Základy práce s AI agenty: Co jsou, jak fungují a proč jsou důležití v roce 101
Stručně
Agenti s umělou inteligencí transformují práci tím, že se vyvíjejí od pasivních nástrojů k autonomním systémům. Tento článek zkoumá jejich funkce, rozdíly od chatbotů, přední platformy v roce 2025, současné aplikace a budoucí vývoj směrem k automatizovaným pracovním postupům.
Do poloviny roku 2025 se agenti s umělou inteligencí posunuli z experimentálního konceptu do kritické vrstvy mnoha podnikových a spotřebitelských platforem. Už to nejsou jen doplňky nebo chytří chatboti – nyní představují nový model provádění softwaru. Na rozdíl od jednorázových pokynů nebo základních automatizovaných postupů mohou agenti rozumět cílům, převzít iniciativu a plnit složité úkoly kombinací více nástrojů a kroků.
Pro hlubší pohled na to, jak tento vývoj formuje pracovní postupy v reálném světě, si prohlédněte Jak agenti umělé inteligence utvářejí budoucnost práce v roce 2025.
Tento článek nabízí kompletní rozbor toho, co jsou agenti umělé inteligence, jak fungují, co je odlišuje od ostatních formátů umělé inteligence a proč je tento posun důležitý napříč odvětvími.
Co je to agent s umělou inteligencí?
V kontextu umělé inteligence se agent umělé inteligence vztahuje na softwarový systém, který dokáže vnímat své prostředí, činit rozhodnutí a jednat směrem k dosažení konkrétního cíle – často bez nutnosti dalšího lidského zásahu po nastavení. Tato struktura představuje jasný odklon od standardních automatizačních skriptů nebo nástrojů umělé inteligence ve stylu chatu.
Agenti umělé inteligence se spoléhají na klíčové komponenty:
- Autonomie – jedná samostatně, bez nutnosti podrobných pokynů;
- Paměť – uchovává minulé akce a data, aby bylo zajištěno konzistentní chování;
- Vícekrokové provádění – zvládá složité úkoly prováděním sekvencí, nikoli izolovaných akcí;
- Interakce s nástroji – propojuje se s externími API, aplikacemi a databázemi za účelem plnění zadaných cílů;
- Orientace na cíl – zaměřuje se na dosažení konkrétních výsledků, nikoli na reakci na jednorázové výzvy.
V praxi to znamená, že dobře nakonfigurovaný agent může analyzovat výzvu, rozhodnout se, které nástroje použít, interagovat s nimi podle potřeby a přizpůsobovat se na základě toho, co se během procesu děje.
Jak fungují agenti s umělou inteligencí
Pracovní postup agenta s umělou inteligencí obvykle zahrnuje několik fází:
- Vstup nebo spouštěč – uživatel zadá cíl (např. „shrnovat 100 článků“ nebo „sledovat OKR týmu“);
- Plánování – agent nastíní, jaké akce jsou potřeba a v jakém pořadí;
- Využití nástroje – připojuje se k externím službám (např. kalendářům, vyhledávacím nástrojům, databázím) prostřednictvím API nebo pluginů;
- Provedení – plánované úkoly provádí krok za krokem a přizpůsobuje se, pokud se něco změní;
- Zpětná vazba – na základě výsledků může agent upravit svůj plán nebo podat zprávu s výsledky.
Na rozdíl od tradičních automatizačních nástrojů, které se řídí pevným skriptem, mohou agenti s umělou inteligencí během úkolu činit rozhodnutí, včetně opakování neúspěšných kroků, přeskočení nedostupných nástrojů nebo aktualizace svého přístupu v reálném čase.
Jak se agenti s umělou inteligencí liší od chatbotů a nástrojů založených na výzvách
Agenti s umělou inteligencí jsou často zaměňováni s chatboty nebo asistenty založenými na nápovědách, jako je ChatGPT, ale existují jasné rozdíly.
Zatímco chatboti odpovídají na otázky, agenti s umělou inteligencí sledují výsledky. Chatbot čeká na vstup. Agent přijímá vstup, interpretuje ho jako cíl a jedná vaším jménem – někdy i po dlouhou dobu a s využitím více služeb.
