Naučte se, jak vytvářet produkčně připravené multiagentní AI systémy pomocí Strands, open-source frameworku od AWS. Objevte, jak tvořit specializované agenty, kteří spolupracují na generování business intelligence reportů a automatizaci složitých workflow.
Oblast umělé inteligence se zásadně proměnila s příchodem sofistikovaných multiagentních systémů, které dokážou spolupracovat na řešení komplexních obchodních úloh. Namísto spoléhání na jeden monolitický AI model pro všechny úkoly nyní organizace objevují sílu specializovaných agentů, kteří pracují ve vzájemné součinnosti a přinášejí jedinečné schopnosti i expertízu. Tento přístup představuje posun v našem chápání AI automatizace – od jednoduchých systémů pro zodpovídání dotazů k sehraným týmům inteligentních agentů, kteří dokážou vyhledávat, analyzovat, syntetizovat a doporučovat řešení na velmi sofistikované úrovni. V tomto komplexním průvodci si ukážeme, jak stavět produkčně připravené multiagentní systémy pomocí Strands – open-source frameworku od Amazon Web Services, který činí vývoj agentů dostupným, flexibilním a výkonným. Ať už chcete automatizovat business intelligence reporty, zefektivnit provozní workflow, nebo tvořit inteligentní výzkumné systémy, pochopení orchestrace více specializovaných agentů je dnes klíčovým know-how pro moderní vývojové týmy.
Multiagentní AI systémy představují zásadní odklon od tradičních přístupů s jedním modelem. Místo toho, aby jeden AI model řešil každý aspekt složité úlohy, multiagentní systémy rozkládají problém do specializovaných domén a každý agent je expertem na svůj konkrétní obor. Tato architektura odráží fungování lidských týmů ve firmách – marketing, výzkum, finance či provozní tým přinášejí svou odbornost a nástroje na řešení části větší výzvy. V kontextu AI to znamená, že například jeden agent se specializuje na sběr a zpracování aktuálních informací z novin, další na analýzu sentimentu a sociálních trendů, třetí na konkurenční výzkum a analýzu trhu a další pak na syntézu všeho do akčních strategických doporučení. Síla tohoto přístupu tkví ve schopnosti zvládat složitost díky specializaci, zvyšovat přesnost díky rozmanitým pohledům, umožnit paralelní zpracování různých úkolů a vytvářet systémy lépe udržovatelné i škálovatelné. Při správné implementaci zvládnou multiagentní systémy to, co by lidským týmům trvalo hodiny či dny, během několika minut – a přitom zachovají potřebnou nuanci i kontext, který je pro business intelligence zásadní.
Cesta k moderním frameworkům jako Strands odráží dramatický pokrok ve schopnostech velkých jazykových modelů v posledních letech. V počátcích AI agentů, okolo roku 2023, kdy vyšel článek ReAct (Reasoning and Acting), museli vývojáři tvořit extrémně složitou orchestrační logiku, aby modely spolehlivě používaly nástroje a dokázaly uvažovat při řešení úloh. Modely tehdy nebyly trénované jako agenti – byly primárně určeny pro konverzaci v přirozeném jazyce. Výsledkem byla nutnost psát rozsáhlé prompty, tvořit vlastní parsovače pro extrakci volání nástrojů z výstupu modelu a implementovat složitou orchestraci, jen aby základní agent fungoval. I tak bylo dosažení správného JSON výstupu nebo dodržení formátu velkou výzvou. Týmy trávily měsíce laděním agentů do produkční podoby a každá změna modelu znamenala zásadní přepracování systému. Dnes je situace zcela jiná. Moderní jazykové modely jako Claude, GPT-4 a další mají schopnosti používat nástroje a uvažovat již nativně zabudované do tréninku. Rozumí, jak volat funkce, rozhodovat o výběru nástroje a zvládat komplexní vícekrokové úlohy s minimálními pokyny. To znamená, že složité orchestrace potřebné v roce 2023 jsou dnes zbytečnou zátěží. Strands byl postaven právě na tomto poznání – proč tvořit složité workflow, když moderní model zvládne plánování a uvažování sám? Tento posun od složité orchestrace k modelově řízené jednoduchosti je jádrem síly Strands a ukazuje budoucnost vývoje agentů.
