Objevte nejprogresivnější startupy v oblasti AI agentů, které ve 4. čtvrtletí 2025 mění podnikové automatizace. Seznamte se s autonomními agenty, kognitivními architekturami a oborovými řešeními, jež proměňují firemní workflow.
Oblast umělé inteligence dosáhla zásadního bodu zlomu. Již nejsme pouze v éře generativní AI – systémů, které reagují na podněty a generují obsah. Vstoupili jsme do agentické éry, kde AI systémy aktivně operují, rozhodují a provádějí složité podnikové procesy s minimální lidskou účastí. Čtvrté čtvrtletí 2025 představuje rozhodující okamžik pro nové startupy a disruptory v oblasti AI agentů, kteří zásadně mění způsob, jakým podniky přistupují k automatizaci, rozhodování a orchestraci pracovních toků.
Tato transformace sahá daleko za hranice chatbotů a generování obsahu. Současní AI agenti jsou autonomní orchestrátoři schopní navigovat systémy ERP, CRM platformy, datová jezera i specializované podnikové aplikace – přitom si udržují kontext, učí se z výsledků a přizpůsobují se změnám. Startupy, které stojí v čele této revoluce, nestaví jen lepší jazykové modely; navrhují kognitivní systémy, které zvládnou dlouhodobé úkoly, uvažují v komplexních scénářích a přinášejí měřitelnou obchodní hodnotu.
V tomto komplexním průvodci zkoumáme nejdůležitější trendy, reprezentativní hráče i hodnotící rámce pro nové startupy v oblasti AI agentů ve 4. čtvrtletí 2025. Ať už jste firemní decision-maker, investor, nebo technologický lídr, pochopení tohoto prostředí je zásadní pro udržení konkurenceschopnosti v čím dál více agentickém světě.
AI agenti představují zásadní změnu v tom, jak umělá inteligence funguje v podnikových prostředích. Na rozdíl od tradičního softwaru, který vykonává předem definované instrukce, AI agenti dokážou vnímat své okolí, uvažovat o složitých situacích, činit autonomní rozhodnutí a podnikat kroky k dosažení konkrétních cílů. Tato autonomie není náhodná ani nepředvídatelná – je založena na sofistikovaných kognitivních architekturách, plánovacích modulech a paměťových systémech, které agentům umožňují udržovat kontext v rámci dlouhých interakcí.
Rozdíl mezi AI agenty a předchozími generacemi AI je zásadní. Generativní AI systémy vynikají v produkci lidsky znějícího textu, obrázků či kódu na základě podnětů. Jsou reaktivní – odpovídají, když jsou požádány. AI agenti jsou však proaktivní. Mohou iniciovat akce, monitorovat probíhající procesy, identifikovat problémy a samostatně implementovat řešení bez čekání na pokyny od člověka. Tento posun od reaktivní k proaktivní inteligenci má zásadní dopad na podnikové operace.
Představte si běžný firemní workflow: finanční analytik potřebuje konsolidovat kvartální data z více systémů, odhalit nesrovnalosti, vytvořit predikce a připravit prezentaci pro vedení. S tradičními nástroji tento proces vyžaduje manuální extrakci dat, úpravy v tabulkách a řadu předávání mezi systémy. AI agent může autonomně projít všechny potřebné systémy, vytěžit data, provést analýzu, označit anomálie, vytvořit vizualizace a sestavit výsledky – přitom udržet auditní stopu a přizpůsobovat se neočekávaným datovým vzorcům.
Načasování této změny není náhodné. Čtvrté čtvrtletí 2025 je výsledkem konvergence několika technologií: velké jazykové modely zvládají komplexní uvažování, podnikové API jsou více standardizované a přístupné, cloudová infrastruktura podporuje distribuované operace agentů a firmy mají dostatek zkušeností s AI, aby rozpoznaly, kde agenti přinášejí nejvyšší návratnost. Výsledkem je exploze startupové aktivity zaměřené na to, aby agenti byli prakticky využitelní, spolehliví a nasaditelní v podnikovém měřítku.
Trh podnikové automatizace byl historicky ovládán etablovanými hráči nabízejícími RPA, BPM a integrační platformy. Tyto nástroje jsou výkonné, ale často vyžadují rozsáhlou konfiguraci, zakázkové programování a stálou údržbu. Vynikají v automatizaci repetitivních, pravidlových úkolů, ale selhávají u procesů, které vyžadují úsudek, adaptaci či propojení více systémů.
