Prozkoumejte prostředí AI agent builderů v roce 2025, srovnejte úroveň komunitní podpory, kvalitu dokumentace a vývojářské zdroje napříč předními platformami jako OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft Azure AI a Hugging Face.
Zde je srovnání nejlepších AI agent builder platforem z pohledu komunitní podpory a kvality dokumentace:
| Platforma | Velikost komunity | Kvalita dokumentace | Podpora pro podniky | Náročnost na naučení | Flexibilita |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | Velmi velká | Vynikající | Silná | Střední | Střední |
| Anthropic | Roste | Velmi dobrá | Roste | Střední | Střední |
| Google DeepMind | Velká (zaměřená na výzkum) | Vynikající (technická) | Velmi silná | Strmá | Vysoká |
| Microsoft Azure AI | Velká (zaměřená na podniky) | Komplexní | Vynikající | Strmá | Vysoká |
| Hugging Face | Velmi velká (open-source) | Vynikající | Střední | Nízká až střední | Velmi vysoká |
AI agent buildery představují zásadní posun v přístupu organizací k automatizaci a vývoji inteligentních systémů. Namísto nutnosti hlubokých znalostí strojového učení, zpracování přirozeného jazyka a komplexní softwarové architektury dávají moderní AI agent buildery možnost využívat pokročilé AI schopnosti pomocí intuitivních rozhraní, komplexních API a předpřipravených komponent.
AI agent builder je v podstatě platforma nebo framework, který umožňuje vývojářům vytvářet autonomní nebo poloautonomní softwarové agenty schopné rozumět přirozenému jazyku, rozhodovat se, vykonávat akce a učit se z interakcí. Tito agenti se mohou integrovat s existujícími firemními systémy, přistupovat k externím datovým zdrojům a realizovat komplexní workflow s minimálním zásahem člověka. V roce 2025 význam těchto platforem exponenciálně roste, protože firmy rozpoznávají transformační potenciál AI agentů napříč téměř všemi obory.
Význam AI agent builderů přesahuje samotné technické možnosti. Představují příležitost pro zrychlení digitální transformace, snížení provozních nákladů, zlepšení zákaznické zkušenosti a otevření nových zdrojů příjmů. K dosažení těchto výhod je však třeba nejen silná technologie, ale také dostupná dokumentace, pohotová komunitní podpora a jasné cesty pro vývojáře, jak se učit, řešit problémy a inovovat. Právě zde hraje kvalita komunitní podpory a dokumentace klíčovou roli.
Vztah mezi komunitní podporou, kvalitou dokumentace a obchodním úspěchem při vývoji AI agentů nelze podcenit. Když vývojáři narazí na výzvy – a to se nevyhnutelně stane – dostupnost komplexní dokumentace a pohotové komunitní podpory přímo ovlivňuje jejich schopnost rychle a efektivně překonat překážky.
Zvažte praktické důsledky: vývojář, který uvízne na technickém problému bez přístupu k jasné dokumentaci nebo komunitní pomoci, čelí několika negativním následkům. Projekt se zpožďuje, rostou náklady na vývoj, klesá morálka týmu a důvěra ve zvolenou platformu slábne. Naopak, když mají vývojáři přístup k dobře organizované dokumentaci, aktivním komunitním fórům a pohotovým kanálům podpory, vyřeší problém za minuty místo hodin či dnů. Tato efektivita se násobí napříč projekty a týmy a přináší významnou konkurenční výhodu.
Silná komunita a kvalitní dokumentace navíc podporují inovace a sdílení osvědčených postupů. Když vývojáři snadno najdou příklady, návody a případové studie od ostatních, učí se rychleji, dělají lepší architektonická rozhodnutí a staví robustnější řešení. Sdílení znalostí v komunitě vytváří pozitivní spirálu, kde zkušení vývojáři přinášejí poznatky, které pomáhají nováčkům zrychlit jejich křivku učení.
Pro podniky ovlivňuje kvalita komunitní podpory a dokumentace také celkové náklady na vlastnictví. Platformy s vynikající dokumentací snižují potřebu školení a dobu zaškolení. Aktivní komunity poskytují peer-to-peer podporu, která odlehčuje oficiálním týmům podpory. Dobře zdokumentované platformy umožňují rychlý přenos znalostí napříč týmy a firmami a snižují závislost na jednotlivých expertech.
