Co je to agentická umělá inteligence?

Stručně řečeno: agentické systémy nejen odpovídají na otázky – plánují, jednají a iterují směrem k cílům s minimálním dohledem. Volají nástroje, procházejí data, koordinují dílčí úkoly a dokonce spolupracují s ostatními agenty na dosažení výsledků. To je hlavní myšlenka. Zajímavé je, jak to funguje v praxi – a co to znamená pro dnešní týmy. 

Články, které byste si mohli po tomto přečíst:

🔗 Co je škálovatelnost umělé inteligence
Zjistěte, jak škálovatelná umělá inteligence podporuje růst, výkon a spolehlivost.

🔗 Co je umělá inteligence
Pochopte základní koncepty, schopnosti a reálné obchodní aplikace umělé inteligence.

🔗 Co je vysvětlitelná umělá inteligence
Zjistěte, proč vysvětlitelná umělá inteligence zlepšuje důvěru, dodržování předpisů a lepší rozhodování.

🔗 Co je to trenér umělé inteligence
Prozkoumejte, co dělají školitelé umělé inteligence pro zdokonalování a dohled nad modely.

Co je Agentic AI - jednoduchá verze 🧭

Co je v jednom větě agentická umělá inteligence (AI): je to umělá inteligence, která dokáže autonomně rozhodovat, co dělat dál, aby dosáhla cíle, a nejen reagovat na výzvy. Z hlediska dodavatele neutrálního se jedná o kombinaci uvažování, plánování, používání nástrojů a zpětnovazebních smyček, aby systém mohl přejít od záměru k akci – více „udělat to“, méně „přemýšlet tam a zpět“. Definice z hlavních platforem se shodují v těchto bodech: autonomní rozhodování, plánování a provádění s minimálním lidským zásahem [1]. Produkční služby popisují agenty, kteří orchestrují modely, data, nástroje a API pro komplexní plnění úkolů [2].

Představte si schopného kolegu, který si přečte zadání, shromáždí zdroje a dodá výsledky – s kontrolou, ne s vedením za ruku.

Co dělá dobrou agentní umělou inteligenci ✅

Proč ten humbuk (a někdy i úzkost)? Několik důvodů:

• Zaměření na výsledek: Agenti převedou cíl do plánu a poté provádějí kroky, dokud nejsou hotové, nebo dokud nezačnou pracovat jako otočná židle bez bloků pro lidi [1].

• Použití nástrojů ve výchozím nastavení: Nezastavují se u textu; volají API, dotazují se na znalostní báze, vyvolávají funkce a spouštějí pracovní postupy ve vašem zásobníku [2].

• Koordinační vzorce: Supervizoři (neboli routery) mohou přiřazovat práci specializovaným agentům, čímž zlepšují propustnost a spolehlivost u složitých úkolů [2].

• Reflexní smyčky: Silná nastavení zahrnují sebehodnocení a logiku opakování, takže agenti si všimnou, kdy se odchýlili od plánu, a kurz korigují (představte si: plánování → jednání → kontrola → zpřesnění) [1].

Agent, který nikdy nepřemýšlí, je jako satelitní navigace, která odmítá přepočítávat – technicky v pořádku, prakticky otravný.

Generativní vs. agentní – co se vlastně změnilo? 🔁

Klasická generativní umělá inteligence reaguje krásně. Agentická umělá inteligence přináší výsledky. Rozdíl spočívá v orchestraci: vícekrokové plánování, interakce s prostředím a iterativní provádění vázané na trvalý cíl. Jinými slovy, přidáváme paměť, nástroje a zásady, aby systém mohl dělat , ne jen říkat [1][2].

Pokud jsou generativní modely chytří stážisté, agentní systémy jsou juniorní spolupracovníci, kteří dokážou vyhledat formuláře, volat správná API a dotáhnout práci do konce. Možná je to trochu nadsázka, ale chápete, co to znamená.