Startupy v oblasti AI agentů narušují tento trh tím, že dramaticky snižují bariéry pro nasazení automatizace. Místo měsíců sběru požadavků a konfigurace mohou dnes týmy popsat požadovaný výsledek běžným jazykem a agenti sami vymyslí, jak jej dosáhnout. Tento přesun od konfigurace k zaměření na výsledek je revoluční.
Disrupce se projevuje v několika rovinách. Zaprvé, doba do dosažení hodnoty se výrazně zkrátila. Zatímco tradiční automatizační projekty trvaly 6–12 měsíců, řešení založená na agentech lze nasadit během týdnů. Zadruhé, snížila se znalostní bariéra. Byznys analytici a doménoví experti mohou nyní definovat chování agentů bez hlubokých IT znalostí. Zatřetí, rozšířil se rozsah automatizace. Agenti zvládnou procesy, které jsou příliš komplexní, proměnlivé nebo náročné na úsudek pro tradiční nástroje.
Z investičního pohledu tato disrupce přitahuje značný kapitál. Seed a Series A investice do AI agentních startupů během roku 2025 akcelerují, protože investoři si uvědomují, že vítězové v této oblasti mohou získat obrovskou tržní hodnotu. Venture kapitál má zájem zejména o startupy, které vyřešily tři klíčové výzvy: spolehlivou integraci s více systémy, udržitelnou autonomii (agenti, kteří nevyžadují stálou lidskou korekci) a jasné monetizační modely.
Mění se i konkurenční dynamika. Velké platformy včetně softwarových gigantů a cloudových poskytovatelů akvírují agentní startupy, aby posílily své schopnosti. Dochází ke vzniku dvou tržních pólů: specializované startupy s vysokou rychlostí zaměřené na konkrétní obory a integrované platformy nabízející komplexní ekosystémy agentů. Oba přístupy jsou životaschopné, ale slouží odlišným zákaznickým segmentům a mají odlišné trajektorie růstu.
Nejvýznamnějším trendem Q4 2025 je nástup skutečně autonomních podnikových agentů, kteří dokážou fungovat napříč mnoha podnikovými systémy s minimálními zásahy do API a konfigurace. Tito agenti zrychlují cykly a umožňují rozhodování v reálném čase orchestrací workflow, která zahrnují ERP, CRM, datové sklady a specializované business aplikace.
Odlišnost těchto agentů od dřívějších automatizačních pokusů spočívá ve schopnosti zvládat nejasnosti a přizpůsobit se rozdílům mezi systémy. Agent může potřebovat vytěžit data ze starého ERP, ověřit je proti novému datovému jezeru, porovnat s CRM a spustit akci ve workflow systému – přitom řešit výjimky, správu autentizace i auditní stopu. Tradiční automatizace vyžaduje explicitní programování každého kroku i výjimky. Autonomní agenti zvládnou tyto scénáře dynamicky.
Dopad v praxi je výrazný. Firmy nasazující autonomní agenty hlásí zkrácení cyklů u složitých procesů o 40–60 %. Například proces účetní závěrky, který dříve trval 15 dní, může být nyní dokončen za 6–8 dní. Onboarding zákazníka, který trval 5 pracovních dní, lze zvládnout za 24 hodin. Tyto zlepšení znamenají přímé úspory, lepší zákaznickou zkušenost a rychlejší rozhodování.
Vlna startupů se posouvá za hranice obecných jazykových modelů směrem ke specializovaným kognitivním architekturám pro podnikové myšlení. Tyto frameworky zahrnují epizodickou paměť (schopnost pamatovat si konkrétní události a výsledky), sémantickou paměť (strukturované znalosti o oborech a procesech) a specializované moduly pro různé typy úloh.
Motivací je spolehlivost. Obecné jazykové modely jsou výkonné, ale mohou být nepředvídatelné – mohou halucinovat fakta, přehlédnout důležité detaily či uvažovat nekonzistentně. Pro podnikové aplikace, kde je přesnost a konzistence nevyhnutelná, je tato nepředvídatelnost nepřijatelná. Modulární frameworky řeší tento problém oddělením kompetencí: jazykové porozumění, vyhledávání znalostí, logické myšlení a plánování akcí řeší samostatné moduly optimalizované pro daný úkol.