Strands Agents je open-source SDK od AWS, které přistupuje k tvorbě AI agentů zásadně jinak. Namísto toho, aby vývojář musel definovat složité workflow, stavové automaty nebo orchestraci, Strands využívá schopnosti moderních jazykových modelů pro autonomní plánování, uvažování a výběr nástrojů. Framework stojí na jednoduché, ale mocné myšlence: agent je kombinace tří základních komponent – modelu, sady nástrojů a promptu. Nic víc. Definujete, jaký model chcete použít (Claude, GPT-4, Llama či jiný), určíte, jaké nástroje má agent k dispozici (vestavěné, vlastní Python funkce nebo MCP servery) a napíšete jasný prompt s popisem úlohy. Model díky svým schopnostem obstará zbytek. Co činí Strands skutečně revolučním, je jeho úplná nezávislost na poskytovateli modelu. Nejste vázáni na AWS Bedrock – i když je to výborná možnost. Můžete použít modely OpenAI, Claude od Anthropic přes jejich API, Llama od Meta, lokální modely přes Ollama nebo téměř jakéhokoliv poskytovatele přes LiteLLM. Díky tomu můžete začít vývoj s lokálním modelem pro rychlé prototypování, přejít na výkonnější model pro produkci nebo dokonce změnit poskytovatele bez přepisování kódu agenta. Framework se také bezproblémově integruje s dalšími oblíbenými frameworky, jako jsou CrewAI a LangGraph, a nativně podporuje Model Context Protocol (MCP) servery, což znamená možnost využít celého ekosystému existujících nástrojů a integrací. Strands navíc obsahuje vestavěnou podporu pro paměť konverzace a správu session, takže je vhodný jak pro jednoduché jednorázové úlohy, tak pro komplexní vícekrokové interakce.
Začít se Strands je překvapivě snadné, což je jeho velká přednost. Celý proces nastavení zvládne každý Python vývojář během několika minut. Nejprve vytvoříte nový adresář projektu a nastavíte Python prostředí. Vytvořte soubor requirements.txt, kde uvedete závislosti – minimálně balíček strands a strands-agents, případně další podle potřebných nástrojů. Dále vytvořte .env soubor pro ukládání environment proměnných, hlavně přihlašovacích údajů k poskytovateli LLM. Pokud používáte AWS Bedrock, je třeba v AWS účtu nastavit IAM oprávnění: přejděte do IAM konzole, vyberte uživatele, připojte Bedrock policy, vytvořte přístupové klíče pro programatický přístup a bezpečně je uložte do .env jako AWS_ACCESS_KEY_ID a AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Při použití OpenAI místo toho uložíte API klíč. Poté vytvořte hlavní Python soubor – například strands_demo.py. V tomto souboru naimportujete potřebné komponenty Strands, vytvoříte agenta s požadovaným modelem a nástroji a zadáte mu úkol. Kouzlem Strands je, že celý tento proces – od založení projektu po spuštění prvního agenta – zvládnete za méně než pět minut. Framework obstará veškerou složitost agentního cyklu, parsování výstupů modelu, volání nástrojů a správu kontextu. Vy pouze určíte, co má agent dělat, a model už sám uvažuje, jak toho dosáhnout.