OpenAI se stalo lídrem trhu ve vývoji AI agentů zejména díky širokému rozšíření modelů GPT-4 a očekávaných GPT-5. Komunitní podpora a dokumentace této platformy odrážejí tuto dominantní pozici, i když s některými specifiky.
Komunita OpenAI je mimořádně rozsáhlá a rozmanitá. Platforma těží z milionů vývojářů po celém světě, kteří aktivně sdílejí znalosti na různých kanálech. Oficiální fóra OpenAI tvoří ústřední bod diskusí, ale skutečná živost komunity vychází z širšího ekosystému: Stack Overflow obsahuje tisíce otázek a odpovědí na téma OpenAI API, GitHub repozitáře představují nespočet integračních příkladů a open-source projektů a komunity na Discordu umožňují okamžité diskuse mezi vývojáři různých úrovní.
Velikost komunity OpenAI přináší jak výhody, tak výzvy. Na jedné straně téměř vždy najdete někoho, kdo řešil podobný problém. Pravděpodobnost, že najdete relevantní odpověď na běžné dotazy, je velmi vysoká. Na druhou stranu může být kvůli množství diskusí těžké rozeznat nejautoritativnější nebo nejaktuálnější odpovědi. Komunitní podpora je nejsilnější u populárních use casů a slabší u specifických aplikací.
Dokumentace OpenAI je etalonem srozumitelnosti a přehlednosti v AI průmyslu. Platforma klade důraz na srozumitelnost pro začátečníky bez toho, aby ochudila pokročilé uživatele o hloubku. Struktura dokumentace je logická: úvodní průvodci vysvětlují základní koncepty, API reference poskytují detailní specifikace a příklady kódů ukazují praktické implementace v několika programovacích jazycích.
Silnou stránkou dokumentace OpenAI je důraz na praktické příklady. Téměř každý API endpoint obsahuje funkční ukázky kódu v Pythonu, JavaScriptu a dalších jazycích. Tyto příklady nejsou pouhými syntaktickými ukázkami, ale reflektují reálné scénáře, které lze snadno přizpůsobit vlastním projektům. Dokumentace také obsahuje jasné vysvětlení parametrů, návratových hodnot a chybových kódů, což zkracuje čas potřebný na ladění.
Některá pokročilá témata – zejména kolem fine-tuningu, prompt engineeringu ve velkém a komplexních multiagentních architektur – mohou působit těžkopádně. I když dokumentace tato témata pokrývá, vývojáři často využívají doplňkové zdroje jako blogy, video tutoriály a komunitní návody pro lepší pochopení detailů.
Anthropic je novějším hráčem na poli AI agent builderů, ale díky modelům Claude a závazku k odpovědnému AI vývoji si rychle získává pozici. Komunita a dokumentace platformy odráží její dynamický růst a alternativu ke stávajícím gigantům.
Komunita Anthropic je sice menší než u OpenAI, ale rychle roste a vyniká angažovaností a nadšením. Firma aktivně buduje komunitu skrze oficiální fóra, kanály na Discordu a GitHub repozitáře. To, co komunitu Anthropic odlišuje, je důraz na odpovědný vývoj AI a etické aspekty. Diskuse často řeší témata jako mitigace biasu, bezpečnost a alignment – což silně rezonuje s vývojáři a firmami, kterým záleží na odpovědných AI praktikách.
Anthropic těží i ze silných akademických a výzkumných vazeb, což přitahuje pokročilé vývojáře. Komunita se věnuje hlubším technickým diskusím a přináší cenné poznatky ohledně chování modelů, optimalizace promptů a pokročilých use casů. Přestože je komunita menší než u OpenAI, vývojáři zaměření na specifické scénáře mohou najít méně hotových řešení.
Dokumentace Anthropic se výrazně zlepšila a v mnoha ohledech se vyrovná OpenAI. Platforma klade důraz na srozumitelnost a jednoduchost, což usnadňuje začátky i nováčkům v AI. Dokumentace obsahuje kompletní API reference, úvodní průvodce a praktické příklady. Anthropic také investuje do vzdělávacího obsahu vysvětlujícího důvody návrhových rozhodnutí a doporučené postupy pro práci s modely Claude.
