Každý si postaví svého agenta: Jak generativní AI mění svět práce

Umělá inteligence

Svět se mění. A to ne v nějakém abstraktním filozofickém smyslu – mění se způsob, jak pracujeme, jak tvoříme a jak komunikujeme s technologiemi. Generativní umělá inteligence (AI) už není jen výsadou technologických gigantů. Díky otevřeným nástrojům a srozumitelným frameworkům si dnes může každý – opravdu každý – postavit svého vlastního digitálního agenta. A my vám ukážeme, jak na to.

Josef Zbořil

liberální progresivista popularizující "kybernetický občanský humanismus" skrze ESG participaci

3. dubna v 4:00

Napište první komentář

Generativní AI, jako jsou známé modely GPT nebo DALL·E, pracuje na principu hlubokých neuronových sítí, které byly natrénovány na obrovském množství dat. Umí nejen odpovídat na dotazy, ale také generovat nové texty, obrázky, kód nebo dokonce obchodní strategie. To vše na základě jednoduchých zadání v přirozeném jazyce. To, co ji činí revoluční, není jen schopnost tvořit, ale především schopnost učit se z interakcí – adaptovat se, vyvozovat a fungovat kontextově. A právě tyto vlastnosti dělají z generativní AI ideální základ pro tvorbu agentů.

Co je agent umělé inteligence? Agent je „AI s úkolem“. Je to softwarová entita, která má definovaný cíl, umí se rozhodovat, vykonává kroky k dosažení cíle a učí se z výsledků. Agenti mohou být jednoduché chatboty nebo složité entity, které koordinují provoz celého skladu nebo projektového týmu. Agent se obvykle skládá z těchto částí:

Rozhraní (interface): komunikace s uživatelem nebo jinými systémy
Paměť: uchovávání kontextu, znalostí, stavů
Rozhodovací logika: plánování a výběr akcí
Akční moduly: konkrétní úkony (např. poslat e-mail, upravit dokument, spustit skript)
Napojení na AI modely: textová nebo vizuální interpretace, generování, predikce

Agenty dnes firmy využívají k automatizaci rutinních činností i k podpoře rozhodování. Například:

HR agent – zpracovává životopisy, odpovídá uchazečům a vytváří pohovory na míru.
Marketingový agent – sleduje trendy, generuje příspěvky na sítě, optimalizuje kampaně.
Backoffice agent – spravuje e-maily, rezervace, připomínky.
Agent datového analytika – spojuje se s firemními databázemi, provádí dotazy a generuje vizualizace.

Díky generativnímu jádru tyto agenty není nutné programovat „natvrdo“ – stačí jim dobře vysvětlit, co mají dělat. S platformami jako LangChain, AutoGPT, CrewAI nebo OpenAgents můžete začít i bez znalosti strojového učení. Stačí pochopit koncept „řetězení úloh“ (chaining) a definovat, co má agent umět. Většina nástrojů podporuje jednoduché rozhraní, kde sestavíte chování agenta podobně jako sestavujete stavebnici. Příklad? Můžete si postavit „blogera“, který na základě klíčového slova sepíše návrh článku, vytvoří obrázek, naplánuje publikaci a ohlásí to na sociálních sítích.

Jakmile svého agenta vytvoříte, přichází fáze ladění. Testujete spolehlivost výstupu (jak dobře agent plní úkoly), robustnost (jak se chová při nejasném nebo chybném zadání), rychlost a náklady (kolik stojí jeho provoz - např. při použití API) a kooperace s jinými agenty nebo lidmi. Můžete agentům přidávat paměť, vlastní nástroje nebo je integrovat do procesů přes API, aby pracovali autonomně. Chcete posunout hru na další úroveň? Agent nemusí být jen „software v cloudu“. Může řídit fyzického robota. Například:

Logistický robot ve skladu dostane příkaz od agenta „vyskladni položku XY“.
Recepční robot se spojí s agentem, který ví o vašem meetingu a dovede vás na místo.
Dron agent napojený na prediktivní AI rozhoduje, jaký průzkum terénu provést.

Agent je pak mozkem, robot rukama a nohama. A co když jeden agent nestačí? Přichází koncept multiagentního systému – síť spolupracujících agentů, z nichž každý má dílčí úkol a společně řeší komplexní problémy. Typicky mají decentralizované rozhodování (každý agent má svoji autonomii), sdílený cíl nebo protokol (koordinují se pomocí pravidel nebo konsensu) či různé specializace (například „řečník“, „plánovač“, „validátor“). Výhody? Škálovatelnost (přidáváte agenty podle potřeby), robustnost (systém přežije i výpadek části agentů) či flexibilita (různé úlohy se řeší paralelně, rychleji a efektivněji).

Co nás čeká dál? Stavění agentů je jako stavění vlastního pomocníka – zaměstnance, který nikdy nespí, neodmlouvá a učí se z každé zkušenosti. A díky otevřeným nástrojům je to dnes dostupné i pro malé firmy, jednotlivce, studenty nebo kreativce. Před námi je svět, kde si každý postaví svého „digitálního kolegu“. Otázkou není jestli, ale kdy si svého agenta postavíte vy.