Například agent pro finanční analýzy nebude spoléhat na jediný jazykový model, ale využije specializované moduly pro: extrakci finančních dat (optimalizovanou pro čtení výkazů), numerické uvažování (symbolická matematika místo jazykových aproximací), vyhledávání doménových znalostí (přístup ke kurátorské finanční databázi) a generování insightů (kombinace číselných výsledků a kontextu). Tento přístup je spolehlivější, lépe interpretovatelný a snáze laditelný při potížích.
Startupy stavějící tyto architektury přitahují stále větší zájem firem, které zažily selhání jednodušších agentních přístupů. Vyšší komplexita je vyvážena spolehlivostí a výkonem v kritických procesech.
Zatímco někteří startupy budují univerzální agentní platformy, jiní volí vertikální přístup – vyvíjejí agenty optimalizované pro konkrétní odvětví či podnikové funkce. Specializace umožňuje hlubší integraci s oborovými systémy, lepší porozumění doménovým procesům i efektivnější optimalizaci na oborové metriky.
Ve finančních službách vznikají agenti, kteří převádějí přirozené jazykové dotazy do analytických modelů, automatizují datové inženýrství a umožňují agentní analýzy. Rozumí finančním pojmům, orientují se v komplexních systémech a generují insighty, které by jinak vyžadovaly celý analytický tým. Hodnota je jednoznačná: demokratizace analýz a urychlení rozhodování v oboru, kde jsou rychlost a přesnost konkurenční výhodou.
V zákaznické podpoře agenti zvládají složité interakce, inteligentně směrují požadavky a autonomně řeší potíže. Rozpoznají záměr zákazníka, získají relevantní informace z více systémů a podniknou akce (vyřízení reklamace, plánování schůzky, eskalace odborníkům) bez zásahu člověka. Dopad na spokojenost zákazníků i provozní efektivitu je měřitelný.
Ve supply chainu a logistice agenti optimalizují nákup, spravují zásoby a koordinují složité víceúčastnické workflow. Sledují stav dodavatelského řetězce, identifikují rizika a spouští nápravné akce v reálném čase. Pro globální firmy je tato schopnost zásadní.
Společným znakem těchto vertikálních řešení je hluboká doménová expertíza spojená s AI. Startupy, které dokážou propojit znalost odvětví s pokročilou agentní technologií, si budují těžko dobyvatelnou konkurenční výhodu a získávají významný podíl v cílových segmentech.
Tradiční softwarové licencování – za uživatele, transakci nebo předplatné – je vystavováno konkurenci novými monetizačními přístupy. Některé AI agentní startupy zkoušejí výkonové ceny, kdy zákazník platí podle dosažených výsledků, ne spotřebovaných funkcí. Agent, který sníží náklady na zákaznickou podporu o 30 %, může být naceněn jako procento z těchto úspor. Agent, který zrychlí účetní závěrku o 50 %, může být zpoplatněn podle hodnoty rychlejšího rozhodování.
Tento cenový posun odráží důvěru ve schopnosti agentů a slaďuje motivace mezi dodavateli a zákazníky. Když je dodavatel odměňován podle výsledků, má silnou motivaci dodat měřitelnou hodnotu. Pro zákazníka je to nižší riziko – platí jen za výsledky.
Další inovace v monetizaci zahrnují:
Tyto inovace jsou zatím v začátcích a ne všechny startupy je používají. Trend je však jasný: nejpokročilejší startupy opouštějí tradiční licencování a přecházejí k modelům přímo vázaným na obchodní hodnotu.
Několik startupů buduje platformy zaměřené na orchestraci komplexních firemních procesů napříč systémy s minimální konfigurací. Důraz kladou na snadné použití, rychlé nasazení a schopnost zvládat procesy příliš složité pro tradiční automatizaci.
Adept AI a jim podobné platformy vynikají agresivními nasazeními v podnikové automatizaci a schopností fungovat napříč systémy bez složité integrace API. Tyto platformy využívají pokročilé uvažování k pochopení požadavků procesů a automaticky určují, jak postupovat napříč různými systémy k dosažení cíle.
