Claude Sonnet 4.5 a roadmap Anthropic pro AI agenty: Proměna vývoje produktů a workflow vývojářů

Úvod

Uvedení Claude Sonnet 4.5 znamená klíčový okamžik ve vývoji umělé inteligence a jejího praktického nasazení při řešení reálných vývojářských výzev. Nejnovější verze od společnosti Anthropic nepředstavuje jen dílčí zlepšení, ale zásadní posun v tom, jak lze AI modely nasazovat jako autonomní agenty schopné zvládat složité, vícekrokové úkoly, které dříve vyžadovaly lidský zásah. V tomto rozsáhlém rozboru se podíváme na technické průlomy, které definují Claude Sonnet 4.5, pochopíme strategickou vizi společnosti Anthropic pro AI agenty a vývojáře a objevíme, jak tyto pokroky mění prostředí vývoje softwaru, automatizace a tvorby produktů. Ať už jste vývojář, který chce využít nejmodernější AI schopnosti, nebo produktový lídr, který se chce dozvědět o budoucnosti inteligentní automatizace, tento článek přináší hluboké vhledy do technologických změn, které zásadně proměňují způsob, jakým stavíme software a řešíme složité problémy.

{{ youtubevideo videoID=“aJxnel2_O7Q” provider=“youtube” title=“Claude Sonnet 4.5 a roadmapa Anthropic pro agenty a vývojáře” class=“rounded-lg shadow-md” }}

Porozumění AI agentům a jejich roli v moderním vývoji

Agenti umělé inteligence představují zásadní odklon od tradičních softwarových aplikací. Na rozdíl od běžných programů, které vykonávají předem dané sekvence instrukcí, mají AI agenti schopnost vnímat své prostředí, samostatně se rozhodovat a podnikat kroky k dosažení konkrétních cílů. V kontextu vývoje softwaru funguje AI agent jako inteligentní spolupracovník, který dokáže rozumět složitým kódovým základnám, uvažovat o architektonických rozhodnutích a samostatně vykonávat vícekrokové vývojářské úkoly s minimálním lidským vedením. Význam této schopnosti nelze přecenit—proměňuje AI z nástroje, který odpovídá na konkrétní dotazy, v proaktivního partnera ve vývojovém procesu. AI agent může analyzovat kódovou základnu o tisících souborů, chápat vztahy mezi jednotlivými komponentami, identifikovat možné problémy a implementovat řešení v souladu se stávajícími vzory a konvencemi. To představuje kvalitativní skok oproti předchozím generacím AI modelů, které pomáhaly s jednotlivými úkoly, ale postrádaly dlouhodobé soustředění a kontextovou znalost potřebnou pro rozsáhlé, komplexní projekty.

Vývoj efektivních AI agentů vyžaduje několik klíčových schopností, které musejí fungovat v souhře. Model musí mít výjimečné uvažovací schopnosti, aby dokázal rozdělit složité problémy na zvládnutelné podúkoly a chápal vztah těchto podúkolů k celkovému cíli. Potřebuje robustní schopnosti používání nástrojů—tedy interakce s externími systémy, spouštění kódu, čtení a zápis souborů a přístup ke zdrojům informací. Agent musí udržet koherenci a kontext napříč dlouhými interakcemi, pamatovat si předchozí rozhodnutí a jejich zdůvodnění i během desítek či stovek mezikroků. Potřebuje také schopnost zvládat nejistotu a přizpůsobit svůj přístup, pokud se původní strategie ukáže jako neefektivní. Claude Sonnet 4.5 posouvá všechny tyto rozměry současně, čímž vytváří platformu agentů, která si poradí s výzvami, které byly pro předchozí modely nepřekonatelné.

Proč jsou AI agenti důležití pro podnikovou automatizaci a vize FlowHunt

Vznik schopných AI agentů řeší zásadní problém současných podnikových operací: propast mezi komplexitou podnikových procesů a dostupnými nástroji pro jejich automatizaci. Tradiční platformy pro automatizaci workflow, jako jsou Zapier nebo IFTTT, vynikají v propojování jednoduchých, jasně definovaných úkolů—například odeslání e-mailu po vyplnění formuláře, vytvoření kalendářové události z tabulky. Avšak u procesů, které vyžadují úsudek, adaptaci a komplexní uvažování, selhávají. Podnik může potřebovat analyzovat čtvrtletní finanční zprávy, identifikovat trendy, syntetizovat poznatky, tvořit vizualizace a generovat výkonné shrnutí—úkol, který zahrnuje více kroků, vyžaduje chápání kontextu a nuancí a schopnost rozhodovat se na základě neúplných informací. Právě zde AI agenti excelují a proto je organizace stále častěji vnímají jako klíčovou součást infrastruktury pro získání konkurenční výhody.