Silnou stránkou dokumentace je důraz na prompt engineering a pochopení chování modelu. Firma poskytuje detailní pokyny, jak strukturovat prompty pro optimální výsledky, řešit edge casy a navrhovat agenty s předvídatelným chováním. To odráží závazek Anthropic pomáhat vývojářům tvořit důvěryhodné AI systémy.
Dokumentace má stále určité mezery oproti OpenAI, zejména v oblastech pokročilých integrací a enterprise nasazení. Anthropic však neustále pokrývá další oblasti a očekává se, že mezery budou v průběhu roku 2025 a dále mizet.
AI schopnosti Googlu, zejména skrze DeepMind a modely Gemini, představují významné technologické milníky. Komunitní a dokumentační prostředí se však liší od platforem zaměřených na běžné uživatele, jako je OpenAI.
Komunity kolem AI od Googlu jsou rozsáhlé, ale roztříštěné podle platforem a oblastí zájmu. Firma udržuje aktivní komunity kolem TensorFlow, Keras a dalších ML frameworků, ale komunita zaměřená přímo na AI agenty s Gemini je menší a spíše výzkumná. Google přitahuje převážně výzkumníky, akademiky a podnikové vývojáře, méně pak nadšence a nezávislé vývojáře.
Podnikový charakter komunity znamená, že podpora je silná u velkých nasazení, integrací s Google Cloud službami a výzkumných aplikací. Vývojáři menších projektů nebo ti, kteří hledají rychlé odpovědi na běžné otázky, mohou nalézt komunitu méně responsivní než u OpenAI či Hugging Face.
Google nabízí obsáhlou a profesionální dokumentaci, která odráží důraz na technickou preciznost. Dokumentace je dobře strukturovaná a zahrnuje detailní API reference, architektonické průvodce i příklady integrací. Často však předpokládá pokročilou technickou znalost a může být náročná pro začátečníky v AI.
Dokumentace také odráží zaměření na podnikové nasazení – obsahuje rozsáhlé informace o bezpečnosti, souladu s regulacemi, škálovatelnosti a integraci s Google Cloud službami. Pro podnikové aplikace je to nezastupitelné, ale pro menší projekty nebo začínající vývojáře může být dokumentace příliš složitá a technická.
Microsoft Azure AI představuje komplexní přístup k vývoji AI agentů, zejména pro firmy, které již využívají ekosystém Microsoftu. Komunitní podpora a dokumentace odrážejí silnou orientaci na podniky.
Microsoft udržuje robustní infrastrukturu podpory skrze Azure fóra, technické kanály i partnerskou síť integrátorů a konzultantů. Komunita kolem Azure AI je rozsáhlá a zahrnuje mnoho podnikových vývojářů a architektů. Microsoft nabízí také rozsáhlé vzdělávací zdroje, certifikační programy a profesionální služby na podporu zákazníků.
Podnikový charakter komunity znamená, že podpora je nejsilnější u integrací s produkty Microsoft (Office 365, Dynamics 365, Teams atd.), požadavků na compliance a velkých nasazení. Méně aktivní je u experimentálních nebo výzkumných aplikací.
Microsoft poskytuje rozsáhlou a profesionálně udržovanou dokumentaci. Platforma nabízí detailní průvodce pro začátek, kompletní API reference i množství integračních příkladů. Dokumentace zahrnuje také rozsáhlý obsah o bezpečnosti, souladu s regulacemi a vzorech podnikových nasazení.
Navigace v dokumentaci však může být obtížná kvůli její šíři. Azure zahrnuje mnoho služeb a funkcí, a najít konkrétní informace potřebné pro vývoj AI agentů může vyžadovat větší úsilí. Dokumentace často předpokládá znalost Azure konceptů a širšího ekosystému Microsoftu.
Hugging Face se stal lídrem v AI vývojářské komunitě, zejména pro ty, kdo upřednostňují open-source, flexibilitu a komunitní spolupráci. Přístup platformy k podpoře a dokumentaci se zásadně liší od komerčních platforem.
Hugging Face disponuje jednou z nejživějších a nejvíce spolupracujících komunit v AI vývoji. Otevřený charakter platformy vede k rozsáhlým komunitním příspěvkům, včetně modelů, datasetů a nástrojů. Fóra Hugging Face jsou velmi aktivní, členové komunity rychle odpovídají na otázky a sdílejí inovativní řešení.
