AI agenti: Co umí „nejvyšší liga“ umělé inteligence?

AI už dávno není jen o generování textů nebo obrázků. 🚀 Další velký krok vpřed představují AI agenti – systémy, které se dokážou samostatně rozhodovat, plánovat a reagovat v reálném čase. Ať už jsi úplný začátečník, nebo už máš s AI nějaké zkušenosti, právě tohle je téma, které bude mít obrovský vliv na budoucnost práce i podnikání. Jsou tak chytří, jak vypadají? Nebo na ně zatím ještě spoleh není? A jakým směrem se vyvíjí? 

Zatímco dřívější umělá inteligence byla spíš jen „chytřejší nástroj“, který potřeboval neustálé vedení, AI agenti (přesněji řečeno agentická AI, jak si vysvětlíme za chvíli) posouvají hranice. Jsou to autonomní systémy, které se dokážou soustředit na cíl a najít cestu, jak ho dosáhnout.

A proč je dobré se o ně zajímat už teď? Protože jde o revoluční technologii pro budoucnost automatizace a škálování, která může firmám přinést zásadní konkurenční výhodu.

Nicméně okno pro využití této konkurenční výhody se rychle zavírá. Gartner odhaduje, že zatímco v roce 2024 má funkce agentické AI méně než 1 % aplikací, do roku 2028 to bude už 33 %.

Technické okénko – AI agent vs. agentická AI

Pojmy AI agent a agentická AI se často hází do jednoho pytle. Občas se zaměňují, i když ve skutečnosti označují různé věci:

👉 AI agent – většinou úzký nástroj na konkrétní úkol: chatbot na podporu, plánovač schůzek, třídění e-mailů… Čeká na tvůj příkaz, má omezenou paměť a nepřebírá iniciativu.

👉 Agentická AI (Agentic AI) – je „o level dál“: umí pochopit definovaný cíl, rozdělit ho na kroky, pamatovat si kontext napříč interakcemi a reagovat na změny. Je víc než jen chytrá – je samostatná.

🔍 A teď ta záludnost: v běžném vyhledávání se pojmem AI agent často myslí právě ta „vyšší liga“ – tedy agentická AI. Proto i my budeme v článku dál používat označení AI agent, abychom navázali na to, co lidé opravdu hledají. Ale teď už víš, že správný odborný rozdíl existuje. 😉

Shrnutí v tabulce

Termín	Počet agentů	Autonomie a schopnosti	Zaměření a použití
AI agent	Jeden	Omezená autonomie, specializovaný úkol	Jednoduché, úzce zaměřené úkoly
Agentická AI	Jeden nebo více	Vysoká autonomie, adaptivní, cílená	Komplexní workflow a dlouhodobé cíle
Multi-agentní AI	Více agentů	Sdílená autonomie, spolupráce	Komplexní situace, kde agenti spolupracují

Co je to AI agent? A kam zapadá v rámci AI?

AI agenti jsou systémy, které už zvládnou víc než jen reagovat na příkazy. ✍️ Dokážou řešit složitější úkoly na víc kroků, sami si naplánovat akce a rozhodnout se, co dál – bez toho, aby jim člověk musel pořád stát za zády.

🦾 Příklad AI agenta v akci

Představ si, že máš asistenta, kterému zadáš cíl – třeba „vyřeš refundaci zákazníka“.

Klasická automatizace by jen spustila sérii kroků podle předem napsaného scénáře.
AI agent ale zvládne mnohem víc:

• sám dohledá transakci v databázi,
• zkontroluje, zda splňuje podmínky,
• vygeneruje e-mail zákazníkovi,
• a dokonce navrhne, jak zlepšit celý proces do budoucna.

To z něj dělá prozatím „nejvyšší ligu“ umělé inteligence. 🧠

👉 Zjednodušeně řečeno: AI agent = autonomní systém, který plánuje, hledá řešení, rozhoduje a jedná podle cíle, nikoli jen podle pevně daných pravidel. A kromě toho dokáže spolupracovat s dalšími agenty nebo lidmi.

