Agentní systémy: Dejte AI cíl a ona si sama najde cestu k výsledku
PŘEČÍST ČLÁNEK
Je pátek odpoledne. Zbývá poslední porada týdne a vy potřebujete během deseti minut získat aktuální přehled. Vaše obvyklé zdroje mlčí, kolega je na dovolené a vy sami nemáte čas se prohrabávat daty. V ideálním světě byste otevřeli aplikaci a řekli: „Připrav mi rychlý briefing z posledních tří dnů. Zaměř se na konkurenci a zmínky o našem hlavním produktu.“ A v tom ideálním světě by vám to do pár minut přistálo v e-mailu. Přehledně, relevantně, s odkazy a klidně i s návrhem, co dál. Bez toho, abyste někoho úkolovali nebo vůbec přemýšleli, kde začít.
Všimli jste si, že tenhle ideální sci-fi svět už není tak daleko od pravdy? Stojí za tím agentní systémy, které překračují hranice běžných chatbotů. Plánují, používají nástroje a postupují krok po kroku k cíli.
Když jsme si před pár lety začali hrát s velkými jazykovými modely, byli jsme unešení tím, že si s námi umí povídat. Pak jsme zjistili, že nám pomůžou se strukturou e-mailu, přeloží článek nebo shrnou dlouhý text. To všechno bylo a je skvělé. Jenže pořád platí jedna věc, musíme je řídit my. Musíme určit, co přesně mají udělat teď, co potom, co dál. AI je chytrý parťák, ale stále čeká na instrukce.
Agentní systémy tohle mění. Místo otázky dostanou cíl. A na základě něj si samy navrhnou postup, rozdělí úkol na kroky, vyberou si správné nástroje a po cestě kontrolují, jestli se opravdu blíží k výsledku. V praxi často platí, že chatbot zvládne jeden krok dobře, ale další kroky už musíte poskládat vy. Agentní přístup tohle automatizuje. Plán, akce přes nástroje i kontrola výsledku probíhá uvnitř jednoho systému.
Technicky je AI agent víc než samotný jazykový model. Dá se říct, že je to kombinace několika vrstev, které dohromady dělají z AI digitálního pracovníka.
Základ tvoří mozek. Tedy velký jazykový model (LLM), který rozumí instrukcím a dokáže plánovat. Jenže aby agent nebyl jen chytrý komentátor, potřebuje i další části. Jednou z nich je paměť a kontext, díky kterým si drží historii úkolu, ví, co už vyzkoušel, co zjistil, a umí na to navazovat. Často sem patří i napojení na interní znalosti firmy přes RAG, aby agent nefungoval ve vakuu, ale pracoval s tím, co je pro konkrétní organizaci důležité.
A pak jsou tu nástroje. To jsou v podstatě agentovy ruce. Díky nim může sahat do firemních aplikací, volat API, procházet web, číst dokumenty, pracovat se soubory nebo spouštět skripty. Nad tím vším stojí rozhodovací logika, která agentovi umožní zvolit vlastní cestu k cíli, vracet se, opravovat se a zkoušet jiný postup, když se ukáže, že první cesta nefunguje.
Výsledkem je digitální kolega, který nepracuje pouze podle jedné předem naprogramované šablony. Přemýšlí v reálném čase, reaguje na to, co zjistí, a postupuje krok za krokem k vyřešení úkolu.
Agentní systém funguje jako řízená smyčka. Nejprve vyhodnotí zadání a navrhne si plán. Potom si vybere nejvhodnější nástroj, udělá akci, zkontroluje výsledek a rozhodne, jestli už je hotovo, nebo je potřeba další krok. Právě tohle uvažování v krocích odlišuje agentní přístup od běžného chatu, který odpoví jednorázově a dál neřeší, co se s odpovědí stane.
