Jak vytvořit vlastní tým AI agentů s AI Factory od FlowHunt

Co je tým AI agentů a proč ho potřebujete?

Stavba složitých automatizačních workflow obvykle vyžaduje propojování více nástrojů, psaní vlastního kódu a správu nespočtu integrací. AI Factory od FlowHunt tuto rovnici mění – stačí definovat, co chcete udělat, a tým AI agentů se sestaví automaticky.

Tým AI agentů je skupina specializovaných AI agentů, kteří spolupracují pod vedením supervizora na řešení složitých úkolů. Místo toho, aby jedna AI dělala všechna rozhodnutí, každý agent se specializuje na konkrétní odpovědnosti. Supervizor koordinuje práci, vedoucí týmů delegují úkoly a pracovní agenti vykonávají skutečnou činnost. Tato struktura odráží způsob fungování lidských týmů – a je mnohem efektivnější než monolitická automatizace.

V tomto průvodci si projdeme stavbu praktického týmu AI agentů, který extrahuje kritické support tickety, prioritizuje je podle obchodního dopadu a doručuje denní přehled vašemu týmu přes Slack. Stejný vzorec lze aplikovat na jakékoli vícekrokové workflow ve vašem byznysu.

Začínáme: přístup do AI Factory

Rozhraní FlowHunt má dvě hlavní sekce: AI Studios (výchozí pohled) a AI Factory (kde stavíte týmy agentů). Po otevření FlowHunt se dostanete do AI Studios. Pro přístup do AI Factory najděte přepínač v levém horním rohu rozhraní a přepněte na AI Factory.

Vytvoření prvního projektu

Jakmile jste v AI Factory, vytvoření nového projektu je jednoduché:

1. Klikněte na tlačítko „Vytvořit projekt"
2. Dejte projektu popisný název (např. „Denní přehled akčních bodů Live Agent")
3. Napište jasný prompt popisující, co mají agenti dělat
4. Vyberte své integrace
5. Zvolte, jak vám supervizor bude sdělovat výsledky
6. Nechte systém sestavit váš tým

Systém používá popis projektu k určení struktury týmu. Jednoduchý úkol jako „extrahuj a shrň tickety" může skončit jedním agentem. Složité workflow zahrnující více datových zdrojů a rozhodovacích stromů může vyprodukovat supervizora, 2–3 vedoucí týmů a 3–6 pracovních agentů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Jak definovat misi vašeho týmu AI agentů

Prompt, který napíšete, je základem všeho, co váš tým agentů dělá. Měl by být konkrétní, akční a jasný ohledně požadovaného formátu výstupu.

Psaní efektivního zadání úkolu

Silný prompt zahrnuje:

• Co extrahovat nebo analyzovat: „Extrahuj všechny kritické tickety z LiveAgent za posledních 24 hodin"
• Jak prioritizovat: „Prioritizuj podle dopadu na zákazníka a obchodního rizika"
• Co s výsledky udělat: „Vytvoř zprávu na Slacku s top 5–10 akčními body"
• Očekávaný formát výstupu: Jasné, stravitelné shrnutí s úrovněmi priority

Zde je prompt z našeho příkladu:

Extrahuj všechny kritické tickety z live agentu za posledních 24 hodin, prioritizuj podle dopadu na zákazníka a obchodního rizika a vytvoř na Slacku zprávu jako odpověď se všemi top akčními body pro tento den.

Tento prompt systému říká:

• Datový zdroj (tickety z LiveAgent)
• Časové okno (posledních 24 hodin)
• Rámec prioritizace (dopad na zákazníka + obchodní riziko)
• Cíl výstupu (Slack)
• Formát (top akční body)

Porozumění prioritizačním rámcům

Když žádáte agenty, aby prioritizovali, potřebují jasná kritéria. V příkladu výše agenti používají rámec založený na dopadu s kategoriemi jako:

• Výpadky systému — nejvyšší priorita, postihuje všechny uživatele
• Riziko výnosů — přímý obchodní dopad
• Bezpečnostní problémy — compliance a ochrana dat
• Dopad na více zákazníků — postihuje více účtů
• Problémy jednoho zákazníka — izolované problémy

Tyto kategorie si můžete přizpůsobit svému byznysu. Klíčem je explicitně definovat, co znamená „kritické" ve vašem kontextu.