Jaký je rozdíl mezi klasickou automatizací, AI workflow a AI agenty?

Klasická automatizace znamená, že necháš software nebo skript opakovaně vykonávat úkoly podle předem nastavených pravidel – bez prvků umělé inteligence. Typicky třeba rozesílání e-mailů nebo zálohování dat.

AI workflow (AI automatizace) využívá prvky umělé inteligence (např. analýzu dat nebo jazykové modely), ale stále se drží předem dané struktury a cílů. Například systém, který automaticky třídí zákaznické e-maily podle obsahu a sentimentu – rozpozná, jestli jde o stížnost, dotaz nebo pochvalu – a předá je správnému týmu.

AI agent jde ale o kus dál. Není to jen „vykonavatel pravidel“, ale spíš virtuální kolega, který se umí rozhodovat sám, plánovat další kroky a přizpůsobovat se situaci. Chápe kontext, umí kombinovat různé nástroje a poradí si i tam, kde nejsou instrukce úplně jasné.

Důvodem je, že AI agenti stojí na jednom nebo více LLM (Large Language Models)*, které spolu dokážou komunikovat a „rozumí si“. Díky tomu mají širší kontext, lepší schopnost plánovat kroky a pracovat s nejednoznačnými zadáními.

*Někteří AI agenti využívají jedno LLM v kombinaci s dalšími nástroji, pamětí atd. Pokročilejší multiagentní systémy ale mohou pracovat s více modely LLM, které si mezi sebou předávají informace a spolupracují na řešení úkolu.

Velký posun přináší i schopnost využívat RAG (Retrieval-Augmented Generation) – tedy spojení modelů s jinými datový zdroji (např. Interní FAQ nebo neveřejné dokumenty). Díky tomu agenti nejen odpovídají na otázky, ale i průběžně čerpají nové informace, pamatují si kontext a postupně se zlepšují.

Pro ještě lepší představu: – Chatbot ti odpoví na otázku. – AI automatizace provede přesně to, co jí zadáš, ale musíš předem detailně popsat každý krok. Její příprava je tedy oproti AI agentům časově náročnější a závisí na přesné specifikaci procesu. – AI agent už ale zvládne pochopit cíl, rozložit si ho na úkoly, plnit je a reagovat na změny.

A co rozdíl mezi agentickou AI a generativní AI?

Vlastnost	Agentická AI	Generativní AI
Hlavní funkce	Cílené akce a rozhodování	Generování obsahu (text, kód, obrázky atd.)
Autonomie	Vysoká: funguje s minimálním dohledem člověka	Proměnlivá: často potřebuje uživatelské vstupy
Učení	Posilované učení: zlepšuje se na základě zkušeností	Učení z dat: učí se z dostupných dat
Složitost úloh	Vysoká: řeší komplexní, vícestupňové problémy	Střední: generuje obsah, ale neřeší složité úkoly autonomně

AI agenti a agentická AI v číslech

Tyhle statistiky jasně ukazují, že AI agenti jen tak nikam neodejdou – už teď s nimi firmy zažívají doslova revoluci.

• V roce 2025 se očekává, že až 85 % firem plánuje do budoucna využívat agenty umělé inteligence. (SuperAGI)  

• Podle dalšího výzkumu plánuje už v roce 2025 25 % firem, které využívají generativní AI, spustit pilotní projekty agentické AI. Do roku 2027 by se tenhle podíl mohl vyšplhat až na 50 %. (Deloitte) 

• Integrace AI do procesů, především AI agentů, může snížit provozní náklady o 30 % a zvýšit produktivitu prodeje o 25 %. (Emergen Research) 

• Jen v první polovině roku 2025 vzrostl počet firem, které si začaly vyvíjet vlastní AI agenty, o 119 %. Průměrný počet zákaznických konverzací vedených AI agentem se zvýšil 22× a agenty čím dál častěji využívají i samotní zaměstnanci. (Agentic Enterprise Index) 

