Umělá inteligence už dávno neumí jen odpovídat na otázky nebo psát texty. Stále častěji se prosazují takzvaní AI agenti, kteří dokážou nejen poradit, ale také samostatně plánovat, používat nástroje a provádět jednotlivé kroky potřebné ke splnění zadaného cíle. Právě tím se liší od klasických chatbotů a mohou výrazně změnit způsob, jakým používáme počítače i software.
Představte si, že potřebujete naplánovat pracovní cestu. Běžnému chatbotu můžete položit otázku, jaké lety jsou nejvýhodnější nebo ve kterém hotelu se ubytovat. Odpověď ale většinou končí doporučením, které musíte sami dále zpracovat.
AI agent může dostat mnohem obecnější zadání, například: „Naplánuj mi pracovní cestu do Londýna na příští týden.“ Následně si sám rozdělí úkol na několik částí, vyhledá vhodné lety, porovná hotely, zkontroluje dostupné termíny a připraví kompletní itinerář. Pokud má přístup k potřebným službám a oprávnění, může některé kroky také skutečně provést.
Právě schopnost přejít od odpovědi k akci je jedním z hlavních znaků AI agentů.
Co je AI agent
AI agent je systém založený na umělé inteligenci, který se snaží dosáhnout určitého cíle a sám rozhoduje, jaké kroky k tomu budou potřeba.
Základem bývá velký jazykový model, tedy LLM, podobný těm, které stojí za moderními chatboty. Samotný model ale ještě agentem není. Agent kolem něj vytváří další vrstvu, která mu umožňuje pracovat s externími nástroji, získávat informace, pamatovat si předchozí kroky a reagovat na výsledky vlastních akcí.
Agent může mít například přístup k internetu, firemním databázím, e-mailu, kalendáři, cloudovým službám, souborům nebo webovému prohlížeči. Díky tomu nemusí pouze generovat odpovědi na základě informací uložených v modelu, ale může aktivně pracovat s prostředím kolem sebe.
Jednoduše řečeno: chatbot většinou odpovídá na otázku, zatímco agent dostává cíl a pokouší se jej splnit.
Jak AI agent funguje
Princip lze dobře ukázat na jednoduchém příkladu. Firma zadá agentovi úkol: „Zjisti, proč nám tento měsíc klesla návštěvnost webu a připrav krátké shrnutí.“
Agent nejprve potřebuje pochopit, co vlastně uživatel požaduje. Zjistí, že nestačí vytvořit obecnou odpověď o poklesu návštěvnosti. Potřebuje pracovat s konkrétními daty.
Může tedy vytvořit plán. Nejprve načte statistiky za aktuální období, následně je porovná s předchozím měsícem, zjistí, které zdroje návštěvnosti nebo články zaznamenaly největší pokles, a teprve potom připraví výsledné vysvětlení.
Klíčovou roli zde hraje používání nástrojů. Jazykový model sám nemá přístup k analytickému systému firmy, ale agent může být propojen například s API služby Google Analytics nebo s interní databází.
Model se v takové situaci rozhodne, že potřebuje získat konkrétní data, a vyvolá odpovídající nástroj. Ten vrátí výsledek, který se následně stane novou informací pro další rozhodování.
Pokud například agent zjistí, že největší propad nastal v organickém vyhledávání, může pokračovat dalším krokem a zjistit, které konkrétní stránky přišly o návštěvnost. Celý proces se tak opakuje, dokud agent nemá dostatek informací k dokončení úkolu.
Právě tato smyčka je jedním z nejdůležitějších prvků agentních systémů. Agent něco provede, vyhodnotí výsledek a podle něj se rozhodne, co udělá dál.
AI agent není jen chatbot s lepšími odpověďmi
Na první pohled může rozdíl působit nenápadně. Oba systémy komunikují přirozeným jazykem a často používají stejné modely. Zásadní rozdíl ale spočívá v tom, co se děje po zadání úkolu.
Pokud chatbotovi napíšete „Najdi mi nejlepší notebook do 30 000 Kč“, obvykle nabídne několik doporučení a vysvětlí, podle čeho vybírat.