Jak agentické systémy fungují pod kapotou 🧩

Klíčové stavební bloky, o kterých uslyšíte:

1. Překlad cíle → zadání se stává strukturovaným plánem nebo grafem.

2. Smyčka plánovač–proveditel → vybrat další nejlepší akci, provést, vyhodnotit a iterovat.

3. Volání nástrojů → vyvolání API, načítání, interpretů kódu nebo prohlížečů k ovlivnění světa.

4. Paměť → krátkodobý a dlouhodobý stav pro přenos kontextu a učení.

5. Supervizor/router → koordinátor, který přiřazuje úkoly specialistům a vynucuje dodržování pravidel [2].

6. Pozorovatelnost a ochranné zábradlí → trasování, zásady a kontroly pro udržení chování v mezích [2].

Také se setkáte s agentickým RAG : vyhledáváním, které umožňuje agentovi rozhodnout se, kdy hledat, co hledat a jak používat výsledky v rámci vícekrokového plánu. Méně módní slovo, spíše praktický upgrade základního RAG.

Reálné využití, které není jen ukázkami 🧪

• Podnikové pracovní postupy: třídění tiketů, kroky zadávání zakázek a generování reportů, které se vztahují ke správným aplikacím, databázím a zásadám [2].

• Softwarové a datové operace: agenti, kteří otevírají problémy, propojují dashboardy, spouštějí testy a shrnují rozdíly – pomocí protokolů, které mohou vaši auditoři sledovat [2].

• Zákaznický provoz: personalizovaný oslovování, aktualizace CRM, vyhledávání v databázi znalostí a reakce v souladu s předpisy vázané na playbooky [1][2].

• Výzkum a analýza: skenování literatury, čištění dat a reprodukovatelné zápisníky s auditními záznamy.

Rychlý, konkrétní příklad: „obchodní zástupce“, který si přečte poznámku ze schůzky, aktualizuje příležitost ve vašem CRM, napíše následný e-mail a zaznamená aktivitu. Žádné drama – jen méně drobných úkolů pro lidi.

Nástrojová krajina - kdo co nabízí 🧰

Několik běžných výchozích bodů (není vyčerpávající):

• Amazon Bedrock Agents → vícekroková orchestrace s integrací nástrojů a znalostní báze a navíc vzory pro supervizory a ochranné zábradlí [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, pozorovatelnost a bezpečnostní funkce pro plánování a provádění úkolů s minimálním lidským zásahem [1].

Existuje spousta open-source orchestračních frameworků, ale ať už si zvolíte jakoukoli cestu, opakují se stejné základní vzorce: plánování, nástroje, paměť, dohled a pozorovatelnost.

Porovnání momentek 📊

Skutečné týmy o tom stejně debatují – berte to jako směrovou mapu.

Cena se liší podle využití; vždy si ověřte ceník na stránce poskytovatele.

Architektonické vzory, které skutečně znovu použijete 🧱

• Plánování → provedení → promyšlení: plánovač načrtává kroky, vykonavatel jedná a kritik hodnotí. Opakujte, dokud není hotovo nebo se neeskaluje [1].

• Supervizor se specialisty: koordinátor směruje úkoly na specializované agenty – výzkumníky, kodéry, testery, recenzenty [2].

• Spuštění v sandboxu: nástroje kódu a prohlížeče běží uvnitř omezených sandboxů s přísnými oprávněními, protokoly a omezeními pro tabulky kill-switchů pro produkční agenty [5].

Malé přiznání: většina týmů začíná s příliš mnoha agenty. Je to lákavé. Začněte s minimálním přidáváním rolí pouze tehdy, když je metriky ukazují, že je potřebujete.

Rizika, kontroly a proč je řízení důležité 🚧

Agentská umělá inteligence dokáže odvést skutečnou práci – což znamená, že při špatné konfiguraci nebo útoku může také způsobit skutečné škody. Zaměřte se na:

• Prompt injection a agent hijacking: když agenti čtou nedůvěryhodná data, škodlivé instrukce mohou přesměrovat chování. Přední instituty aktivně zkoumají, jak tuto třídu rizik vyhodnotit a zmírnit [3].

• Znečištění soukromí: méně „praktického zásahu“, více oprávnění – pečlivě mapujte přístup k datům a identitě (princip nejnižších privilegií).

• Zralost hodnocení: s lesklými výsledky benchmarků zacházejte s rezervou; preferujte hodnocení na úrovni úkolů, která jsou opakovatelná a vázána na vaše pracovní postupy.

• Rámce správy a řízení: slaďte je se strukturovanými pokyny (role, zásady, měření, zmírňování rizik), abyste mohli prokázat náležitou péči [4].

Pro technické kontroly kombinujte zásady s sandboxem : izolujte nástroje, hostitele a sítě; vše protokolujte; a ve výchozím nastavení zakažte vše, co nelze monitorovat [5].