• V oblasti zákaznické péče mění agentická AI pravidla hry. Firmy, které ji využívají: 
  – mají o 57 % vyšší kapacitu pro řešení ticketů než s tradičními systémy, 
  – dosahují o 33 % vyšší míry odklonění ticketů (tedy dotazů vyřešených bez zásahu člověka), 
  –a 73 % společností hlásí zlepšení už během prvního roku nasazení. (Forethought 2025 AI in CX Benchmark Report) 

• Do 3 let se předpokládá, že více než polovina zákaznické podpory v e-commerce bude řízena právě agenty AI. (Wmag) 

„Společnosti, které používají AI, která dokáže nejen odpovídat na dotazy, ale také přijímat opatření a řešit problémy zákazníků, zaznamenávají největší zlepšení v oblasti spokojenosti, retence a efektivity.“

– Deon Nicholas, prezident, výkonný předseda a spoluzakladatel společnosti Forethought

Jaké existují typy AI agentů?

Ne všichni agenti jsou stejní. Rozlišujeme několik základních typů:

• Reaktivní agenti – reagují okamžitě na vnější podněty bez širšího plánování (např. jednoduchý chatbot). 

• Proaktivní agenti – sledují dlouhodobý cíl a aktivně plánují, jak ho dosáhnout, nemusí čekat na podnět. 

• Učící se (inteligentní) agenti – zlepšují své chování na základě zkušeností a dat v průběhu času. 

• Úkolově orientovaní agenti (task-oriented) – specializují se na konkrétní vymezený úkol, například rezervace letenky nebo správa kalendáře. 

• Cílově řízení agenti (goal-driven) – pracují v rámci širších cílů a přizpůsobují své kroky, aby cíle splnili (například zvýšení prodeje e-shopu). 

• Konverzační agenti – rozsáhlejší formy chatbotů, které nejen odpovídají, ale i samostatně navrhují další kroky, řešení a interakce. 

• Multi-agentní systémy – více agentů (= virtuálních kolegů) spolu komunikuje a koordinuje řešení složitých úloh pro celé projekty (např. řízení dopravy, výrobní linky nebo herní AI). 

Kde se AI agenti používají v praxi?

• Zákaznická podpora – chaty, které 24/7 řeší požadavky zákazníků a předávají složité případy lidem. 

• Prodej a marketing – kvalifikace leadů, personalizované kampaně, analýza chování zákazníků, tvorba obsahu. 

• Vývoj a testování softwaru – generování testů, detekce chyb, optimalizace API, code review. 

• Finance – analýza transakcí, odhalování podvodů, doporučení pro úspory. 

• Výroba – agenti sledují stroje, plánují údržbu, reagují na výpadky, spravují stav zásob. 

• Herní průmysl – tvorba NPC chování, testování herních mechanik, generování prostředí. 

Systémy prediktivní údržby poháněné autonomními agenty snižují prostoje ve výrobě tím, že předpovídají opravy a aktualizují výrobní plány. Analyzují datové toky ze senzorů zařízení, předpovídají pravděpodobnost poruch pomocí rozpoznávání časových vzorců a automaticky vysílají opravářské týmy, přičemž optimalizují výrobní plány. A finanční dopad? Globální výrobce automobilů, který implementoval agenty údržby Agentic, dosáhl roční úspory 23 milionů dolarů pouze z nákladů na neplánované prostoje.

Téma AI agentů se letos poprvé objevilo i v uznávaném průzkumu StackOverflow 2025 mezi vývojáři.

Výsledky napovídají, že agenti jsou spíš hračka early adopters – ale kdo s nimi experimentuje, hlásí vyšší produktivitu než bez nich. A taky víc času na důležitější věci. 👍

Jaké existují platformy a frameworky pro tvorbu AI agentů?