Abychom pochopili, jak Strands funguje v praxi, projděme si nejjednodušší možný příklad – vytvoření agenta s nástrojem kalkulačka. Tento příklad ukazuje základní principy, které využijete i v komplexnějších systémech. Naimportujete třídu Agent z knihovny Strands a kalkulačku z knihovny nástrojů. Vytvoříte objekt Agent, předáte mu kalkulačku, sepíšete jednoduchý prompt s požadavkem na výpočet druhé odmocniny z 1764, přiřadíte výsledek do proměnné a vypíšete jej. To jsou čtyři řádky kódu. Po spuštění skriptu agent obdrží prompt, vyhodnotí, že má použít kalkulačku, zavolá ji se správným vstupem, získá výsledek (42) a vrátí vám jej. V zákulisí se odehrává mnoho – model zpracuje váš požadavek v přirozeném jazyce, určí vhodný nástroj, správně zformátuje volání, provede ho, a výsledek převede zpět do přirozeného jazyka. Pro vás jako vývojáře je to ale jen pár řádků. Tato jednoduchost je hlavní myšlenkou Strands: framework se stará o orchestraci, parsování i správu, vy se soustředíte jen na to, co má agent dělat, ne jak to má udělat.
Ačkoliv Strands obsahuje vestavěné nástroje jako kalkulačku, skutečná síla se projeví při tvorbě vlastních nástrojů na míru vašim potřebám. Vytvořit vlastní nástroj je ve Strands velmi snadné. Napíšete Python funkci, co dělá požadovanou operaci, označíte ji dekorátorem @tool a přidáte docstring s popisem funkce. Právě docstring je klíčový – agent jej čte, aby pochopil, co nástroj dělá a kdy jej použít. Například chcete-li nástroj na sčítání dvou čísel, napíšete funkci add_numbers s docstringem „Sečte dvě čísla“ a implementujete logiku. Agent si přečte popis, pochopí účel nástroje a využije jej, kdykoliv potřebuje sčítat čísla. Vytvořit můžete nástroje prakticky na cokoliv, co zvládnete v Pythonu: získávání dat z API, dotazování na databáze, zpracování souborů, volání externích služeb či provádění složitých výpočtů. Dekorátor @tool obstará registraci a integraci s frameworkem. Můžete také využít MCP (Model Context Protocol) servery jako nástroje, což otevírá celý ekosystém hotových integrací. Strands obsahuje repozitář vestavěných nástrojů od správy paměti přes práci se soubory až po interakci s AWS službami. Kombinace vlastních nástrojů a hotových integrací umožňuje rychle sestavit výkonné agentí funkce bez nutnosti vynalézat kolo.
Skutečná síla Strands se projeví, když přejdete od jediného agenta k týmu specializovaných agentů, kteří spolupracují. Tak lze stavět pokročilé systémy řešící složité business úlohy. Přístup je jednoduchý: vytvoříte několik agentů, každý s vlastní rolí, nástroji i expertízou. Jeden agent se specializuje na získávání informací z novin, druhý na analýzu sentimentu ze sociálních sítí, třetí na konkurenční výzkum, čtvrtý na syntézu dat do strategických doporučení. Každý agent má přístup k různým nástrojům dle své role – například news-agent má nástroje pro scrapování a parsování webů, sentiment-agent pro zpracování textu a skórování emocí, research-agent pro dotazování databází a sběr informací, synthesis-agent pro formátování a skládání reportů. Agenty orchestrujete předáváním úkolů mezi nimi, každý přispívá svým dílem k celkovému cíli. Krása tohoto přístupu spočívá v tom, že věrně odráží fungování lidských týmů – nikdo nedělá vše, ale specialisté řeší své oblasti a výstupy spojí dohromady. Ve Strands lze tento vzor jednoduše implementovat v kódu a tvořit inteligentní systémy, které jsou schopnější, lépe udržovatelné a lépe škálovatelné než monolitické jednoagentní přístupy.