Firemní realita totiž není jedna otázka s jednou reakcí. Je to řetězec úkonů napříč systémy, s rozhodováním podle kontextu, s kontrolními body a často i s tím, že poslední slovo má člověk. Agentní systémy jsou stavěné přesně na tenhle typ práce.
Možná to pořád zní abstraktně, jenže agenti už dnes řeší reálné úkoly napříč obory. V marketingu a obchodu umí například sbírat signály o konkurenci, připravovat podklady na schůzky z CRM a interních materiálů nebo navrhovat kampaně podle dat. V HR zvládnou předvýběr kandidátů a srovnání profilu s požadavky role. V zákaznické péči umí přečíst ticket, dohledat odpověď v interních znalostech a připravit návrh řešení včetně eskalace. V analytice zase sbírají data, vizualizují trendy a generují podklady pro rozhodnutí.
Také dokáží připravovat relevantní obsah k publikaci, připravit ho pro více formátů jako je web, sociální sítě nebo emailing. A po kontrole lidským kolegou ho začít publikovat.
To všechno rychle, konzistentně a bez toho, aby jim někdo ručně určoval každý klik. Právě proto se dnes ve firmách čím dál častěji ozývá „Neměli bychom už taky mít svého agenta?“
Aby se z agentních systémů nestala jen teorie na papíře, potřebují vývojové týmy něco, na čem se dá rychle a spolehlivě stavět. Přesně tady přichází na scénu LangChain. Je to open-source framework, který vznikl jako most mezi jazykovým modelem a reálným světem firmy. Umožňuje propojovat modely s nástroji, interními daty a pamětí, a stavět z nich agenty, kteří postupují krok po kroku k cíli.
Díky LangChainu je možné rychle prototypovat agentní chování, napojovat ho na firemní zdroje přes RAG a držet přitom bezpečný a předvídatelný rámec. A pokud je potřeba agenty ladit a dlouhodobě hlídat jejich kvalitu, pomáhá ekosystémový nástroj LangSmith, díky kterému je vidět, jak agent postupoval, kde se rozhodoval špatně a co je potřeba upravit.
Dokud máte jednoho agenta na jednu úlohu, dá se jeho chování držet relativně jednoduše. Jakmile ale agent neřeší jen jeden úkol, ale má zvládat delší procesy, víc rolí nebo práci napříč týmy a systémy, začíná být potřeba agentickou logiku řídit jako systém. Najednou řešíte stav, pořadí kroků, větvení a kontrolní body tak, aby celý proces byl srozumitelný, škálovatelný a auditovatelný.
Právě tady dává smysl LangGraph, který umožňuje agentní logiku stavět jako graf navazujících kroků. Je jasně vidět, kdy se rozhoduje model, kdy se volá nástroj a kde má být člověk ve schvalovací roli. Díky tomu se agentní řešení lépe testují, snáz udržují a hlavně zůstávají pod kontrolou i v dlouhodobém provozu.
V Etnetera Core agentní systémy stavíme tak, aby od prvního dne počítaly s firemní realitou. Nejde jen o to agenta vyrobit. Jde o to pochopit, kde skutečně přinese hodnotu, jaké integrace potřebuje, na jaká data může sahat, jaká pravidla musí respektovat a jak ho navrhnout tak, aby byl spolehlivý a bezpečný. U agentů totiž bezpečnost a důvěryhodnost nejsou volitelný bonus, ale základní stavební materiál celého řešení.
Smysl agentního přístupu není v tom, že „AI něco udělá“. Smysl je v tom, že to udělá správně, předvídatelně a dlouhodobě udržitelně v prostředí, které má svoje pravidla, procesy a citlivá data.
Agentní systémy nejsou budoucnost. Už jsou tady. A firmy, které se naučí s agenty pracovat včas, získají náskok nejen v efektivitě, ale hlavně v tom, jak rychle dokážou převádět data a znalosti do konkrétních rozhodnutí a akcí.
.png)
.png)
.jpg)
