AI agenta si můžete představit jako autonomně se rozhodující systém, využívající principy umělé inteligence. Hlavní rozdíl mezi běžnými AI technologiemi a agenty spočívá v tom, že agent dovede sám sledovat vytyčený cíl, samostatně pracovat na tom, aby ho dosáhl, a ještě sám sebe kontrolovat. V porovnání s jinými technologiemi dovede například analyzovat sentiment textu, vybírat ideální nástroje nebo metody a v průběhu upravovat strategii.

Představte si následující situaci: běžný AI nástroj zvládne z textu extrahovat určitá data podle předem definovaných pravidel. AI agent naproti tomu může samostatně rozhodnout, odkud relevantní data získat. Dokonce zvládne přepínat mezi různými API podle zpětné vazby, které se mu dostává v reálném čase.

Agenti samouci

Ve zkratce jsou pro AI agenty typické tři charakteristiky. Tou první je, jak jsem zmínil, autonomie. Ač se to může zdát až neuvěřitelné, AI agenti ke své práci nutně nepotřebují člověka, i když se u kritických operací používá „human in the loop“. Dovedou sami analyzovat podmínky, zvážit, která z možností, jak dosáhnout cíle, je nejlepší a vydat se tou správnou cestou. Díky tomu je nezaskočí ani měnící se podmínky, kterým se snadno přizpůsobí. Druhou je vnímání a schopnost samostatně reagovat. Agenti musejí vnímat své prostředí skrze datové vstupy, ať už se jedná o API, nebo uživatelské interakce z jiných zdrojů, a na základě těchto informací jednat. Mohou číst data, vytvářet reporty nebo sami používat nástroje (tools), které jim zprostředkují interakci s jinými službami. Tou poslední je schopnost se učit a adaptovat. V tomto ohledu vidím jako absolutního vítěze pro komunikaci s externími nástroji a datovými zdroji Model Context Protocol (MCP) od Anthropic. Ten totiž řeší problém izolovanosti AI modelů tím, že přináší jednotný způsob propojení s datovými zdroji a různými systémy jako Google Drive, Slack, GitHub a další.

Takové technologie mají samozřejmě obrovský potenciál automatizovat spoustu úkolů, které běžně děláte ručně, a to nejen rutinní úkoly, ale i složité operace. Dobrým příkladem práce, kterou dokážou zastoupit, jsou operátoři na zákaznických linkách. U nás v Apify například používáme AI agenta Fin od Intercomu, který dovede sám odbavit skoro polovinu všech dotazů. To při měsíčním objemu téměř 2 500 konverzací znamená až tisíc samostatně vyřešených případů. AI dnes zasáhne u přibližně 80 % konverzací a samo vyřeší půlku z nich. K tomu používáme ještě AI Copilot, který lidem připravuje odpovědi na základě interních znalostí databází, což dovede celý proces ještě zrychlit.

První, kdo začal AI agenty aktivně využívat, byli samozřejmě programátoři. Nástroje jako GitHub Copilot nebo Cursor AI dnes fungují jako plnohodnotní programovací asistenti. Díky nim mohou vývojáři rychleji psát kód a navíc jim pomáhají optimalizovat a chápat existující systémy. Mně osobně nejvíce usnadňuje práci jejich autocomplete s velmi přesnou predikcí, ale provedl jsem i řadu úprav v produkčním kódu jen na základě promptu.

Udělejte si sami

Zajímavé také je, že vás AI agenti dovedou naučit, jak pracovat s novou technologií. My díky nim velmi rychle naučili nové kolegy programovat v jazyce, se kterým do té doby neměli zkušenost. Velkými pomocníky jsou AI agenti týmům i při výzkumu a vývoji produktů. Naše týmy pro tento účel například využívají Notebook LLM od Google. Když analyzuji nějaký problém, například hledám případy užití pro AI agenty, dodám jim několik článků, transkriptů z YouTube a pak s agentem chatuji a píšu si poznámky. Nejenže agent tématu porozumí, ale dokonce dovede na jeho základě vytvořit i hezký podcast, ve kterém vám problém objasní.