Propojení integrací

AI agenti nemohou sami o sobě dělat užitečnou práci. Potřebují stahovat data z vašich stávajících nástrojů a posílat výsledky tam, kde je váš tým uvidí.

Požadované integrace pro příklad

Pro přehled akčních bodů live agenta potřebujete:

Nastavení integrací

Pokud integrace ještě není propojená, uvidíte tlačítko „Integrovat". Klikněte na něj a zadejte požadované údaje:

• LiveAgent: Vaše doména a API klíč (najdete v nastavení účtu LiveAgent)
• Slack: Autorizujte FlowHunt pro zveřejňování ve vašem workspace a vyberte, který kanál bude zprávy přijímat

Po propojení systém ověří integraci odesláním testovací zprávy. U Slacku uvidíte potvrzovací zprávu jako: „Test připojení FlowHunt. Pokud tohle vidíte, kanál je správně nakonfigurován."

Proč na ověření integrace záleží

Systém automaticky kontroluje, že všechny integrace fungují, než agenti začnou svůj první úkol. Pokud integrace selže při nastavení, agenti to okamžitě označí, místo aby tiše selhali později. Pokud při provádění úkolu nastanou problémy, úkol přejde do stavu „vyžaduje lidský vstup", takže můžete problém vyřešit.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Porozumění struktuře týmu AI agentů

Krása AI Factory od FlowHunt spočívá v tom, že tým nemusíte navrhovat ručně. Systém analyzuje váš úkol a automaticky sestaví správnou strukturu.

Jednoduchá struktura úkolu: jeden agent

U přímočarých úkolů – jako je extrakce a shrnutí ticketů – dostanete jednoho agenta. V našem příkladu je tímto agentem Marcus, „Vedoucí triage ticketů". Jeho persona zní: „Veterán support operací bez obalu, který žije a dýchá rychlostí zpracování ticketů a dopadem na zákazníka."

Tento agent má veškerý kontext a nástroje potřebné k tomu, aby:

• Dotazoval LiveAgent na nedávné tickety
• Analyzoval dopad každého ticketu
• Seřadil je podle priority
• Formátoval a zveřejňoval výsledky do Slacku

Struktura složitého úkolu: supervizor + vedoucí + pracovníci

U složitějších workflow může systém vytvořit:

• 1 supervizora: Koordinuje celé workflow, sděluje vám výsledky, řeší okrajové případy
• 2–3 vedoucí týmů: Specializují se na různé aspekty (např. jeden řeší extrakci dat, druhý analýzu)
• 3–6 pracovních agentů: Provádějí konkrétní úkoly pod vedením svého vedoucího

Tato hierarchie umožňuje paralelní zpracování. Zatímco jeden pracovník extrahuje data, jiný je může analyzovat. Vedoucí koordinují bez vzájemného blokování. Supervizor zajišťuje, že nic nepropadne.

Spuštění týmu AI agentů

Jakmile je váš projekt vytvořen, váš tým agentů je připraven k práci. Úkoly můžete spouštět ručně nebo je nastavit na rozvrh.

Ruční spuštění

Kliknutím na „Přijmout" na libovolné kartě úkolu spustíte okamžité provedení. Uvidíte, jak úkol prochází stavy:

1. Otevřený — Úkol je připraven, ale nespuštěn
2. Probíhá — Agent aktivně pracuje
3. Hotovo — Úkol dokončen, výsledky jsou k dispozici

Plánované spuštění

Pro opakující se úkoly nastavte rozvrh (denně, týdně, vlastní intervaly) při vytváření projektu. Úkol automaticky:

• Zobrazí se jako „Otevřený" a „Probíhá" při prvním spuštění
• Po dokončení se vrátí do stavu „Otevřený" (protože je opakovaný)
• Spustí se znovu v příštím naplánovaném čase

V našem příkladu denní přehled ticketů běží každé ráno. Když přijdete do práce, stačí zkontrolovat Slack a zjistit, které kritické tickety vyžadují pozornost.

Zobrazení výsledků a práce agentů

Výsledky se objevují na dvou místech: na kartě úkolu ve vaší kanban nástěnce a v integraci, kterou jste zadali (Slack, e-mail atd.).