Pokud si chceš postavit vlastního AI agenta, nemusíš být seniorní vývojář. Dnes existují platformy, kde to zvládneš low-code/no-code přístupem. Mezi nejznámější patří:

• LangChain, LlamaIndex – frameworky, které propojují LLM s pamětí, nástroji a daty. 

• OpenAI API (GPT), Anthropic API (Claude), Gemini API – umožňují stavět agenty přímo nad jazykovými modely. 

Low-code / no-code nástroje 

• SmythOS, Dify, MindStudio – vizuální nástroje, kde si agenta naklikáš bez programování. 

• Zapier AI Actions, Make.com, n8n – spojují AI agenty s dalšími tisícemi aplikací a služeb. 

Workflow a orchestrace 

• CrewAI, AutoGen, MetaGPT – pokročilejší frameworky pro multi-agentní spolupráci. 

• Humanloop, Guardrails AI, PromptLayer – dohled, monitoring a bezpečnost agentů. 

Multi-agentní systémy: Když spolu mluví AI

Velké haló teď vzbuzují multi-agentní AI. Jde o systémy, kde spolu komunikují a spolupracují různí AI agenti.

Například:

• jeden agent připravuje data, 

• druhý je analyzuje, 

• třetí tvoří report, 

• čtvrtý komunikuje se zákazníkem. 

Tohle připomíná tým lidí – jen s tím rozdílem, že je celý „virtuální“.

Jaké jsou výhody AI agentů?

• Vyšší efektivita a produktivita: AI agenti pracují nepřetržitě 24/7, zvládající velký objem úkolů, což zrychluje procesy a uvolňuje lidské zdroje pro kreativní a strategickou práci. 

• Snížení nákladů: Automatizace rutinních činností přináší značné úspory, i když počáteční investice může být vyšší, dlouhodobé náklady na pracovní sílu klesají. 

• Škálovatelnost: Firmy mohou snadno navyšovat počet agentů bez nutnosti náboru a školení nových zaměstnanců. 

• Lepší přesnost a méně chyb: AI agenti jsou méně náchylní k opomenutím a dokážou analyzovat velká množství dat bez únavy. 

• Rychlá odezva a lepší zákaznická zkušenost: Agenti zpracovávají požadavky zákazníků rychle a personalizovaně. 

• Flexibilita a adaptabilita: Díky schopnosti učení a využití aktuálních dat dokážou agenti dynamicky reagovat a řešit složité úkoly. 

• Integrace s firemními systémy: Přístup k důležitým datům a automatické vykonávání úkolů podle firemních pravidel přispívají k efektivnímu řízení procesů. 

Kde AI agenti narážejí na limity?

• Nutnost lidského dohledu: I přes autonomii vyžadují agenti kontrolu a schvalování klíčových kroků („Human in the Loop“ – detailně jsme se o tom rozepsali v tomhle článku), aby se minimalizovalo riziko chyb. 

• Bezpečnost dat a ochrana soukromí: Agenti pracují s citlivými daty, a proto musí být řízen přístup, šifrování a sledování aktivit. 

• Spolehlivost a přesnost: Agenti stále nejsou zcela bezchybní a mohou mít problémy s pochopením složitých nebo nejednoznačných zadání. 

• Potřeba pečlivého testování: Před nasazením do ostrého provozu musí být agenti otestováni v realistických scénářích a jejich schopnosti průběžně zlepšovány. 

• Omezená autonomie: Agenti fungují na základě aktuálně dostupných dat a modelů, takže nejsou schopni plně samostatného uvažování nebo univerzálního řešení všech situací. 

• Technologická zralost: Technologie stále prochází vývojem, což omezuje jejich okamžité využití ve vysoce kritických procesech. 

Jaké vznikají pracovní role?

V příštích letech budou čím dál žádanější pozice:

• AI Agent Developer – člověk, který agenty staví. 

• AI Orchestrator – navrhuje, jak spolu agenti spolupracují. 

• AI Governance Specialist – dohlíží na bezpečnost, etiku a správná data. 