Abychom ukázali sílu multiagentních systémů v praxi, podívejme se na konkrétní příklad: tvorbu automatizovaného systému business intelligence, který generuje komplexní reporty na libovolné téma. Systém ukazuje, jak může spolupracovat více specializovaných agentů na vzniku sofistikované analýzy. Obsahuje content agenta zodpovědného za sběr a zpracování aktuálních zpráv z TechCrunch, extrakci relevantních článků a jejich shrnutí. Analytik sociálních médií simuluje rozbor diskuzí online, hledá trendy sentimentu a klíčová témata. Výzkumný specialista zpracovává background intelligence, analyzuje klíčové hráče v oboru a tvoří časové osy důležitých událostí. Strategický expert hodnotí tržní dynamiku, konkurenční prostředí a hledá příležitosti. Sentiment analytik skóruje emocionální tón zdrojů a poskytuje psychologické pohledy na postoje stakeholderů. Agent pro doporučení tvoří konkrétní implementační kroky. Nakonec executive synthesizer spojí všechny poznatky do přehledného reportu. Každý agent má jasnou roli, vhodné nástroje a pokyny, na co se soustředit. Při dotazu typu „Co se právě děje s OpenAI?“ systém aktivuje content agenta, který sežene články o OpenAI, research agent připraví background, sentiment agent zanalyzuje tón, strategický agent určí vliv na trh a synthesizer to vše spojí do koherentního reportu. Celý proces proběhne během několika minut a dá analýzu, kterou by lidský tým skládal hodiny. To je síla dobře sehraného multiagentního systému.
Vyzkoušejte, jak FlowHunt automatizuje vaše AI content a SEO workflow – od výzkumu a generování obsahu po publikaci a analytiku – vše na jednom místě.
Jedním z nejpraktičtějších aspektů stavby multiagentních systémů je tvorba vlastních nástrojů, které propojí agenty s reálnými datovými zdroji. Podívejme se, jak vytvořit nástroj, jenž získá AI novinky z TechCrunch – použije jej content agent našeho business intelligence systému. Nástroj začíná jasným docstringem popisujícím přesně, co dělá: „Získá AI novinky z TechCrunch.“ Tento popis je zásadní, protože agent podle něj chápe, kdy a jak nástroj použít. Nástroj pak definuje argumenty (například hledaný výraz nebo téma) a popisuje, co vrací – třeba řetězec titulků oddělených svislítkem. Implementace zahrnuje určení URL ke scrapování, nastavení HTTP hlaviček kvůli blokaci, odeslání požadavku, kontrolu úspěšnosti odpovědi, parsování HTML pro získání titulků a vrácení výsledku ve správném formátu. Důležitá je také obsluha chyb – je nutné elegantně zvládnout selhání sítě, chyby v parsování nebo jiné problémy při získávání dat. Nástroj může obsahovat logování pro ladění a pochopení, co se děje, když jej agent používá. Po vytvoření a označení dekorátorem @tool je nástroj k dispozici agentovi při každé potřebě sběru novinek. Agent nemusí umět scrapovat weby ani parsovat HTML – ví jen, že nástroj existuje, co dělá a kdy jej použít. Toto oddělení zodpovědností výrazně usnadňuje údržbu a umožňuje měnit datové zdroje bez změny logiky agentů.
Jednou z nejsilnějších stránek Strands je jeho flexibilita při výběru modelu i poskytovatele. Nejste vázáni na žádný konkrétní model nebo poskytovatele, tudíž můžete zvolit nejlepší nástroj pro svůj konkrétní případ i rozpočet. Strands ve výchozím nastavení hledá AWS přihlašovací údaje a používá Amazon Bedrock, který zpřístupňuje modely jako Claude, Llama a další. Chcete-li použít modely OpenAI, je to otázka jednoduché změny – naimportujete OpenAI model z knihovny Strands, nastavíte jej s požadovaným ID modelu (např. „gpt-3.5-turbo“ nebo „gpt-4“) a předáte agentovi. Kód agenta zůstává stejný – mění se pouze konfigurace modelu. Stejná flexibilita platí pro další poskytovatele – můžete využít Claude od Anthropic, Llama od Meta přes Llama API, lokální modely přes Ollama pro vývoj a testování nebo prakticky jakéhokoliv poskytovatele přes LiteLLM. Díky tomu můžete začít s rychlým a levným lokálním modelem pro iteraci, poté přejít na výkonnější model pro produkci bez přepisování kódu agentů. Můžete také experimentovat s různými modely a zjistit, který je pro váš případ nejlepší – některé lépe uvažují, jiné lépe následují instrukce, další jsou vhodné pro specifické domény. Možnost měnit modely bez přepisování kódu je významná výhoda, kterou Strands nabízí oproti rigidnějším frameworkům.
