От LLM до агентен ИИ: как Claude инструментите променят преподаването и научните изследвания
Generative AI is often discussed as if it is one single solution, yet in practice it includes several distinct approaches. Terms such as [Large Language Model workflows (LLM workflows) explained](https://www.finout.io/blog/finops-in-the-age-of-ai-a-cpos-guide-to-llm-workflows-rag-ai-agents-and-agentic-systems), [Robotic Process Automation (RPA) overview](https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation), [Retrieval-Augmented Generation (RAG) definition](https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation), and [Agentic AI systems explained](https://premiersol.co/blog/ai-agent-llm-rag-agentic-ai) describe different levels of capability. Understanding where tools such as Claude AI, Claude Cowork, and Claude Code fit helps clarify how to use them effectively in academic work.
Agentic tools on Android devices represent a further step in this evolution because they combine context awareness, continuous interaction, and real-world action within a single environment. Unlike desktop-based tools, Android-based AI systems can access sensors, notifications, location, voice input, and multiple apps in real time. This allows them to move from isolated task execution to ongoing assistance across daily workflows. For example, an agent on a mobile device can read an email, extract key information, schedule a meeting, and notify the user without switching tools. This level of integration brings AI closer to persistent, context-aware assistance rather than one-time responses. In academic settings, this can support mobile research workflows, field data collection, and real-time organization of teaching materials, which extends the idea of agentic AI beyond the desktop into everyday academic practice.
Effective AI use in academia depends on matching the tool to the task,
not using one tool for everything.
Claude AI aligns most closely with the LLM workflow category. It operates as a conversational interface where users input prompts and receive generated responses. It supports tasks such as drafting lecture outlines, summarizing research articles, or explaining economic concepts to students at the University of Economics, Varna. Its strength lies in thinking and writing support, but it does not act on external systems or files.
Claude Cowork connects strongly with RPA concepts, while extending them with language understanding. It automates repetitive tasks such as organizing research PDFs, extracting data into spreadsheets, or preparing course materials. Unlike traditional RPA, which follows fixed rules and structured actions, it can interpret unstructured content and respond to flexible instructions. This makes it useful for administrative and operational work in academia.
Claude Code moves closer to agentic AI. It operates within a technical environment, interacts with files, and supports multi-step processes such as debugging code or building data analysis scripts. Agentic systems are designed to take actions, use tools, and coordinate workflows with a higher degree of autonomy. Claude Code introduces elements of this approach in a controlled, developer-focused context.
RAG is not a separate tool in this comparison, but a method that can be used across all three. It allows models to retrieve relevant external information before generating responses, which improves accuracy and reduces reliance on static training data. For example, Claude AI can summarize retrieved academic sources, Claude Cowork can organize document collections, and Claude Code can build pipelines that connect models to datasets.
Seen together, these tools reflect the layered evolution of GenAI. Each solves a different problem. Selecting the right layer improves both efficiency and accuracy in teaching, research, and administration. A self-paced workshop on this topic is now available at [https://e-learn.ue-varna.bg/course/view.php?id=10037](https://e-learn.ue-varna.bg/course/view.php?id=10037). Faculty and students are encouraged to explore the course and start a conversation with the Science and Research Institute at the University of Economics, Varna about applying these approaches in their work.
Генеративният изкуствен интелект често се разглежда като едно цяло, но в практиката включва няколко различни подхода. Понятия като [работни процеси с големи езикови модели (LLM workflows)](https://www.finout.io/blog/finops-in-the-age-of-ai-a-cpos-guide-to-llm-workflows-rag-ai-agents-and-agentic-systems), [роботизирана автоматизация на процеси (RPA)](https://en.wikipedia.org/wiki/Robotic_process_automation), [генериране с извличане на информация (RAG)](https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation) и [агентен изкуствен интелект](https://premiersol.co/blog/ai-agent-llm-rag-agentic-ai) описват различни нива на възможности. Разбирането къде се позиционират инструменти като Claude AI, Claude Cowork и Claude Code помага за по-ефективното им използване в академична среда.
Агентните инструменти на Android устройства представляват следваща стъпка в тази еволюция, защото комбинират контекстна осведоменост, непрекъснато взаимодействие и реални действия в една среда. За разлика от настолните решения, тези системи имат достъп до сензори, известия, локация, гласови команди и множество приложения в реално време. Това им позволява да преминат от изпълнение на отделни задачи към постоянна подкрепа в ежедневните дейности. Например, един агент може да прочете имейл, да извлече важна информация, да създаде събитие в календара и да изпрати напомняне. В академичен контекст това подпомага мобилни изследвания, събиране на данни на терен и организиране на учебни материали в движение.
Claude AI се доближава най-много до категорията LLM workflows. Той работи като разговорен интерфейс, в който потребителят задава въпроси и получава текстови отговори. Подходящ е за създаване на лекционни планове, обобщаване на научни статии или обяснение на икономически концепции за студенти в Икономически университет – Варна. Основното му предимство е подкрепата при мислене и писане, но той не взаимодейства директно с файлове или системи.
Claude Cowork се свързва с концепцията за RPA, но я разширява чрез езиково разбиране. Той автоматизира повтарящи се задачи като организиране на PDF файлове, извличане на данни в таблици или подготовка на учебни материали. За разлика от традиционната RPA, която следва фиксирани правила, този инструмент работи с неструктурирана информация и гъвкави инструкции. Това го прави подходящ за административна и оперативна работа в академична среда.
Claude Code се доближава до агентния изкуствен интелект. Той работи в техническа среда, взаимодейства с файлове и подпомага многостъпкови процеси като отстраняване на грешки в код или изграждане на скриптове за анализ на данни. Макар да не представлява напълно автономна система, той въвежда по-високо ниво на действие и координация.
RAG не е отделен инструмент, а метод, който може да се използва и с трите. Той позволява извличане на релевантна информация преди генериране на отговор, което повишава точността. Например Claude AI може да обобщава източници, Claude Cowork да организира документи, а Claude Code да създава връзки към набори от данни.
Разгледани заедно, тези инструменти показват слоевата еволюция на генеративния ИИ. Всеки решава различен тип проблем. Изборът на правилния слой подобрява ефективността и качеството в преподаването, научните изследвания и администрацията. Самостоятелен онлайн курс по темата е достъпен на [https://e-learn.ue-varna.bg/course/view.php?id=10037](https://e-learn.ue-varna.bg/course/view.php?id=10037). Преподаватели и студенти могат да го използват като отправна точка и да започнат разговор с Научноизследователския институт на Икономически университет – Варна за практическо приложение на тези подходи.