Výsledky karty úkolu

Kliknutím na dokončený úkol zobrazíte celý výstup. Pro přehled ticketů uvidíte:

• Shrnutí: „Denní triage dokončen. Zkontrolovány 3 nové tickety."
• Seznam s prioritami: Každý ticket s úrovní priority, popisem a doporučenými akcemi
• Detaily: Hodnocení dopadu na zákazníka, obchodní riziko a další kroky

Výsledky integrace

Ve Slacku uvidíte:

• Zprávu supervizora se shrnutím přehledu
• Odpověď ve vlákně s podrobnými informacemi včetně jmen zákazníků, e-mailů, problémů, obchodního dopadu a dalších kroků

Tento duální výstup zajišťuje jak rychlé proskenování (shrnutí na Slacku), tak hluboké ponory (detaily karty úkolu).

Komunikace s týmem AI agentů

Po vytvoření nejste uzamčeni do původního promptu. Můžete dávat nové pokyny, klást otázky nebo upravovat chování přes chatové rozhraní.

Přímá komunikace s agentem

V sekci „Chat" můžete:

• Požádat Marcuse (nebo libovolného agenta), aby požadavek zpracoval jinak
• Získat odpovědi na konkrétní tickety nebo problémy
• Upravit úkol bez mazání a znovuvytváření projektu
• Klást následné otázky k analýze agenta

Například se můžete zeptat: „Které tickety mají největší dopadový rádius, a dej mi ten přehled každý den i ve španělštině?"

Agent požadavek zpracuje, ověří, že všechny integrace jsou stále připojeny, a přizpůsobí své chování.

Konverzace s více agenty

V systémech s více agenty může supervizor usnadnit konverzace mezi agenty. Můžete klást otázky, které vyžadují koordinaci, a supervizor je vhodně nasměruje.

Ověření a bezpečnost

Před provedením jakéhokoli požadavku agenti:

• Ověří, že jsou všechny integrace správně připojeny
• Zkontrolují, že jsou dostupné potřebné nástroje
• Označí chybějící oprávnění nebo problémy s konfigurací
• Přesunou úkoly do stavu „vyžaduje lidský vstup", pokud něco blokuje provedení

Příklad z praxe: denní přehled Live Agent

Pojďme si projít kompletní workflow od nastavení po výsledky.

Nastavení projektu

Název projektu: Denní přehled akčních bodů Live Agent

Zadání úkolu: Extrahuj všechny kritické tickety z live agentu za posledních 24 hodin, prioritizuj podle dopadu na zákazníka a obchodního rizika a vytvoř na Slacku zprávu jako odpověď se všemi top akčními body pro tento den.

Integrace: LiveAgent (zdroj) + Slack (cíl)

Komunikace supervizora: Slack kanál „ask-flowhunt"

Co agent dělá

1. Dotazuje LiveAgent: Načte všechny tickety vytvořené za posledních 24 hodin
2. Analyzuje dopad: Hodnotí každý ticket podle prioritizačního rámce:
   • Výpadky systému (nejvyšší priorita)
   • Riziko výnosů
   • Bezpečnostní problémy
   • Dopad na více zákazníků
   • Problémy jednoho zákazníka
3. Seřadí výsledky: Vytvoří prioritizovaný seznam top 3–5 akčních bodů
4. Formátuje výstup: Strukturuje přehled pro přehlednost a akci
5. Zveřejní do Slacku: Pošle shrnutí do týmového kanálu a podrobné informace ve vlákně

Ukázkový výstup

Denní triage dokončen
Zkontrolované tickety: 3 nové tickety za posledních 24 hodin

PRIORITA 1: Chyba 404 na FlowHunt API
- Zákazník: [Jméno]
- Stav: Zákazník zablokován
- Akce: Přiřadit tech supportu, vyřešit do 2 hodin

PRIORITA 2: Pomoc s nastavením Email Slack Notification Flow
- Zákazník: [Jméno]
- Stav: Podpora při onboardingu
- Akce: Odpověď do 2–4 hodin

PRIORITA 3: Dotaz na cenu White Labelingu
- Zákazník: [Jméno]
- Stav: Obchodní dotaz
- Akce: Směrovat na obchodní tým

Pokročilé schopnosti: přizpůsobení a kontrola

Váš tým AI agentů není statický. Můžete ho rozvíjet podle toho, jak se mění vaše potřeby.