S rozvojem vašich multiagentních systémů budete chtít využít pokročilé vzory jako předávání úloh mezi agenty a jejich komunikaci. Tyto vzory umožňují agentům delegovat úkoly dalším agentům, čímž vznikají hierarchické nebo síťové agentní systémy. V handoff vzoru jeden agent rozpozná, že úloha přesahuje jeho expertízu, a předá ji vhodnějšímu agentovi. Například v business intelligence systému content agent nasbírá články, a poté předá analýzu sentimentu sentiment agentovi. Ten je zpracuje a vrátí výsledek, který content agent začlení do reportu. Tento vzor věrně napodobuje fungování lidských týmů – když někdo narazí na problém mimo svou odbornost, předá jej specialistovi. Strands podporuje tyto vzory díky možnosti použít agenta jako nástroj (agent-as-tool), tedy jeden agent je využit jako nástroj druhým. Tak lze budovat hierarchické systémy, kde vyšší agent koordinuje práci specializovaných podagentů. Lze také implementovat swarm vzory, kde více agentů paralelně řeší různé části problému a jejich výstupy se agregují. Tyto vzory umožňují stavět systémy libovolné složitosti – od jednoduchých předávek mezi dvěma agenty po rozsáhlé sítě desítek specializovaných agentů spolupracujících na společném cíli.
Integrace Strands s AWS službami je mimořádně silná pro firmy využívající AWS ekosystém. Lze tvořit nástroje pro práci se S3 (uložení souborů), DynamoDB (databáze), Lambda (serverless výpočty) a dalšími službami. To znamená, že agenti nejen sbírají a analyzují informace, ale mohou také podnikat akce v rámci AWS infrastruktury. Například agent vygeneruje report a automaticky jej uloží na S3, nebo se dotáže na data v DynamoDB a použije je v analýze. Mimo AWS lze Strands rozšířit na téměř jakékoliv externí API pomocí vlastních nástrojů – REST API, webhooky, třetí služby či integrace s podnikovými systémy. Tato rozšiřitelnost činí ze Strands centrální nervovou soustavu vaší automatizace, koordinující dění napříč technologickým stackem. Kombinace integrace s AWS a podporou externích API dělá ze Strands řešení vhodné pro budování podnikových systémů, které se musí propojit s komplexními, heterogenními IT prostředími.
Přestože je vývoj ve Strands snadný, nasazení agentů do produkce vyžaduje pečlivé zvážení několika faktorů. Nejprve je nutné rozhodnout, kde agenti poběží – Strands funguje všude, kde je Python: na lokálním stroji pro vývoj, na EC2 instancích, AWS Lambda pro serverless, EKS pro Kubernetes, či na jiných compute platformách. Každá možnost má specifika z hlediska škálování, nákladů i správy. Je nutné promyslet, jak budou agenti spouštěni – podle plánu, API voláním, nebo v reakci na události? Strands lze napojit na různé triggery, ale konkrétní řešení záleží na scénáři. Bezpečnost je další klíčová oblast – agenti mají přístup k přihlašovacím údajům, API klíčům a citlivým datům, proto je třeba je spravovat bezpečně, ideálně přes environment proměnné nebo AWS Secrets Manager, nikoliv v kódu. Implementujte také správné logování a monitoring, abyste rozuměli činnosti agentů a rychle odhalili problémy. V produkci je zásadní správné ošetření chyb – agenti by měli selhání zvládat elegantně, opakovat pokusy a upozornit vás při potížích. Dále je vhodné nastavit limity a kontrolu nákladů, aby nedošlo k nečekaným výdajům za API volání či inference modelu.
