Chatbot odpovídá na otázky, AI agent dokončí úkol. Sám si rozvrhne kroky, dohledá údaje, použije vaše systémy a připraví výsledek. Vyvíjíme a nasazujeme AI agenty pro firmy s pevnými pravidly, kontrolními body a schválením člověkem všude, kde by chyba stála peníze nebo důvěru zákazníka.
Webforte navrhuje, vyvíjí a nasazuje AI agenty pro firmy. AI agent je program nad jazykovým modelem, který úkol sám rozloží na kroky a provede ho pomocí nástrojů: hledá v dokumentech, čte a zapisuje do databáze, e-mailu, účetního systému nebo evidence zákazníků (CRM). Chatbot jen odpovídá, agent jedná a výsledek zapíše tam, kam patří. Klasická automatizace potřebuje vstup v pevné podobě, agent si poradí i s poptávkou napsanou vlastními slovy. U větších úkolů stavíme spolupráci více specializovaných agentů pod jedním řízením (orchestraci). Agentní AI (anglicky agentic AI) stavíme s pojistkami: agent má jen nutná oprávnění, prochází kontrolními body v kódu, důležité akce schvaluje člověk a každý krok se ukládá do záznamu (logu). Službu dodává Webforte Technologies s.r.o. (IČO 23364343), Praha. Cenu stanovíme nezávaznou kalkulací po konzultaci.
Agentní AI (anglicky agentic AI) je obecné označení pro systémy, ve kterých AI sama plánuje a provádí kroky. Když spolupracuje víc agentů pod jedním řízením, mluví se o multiagentním systému a jejich řízení se říká orchestrace.
Rozumí zadání v běžné řeči a rozhoduje, jaký krok udělat dál.
Přístup k dokumentům, databázím a systémům přes API, tedy rozhraní, kterým spolu programy mluví.
Co už agent udělal, co zjistil a v jakém kontextu úkol plní.
Oprávnění, kontrolní body, limity a schválení člověkem.
AI agentSamotný model jen odpovídá. Agentem se stává až s nástroji, pamětí a pravidly.
Všechny tři se prodávají pod hlavičkou AI, ale řeší jiné úlohy. Než se rozhodnete, ověřte si, který typ vaše úloha opravdu potřebuje.
Tabulku posunete prstem do strany.
| Chatbot, automatizace, nebo AI agent? | Chatbot | Automatizace | AI agent |
|---|---|---|---|
| Co dělá | Odpovídá na dotazy | Provede předem daný sled kroků | Splní úkol na více kroků a sám volí postup |
| Jak se rozhoduje | Podle dotazu a podkladů | Podle pravidel, která někdo předem napsal | Podle cíle, pravidel a výsledků předchozích kroků |
| Jaký vstup zvládne | Otázku v běžné řeči | Data v pevném formátu | E-mail, dokument nebo poptávku psanou vlastními slovy |
| Kde pracuje | V chatovém okně na webu nebo v aplikaci | Na pozadí mezi systémy | Ve vašich systémech přes nástroje, ke kterým má oprávnění |
| Příklad | Odpoví zákazníkovi, jaká je dodací lhůta | Každou zaplacenou objednávku převede do účetnictví | Přečte poptávku, dohledá ceny a skladovost a připraví nabídku ke schválení |
| Kdy se hodí | Opakované dotazy zákazníků nebo zaměstnanců | Stabilní postup se vstupy v pevné podobě | Proměnlivé vstupy, kde je potřeba úsudek i práce v několika systémech |
AI agent není vždy lepší volba. Když úlohu spolehlivě zvládne klasická automatizace, bývá levnější na provoz a snáz se kontroluje. Doporučíme nejjednodušší variantu, která úlohu vyřeší.
Agent dává smysl tam, kde člověk dnes přepisuje a dohledává údaje mezi několika systémy a vstupy nemají pevnou podobu.
Agent přečte poptávku z e-mailu nebo formuláře, dohledá zákazníka v CRM, ceny v ceníku a skladovost na e-shopu a připraví návrh nabídky. Obchodník ji zkontroluje a odešle.
Z faktur, objednávek a dodacích listů vytáhne údaje, porovná je s objednávkou a připraví zápis do účetnictví. Nesrovnalosti označí a předá člověku.
Projde zadané zdroje, interní data a dokumenty, shrne, co se změnilo, a připraví podklad nebo report s odkazy na zdroje, ze kterých vychází.
Za chatbotem, který odpovídá, může stát agent, který i jedná: dohledá stav objednávky, připraví reklamaci nebo založí požadavek. Co je mimo pravidla, předá člověku.
Zaměstnanec se zeptá běžnou řečí a agent najde odpověď ve směrnicích, smlouvách nebo v databázi, vždy s odkazem na zdroj. Nastavíme ho tak, aby viděl jen data, ke kterým má tazatel přístup.
Porovná smlouvu, směrnici nebo nabídku s vašimi pravidly a navrhne úpravy, každou s odkazem na konkrétní pravidlo. Jestli návrh přijmout, rozhodne člověk.
Větší úkol nedělá jeden univerzální agent, ale několik agentů s úzkou rolí. Řídí je plánovač (tomu se říká orchestrace) a celé to drží harness: software kolem modelu, který určuje, co agenti smí, co si pamatují, kdy se zastaví a kdo jejich práci kontroluje.
Harness
Vstup
Poptávka z e-mailu, dokument nebo požadavek z vašeho systému.
Orchestrace
Rozloží úkol na kroky, přidělí je agentům a hlídá, co je hotové.
