AI agenti · Návod Jak vytvořit AI agenta: nástroje, možnosti a šest kroků k prvnímu agentovi

Z čeho se AI agent skládá

AI agent je program, který pomocí jazykového modelu sám rozhoduje o dalším kroku a využívá k tomu nástroje. Co je agent a čím se liší od chatbota a klasické automatizace, vysvětluje náš článek AI agenti pro firmy. Z technického hlediska potřebuje každý agent stejné části:

• Model: jazykový model, který čte, plánuje a formuluje.
• Pokyny: úkol, tón, pravidla a především to, kdy agent předává úkol člověku.
• Nástroje: rozhraní, přes která čte data nebo provádí úkony, například ověří objednávku nebo založí požadavek podpory.
• Znalosti: podklady, ke kterým má přístup, například ceníky, příručky nebo dřívější odpovědi.
• Omezení: oprávnění, schvalování, maximální částky a limity nákladů.
• Záznamy a testy: každé rozhodnutí dohledatelné, každá změna ověřená na skutečných příkladech.

Srovnání tří možností

V praxi se možnosti často kombinují: agent napsaný v kódu provádí náročné posouzení a n8n jej propojuje s poštovní schránkou, systémem pro správu zboží a CRM. Vhodnost platformy závisí méně na nástroji a více na tom, kde jsou Vaše data, kdo bude agenta později spravovat a jaké jsou požadavky na ochranu osobních údajů. n8n lze například provozovat na vlastních serverech v EU. Více v článku Vlastní hosting n8n.

Připojení nástrojů: co je MCP

Aby mohl agent něco dělat, potřebuje přístup k Vašim systémům. Model Context Protocol (MCP) je otevřený standard, který umožňuje jednotné propojení aplikací AI s nástroji a zdroji dat. Společnost Anthropic jej představila koncem roku 2024 a dnes jej podporuje mnoho poskytovatelů a nástrojů. Pro firmy to znamená, že jednou vytvořené propojení, například se systémem pro správu zboží, lze používat s různými modely a platformami. MCP je užitečný, ale není podmínkou. Mnoho agentů si vystačí s několika přímo naprogramovanými rozhraními.

Tvorba AI agenta v šesti krocích

1. Vyberte úzce vymezený úkol: Například „Odpovídat na dotazy ke stavu dodávky“ místo „Převzít zákaznickou podporu“.
2. Shromážděte skutečné příklady: 30 až 50 typických případů se správnou odpovědí. Budou Vaším měřítkem při každé změně.
3. Nástroje s minimálními oprávněními: Agent smí číst objednávky, ale nesmí zaúčtovat dobropisy. Práva k zápisu pouze tam, kde jsou skutečně nutná.
4. Stanovte pokyny a předávání člověku: Co agent smí, co nesmí a kdy předává úkol člověku, například při stížnostech nebo nejistotě.
5. Testujte a měřte: Spusťte agenta na připravených příkladech, roztřiďte chyby podle typu, upravte pokyny a nástroje a testujte znovu.
6. Spustit provoz se schvalováním: agent nejprve navrhuje a člověk schvaluje. Více samostatné práce smí převzít až tehdy, když jsou výsledky správné po dobu několika týdnů. Nákladové limity a zaznamenávání činnosti fungují od začátku.

Bezpečnost a právo

Agenti čtou texty přicházející zvenčí, například e-maily nebo webové stránky. Mohou v nich být skryté pokyny, které mají agenta přimět k určitému jednání. OWASP uvádí tuto takzvanou prompt injection jako největší riziko aplikací AI; následují mimo jiné příliš široká oprávnění. Nejdůležitější ochranou jsou minimální oprávnění, schvalování úkonů s dopadem a oddělení čtení od zápisu.

Z právního hlediska většina agentů ve firmách nepředstavuje problém. Pokud agent komunikuje přímo s lidmi, musí být zřejmé, že jde o AI (Art. 50 nařízení o AI). Pro použití v citlivých oblastech, například při výběru zaměstnanců, platí od prosince 2027 povinnosti pro vysoce rizikovou AI. Osobní údaje vyžadují smlouvu o zpracování osobních údajů a pokud možno servery v EU.

Vytvořit svépomocí, nebo zadat vývoj?

Vlastní vývoj se vyplatí u interních pomocníků s nízkým rizikem, pokud má někdo v týmu chuť a čas se s tématem seznámit. Pomoc se vyplatí, pokud agent pracuje se zákaznickými údaji, propojuje více systémů nebo musí dlouhodobě spolehlivě fungovat. Náš postup popisuje stránka Vývoj AI agentů na zakázku. Jako AI agentura Vás provázíme od prvního prototypu až po provoz.