Úprava chování agenta

Bez mazání projektu můžete:

• Změnit, co agent prioritizuje
• Přidat nové výstupní formáty (např. „posílej i ve španělštině")
• Upravit časové okno („posledních 48 hodin" místo 24)
• Přidat nové integrace (např. posílat i e-mailem)

Stačí požádat agenta přes chatové rozhraní a přizpůsobí se.

Přeřazení agentů

Pokud je Marcus (váš agent pro triage ticketů) nevyužitý, můžete ho přeřadit na jinou práci a zachovat jeho osobnost a odbornost. Systém si pamatuje jeho specializaci a aplikuje ji na nové úkoly.

Mazání a znovuvytváření projektů

Pokud chcete úplně nový start, smažte projekt a vytvořte nový. Vaše integrace zůstanou propojené, takže nastavení je podruhé rychlejší.

Osvědčené postupy pro úspěch týmu AI agentů

1. Buďte ve svých promptech konkrétní

Vágní prompty vedou k vágním výsledkům. Místo „shrň tickety" řekněte „extrahuj tickety s dopadem na systém, seřaď je podle výnosů zákazníka a uveď top 5 s doporučenými akcemi".

2. Testujte integrace brzy

Než se spolehnete na plánované úkoly, spusťte ruční provedení a ověřte:

• Data se stahují správně
• Výsledky jsou formátovány podle očekávání
• Integrace doručují výstup na správné místo

3. Začněte jednoduše, škálujte postupně

Začněte s úkolem pro jednoho agenta, abyste pochopili workflow. Jakmile se cítíte pohodlně, stavte složitější multi-agentní systémy.

4. Sledujte výkon agentů

Pravidelně kontrolujte výsledky svých úkolů. Pokud agent neprioritizuje správně nebo mu chybí důležitá data, upravte prompt přes chatové rozhraní.

5. Využívejte komunikaci supervizora

Zprávy supervizora jsou vaším oknem do toho, co agenti dělají. Pečlivě je čtěte, abyste pochopili uvažování agenta a včas zachytili případné problémy.

Běžné případy použití pro týmy AI agentů

Denní přehled ticketů live agenta je jen jeden příklad. Týmy AI agentů vynikají v:

• Správa sales pipeline: Analýza obchodů, označování rizikových účtů, aktualizace CRM
• Moderace obsahu: Kontrola uživatelských příspěvků, kategorizace, eskalace porušení
• Agregace dat: Stahování dat z více zdrojů, transformace a konsolidace
• Onboarding zákazníků: Ověřování informací, vytváření účtů, zasílání uvítacích sekvencí
• Reakce na incidenty: Detekce anomálií, upozorňování týmů, koordinace řešení
• Generování reportů: Sběr dat, analýza trendů, distribuce poznatků

Vzorec je vždy stejný: definujte úkol, propojte integrace, nechte systém sestavit tým.

Závěr

Týmy AI agentů představují zásadní posun v tom, jak přistupujeme k automatizaci. Místo budování rigidních workflow definujete, co chcete udělat, a necháte systém sestavit správný tým. AI Factory od FlowHunt to zpřístupňuje – není třeba žádné programování, žádná složitá konfigurace, jen jasné prompty a propojené integrace.

Příklad denního přehledu live agenta demonstruje sílu tohoto přístupu. To, co kdysi vyžadovalo ruční kontrolu, aktualizace tabulek a koordinaci e-mailů, se nyní děje automaticky každé ráno. Váš tým začíná každý den s jasnými prioritami a vaše support operace běží hladčeji.

Ať už spravujete support tickety, agregujete obchodní data, moderujete uživatelský obsah nebo koordinujete reakci na incidenty, platí stejné principy. Začněte s jasným promptem, propojte své integrace a nechte tým AI agentů vykonávat práci.

Jste připraveni sestavit svůj první tým AI agentů? Zamiřte do AI Factory od FlowHunt, definujte svůj úkol a sledujte, jak systém sestaví dokonalý tým pro jeho provedení.