Jejich konkurenční výhodou je schopnost výrazně zkrátit čas a komplexitu implementace. Týmy nemusí popisovat každý krok a výjimku – platformy se učí z příkladů a adaptují se na odchylky. Tento přístup je obzvlášť cenný pro firmy s komplexními, proměnlivými procesy, které nespadají do tradičních automatizačních rámců.
Druhá kategorie startupů se zaměřuje na zpřístupnění tvorby agentů netechnickým uživatelům. Nabízejí vizuální rozhraní, předpřipravené komponenty a šablony, které byznys týmům umožňují rychle navrhnout a nasadit agenty pro běžné scénáře, jako jsou obchodní workflow, finanční procesy či zákaznická podpora.
Hodnota spočívá v demokratizaci: firmy mohou využívat agentní technologie bez nutnosti najímat AI specialisty. Platformy obvykle obsahují:
Startupy v této kategorii oslovují zákazníky, kteří chtějí s agenty experimentovat bez velkých investic do specialistů či infrastruktury.
Ve finančním sektoru vzniká vlna specializovaných agentních platforem, které demokratizují finanční analýzy a rozhodování. Platformy umožňují převádět jazykové dotazy do finančních modelů, automatizovat datové inženýrství a poskytovat agentní analytiku.
Hodnota je zde zvlášť silná – náklady na finanční analýzy jsou vysoké, poptávka po insightu stálá a dopad rychlejších rozhodnutí měřitelný. Startupy zde působí jako multiplikátory pro finanční týmy, umožňují menším týmům zvládnout více analýz a insightů.
Specifická kategorie startupů se zaměřuje na vývoj hlasových agentů, kteří vedou přirozeně působící konverzace se zákazníky. Zvládnou příchozí i odchozí hovory, pochopí záměr zákazníka, najdou relevantní informace a problém vyřeší nebo předají dál.
Technologie kombinuje pokročilé rozpoznávání řeči, porozumění přirozenému jazyku a schopnosti uvažování, takže agenti působí přirozeně. Uplatnění nacházejí v zákaznické podpoře, prodeji, vymáhání či plánování schůzek. Dopad na zákaznickou zkušenost i efektivitu je významný – firmy zvládnou větší objem hovorů s menším počtem lidí a zachováním nebo zlepšením spokojenosti.
Firmy zvažující AI agentní řešení potřebují strukturovaný přístup k hodnocení startupů. Zde jsou klíčové dimenze:
| Hodnocená oblast | Klíčové otázky | Proč je důležitá |
|---|---|---|
| Úroveň autonomie | Pracuje agent s minimem lidských zásahů? Zvládá úkoly od začátku do konce samostatně? | Určuje skutečnou hodnotu a ROI. Nízká autonomie = omezený přínos. |
| Interoperabilita | Jak hluboko se integruje s ERP, CRM, datovými jezery a specializovanými systémy? | Hodnota závisí na schopnosti orchestrací napříč stávajícími systémy. |
| Kognitivní schopnosti | Využívá pokročilé plánování, epizodickou paměť a modulární uvažování? | Ovlivňuje spolehlivost, konzistenci a schopnost zvládat komplexní scénáře. |
| Cenový a obchodní model | Je jasná cesta k ROI? Jsou zde inovativní monetizační modely? | Ovlivňuje celkové náklady i sladění motivací. |
| Zákaznické výsledky | Jsou doložená zlepšení v délce cyklu, nákladech nebo kvalitě rozhodnutí? | Přináší důkazy o reálné hodnotě a pomáhá predikovat přínos pro vaši firmu. |
| Škálovatelnost | Lze řešení nasadit ve firemním měřítku a zvládat komplexitu? | Určuje, zda řešení poroste s firmou. |
| Bezpečnost a compliance | Splňuje podnikové bezpečnostní standardy a regulace? | Nepostradatelné pro regulované obory a citlivé procesy. |
Při hodnocení konkrétních startupů hledejte důkazy ve všech těchto oblastech. Buďte skeptičtí vůči tvrzením bez podkladů. Nejlepší startupy mají případové studie, zákaznické reference a kvantifikované výsledky prokazující dopad v praxi.