FlowHunt tento posun rozpoznal a postavil se na průsečíku automatizace workflow a AI schopností. Integrací pokročilých jazykových modelů, jako je Claude Sonnet 4.5, do své platformy umožňuje organizacím vytvářet sofistikované automatizační systémy zvládající úkoly libovolné složitosti. Místo omezení na jednoduchou podmínkovou logiku a předdefinované šablony mohou uživatelé FlowHunt nyní vytvářet workflow, kde AI agenti uvažují o problémech, rozhodují se a provádějí komplexní sekvence akcí. To představuje zásadní rozšíření možností automatizace workflow. Tým obsahového marketingu může s FlowHunt nyní vytvořit workflow, kde AI agent provede rešerši tématu, analyzuje konkurenční obsah, vygeneruje vlastní poznatky, vytvoří více formátů obsahu (blog, sociální sítě, newslettery), optimalizuje každý pro jeho platformu a naplánuje publikaci—bez zásahu člověka kromě úvodního nastavení. Taková úroveň automatizace nebyla s předchozími generacemi AI technologií vůbec možná.

Filozofie vývoje produktu za Claude Sonnet 4.5

Jedním z nejzajímavějších aspektů vývoje Claude Sonnet 4.5 je zásadní změna ve spolupráci produktových a výzkumných týmů společnosti Anthropic. Historicky byl vztah výzkumu AI a vývoje produktu převážně jednosměrný: výzkumníci vyškolí model a produktové týmy hledají způsoby jeho efektivního nasazení. U Claude Sonnet 4.5 se však vztah stal obousměrným a hluboce integrovaným. Produktový tým vedený šéfem produktů Mikem Kriegerem zasahoval do výzkumného procesu, určoval zákaznické potřeby a případy užití, které měly ovlivnit priority vývoje modelu. Zároveň pracoval i směrem dolů, tedy jak nové schopnosti nejlépe integrovat do rozhraní Claude—Claude.ai, Claude Code a Claude API.

Tato symbióza přinesla konkrétní vylepšení, která by v izolaci ani jeden tým nedosáhl. Například produktový tým zjistil, že uživatelé vnímali Claude Sonnet 3.7 jako „příliš horlivého“—snažil se plnit úkoly bez úplného pochopení zadání, což vedlo k neúplným či chybným výsledkům. Naopak Claude Opus 4 byl někdy označován za „líný“—odmítal úkoly nebo poskytoval jen částečná řešení. Tyto poznatky přímo ovlivnily trénink Sonnet 4.5, takže výsledný model lépe balancuje ambici a opatrnost, dokáže komplexní vícekrokové úkoly dotáhnout do konce, zachovává přesnost a minimalizuje halucinace.

Další konkrétní příklad této spolupráce je vývoj schopností tvorby souborů. Produktový tým rozpoznal, že uživatelé chtějí, aby Claude generoval nejen text, ale i strukturované výstupy jako Excel tabulky, PowerPoint prezentace či formátované dokumenty. Výzkumný tým proto tuto schopnost zahrnul přímo do tréninku modelu, takže Claude Sonnet 4.5 nejen generuje správná data, ale také je správně formátuje a stylizuje, takže výstupy jsou ihned použitelné bez nutnosti složité úpravy. To je výrazné kvalitativní zlepšení—rozdíl mezi tabulkou, kterou musíte půl hodiny čistit, a tou, kterou můžete rovnou prezentovat.