🚀 Pokud chceš být ready, zaměř se na: 

• Python a práci s API, 

• základy LLM a prompt engineeringu, 

• základy DevOps a integrací, 

• schopnost vidět procesy jako celek (procesní myšlení). 

Jak chytří AI agenti doopravdy jsou?

V roce 2025 ještě nečekej univerzální a proaktivní AI agenty, kteří bezchybně zastanou práci tvých nejlepších kolegů v jakémkoliv sektoru. Místo toho uvidíme spíš specializované agenty – postavené tak, aby vynikali v konkrétních oblastech a fungovali v jasně vymezených mantinelech. To je realistická budoucnost, která umožní těžit z výhod AI bez velkých přešlapů, které by mohly podkopat důvěru v tuhle převratnou technologii. 👍

Nejúspěšnější společnosti budou ty, které dokážou přesně určit, kde jim specializovaní AI agenti přinesou největší hodnotu, a zároveň jim postaví správnou infrastrukturu i dohled.

Nejde o odmítnutí vize plně autonomních agentů – spíš o uznání, že je to cesta na delší trať. Stejně jako se doprava vyvíjela od koňských povozů přes automobily až po elektromobily a autonomní vozidla, i my se musíme k pokročilým AI agentům propracovat krok za krokem – s trpělivostí, učením a postupným vývojem.

Kam směřuje jejich vývoj?

Do konce desetiletí se dá čekat, že AI agenti se stanou běžnou součástí většiny odvětví. Otázkou ale zůstává, jak zajistit férové a bezpečné nasazení.

Firmy proto čím dál víc řeší nejen samotné schopnosti agentů, ale i to, jak můžeme zvýšit důvěru v tyto AI systémy. Investuje se do mechanismů, které umožní jejich rozhodování zpětně zkontrolovat a mít nad ním dohled. Faktem totiž je, že ani samotní vývojáři ne vždy 100% rozumí tomu, jak modely k výsledku dojdou.

Proto se spíš než o „náhradu lidí“ mluví o pomocnících, kteří zvládnou spoustu práce za nás – ale pořád pod dohledem a v kombinaci s lidským úsudkem.

🔮 Nikdo z nás ale nemá k dispozici věšteckou kouli a faktem zůstává, že vývoj AI jde kupředu opravdu rychle.

Shrnutí

AI agenti se už dnes masově používají v byznysu a v budoucnu o nich uslyšíme ještě víc. Umí víc než klasická automatizace, zrychlují procesy a snižují náklady.

Pokud tě zajímá budoucnost IT, stojí za to o nich vědět – a ještě lepší je si je vyzkoušet v praxi.

💙 A přesně to ti nabídne náš kurz AI v ENGETU. Ukážeme ti, jak s AI agenty pracovat, jak je stavět a jak je využít ve tvém zaměstnání – ať už pracuješ nebo podnikáš v jakémkoliv oboru.

Často kladené dotazy

Co jsou AI agenti?

AI agenti jsou autonomní systémy, které umí samostatně vykonávat úkoly, rozhodovat a neustále se učit. Na rozdíl od automatizací a workflow pracují nezávisle a dokážou se přizpůsobovat novým informacím v reálném čase. 

Hlavní vlastnosti AI agentů: 

• Autonomní chování: fungují bez neustálého lidského dohledu. 

• Strojové učení: nepřetržitě se zlepšují. 

• Konverzační AI: používají zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro komunikaci. 

• Přizpůsobení v reálném čase: upravují své kroky podle nových dat. 

Příklady AI agentů v praxi: 

• Chatboti: poskytují zákaznickou podporu a odpovídají na dotazy. 

• Virtuální asistenti: organizují schůzky a nastavují připomínky. 

• AI zákaznická podpora: řeší dotazy přes telefon nebo chat v reálném čase. 

Která odvětví nejvíc těží z AI agentů?

Především e-commerce, zdravotnictví a finance.