To, co komunitu Hugging Face odlišuje, je její rozmanitost a inkluzivita. Platforma přitahuje vývojáře všech úrovní, od studentů po výzkumníky posouvající hranice oboru. Tato různorodost vytváří prostředí, kde zkušení vývojáři mentorují nováčky a vznikají inovativní nápady.
Hugging Face také podporuje komunitní spolupráci prostřednictvím modelových hubů, kde vývojáři sdílejí trénované modely a datasety. Tento sdílecí přístup urychluje inovace a umožňuje stavět na práci ostatních. Platforma pořádá i soutěže a výzvy, které komunitu dále motivují a prezentují nové aplikace.
Dokumentace Hugging Face je považována za jednu z nejlepších v AI vývoji. Platforma klade důraz na přístupnost bez ztráty hloubky. Dokumentace nabízí jasné průvodce pro začátečníky, kompletní API reference i rozsáhlé tutoriály pro různá použití.
Silnou stránkou je důraz na praktické příklady a reálné aplikace. Najdete zde řadu tutoriálů, které krok za krokem provedou vývojem od jednoduchých chatbotů po sofistikované multiagentní systémy. Příklady jsou dobře okomentované a vzdělávací, pomáhají porozumět nejen „jak“, ale i „proč“ používat dané postupy.
Hugging Face také udržuje kvalitní dokumentaci ohledně výběru modelů, fine-tuningu a optimalizace. Platforma poskytuje jasné pokyny jak vybrat vhodný model, chápat jeho schopnosti i omezení a optimalizovat výkon pro produkční nasazení.
Při hodnocení jednotlivých AI agent builderů firmy stále častěji hledají přidanou hodnotu v integrovaných workflow platformách, které celý vývojový cyklus AI agentů zjednodušují. Zde vstupuje FlowHunt, který nabízí doplňkový přístup řešící mezery stávajících platforem.
FlowHunt zlepšuje zkušenost s vývojem AI agentů díky integrovaným nástrojům pro výzkum, generování obsahu, dokumentaci a nasazení. Místo nutnosti pracovat na více platformách a ručně koordinovat workflow mnoho procesů automatizuje. Platforma se integruje s předními AI agent buildery, což umožňuje využít jejich silné stránky a zároveň získat workflow automatizace i integrační možnosti FlowHunt.
FlowHunt řeší několik obtíží, na které vývojáři narazí při práci s jednotlivými AI agent buildery. Nabízí centralizovanou dokumentaci a správu znalostí, což usnadňuje udržení konzistentních postupů a sdílení zkušeností napříč projekty. Automatizuje opakující se úkoly od výzkumu a generování obsahu až po testování a nasazení. Usnadňuje spolupráci mezi členy týmu, snižuje koordinační zátěž a zlepšuje komunikaci.
Pro firmy, které vyvíjejí více AI agentů nebo spravují složité agentní ekosystémy, přinášejí workflow automatizace FlowHunt významnou hodnotu. Umožňují nastavit standardizované procesy, udržet kvalitu a škálovat vývoj bez nutnosti úměrně zvětšovat tým.
FlowHunt sám udržuje aktivní komunitu a rozsáhlou dokumentaci, která pomáhá vývojářům využít možnosti platformy na maximum. Dokumentace pokrývá integrace s různými AI agent buildery, vzory workflow automatizace a osvědčené postupy pro řízení vývoje agentů ve větším měřítku. Komunita nabízí peer-to-peer podporu a sdílí inovativní přístupy k běžným výzvám.
Výběr optimální platformy pro AI agent buildery vyžaduje posouzení více faktorů nad rámec komunitní podpory a kvality dokumentace. Tyto faktory však zásadně ovlivňují celkovou zkušenost vývojáře i dlouhodobý úspěch projektu.
Vývojáři, kteří dávají přednost rychlému prototypování a experimentům, by měli zvážit především OpenAI nebo Hugging Face. OpenAI nabízí rozsáhlou dokumentaci a velkou komunitu, což umožňuje rychle najít odpovědi a příklady. Hugging Face díky open-source a flexibilní architektuře umožňuje experimentovat a přizpůsobit řešení specifickým potřebám. Obě platformy podporují rychlé iterace a umožňují rychlý přechod od nápadu k prototypu.