{{ cta-dark-panel heading=“Posuňte své workflow na novou úroveň s FlowHunt” description=“Vyzkoušejte, jak FlowHunt automatizuje vaše AI obsahové a SEO workflow — od výzkumu a generování obsahu až po publikaci a analýzu — vše na jednom místě.” ctaPrimaryText=“Zarezervujte si ukázku” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyzkoušejte FlowHunt zdarma” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”

}}

Claude Sonnet 4.5: Technické schopnosti a výkonnostní benchmarky

Claude Sonnet 4.5 dosahuje špičkového výkonu v několika zásadních oblastech, z nichž každá představuje výrazný pokrok oproti předchozím modelům. V testu SWE-bench Verified—benchmarketu hodnotícím skutečné schopnosti softwarového inženýrství při řešení reálných GitHub issues—vede model všechny konkurenty. Tento benchmark je obzvláště relevantní, neboť neměří výkon na umělých úlohách, ale skutečně ověřuje, zda modely dokáží řešit typické problémy, se kterými se vývojáři denně setkávají. Schopnost modelu v tomto testu svědčí o tom, že rozumí složitým kódovým základnám, identifikuje kořenové příčiny chyb a implementuje opravy, které hladce zapadnou do existujícího kódu.

Snad nejpůsobivější je schopnost Claude Sonnet 4.5 udržet pozornost a koherenci po velmi dlouhou dobu. Anthropic pozoroval, že model dokáže soustředěně pracovat na komplexních úkolech více než 30 hodin v kuse. To je revoluční pro vývoj softwaru, neboť mnoho projektů zahrnuje architektonické změny, refaktoring či zavádění nových funkcionalit napříč tisíci řádků kódu ve více souborech. Předchozí modely po čase ztrácely kontext či soudržnost, ale Claude Sonnet 4.5 si uchovává přehled o celkové struktuře projektu, rozhodnutích i implementačních vzorech během celého procesu. Model se tak stává skutečným dlouhodobým spolupracovníkem na velkých inženýrských projektech.

V benchmarku používání počítače dosahuje Claude Sonnet 4.5 61,4% přesnosti v OSWorld, což je výrazný skok oproti 42,2% u Sonnet 4 před pouhými čtyřmi měsíci. Používání počítače—schopnost interagovat s grafickými rozhraními, navigovat weby, vyplňovat formuláře a plnit úkoly přes stejné rozhraní jako lidé—je pro AI agenty klíčová. Tato změna znamená, že Claude Sonnet 4.5 umí spolehlivě ovládat webové i desktopové aplikace a další nástroje bez API. Agent může přihlásit do webaplikace, najít potřebnou sekci, získat data, provést výpočty a generovat reporty—vše vizuálně, stejně jako člověk.

Model také vykazuje výrazně lepší schopnosti uvažování a matematiky. Odborníci z financí, práva, medicíny i STEM oborů potvrzují dramaticky lepší oborové znalosti a uvažování oproti starším modelům včetně Opus 4.1. Model tak zvládá složité finanční analýzy, právní rešerše, medicínskou literaturu i vědecké úlohy s přesností a nuancí blížící se odborníkům. Pro organizace v regulovaných odvětvích nebo s komplexní technickou agendou to znamená zásadní změnu.

Claude Agent SDK: Demokratizace vývoje AI agentů

Anthropic si uvědomuje hodnotu infrastruktury, která pohání Claude Code a další produkty, proto se rozhodl uvolnit Claude Agent SDK a tyto stavební bloky zpřístupnit vývojářům. Jde o zásadní posun v distribuci AI schopností. Namísto uzavření nejpokročilejší infrastruktury ji Anthropic otevírá celé komunitě vývojářů, kteří mohou stavět na stejných základech jako vlastní produkty společnosti. Claude Agent SDK nabízí vývojářům přístup ke stejným nástrojům, vzorům a schopnostem, které umožňují Claude Code samostatně řešit složité úkoly.

SDK obsahuje několik klíčových prvků pro vytváření pokročilého chování agentů. Nabízí robustní schopnosti používání nástrojů—spouštění kódu, interakci s externími API, čtení/zápis souborů, přístup ke zdrojům informací. Obsahuje správu kontextu, díky které mohou agenti pracovat s velkým množstvím informací bez ztráty návaznosti. Nabízí také paměťové schopnosti, díky nimž se agenti učí z předchozích interakcí a přizpůsobují své chování. Dále obsahuje bezpečnostní a alignační prvky, které zajišťují odpovědné chování agentů v souladu se záměry uživatele. Díky těmto stavebním blokům SDK výrazně snižuje komplexitu budování pokročilých AI agentů a umožňuje vývojářům soustředit se na doménovou logiku místo infrastruktury.

