu e ready pentru producție mainstream.

Consistența brandului. Dacă ai un brand guide strict, un AI care „improvizează” vizual e risc. Poți da constrângeri, dar rămâne impredictibilitate.

Latență. Fiecare randare = call API. Pentru pagini care trebuie să se încarce instant, nu e ideal.

Costuri la volum. La trafic mare, costurile se adună. Un site cu 100k vizitatori/lună care face 50 tool calls per sesiune = matematică neplăcută.

Debugging. Când ceva arată ciudat, nu te uiți în CSS. Trebuie să înțelegi de ce AI-ul a luat decizia aia. E mai complex decât debugging tradițional.

Guardrails obligatorii. Nu lași AI-ul să inventeze props. Validezi JSON-ul cu schema strictă înainte să ajungă în frontend. Dacă halucinează un prop spinny_thing="true", îl elimini ca să nu crape React-ul.

Adevărul incomod despre implementare

Construirea Agentic UI nu e doar despre API calls. E despre a renunța la control.

Developerii tradiționali vor să hard-codeze fiecare stare. Dacă X, arată Y. Agentic UI necesită să ai încredere în LLM ca motor de layout.

E înfricoșător? Puțin.

Face Gemini 3 greșeli? Rar, dar da.

De aceea ai nevoie de guardrails și validare strictă.

Ce înseamnă asta pentru tine

Dacă ești antreprenor sau manager, nu te grăbi să reconstruiești site-ul cu Agentic UI.

Tehnologia face sens în cazuri specifice:

• Tooluri interne unde consistența vizuală e mai puțin critică
• Prototipuri și MVP-uri unde viteza de iterare bate perfecțiunea
• Dashboard-uri adaptive care evidențiază automat ce e important
• Experiențe experimentale unde vrei să impresionezi sau să testezi concepte

Pentru majoritatea site-urilor comerciale, automatizările clasice cu n8n, integrări API și workflow-uri bine gândite rămân alegerea pragmatică.

De ce explorez asta

Am petrecut 2023 și 2024 minunându-ne că AI-ul poate scrie poezie.

În 2025 am realizat că nu avem nevoie de mai multă poezie. Avem nevoie de software care funcționează.

Agentic UI e podul între „Chat” și „App”. Nu e doar o funcționalitate – e end-state-ul inevitabil al SaaS-ului. Aplicația nu mai e o colecție de pagini statice. E o pânză fluidă care se reasamblează în funcție de ce are nevoie utilizatorul acum.

Rolul meu de consultant de automatizare software nu e doar să implementez ce funcționează azi. E să înțeleg ce vine mâine.

Azi e experiment. Peste un an s-ar putea să fie standard.

Prefer să fiu pregătit.

Dacă vrei să discutăm despre cum AI-ul poate automatiza procese în business-ul tău – fie tehnologii bleeding-edge, fie soluții dovedite – contactează-mă.