Například:
- Chatbot vám může pomoci s brainstormingem témat blogu;
- Agent může tato témata vygenerovat, zkontrolovat jejich SEO vhodnost, nahrát výsledky do kalendáře obsahu a informovat váš tým o Volný.
Tato autonomie odlišuje agenty od tradičního skriptování. Pracují napříč různými nástroji a časem, což umožňuje použití v případech, které jsou pro jednorázové interakce příliš složité.
Reálné využití v roce 2025
V roce 2025 budou agenti s umělou inteligencí nasazováni v široké škále prostředí:
- Řízení projektů: interní agenti se starají o aktualizace, směrování úkolů a úpravy termínů v rámci platforem, jako je Pojem or Asana;
- Zákaznická podpora: proškolení v práci s proprietárními daty, agenti řeší požadavky na podporu, eskalují na základě naléhavosti a aktualizují CRM systémy;
- Prodej a CRM: agenti kvalifikují potenciální zákazníky, plánují hovory a sledují metriky prodejního procesu díky integraci napříč různými nástroji;
- Průzkum trhu: výzkumní agenti denně analyzují více než 100 zdrojů a shrnují klíčové trendy, sentiment a odlehlé hodnoty pro strategické týmy;
- Operace s daty: agenti čistí velké datové sady, označují obsah, porovnávají schémata nebo hledají odlehlé hodnoty na základě kontextových vzorců.
Všechny tyto případy sdílejí společnou logiku: agenti nahrazují manuální, opakující se pracovní postupy autonomním prováděním úloh.
Přední platformy a nástroje v roce 2025
Vývoj agentů s umělou inteligencí se zrychlil díky tomu, že se rozsáhlé modely stávají dostupnějšími, vyvíjejí se otevřené nástroje a podniky prosazují možnosti vícestupňového provádění.
Zde jsou nejaktivnější platformy a systémy:
- OpenAI GPTs – přizpůsobitelní agenti uvnitř ChatGPT které mohou používat soubory, API nebo interní nástroje;
- Google Duet AI – integrované v Google Workspace pro automatizované akce, od shrnutí Dokumentů až po plánování schůzek;
- Králík R1 – hardwarový asistent vyřizující pochůzky z reálného světa pomocí hlasových a obrazovkových příkazů;
- AutoGPT – open-source framework, který umožňuje stanovování cílů, uvažování a logické smyčky;
- Agenti meta umělé inteligence – integrováno do aplikací pro zasílání zpráv, jako je WhatsApp a Instagram, pro správu interakcí a plánů;
- Salesforce Einsteinův druhý pilot – Nativní agenti CRM, kteří provedou prodejce dalšími kroky a zadáváním dat;
- Reka Agents – podniková infrastruktura agentů umělé inteligence pro řetězení složitých, distribuovaných úkolů napříč odděleními.
Tyto nástroje se neomezují na jednotlivé funkce. Fungují napříč různými platformami, v průběhu času se učí chování uživatelů a zdokonalují svou logiku prostřednictvím zpětné vazby.
Aktuální výzvy a omezení
Navzdory své rostoucí síle čelí agenti s umělou inteligencí stále skutečným omezením:
- Problémy s dlouhodobou pamětí – mnoho systémů má potíže s uchováním kontextu během delších relací;
- Riziko halucinací – agenti si mohou špatně vyložit nejasné instrukce nebo si vymyslet nepodložená data;
- Koordinace nástrojů – propojení více externích systémů s sebou nese složitost a vznikají body selhání;
- Soukromí a přístup – používání firemních dat agenty vyvolává otázky ohledně nakládání s daty a jejich omezení;
- Výpočetní náklady – spouštění agentů v průběhu času spotřebovává více zdrojů než základní nástroje pro výzvy.
Tato omezení aktivně řeší vývojáři platforem a výzkumné týmy v oblasti umělé inteligence, zejména v podnikových prostředích.