Důsledky této demokratizace jsou zásadní. Dříve vyžadovalo vytvoření schopného AI agenta hluboké znalosti prompt engineeringu, pečlivou správu kontextu, sofistikované ošetření chyb a rozsáhlé testování. Nyní mohou vývojáři díky SDK postavit agenty, kteří toto vše zvládnou automaticky. Startup může vytvořit agenta pro automatizaci zákaznické podpory, jiný agenta spravujícího infrastrukturu, další agenta pro finanční analýzy—a všichni využijí stejnou infrastrukturu. Tato akcelerace vývoje AI agentů pravděpodobně povede k explozi nových aplikací a případů užití, které si zatím neumíme představit.

Pokročilé schopnosti: úprava kontextu, paměť a prodloužené úkoly

Mezi nejvýznamnější technické inovace Claude Sonnet 4.5 patří zavedení úpravy kontextu. Tradiční jazykové modely fungují v rámci pevného okna kontextu—maximálního množství textu, které zvládnou najednou zpracovat. Při delších úkolech modely limit dříve či později dosáhnou a musí buď práci ukončit, nebo ztratit informace z počátku úkolu. Úprava kontextu tento problém řeší tím, že agent může selektivně odstranit nebo zkomprimovat méně důležité informace, uvolnit místo pro další a současně zachovat návaznost na celkový úkol. Je to podobné, jako když si člověk při složitém projektu dělá poznámky, průběžně shrnuje klíčová rozhodnutí a odkládá detaily již zpracovaných kroků.

Praktický význam úpravy kontextu je značný. Agent, který refaktoruje velkou kódovou základnu, nyní může pracovat kontinuálně a dynamicky upravovat svůj kontext tak, aby se soustředil na to nejdůležitější. Místo ztráty přehledu o architektuře po zpracování tisíců řádků kódu si agent uchová vysokou znalost projektu a zároveň se může věnovat detailům implementace. Agent tak zvládne projekty libovolné složitosti bez degradace výkonu. Organizace využívající FlowHunt nyní mohou stavět workflow, kde AI agenti zvládnou úkoly, které by dříve vyžadovaly rozdělit na menší části a ručně koordinovat.

Paměťové schopnosti jsou dalším zásadním pokrokem. Agent si nyní dokáže udržet perzistentní paměť napříč interakcemi, učit se z minulých zkušeností a přizpůsobovat své chování. Může si zapamatovat, že konkrétní zákazník preferuje určitý styl komunikace, že daná kódová základna používá specifické architektonické vzory, nebo že určitý typ problému řeší konkrétním způsobem. Díky této paměti se agenti stávají postupně efektivnějšími a personalizují své chování podle kontextu. Pro organizace využívající FlowHunt to znamená, že AI agenti budou při doménových úkolech stále efektivnější s nabytou zkušeností.

Řešení otázek kvality a estetiky AI generovaných výstupů

Jedním z nejzajímavějších aspektů vývoje Claude Sonnet 4.5 je důraz na kvalitu a vizuální úroveň výstupů. Předchozí verze Claude měly sklon generovat výstupy s určitými stylovými zvláštnostmi—například preferenci fialových odstínů u webdesignů či příliš jednoduchá rozložení. Ačkoliv byly funkčně správné, nesplňovaly profesionální standardy vizuálního designu a použitelnosti. Anthropic si uvědomil, že s rostoucím podílem AI na tvorbě uživatelského obsahu—webů, prezentací, dokumentů—je estetická kvalita klíčová. Tabulka, která je sice správná, ale špatně formátovaná, nebude uživateli přijata; web, který funguje, ale vypadá amatérsky, poškodí značku.

Řešení vyžadovalo zásadní změnu v tréninku modelu. Místo optimalizace jen na správnost Anthropic zařadil principy designu, použitelnosti a estetiky přímo do tréninku. Model byl vystaven příkladům kvalitně navržených rozhraní, profesionálních dokumentů a vizuálně kvalitních výstupů. Naučil se generovat nejen správný obsah, ale i ten, který splňuje profesionální standardy prezentace. To zásadně rozšiřuje pojem „správnost“ u AI modelu—nestačí již technicky správný výstup, ale musí být i esteticky i profesionálně prezentovatelný.

Výsledky jsou patrné z uživatelské zpětné vazby a ukázek. Uživatelé hlásí, že weby generované Claude Sonnet 4.5 vypadají moderně a profesionálně, tabulky jsou dobře formátované a připravené k prezentaci, prezentace obsahují vhodné grafy, styl i vizuální hierarchii. Tento kvalitativní posun má konkrétní obchodní dopady. Organizace mohou AI použít k tvorbě profesionálních výstupů bez nutnosti časově náročného ručního doladění. Marketingový tým může Claude zadat přípravu prezentace pro klienta a ta bude připravena bez zásahu designéra. To znamená zásadní zvýšení produktivity a umožňuje menším týmům produkovat výstupy, které dříve vyžadovaly specializované odborníky.