Je proto logické, že se firmy pouštějí do vývoje vlastních specializovaných AI agentů. Výjimkou nejsme ani my. V Apify si vyvíjíme vlastního agenta, který za nás dovede procházet webové stránky, vyplňovat formuláře, klikat na tlačítka a extrahovat data, tedy zastávat všechny činnosti, které se dřív bez lidského zásahu neobešly. Používáme také Sales Advisor, agenta, který našim zákazníkům zvládne doporučit nejvhodnější řešení pro jejich specifické potřeby. Ten dovede navrhnout hotové nástroje z Apify Store, aniž uživatel musí kontaktovat sales oddělení.

Změňte firemní kulturu

Pokud ve své firmě uvažujete nad tím, že byste AI agenty začali využívat, myslete na to, že stojíte před poměrně komplexní výzvou, která je složitější než pouhá instalace softwaru. Připravte se na to, že vaší největší překážkou bude lidský faktor. Abyste mohli agenty snadno využívat, je potřeba změnit firemní kulturu a celkové přemýšlení vašeho týmu nad prací. Přesvědčit lidi, aby přestali věnovat čas rutinním úkolům, ale může být složité. K tomu jsou vývojáři často skeptičtí, protože integrace AI zpočátku povede ke snížení produktivity. Dejte proto lidem pár týdnů, ať si na nové procesy zvyknou. Důležité je nikam nepospíchat a brát implementaci AI jako dlouhodobý proces.

Než se do výběru agentů pustíte, zamyslete se také nad tím, v jaké oblasti vám mohou přinést největší užitek. Největší smysl dávají komodifikované problémy s velkou konkurencí, jako je zákaznická podpora, vývoj softwaru nebo datová analýza. Pro tyto účely totiž existuje asi největší množství kvalitních agentů, a vy tak můžete rovnou implementovat hotové produkty.

Jako další krok bych vám doporučil využít specializované AI agent platformy. Nástroje jako Lindy.ai, n8n.io nebo Clay.com nabízejí řešení, které umožní automatizovat úkony pro různé firemní vertikály od obchodu po marketing. Až v posledním bodě bych se pouštěl do vývoje vlastních agentů.

Troufám si říct, že AI agenti budou v dohledné době jedním z největších trendů v podnikovém IT. S pokračujícím vývojem velkých jazykových modelů a nástrojů pro jejich integraci lze očekávat, že je firmy budou využívat ke stále sofistikovanějším úkolům. Především si ale myslím, že postupem času bude docházet k jejich demokratizaci. Díky tomu budou moci i menší firmy vyvíjet a monetizovat vlastní AI agenty. S tím koneckonců máme vlastní zkušenost – v Apify Store je k dispozici přes 4 000 Actorů, tedy nástrojů, které vývojářům pomáhají s tvorbou agentů. Přímo agentů je mezi nimi jen několik desítek, ale celý ekosystém může výrazně urychlit jejich nasazení napříč různými odvětvími.

AI agenti budou v blízké době hrát klíčovou roli v tom, jak firmy přistupují k automatizaci a digitální transformaci svého podnikání. Na rozdíl od starších technologií vás zřejmě překvapí tím, s čím vším si dovedou poradit sami. Osobně si myslím, že klíčem k úspěchu bude najít ideální rovnováhu mezi tím, co by tyto technologie měly automatizovat a na které úkoly by stále měl dohlížet člověk. Pokud u vás ve firmě automatizaci řešíte, doporučil bych vám příliš neváhat a začít se o AI agenty zajímat. Tyto technologie jsou již dávno dostupné a pro začátek vašim účelům určitě postačí. V dlouhodobém horizontu mají ve stále více digitalizovaném prostředí obrovský potenciál vám nejen zjednodušit práci, ale také přinést značnou konkurenční výhodu.

Marek Trunkát Autor článku je CTO společnosti Apify.