Co bude dál v Agent Evolution
Agenti umělé inteligence jsou nyní vnímáni jako základ digitálních ekosystémů nové generace. Existuje několik trendů defikam se trh ubírá:
- Kompoziční agenti – Jeden agent může volat jiného, což umožňuje specializovanější pracovní postupy a rozhodovací stromy. Dobrým příkladem je SnapLogic, která nabízí vizuální platformu pro vytváření komponovatelných agentů, kteří se integrují napříč podnikovými nástroji a automatizují složité procesy.
- Konfigurace s nízkým kódem – Netechnické týmy nyní mohou vytvářet vlastní agenty pomocí rozhraní nebo šablon s funkcí drag-and-drop. Unqork poskytuje vyspělou platformu bez nutnosti kódování, která umožňuje podnikům nasazovat pracovní postupy řízené umělou inteligencí bez nutnosti psaní kódu.
- Změna rozhraní – Místo psaní pokynů uživatelé zadávají cíle. Agenti volí kroky. Pega GenAI od Pegasystems je navržen přesně k tomuto účelu: uživatelé si stanoví cíle a systém automaticky generuje a provádí kompletní obchodní procesy.
- Tržiště agentů – Vznikají platformy, kde společnosti sdílejí, prodávají a integrují agenty. Jedním z pozoruhodných příkladů je FuseBase, která spravuje opakovaně použitelné pracovní postupy s umělou inteligencí a automatizace založené na agentech pro tvůrce, týmy a firmy.
- Od nástrojů po operační systémy – Agenti utvářejí fungování celého digitálního pracovního prostředí, včetně interních systémů. Gupshup zavádí agenty umělé inteligence přímo do podnikové komunikační infrastruktury, automatizuje zasílání zpráv a podporu napříč globálními kanály.
Tento posun naznačuje širší transformaci ve způsobu, jakým uživatelé interagují se softwarem. Jde o přechod od přímé kontroly k delegování na základě cílů – kde lidé říkají systémům, co chtějí, a agenti zjišťují, jak na to.
Agenti umělé inteligence se stávají infrastrukturou
Od roku 2025 již agenti umělé inteligence nejsou považováni za experimentální. Stávají se součástí základního softwarového balíčku pro týmy, startupy a platformy, které vyžadují kontextovou automatizaci. Jejich schopnost propojit cíle s výsledky, využívat nástroje napříč ekosystémy a pokračovat v práci bez přímého dohledu mění strukturu digitální práce.
Podle průmyslových údajů přibližně 85 % podniků bude do konce roku 2025 používat agenty s umělou inteligencí, a téměř 96 % dotázaných organizací plánují v příštím roce rozšířit využívání agentů s umělou inteligencí. Tyto nástroje již začaly zlepšovat produktivitu a zvyšovat nákladovou efektivitu v rámci obchodních operací.
S postupným vývojem agentů umělé inteligence se stává hlavním hybatelem širšího přechodu k automatizaci založené na cílech – kde software již nečeká na manuální pokyny, ale pracuje autonomně, s pamětí a vícekrokovou logikou.
Tito kontextově orientovaní agenti fungují jako digitální spolupracovníci, procházejí nástroje, systémy a data a dosahují skutečných výsledků. Ať už jsou integrováni v podnikových aplikacích, nebo pracují jako samostatní asistenti, Agenti s umělou inteligencí v roce 2025 pokládají základy pro budoucnost, kde je automatizace inteligentní, adaptivní a zaměřená na výsledky.
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Alisa, oddaná novinářka v MPost, se specializuje na kryptoměny, důkazy s nulovými znalostmi, investice a rozsáhlou oblast Web3. S velkým okem pro nové trendy a technologie poskytuje komplexní pokrytí, aby informovala a zapojila čtenáře do neustále se vyvíjejícího prostředí digitálních financí.
Další články
Alisa, oddaná novinářka v MPost, se specializuje na kryptoměny, důkazy s nulovými znalostmi, investice a rozsáhlou oblast Web3. S velkým okem pro nové trendy a technologie poskytuje komplexní pokrytí, aby informovala a zapojila čtenáře do neustále se vyvíjejícího prostředí digitálních financí.