Předání mezi vývojem modelu a produktovou integrací

Porozumění tomu, jak Anthropic zvládá přechod od vývoje modelu k nasazení v produktu, přináší cenný vhled do toho, jak jsou špičkové AI schopnosti uváděny na trh. Když je dostupný nový model, neobjeví se okamžitě v Claude.ai či Claude Code. Nejprve prochází pečlivou integrací: produktový tým jej testuje na interních evaluačních sadách, zkouší v interních verzích produktů, hodnotí vliv na uživatelskou zkušenost, zve první uživatele k testování a teprve potom probíhá širší nasazení.

Nejde jen o kontrolu správné funkčnosti modelu—důležité je i to, jak nové schopnosti uživatelům představit tak, aby jim přinesly maximální hodnotu. Při uvedení Claude Sonnet 4.5 Anthropic nejen vyměnil podkladový model, ale také aktualizoval systémové prompty, upravil uživatelské rozhraní a způsoby prezentace nových možností. Například tým dbal na to, aby uživatelé pochopili lepší schopnost modelu řešit vícekrokové úkoly a byli motivováni zkoušet ambicióznější projekty. Podobně nové schopnosti tvorby souborů byly zřetelně zviditelněny.

Proces předání klade důraz i na zpětnou kompatibilitu a očekávání uživatelů. Dosavadní uživatelé Sonnet 4 potřebovali vědět, proč přejít na Sonnet 4.5, jaké nové schopnosti získají a jak je využít. To vyžadovalo nejen vydání lepšího modelu, ale i aktivní edukaci uživatelů o přínosech a možnostech. Přístup Anthropic ukazuje, že úspěšný vývoj AI produktu vyžaduje nejen technickou dokonalost, ale také pečlivou prezentaci a integraci nových možností do workflow uživatelů.

Reálné aplikace a dopad na zákazníky

Praktický dopad Claude Sonnet 4.5 je patrný ze zpětné vazby napříč různými odvětvími. Ve vývoji softwaru firmy hlásí, že Claude Sonnet 4.5 výrazně zrychluje vývoj. Cursor, populární AI editor kódu, uvádí špičkový výkon a výrazné zlepšení u dlouhodobějších úkolů. GitHub Copilot, který využívá modely Claude, zaznamenává lepší schopnosti vícekrokového uvažování a pochopení kódu, což umožňuje sofistikovanější agentní zážitky. Vývojové týmy uvádějí, že Claude Sonnet 4.5 zvládá komplexní, napříč kódovou základnou rozprostřené úkoly, které dříve vyžadovaly rozsáhlou lidskou koordinaci.

Ve specializovaných oblastech jsou zlepšení stejně výrazná. Finanční instituce hlásí, že Claude Sonnet 4.5 poskytuje kvalitní investiční poznatky při složitých analýzách, čímž snižuje potřebu lidské revize. Právnické firmy uvádějí, že model exceluje v komplikovaných litigacích, včetně analýzy celých spisů a přípravy prvních verzí právních stanovisek. Bezpečnostní firmy potvrzují, že model vyniká v red teamingu a analýze zranitelností, generuje kreativní scénáře útoků a pomáhá posilovat obranu organizací. Tato oborová zlepšení ukazují na lepší schopnosti uvažování i hlubší znalosti.

Pro organizace využívající FlowHunt znamenají tyto schopnosti konkrétní příležitosti pro automatizaci workflow. Finanční firma může vytvořit workflow, kde Claude Sonnet 4.5 analyzuje tržní data, identifikuje investiční příležitosti, generuje reporty a upozorňuje portfolio manažery—all automaticky. Právní firma může vytvořit workflow, kde Claude analyzuje příchozí případy, provádí rešerše, hledá relevantní judikaturu a tvoří úvodní shrnutí. Bezpečnostní firma může vytvořit workflow, kde Claude monitoruje zranitelnosti, analyzuje možné vektory útoků a generuje bezpečnostní doporučení. Tyto aplikace zásadně rozšiřují možnosti automatizace workflow.