Agent může dostat stejné zadání, ale místo okamžité odpovědi začne procházet aktuální nabídky obchodů, porovná parametry, zkontroluje ceny a dostupnost a vytvoří několik konkrétních variant.
Rozdíl tak lze shrnout velmi jednoduše: Běžný chatbot funguje především na principu dotaz a odpověď. AI agent se spíše řídí procesem cíl, plán, akce, kontrola výsledku a další krok.
Čím více nástrojů a oprávnění agent získá, tím větší množství práce může vykonávat bez přímého vedení člověka.
Paměť, nástroje a plánování
Aby agent mohl fungovat spolehlivě, potřebuje několik důležitých součástí. Základem je samotný AI model, který interpretuje zadání a rozhoduje o dalším postupu. K němu se přidávají instrukce, které určují, co agent smí dělat a jak se má chovat.
Důležitá je také paměť. Agent musí vědět, jaké kroky už provedl, jaké informace získal a co ještě zbývá dokončit. U složitějších systémů může pracovat také s dlouhodobějšími informacemi, například s preferencemi uživatele nebo historií předchozích úloh.
Neméně důležité jsou samotné nástroje. Agent připojený pouze k vyhledávání na internetu bude mít velmi jiné schopnosti než systém s přístupem k e-mailu, kalendáři a firemním databázím.
Stejný jazykový model proto může sloužit jako základ velmi odlišných agentů. Jeden může pomáhat programátorovi s kódem, jiný připravovat marketingové kampaně a další vyřizovat zákaznickou podporu.
Kde se AI agenti používají
Jednou z oblastí, kde se agenti prosazují nejrychleji, je programování. Coding agent může procházet celý projekt, upravovat soubory, hledat chyby, spouštět testy a podle jejich výsledků změny opravovat.
Vývojář tak nemusí pokládat otázku „Jak opravím tuto chybu?“, ale může zadat přímo: „Najdi příčinu problému, oprav ho a ověř, že všechny testy projdou.“ Podobný princip lze použít i mimo vývoj softwaru.
V zákaznické podpoře může agent přečíst požadavek zákazníka, dohledat jeho objednávku a připravit řešení. V administrativě může pracovat s e-maily, dokumenty a kalendářem. Ve výzkumu zase dokáže procházet desítky zdrojů, porovnávat informace a sestavit výsledný report.
Agenti se stále více objevují také v marketingu, logistice, účetnictví, kyberbezpečnosti nebo analýze dat.
Zvláštní kategorií jsou agenti schopní ovládat přímo počítač. Nepracují pouze přes API, ale mohou analyzovat obrazovku, otevírat webové stránky, vyplňovat formuláře nebo klikat na tlačítka podobně jako člověk. To výrazně rozšiřuje množství úloh, které mohou zvládnout.
Proč mohou AI agenti změnit práci s počítačem
Generativní AI výrazně zjednodušila vytváření obsahu. Model dokáže napsat e-mail, vytvořit text, analyzovat data nebo navrhnout programovací kód. Člověk však většinou musí výsledek převzít a další kroky provést sám.
AI agenti se snaží tento rozdíl odstranit. Místo toho, aby AI pouze vysvětlila, jak něco udělat, může dostat možnost daný úkol sama dokončit.
To může změnit i samotný způsob práce se softwarem. Dnes uživatel otevírá jednotlivé aplikace a postupně provádí konkrétní operace. V budoucnu může stále častěji pouze popsat požadovaný výsledek.
Například:
„Připrav mi prezentaci z těchto dokumentů.“
„Zjisti, proč aplikace nefunguje.“
„Porovnej nabídky dodavatelů.“
Software potom sám rozhodne, jaké kroky budou potřeba.
AI agent tak není jen chytřejší chatbot. Je to systém, který propojuje schopnosti moderních AI modelů s nástroji, daty a skutečnými akcemi.
Nejjednodušší shrnutí proto zní: Chatbot odpovídá. AI agent jedná.
Právě tato změna může být jedním z nejdůležitějších kroků ve vývoji umělé inteligence a způsobu, jakým budeme v příštích letech používat počítače.
