Nezačíná být označení “AI agent” trochu bolehlav?

Jak to celé začalo?

Na počátku byla interakce jednoduchá. Zadali jste dotaz do ChatGPT nebo jiného jazykového modelu (LLM) a zpět jste dostali textovou odpověď. Jasná komunikace mezi člověkem a AI.

Pak přišla zásadní evoluce. Jazykové modely získaly schopnost nejen generovat text, ale propojit se s dalšími systémy a „dělat věci“ – tedy aktivně pracovat s daty, vyhledávat ve firemních dokumentech, nebo dokonce ovládat aplikace. A právě zde začíná rozostření pojmu.

Co dnes vlastně označujeme jako „AI agent“?

1. Odlišné pojetí v celistvosti

Co je pro některé agentem, pro jiné je jen část celé aplikace. Frameworky jako LangChain a Autogen vnímají jako agenta jen tu konkrétní část, kde se využívá jazykový model. Zatímco no-code platformy jako Make nebo lleverage označují za agenta celý workflow včetně všech komponent.

2. Zaměňování integrace a autonomie

Pro některé je „agentem“ chatbot připojený k firemním datům, pro jiné pouze plně autonomní systém se skutečnými rozhodovacími schopnostmi.

3. Rozdíl mezi marketingem a realitou

V marketingových materiálech se „AI agenti“ blíží sci-fi filmům, v praxi mají přesně definované hranice a omezené schopnosti.

4. Terminologický zmatek mezi poskytovateli

Velcí hráči na trhu používají rozdílnou terminologii pro podobné funkcionality – proto máme agenty, asistenty i copiloty, přičemž jde často o velmi podobné technologie. 

Naše praktické zkušenosti v dolphin consulting

Naše firma šla opačnou cestou. Brzy jsme opustili debaty o tom, jestli tvoříme „AI Agenta“, ale soustředili jsme se na to, jak s pomocí AI řešit konkrétní problémy a jak jí můžeme začlenit do firemního procesu. Díky tomu vznikly tyto aplikace:

• Generátor anonymizovaných testovacích dat – vytváří realisticky vypadající data pro testování a prezentace bez rizika úniku citlivých informací
• Inteligentní průvodce firemní dokumentací – prohledává ISO směrnice a interní dokumenty v sekundách, čímž nahrazuje zdlouhavé manuální hledání v desítkách souborů
• Automatický analyzátor životopisů – nástroj vytvořený jako asistent při přetížení HR oddělení. Sám projde emaily od kandidátů, rozpoznává a analyzuje CV a zcela samostatně porovná kandidáty s nabízenými pozicemi. HR pak spolu s emailem uchazeče ví, na jakou pozici se hodí a co jsou jeho hlavní síly
• Chatové ovládání aplikací – využíváme MCP protokol, který umožňuje řídit celé aplikace přímo z chatového okna. Jednoduše napíšete, co potřebujete, a AI se postará o zbytek – spustí služby, najde data nebo provede analýzu bez nutnosti klikat skrz složité menu.

A co jsme se naučili?

Klíčový poznatek? Není důležité, jak systém nazýváme, ale jakou obchodní hodnotu přináší a jak efektivně řeší konkrétní problém. Někdy je nejlepší jednoduché řešení s minimem komponent, jindy potřebujeme komplexní systém s několika specializovanými agenty. Na tom, jestli tomu říkat agent, copilot nebo asistent se můžete dohodnout později. Hlavní je, že to funguje a přináší užitek. A jaké jsou vaše zkušenosti s AI agenty? Používáte je už ve své firmě, nebo o nich teprve uvažujete? Co pod AI agentem vidíte vy?

Autor: Jan Petr