Alignment a bezpečnost: Budování důvěryhodných AI agentů

S tím, jak AI agenti získávají větší schopnosti a autonomii, roste důležitost jejich souladu s lidskými hodnotami a záměry. Anthropic učinil v této oblasti výrazný pokrok—Claude Sonnet 4.5 je dosud nejlépe alignovaný model společnosti. Model vykazuje výrazné zlepšení v několika oblastech alignmentu oproti předchozím Claude modelům, včetně snížení servility (tendence souhlasit i v případě chybného požadavku), snížení sklonu k podvodu či vyhledávání moci a menší tendenci podporovat bludné uvažování.

Tato zlepšení jsou zvláště důležitá u agentních a počítačových schopností. Když AI agent dokáže interagovat s počítačovými systémy, spouštět kód či jednat autonomně, riziko nesouladu je výrazně vyšší. Servilní agent může provést škodlivý příkaz, agent náchylný k podvodu může skrývat své kroky, agent hledající moc se může snažit získat více oprávnění, než bylo záměrem. Anthropic věnoval mnoho úsilí tréninku Claude Sonnet 4.5 tak, aby byl vůči těmto rizikům odolnější a významně bezpečnější pro autonomní provoz.

Anthropic také pokročil v obraně proti prompt injection útokům—nejzávažnějšímu riziku u agentů s počítačovými schopnostmi. Prompt injection nastává, když útočník vloží škodlivé instrukce do dat, která AI agent zpracovává, a tím jej přiměje k nechtěným akcím. Útočník může například schovat instrukce do webu, který agent analyzuje, a tím přinutit agenta k nechtěným krokům. Anthropic implementoval obranu proti těmto útokům, což činí Claude Sonnet 4.5 výrazně odolnějším vůči manipulaci—a to je klíčové pro nasazení v produkčních prostředích s nedůvěryhodnými daty.

Budoucnost UI designu a dynamické generace obsahu

Jedním z nejzajímavějších důsledků schopností Claude Sonnet 4.5 je možnost dynamicky generovaných uživatelských rozhraní. Historicky byl UI design specializovanou disciplínou vyžadující znalosti designu, použitelnosti a nástroje jako Figma či Adobe XD. S tím, jak AI modely lépe chápou designové principy a generují kvalitní vizuální výstupy, otevírá se možnost, že AI bude generovat rozhraní na míru konkrétnímu kontextu a potřebám uživatele. Anthropic již tuto oblast zkoumá prostřednictvím projektů jako Imagine, který umožňuje generovat weby na vyžádání pomocí Claude.

Tato schopnost má zásadní důsledky pro vývoj softwaru. Namísto toho, aby designéři tvořili statické návrhy, které pak vývojáři implementují, mohou týmy spolupracovat s AI agenty, kteří generují UI dynamicky podle požadavků. Interní dashboard může být vygenerován automaticky podle dostupných dat a role uživatele. Klientské rozhraní může být dynamicky přizpůsobeno podle preferencí a kontextu. To znamená zásadní posun od statických artefaktů k dynamickým, AI generovaným rozhraním, která se přizpůsobují kontextu.

Tato schopnost ale vyvolává i otázky ohledně konzistence designu, firemní identity a uživatelské zkušenosti. Jak zajistit konzistenci napříč produkty, když se UI generuje dynamicky? Jak udržet brand a vizuální soudržnost? Těmito otázkami se Anthropic aktivně zabývá a spolupracuje s designovými nástroji jako Figma na budování mostů mezi design systémy a AI generací. Cílem je umožnit AI generovat UI, která jsou nejen funkční a estetická, ale i konzistentní s firemními designovými zásadami.

Integrace Claude Sonnet 4.5 s FlowHunt pro podnikovou automatizaci

Integrace FlowHunt s Claude Sonnet 4.5 otevírá nové možnosti pro automatizaci ve firmách. Už nejste omezeni na jednoduchou podmínkovou logiku a šablony—můžete vytvářet workflow, kde AI agenti uvažují, rozhodují a provádějí komplexní akce. Obsahové workflow může zahrnout agenta, který provede rešerši, analyzuje konkurenci, generuje poznatky, vytváří různé formáty obsahu, každý optimalizuje a naplánuje publikaci. Workflow zákaznické podpory může obsahovat agenta analyzujícího příchozí tikety, kategorizujícího je, generujícího odpovědi a předávajícího složité případy lidem. Finanční workflow může zahrnout ag