Firmy, které nasazují AI agenty v produkci s vysokými požadavky na bezpečnost, compliance a spolehlivost, by měly upřednostnit Microsoft Azure AI nebo Google DeepMind. Tyto platformy poskytují komplexní podnikové služby, detailní dokumentaci k bezpečnosti a integraci, a podporu při návrhu i implementaci složitých agentních architektur.
Organizace, které kladou důraz na odpovědný AI vývoj a etiku, by měly zvážit platformu Claude od Anthropic. Firma se zaměřuje na bezpečnost, mitigaci biasu a alignment, což je patrné v dokumentaci, diskusích i návrhu platformy. Anthropic poskytuje jasné návody pro tvorbu důvěryhodných AI systémů a aktivně komunikuje s komunitou o etických otázkách.
Vývojáři požadující maximální flexibilitu a možnost upravit každý aspekt implementace by měli upřednostnit Hugging Face. Díky open-source lze upravit modely, implementovat vlastní komponenty a integrovat téměř jakýkoli externí systém. Tato flexibilita je náročnější, ale umožňuje tvořit vysoce specializovaná řešení.
Ve všech AI agent builder platformách se opakují určité výzvy. Porozumění, jak je jednotlivé komunity řeší, poskytuje cenný vhled do silných a slabých stránek platforem.
Složitost integrace: Integrace AI agentů s existujícími firemními systémy bývá náročná. Komunita OpenAI vytvořila řadu integračních vzorů a knihoven. Hugging Face nabízí mnoho předpřipravených integrací v open-source ekosystému. Microsoft Azure AI poskytuje nativní integraci s produkty Microsoft. Komunita Anthropic sdílí integrační vzory čím dál častěji.
Prompt engineering a optimalizace: Efektivní návrh promptů je klíčovou dovedností. Dokumentace Anthropic podává výjimečné návody, komunita OpenAI sdílí řadu technik a tipů, Hugging Face nabízí detailní návody k optimalizaci konkrétních modelů.
Škálování a výkon: S rostoucí složitostí a objemem nasazení jsou škálovatelnost a výkon klíčové. Google DeepMind i Microsoft Azure AI mají detailní dokumentaci ke škálování. Komunita OpenAI sdílí návody na optimalizaci API a správu nákladů. Hugging Face umožňuje self-hosting modelů a vlastní řešení škálování.
Ladění chyb a řešení problémů: Když AI agent vrací nečekané výstupy či chyby, může být ladění složité. Všechny hlavní platformy poskytují dokumentaci k chybám a komunitní podporu. Rychlost a kvalita odezvy se však liší – OpenAI a Hugging Face jsou v odpovídání na debugging dotazy velmi rychlé, Microsoft Azure AI a Google DeepMind mají detailní dokumentaci a podnikové kanály.
V roce 2025 se komunity AI agent builderů vyvíjely v několika směrech. Za prvé se komunity stále více specializují – vznikají podkomunity podle use casů, odvětví a technických přístupů. To umožňuje nacházet relevantní diskuse a řešení pro konkrétní potřeby.
Za druhé se prohlubuje spolupráce napříč platformami. Vývojáři používají více platforem a sdílejí zkušenosti s jejich integrací. Tato mezi-platformová kolaborace obohacuje celý ekosystém a umožňuje stavět pokročilejší řešení.
Za třetí dokumentace je stále dostupnější a komplexnější. Platformy výrazně investují do zlepšování kvality dokumentace, protože si uvědomují přímý dopad na spokojenost vývojářů i adopci produktu. Trend k více přístupné, příkladově vedené dokumentaci bude pokračovat.
Za čtvrté se rozšiřují možnosti profesionální podpory. Nad rámec komunitní podpory nabízejí platformy stále častěji stupňovanou podporu od fór až po enterprise SLA. To umožňuje organizacím všech velikostí získat odpovídající úroveň podpory.
Při výběru AI agent builder platformy doporučujeme tento strukturovaný postup:
Krok 1: Definujte požadavky Jasně si stanovte, co potřebujete – jaké agenty chcete stavět, jaké integrace jsou klíčové, jaké jsou požadavky na výkon a škálovatelnost, jaký je rozpočet a úroveň znalostí týmu. Tyto odpovědi významně zúží výběr vhodných platforem.