Jak začít stavět - pragmatický kontrolní seznam 🛠️

1. Vyberte si platformu pro váš kontext: pokud máte bohaté zkušenosti s AWS nebo Google Cloudem, jejich agenti zajišťují hladkou integraci [1][2].

2. Nejprve definujte ochranné rámce: vstupy, nástroje, datové rozsahy, seznamy povolených položek a cesty eskalace. Propojte vysoce rizikové akce s explicitním potvrzením [4].

3. Začněte s úzkým cílem: jeden proces s jasnými klíčovými ukazateli výkonnosti (KPI) (ušetřený čas, míra chyb, míra plnění SLA).

4. Instrumentujte vše: trasy, protokoly volání nástrojů, metriky a smyčky lidské zpětné vazby [1].

5. Přidejte reflexi a opakované pokusy: první úspěchy obvykle plynou z chytřejších smyček, nikoli z větších modelů [1].

6. Pilotní test v sandboxu: spuštění s omezenými oprávněními a izolací sítě před širokým zavedením [5].

Kam se trh ubírá 📈

Poskytovatelé cloudových služeb a podniky se silně zaměřují na agentní schopnosti: formalizují vzory pro více agentů, přidávají funkce pro pozorování a zabezpečení a dělají zásady a identitu na první místo. Hlavním bodem je posun od asistentů, kteří navrhují , k agentům, kteří to dělají – s ochrannými mřížemi, které je udrží v rámci limitů [1][2][4].

S postupným dozráváním platformních primitiv očekávejte více agentů specifických pro danou oblast – finanční operace, IT automatizace, prodejní operace.

Úskalí, kterým se vyhnout - vratké části 🪤

• Příliš mnoho odkrytých nástrojů: čím větší je pás s nástroji, tím větší je poloměr výbuchu. Začněte v malém.

• Žádná eskalační cesta: bez lidského předání se agenti zacyklí – nebo ještě hůř – jednají sebevědomě a špatně.

• Tunelové vidění benchmarků: vytvářejte si vlastní hodnocení, která odrážejí vaše pracovní postupy.

• Ignorování governance: přiřazování odpovědných osob pro politiky, kontroly a red-teaming; mapování kontrolních mechanismů na uznávaný rámec [4].

Často kladené otázky k bleskovému kolu ⚡

Je agentní AI jen RPA s LLM? Ne tak docela. RPA se řídí deterministickými skripty. Agentní systémy plánují, vybírají nástroje a přizpůsobují se za chodu – s nejistotou a zpětnovazebními smyčkami [1][2].
Nahradí lidi? Odlehčuje opakující se, vícestupňové úkoly. Zábavná práce – úsudek, vkus, vyjednávání – se stále přiklání k lidským potřebám.
Potřebuji multiagentní systém od prvního dne? Ne. Mnoho úspěchů pochází z jednoho dobře vybaveného agenta s několika nástroji; přidejte role, pokud to vaše metriky ospravedlňují.

Dlouho jsem to nečetl/a 🌟

Co je agentická umělá inteligence v praxi? Je to konvergovaný stack plánování, nástrojů, paměti a zásad, který umožňuje umělé inteligenci přejít od diskuse k úkolu. Hodnota se projeví, když si stanovíte úzké cíle, včas nastavíte ochranné zábradlí a vše instrumentalizujete. Rizika jsou reálné únosy, vyzrazení soukromí, nestabilní hodnocení – proto se spoléhejte na zavedené rámce a sandbox. Vytvářejte v malém, měřte posedle, rozšiřujte s jistotou [3][4][5].

Reference

1. Google Cloud - Co je agentní umělá inteligence? (definice, koncepty). Odkaz

2. AWS – Automatizujte úlohy ve vaší aplikaci pomocí agentů s umělou inteligencí. (Dokumentace k Bedrock Agents). Odkaz

3. Technický blog NIST - Posílení hodnocení únosů agentů s umělou inteligencí. (riziko a hodnocení). Odkaz

4. NIST - Rámec pro řízení rizik umělé inteligence (AI RMF). (řízení a kontroly). Odkaz

5. Britský institut pro bezpečnost umělé inteligence – Inspect: Sandboxing. (technické pokyny pro sandboxing). Odkaz

Najděte nejnovější AI v oficiálním obchodě s AI asistenty

O nás