Specializovaní agenti
Úzkou roli jde snáz otestovat a kontrolovat než jednoho agenta na všechno. Kroky, které na sobě nezávisí, běží souběžně.
Najde zákazníka, historii objednávek a podklady.
Nástroje
Spočítá cenu podle ceníku a ověří dostupnost.
Nástroje
Sepíše nabídku podle vašich šablon a tónu.
Nástroje
Kontrola v kódu
Běžný program ověří pravidla: sedí součty, zákazník existuje, tvrzení má zdroj a agent nepřekročil limit.
Člověk ve smyčce
Než agent odešle nabídku nebo zapíše do účetnictví, výsledek zkontroluje a potvrdí člověk.
Výstup
Výstup se zapíše do vašeho systému. Každý krok, použitý nástroj i rozhodnutí člověka zůstanou v logu.
Jazykový model sám nic nehlídá. O spolehlivosti rozhoduje harness, který kolem něj stavíme.
Přesně vymezené funkce, přes které agent pracuje s vašimi systémy. Co není mezi nástroji, agent udělat nemůže.
Každý nástroj zvlášť, čtení oddělené od zápisu. Citlivé akce jdou vždy přes schválení.
Stav úkolu a kontext z vašich dat, aby agent neopakoval hotové kroky a navázal, kde skončil.
Každý krok, nástroj a výstup. Dá se dohledat, proč agent udělal, co udělal, a chybu opravit v pravidlech.
Sada testovacích případů z vaší praxe. Každou změnu modelu nebo pravidel na ní ověříme dřív, než jde do provozu.
Strop na počet kroků, čas a náklady jednoho úkolu. Když ho agent dosáhne, zastaví se a předá úkol člověku.
Nevíte, co z toho potřebujete? Napište nám, doporučíme nejjednodušší řešení.
Spolehlivost agenta nedělá samotný model, ale systém, který kolem něj postavíte. Kontroly v kódu, zdroje u tvrzení a schválení člověkem používáme i ve vlastních AI nástrojích.
Nejdřív popíšeme úkol tak, jak ho dnes dělá člověk: vstupy, rozhodnutí, systémy a místa, kde se chybuje. Teprve pak rozhodneme, jestli stačí automatizace, jeden agent, nebo spolupráce více agentů.
Jeden agent na všechno se špatně kontroluje. Úkol rozdělíme mezi agenty s úzkou rolí a vlastními nástroji a řízení svěříme plánovači. Kde je pořadí kroků vždy stejné, necháme ho v kódu, protože je to levnější a předvídatelnější.
Agent pracuje s vašimi systémy přes API nebo přes MCP (Model Context Protocol), otevřený standard pro napojení AI aplikací na data a nástroje. Každý nástroj popíšeme tak, aby model věděl, k čemu slouží a co s ním nesmí.
Co jde zkontrolovat programem, nenecháváme na modelu: součty, existenci zákazníka, povinná pole, zdroj u každého tvrzení. Stejně funguje náš generátor článků: zjištění z rešerše, které nemá zdroj, kód vyřadí a seznam zdrojů s čísly citací sestavuje program, ne model.
Než agent jde do provozu, projde sadou testovacích případů z vaší praxe, a pak znovu po každé změně modelu nebo pravidel. V provozu nastavujeme limity kroků, času a nákladů na jeden úkol a sledujeme, kde agent chybuje.
Agent, který zasahuje do firemních systémů, potřebuje pravidla jako nový zaměstnanec, jen přísnější. Tohle nastavujeme u každého agenta, kterého stavíme.
Agenta nestavíme naslepo. Každý krok má výstup, který uvidíte a můžete připomínkovat.
Probereme, kde vám utíká nejvíc času, a vybereme úlohu, na které se agent vyplatí nejdřív. Posoudíme i to, jestli nestačí jednodušší automatizace.
Výstup: Doporučení řešení a nezávazná kalkulace
Popíšeme vstupy, kroky, systémy a rozhodnutí. Navrhneme role agentů, nástroje, oprávnění, kontrolní body a místa, kde schvaluje člověk.
Výstup: Návrh agenta včetně oprávnění a kontrolních bodů
Z vašich reálných případů sestavíme sadu, na které budeme agenta měřit. Určíme, co je správný výsledek a jaká chyba je nepřijatelná.
Výstup: Sada testovacích případů a měřítka úspěchu
Postavíme první verzi a pustíme ji na testovací sadu. Ukážeme vám výsledky včetně chyb a upravíme pravidla.
Výstup: Vyhodnocení prototypu na testovací sadě
Agent běží v ostrém provozu, ale všechno důležité schvaluje člověk. Z logu vidíme, kde chybuje, a pravidla dolaďujeme.
Výstup: Agent v pilotním provozu se záznamem kroků
Podle výsledků pilotu rozšíříme, co smí agent dělat sám. Citlivé akce dál schvaluje člověk. Po každé změně agenta znovu ověříme na testovací sadě a hlídáme náklady i limity.
Výstup: Agent v provozu s pravidelným vyhodnocením
Generátor článků v administraci tohoto webu pracuje v několika krocích: rešerše, plán článku, psaní po sekcích a kontroly v kódu. Zjištění bez zdroje vyřadí, interní odkazy kontroluje proti mapě webu a sám nic nepublikuje: jestli článek zůstane konceptem, nebo vyjde, rozhoduje člověk. Na stejných principech stojí naše produkty.
Popište úkol, který dnes někdo dělá ručně v několika systémech. Na konzultaci posoudíme, jestli na něj stačí automatizace, nebo je potřeba agent, kde musí rozhodovat člověk, a připravíme nezávaznou kalkulaci.