Ačkoliv je Strands výkonný a elegantní, stojí za to chápat jeho srovnání s dalšími frameworky jako CrewAI a LangGraph. CrewAI klade důraz na týmovou orchestraci agentů, s důrazem na definici rolí a hierarchií. Poskytuje více struktury kolem týmu agentů, což je užitečné pro komplexní systémy, ale přidává složitost. LangGraph, postavený na LangChain, nabízí grafový přístup k orchestraci agentů, umožňuje definovat explicitní stavové automaty a workflow. To dává větší kontrolu nad chováním agentů, ale vyžaduje více návrhové práce předem. Strands na to jde jinak – spoléhá na model, že zvládne uvažování a plánování, a vyžaduje méně explicitní definice workflow. Díky tomu je vývoj ve Strands rychlejší, ale pro systémy vyžadující naprosto deterministické chování nemusí být nejvhodnější. Dobrou zprávou je, že tyto frameworky nejsou exkluzivní – Strands lze kombinovat s CrewAI i LangGraph, použít nejlepší nástroj pro každou část systému. Pro rychlý vývoj a aplikace, kde je výhodou modelově řízené uvažování, je Strands ideální. Pro systémy, kde je třeba explicitní workflow kontrola, je vhodnější LangGraph. Pro týmové agentní systémy s jasnou hierarchií může být správnou volbou CrewAI. Porozumění silným a slabým stránkám každého frameworku pomáhá zvolit správnou architekturu pro váš konkrétní případ.
K efektivní stavbě multiagentních systémů nestačí jen znát technický framework – je třeba i promyšlený návrh systému. Nejprve jasně definujte roli a odbornost každého agenta: Za co je agent zodpovědný? Jaké nástroje potřebuje? Na co se má soustředit? Jasná role znamená vyšší efektivitu a snadnější ladění. Dále pište jasné, konkrétní prompty – prompt je způsob komunikace s agentem, proto investujte čas do jeho srozumitelnosti a úplnosti. Popište roli agenta, na co se má zaměřit, čemu se vyhnout a v jakém formátu chcete výstup. Třetím bodem je vhodný výběr nástrojů – agent s příliš mnoha nástroji může být zmatený, agent s málem nástrojů nemusí úlohu zvládnout. Pečlivě promyslete, co skutečně potřebuje. Čtvrtým bodem je testování agentů jednotlivě před integrací do systému – ověřte jejich správnou funkci samostatně, než je začnete koordinovat. Pátým bodem je správné ošetření chyb a logování – při problému potřebujete vědět, co se stalo. Šestým bodem je začít jednoduše a postupně přidávat složitost – nejprve funkční systém se dvěma agenty, teprve pak větší. Sedmým bodem je monitoring agentů v produkci – sledujte jejich činnost, dobu běhu, chyby i úspěšnost. Tato data jsou neocenitelná pro optimalizaci a ladění.
Oblast multiagentních AI systémů se rychle vyvíjí a Strands je na čele této evoluce. S dalším zlepšováním jazykových modelů budou agenti stále schopnější, spolehlivější a autonomnější. Očekává se masivnější rozšíření multiagentních systémů napříč odvětvími, jak firmy rozpoznají přínosy specializovaných, koordinovaných AI agentů oproti monolitickým přístupům. Propojení agentů s podnikový procesy se prohloubí – agenti nebudou jen analyzovat informace, ale také aktivně rozhodovat a jednat ve firemních systémech. Pravděpodobně dojde k rozvoji sofistikovaných vzorů komunikace mezi agenty, včetně vyjednávání, kolaborace a soutěžení při řešení problémů. Nástrojová základna agentů se dramaticky rozšíří, jak přibude služeb s API a MCP se stane standardem. Čeká nás generace agentů, kteří se učí z vlastní zkušenosti, adaptují chování podle výsledků a dovedou vysvětlovat své uvažování, což je učiní důvěryhodnějšími i lépe laditelnými. Kombinace lepších modelů, frameworků jako Strands a rostoucí adopce vytvoří budoucnost, kde budou multiagentní systémy stejně běžné jako dnes webové aplikace. Firmy, které se naučí stavět multiagentní systémy nyní, získají významnou konkurenční výhodu, až se tato technologie stane hlavním proudem.
