Stručne
- AI agent sa skladá z jazykového modelu, jasných pokynov, nástrojov na prístup k Vašim systémom, znalostí a obmedzení.
- Existujú tri možnosti: asistenti v kancelárskych platformách, automatizačné platformy ako n8n alebo Make a programové rámce pre agentov v kóde.
- Prvý prototyp vznikne rýchlo. Hlavná práca spočíva v testovaní na skutočných prípadoch, nastavení práv, schvaľovaní a dohľade.
- Začnite s úzko vymedzenou úlohou a vyhodnoťte agenta na príkladoch skôr, než začne pracovať so zákazníkmi alebo údajmi.
Z čoho sa skladá AI agent
AI agent je program, ktorý pomocou jazykového modelu sám rozhoduje o ďalšom kroku a používa na to nástroje. Čo je agent a čím sa líši od chatbota a klasickej automatizácie, vysvetľuje náš článok AI agenti pre firmy. Z technického hľadiska potrebuje každý agent rovnaké prvky:
- Model: jazykový model, ktorý číta, plánuje a formuluje.
- Pokyny: úloha, tón, pravidlá a predovšetkým to, kedy agent odovzdá prípad človeku.
- Nástroje: rozhrania, cez ktoré číta údaje alebo niečo vykonáva, napríklad overí objednávku alebo vytvorí tiket.
- Znalosti: podklady, ku ktorým pristupuje, napríklad cenníky, príručky alebo predchádzajúce odpovede.
- Obmedzenia: práva, schvaľovanie, maximálne sumy a limity nákladov.
- Záznamy a testy: každé rozhodnutie možno spätne overiť, každá zmena sa preverí na skutočných príkladoch.
Porovnanie troch možností
| Spôsob | Príklady | Vhodné pre | Hranice |
|---|---|---|---|
| Asistenti v kancelárskych platformách | Microsoft Copilot Studio, vlastné GPTs v nástroji ChatGPT, Gems v nástroji Gemini | Interní pomocníci s prístupom k dokumentom, rýchle zavedenie v rámci existujúcich licencií | Viazanosť na platformu, obmedzená kontrola nad procesmi a testami |
| Automatizačné platformy | n8n, Make, Zapier | Procesy naprieč mnohými programami, agenti ako súčasť väčšieho procesu | Zložitá logika sa stáva neprehľadnou, testy a správa verzií vyžadujú disciplínu |
| Programové rámce pre agentov v kóde | OpenAI Agents SDK, LangGraph, Claude Agent SDK, Google Agent Development Kit | Úplná kontrola, vlastné používateľské rozhrania, automatizované testy, vysoká záťaž | Vyžaduje vývoj, prevádzku a údržbu |
V praxi sa možnosti často kombinujú: agent vytvorený v kóde prevezme náročné overovanie a n8n ho prepojí s e-mailovou schránkou, systémom tovarového hospodárstva a CRM. Výber vhodnej platformy závisí menej od samotného nástroja a viac od toho, kde sú Vaše údaje, kto bude agenta neskôr udržiavať a aké požiadavky platia pre ochranu osobných údajov. n8n možno napríklad prevádzkovať na vlastných serveroch v EÚ, viac v článku Vlastný hosting n8n.
Pripojenie nástrojov: čo je MCP
Aby agent mohol niečo vykonať, potrebuje prístup k Vašim systémom. Model Context Protocol (MCP) je otvorený štandard, ktorý jednotným spôsobom prepája aplikácie AI s nástrojmi a zdrojmi údajov. Anthropic ho predstavil koncom roka 2024 a dnes ho podporuje mnoho poskytovateľov a nástrojov. Pre firmy to znamená, že raz vytvorené prepojenie, napríklad so systémom tovarového hospodárstva, možno používať s rôznymi modelmi a platformami. MCP je užitočný, ale nie je podmienkou. Mnohým agentom stačí niekoľko priamo naprogramovaných rozhraní.
Vytvorenie AI agenta v šiestich krokoch
- Vyberte úzko vymedzenú úlohu: Napríklad „Odpovedať na otázky o stave doručenia“ namiesto „Prevziať zákaznícky servis“.
- Zozbierajte skutočné príklady: 30 až 50 typických prípadov so správnou odpoveďou. Budú meradlom pri každej zmene.
- Nástroje s minimálnymi právami: Agent smie čítať objednávky, ale nesmie účtovať dobropisy. Práva na zápis len tam, kde sú skutočne potrebné.
- Stanovte pokyny a odovzdávanie: Čo agent smie, čo nesmie a kedy odovzdá prípad človeku, napríklad pri sťažnostiach alebo neistote.
- Testujte a merajte: Spustite agenta na pripravených príkladoch, roztrieďte chyby podľa druhu, zlepšite pokyny a nástroje a znova otestujte.
- Spustiť prevádzku so schvaľovaním: Najprv agent navrhuje a človek schvaľuje. Viac úloh smie plniť samostatne až vtedy, keď sú výsledky počas viacerých týždňov správne. Nákladové limity a zaznamenávanie činnosti fungujú od začiatku.
Bezpečnosť a právo
Agenti čítajú texty prichádzajúce zvonka, napríklad e-maily alebo webové stránky. Môžu obsahovať skryté pokyny, ktoré majú agenta naviesť na určité konanie. OWASP uvádza tieto takzvané útoky prompt injection ako najväčšie riziko aplikácií AI, po ktorom nasledujú okrem iného príliš široké oprávnenia. Najdôležitejšími opatreniami sú minimálne oprávnenia, schvaľovanie úkonov s následkami a oddelenie čítania od zápisu.
Z právneho hľadiska väčšina agentov vo firmách nie je problematická. Ak agent komunikuje priamo s ľuďmi, musí byť zrejmé, že ide o AI (Art. 50 nariadenia o AI). Pri použití v citlivých oblastiach, ako je výber zamestnancov, platia od decembra 2027 povinnosti pre vysokorizikovú AI. Osobné údaje si vyžadujú zmluvu o spracúvaní osobných údajov a podľa možností servery v EÚ.
Vytvoriť svojpomocne alebo si dať vytvoriť?
Vlastný vývoj sa oplatí pri interných pomocníkoch s nízkym rizikom, ak má niekto v tíme chuť a čas osvojiť si potrebné znalosti. Podpora sa oplatí, ak agent pracuje so zákazníckymi údajmi, prepája viacero systémov alebo musí dlhodobo spoľahlivo fungovať. Náš postup opisuje stránka Nechajte si vyvinúť AI agentov. Ako agentúra pre AI Vás sprevádzame od prvého prototypu až po prevádzku.
Zdroje
- Model Context Protocol: Dokumentácia a špecifikácia
- OWASP: 10 najväčších rizík pre aplikácie LLM 2025
- OpenAI: Agents SDK
- Microsoft Learn: Microsoft Copilot Studio
- Dokumentácia n8n: Uzol AI Agent
- Nariadenie (EÚ) 2024/1689 o umelej inteligencii, Art. 50: EUR-Lex