Krok 2: Zhodnoťte aktivitu komunity Navštivte fóra a Discord kanály každé platformy. Sledujte: Jsou nové dotazy rychle zodpovídány? Je komunita angažovaná a nápomocná? Zaměřují se diskuse na vaše use casy? Vidíte aktivitu zkušených vývojářů ochotných pomoci nováčkům?
Krok 3: Posuďte komplexnost dokumentace Projděte dokumentaci každé platformy, zaměřte se na oblasti relevantní vašemu use case. Najdete jasné průvodce pro začátek? Jsou API reference kompletní a přehledné? Existují příklady pro váš konkrétní případ? Porozumíte dokumentaci bez dlouhého hledání dalších zdrojů?
Krok 4: Otestujte pilotní projekt Místo výběru pouze podle tabulky postavte malý reprezentativní projekt na dvou až třech nejlepších platformách. Praktická zkušenost odhalí aspekty, které při hodnocení neuvidíte. Sledujte snadnost nasazení, čas do prvního výsledku, srozumitelnost chybových hlášení a jak snadno najdete odpovědi na vzniklé otázky.
Krok 5: Zvažte dlouhodobou životaschopnost Ověřte roadmapu, financování a pozici platformy na trhu. Je aktivně vyvíjena? Přibývají nové funkce? Má firma dostatečné zdroje na dlouhodobou údržbu a rozvoj? Pro kritické aplikace je stabilita a dlouhodobá životaschopnost zásadní.
Vyzkoušejte, jak FlowHunt automatizuje workflow vývoje AI agentů — od výzkumu a dokumentace přes testování až po nasazení — a to vše s integrací vašich oblíbených AI agent builder platforem.
Mezi klíčové faktory patří úroveň aktivity komunity, komplexnost dokumentace, oficiální možnosti podpory, snadná integrace s existujícími nástroji a plánovaný vývoj nových funkcí na platformě. Zvažte svůj konkrétní use case, zda potřebujete řešení bez kódování nebo spíše programátorské, a také své rozpočtové možnosti.
OpenAI a Hugging Face mají v roce 2025 největší a nejaktivnější komunity. OpenAI těží z širokého rozšíření modelů GPT, zatímco otevřená povaha Hugging Face podporuje rozsáhlou spolupráci. Obě platformy mají živá fóra, komunity na Discordu i GitHub repozitáře s pravidelnými příspěvky.
Kvalita dokumentace je zásadní pro produktivitu vývojářů a rychlý přínos. Vysoce kvalitní dokumentace zkracuje dobu zaškolení, minimalizuje potřebu ladění a umožňuje stavět sofistikovanější agenty rychleji. Platformy s jasnými příklady, referencemi k API a návody pro řešení problémů výrazně urychlují vývoj.
Hledejte více kanálů podpory, včetně emailové podpory, live chatu, komunitních fór a oficiální dokumentace. Podniky by měly upřednostnit platformy nabízející SLA garance, dedikované account managery a profesionální služby. Zvažte rychlost odezvy, dostupnost podpory a zda platforma nabízí asistenci při onboardingu.
Arshia je inženýr AI pracovních postupů ve FlowHunt. Sxa0vzděláním vxa0oboru informatiky a vášní pro umělou inteligenci se specializuje na vytváření efektivních workflow, které integrují AI nástroje do každodenních úkolů a zvyšují tak produktivitu i kreativitu.
Zjistěte, jak FlowHunt zjednodušuje tvorbu AI agentů díky integrované dokumentaci, komunitním zdrojům a automatizovaným workflow pro rychlejší vývojové cykly.
Komplexní analýza open-source a proprietárních AI agent builderů v roce 2025, zkoumající náklady, flexibilitu, výkon a návratnost investic, která pomůže organiz...
Objevte nejlepší AI agentní platformy roku 2026 – od no-code řešení po enterprise frameworky. Zjistěte, které nástroje jsou ideální pro váš use case a jak FlowH...
Komplexní průvodce nejlepšími platformami pro tvorbu AI agentů v roce 2025, včetně FlowHunt.io, OpenAI a Google Cloud. Objevte podrobné recenze, žebříčky a srov...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