Zatímco Strands poskytuje framework pro tvorbu a běh multiagentních systémů, FlowHunt jej doplňuje automatizací workflow a orchestrace, které multiagentní systémy ještě zefektivní. FlowHunt zvládá plánování a spouštění agentů, zajišťuje jejich běh v pravý čas a v reakci na správné události. FlowHunt obstarává datové toky mezi agenty, převádí výstupy jednoho agenta na vstupy druhého. Nabízí přehled o výkonu agentů, sleduje
Strands je open-source, na modelu nezávislé SDK pro AI agenty vyvinuté AWS, které zjednodušuje vývoj agentů díky využití moderních schopností LLM pro uvažování a používání nástrojů. Na rozdíl od složitých orchestračních frameworků Strands přistupuje k agentům modelově – jsou definováni pouze třemi komponenty: modelem, nástroji a promptem. Podporuje jakéhokoliv poskytovatele LLM včetně Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic a lokálních modelů, a bezproblémově integruje s dalšími frameworky jako CrewAI či LangGraph.
Pro začátek vytvořte soubor requirements.txt s potřebnými závislostmi, nastavte .env soubor s AWS přihlašovacími údaji (nebo jiných poskytovatelů LLM) a vytvořte hlavní Python soubor. Budete potřebovat nakonfigurovat IAM oprávnění pro Bedrock ve svém AWS účtu, vygenerovat přístupové klíče a pak můžete agenta s modelem, nástroji a promptem vytvořit během několika řádků kódu.
Ano, Strands je zcela nezávislý na poskytovateli modelu. Můžete použít modely z Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Llama od Meta přes Llama API, Ollama pro lokální vývoj a mnoho dalších poskytovatelů díky LiteLLM. Mezi poskytovateli můžete přepínat bez změny hlavního kódu agenta, což zajišťuje flexibilitu pro různé scénáře a preference.
Multiagentní systémy umožňují rozdělit složité úlohy na specializované role, z nichž každá disponuje konkrétní expertízou a nástroji. Tento přístup umožňuje paralelní zpracování, lepší práci s chybami, vyšší přesnost díky různým pohledům a lépe udržovatelný kód. V oblasti business intelligence mohou specializovaní agenti paralelně sbírat novinky, analyzovat sentiment, zkoumat konkurenci a syntetizovat poznatky do akčních reportů.
FlowHunt poskytuje schopnosti automatizace workflow, které doplňují multiagentní systémy díky orchestraci složitých procesů, správě datových toků mezi agenty, plánování, monitoringu a poskytování přehledu o výkonu agentů. Společně FlowHunt a multiagentní frameworky jako Strands tvoří komplexní inteligentní automatizační systémy pro sofistikované podnikové procesy.
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.
Spojte sílu multiagentních AI systémů s automatizací workflow od FlowHunt a vytvořte inteligentní, samořídící podnikové procesy, které generují poznatky ve velkém měřítku.
Prozkoumejte multiagentní frameworky Crew.ai a Langchain. Crew.ai vyniká v kolaboraci a dělení úloh, ideální pro komplexní simulace, zatímco Langchain je silný ...
Zjistěte, jak vytvořit AI agenty, kteří spravují celou vaši firemní agendu v Bexio – od správy kontaktů po automatizaci projektů – a zvýší vaši produktivitu o 1...
Naučte se vytvářet sofistikované AI agenty s přístupem k souborovému systému, implementovat strategie pro odkládání kontextu a optimalizovat využití tokenů pomo...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