FlowHunt stojí na průsečíku agentních technologií a řízení podnikového workflow. Zatímco nové AI agentní startupy staví samotné agenty, FlowHunt nabízí vrstvu orchestrující jejich efektivní provoz v podnikovém prostředí.
Platforma řeší několik klíčových výzev nasazení agentů:
Orchestrace workflow: FlowHunt umožňuje hladkou koordinaci AI agentů napříč systémy a procesy. Agenti nepracují izolovaně – FlowHunt tvoří pojivo, které jim umožňuje sdílet kontext a spolupracovat na komplexních úlohách.
Správa integrací: FlowHunt zjednodušuje propojení AI agentů s firemními systémy. Namísto zakázkového vývoje API pro každé napojení nabízí předpřipravené konektory a flexibilní integrační framework, který zkracuje implementaci.
Monitoring a analytika: FlowHunt poskytuje přehled o výkonu agentů, což firmám umožňuje sledovat jejich aktivitu, identifikovat úzká místa a optimalizovat workflow. Tato transparentnost je nezbytná pro důvěru v autonomní systémy.
Governance a kontrola: FlowHunt umožňuje nastavit pravidla, schvalovací workflow a eskalační postupy, které zajistí, že agenti fungují v požadovaných mantinelech. Tato vrstva je zásadní pro regulované obory a citlivé procesy.
Kombinace nových agentních technologií s orchestrací FlowHunt vytváří silnou platformu pro firemní automatizaci. Firmy tak mohou využívat špičkové agentní technologie a zároveň si zachovat potřebnou kontrolu, přehled i governance.
Pro pochopení významu nových AI agentních startupů stojí za to podívat se na reálné výsledky, které přinášejí:
Zkrácení cyklů: Uzávěrky, které dříve trvaly 15 dní, se nyní zvládají za 6–8 dní. Onboarding klienta, který zabral 5 dní, proběhne za 24 hodin. Tyto zrychlení se kumulují – rychlejší cykly znamenají rychlejší rozhodování a reakci byznysu.
Snížení nákladů: Automatizací složitých procesů, které dříve vyžadovaly specialisty, firmy snižují potřebu rutinní práce. Důležitější je ale uvolnění kvalifikovaných lidí na strategii, inovace a vztahy se zákazníky.
Lepší rozhodnutí: Agenti zvládnou zpracovat mnohem více dat a objevit vzory, které člověk přehlédne. Finanční agenti analyzují tisíce transakcí a hledají anomálie. Agenti v logistice optimalizují nákupy. Výsledkem jsou lépe podložená rozhodnutí.
Zlepšení zákaznické zkušenosti: Agenti zvládající zákaznické interakce poskytují rychlejší odpovědi, konzistentnější služby a lepší personalizaci. Klienti těží z non-stop dostupnosti a okamžitého řešení běžných požadavků.
Snížení rizika: Agenti důsledně vynucují politiky, vedou auditní stopu a označují výjimky ke kontrole. Tato konzistentnost snižuje compliance rizika a zlepšuje dohled.
Tyto výsledky nejsou teoretické – dosahují jich první uživatelé napříč odvětvími. Jak technologie agentů zraje a na trh vstupuje více startupů, budou tyto přínosy dostupné čím dál širšímu spektru firem.
Venture kapitálové fondy dávají jasně najevo důvěru v AI agentní startupy. Seedové a Series A kola probíhají velmi rychle, investoři vidí v této oblasti možnost obrovského zhodnocení. Několik trendů stojí za zmínku:
Vertikální specializace: Investoři více podporují startupy zaměřené na konkrétní odvětví či use case místo horizontálních platforem. Očekávají, že vertikální specialisté dosáhnou hlubší integrace, lépe porozumí zákazníkům a získají větší hodnotu v cílových oblastech.
Výkonové modely: Startupy experimentující s platbou za výsledky přitahují zájem investorů. Logika je jasná: pokud startup věří svým technologiím natolik, že odměnu váže na výsledky, je motivován skutečně dodat hodnotu.
Podnikový fokus: Zatímco spotřebitelská AI plní titulky, podnikové startupy přitahují více kapitálu. Firmy mají větší rozpočty, delší vztahy a jasnější požadavky na návratnost.
Infrastruktura a nástroje: Investoři podporují i startupy stavějící infrastrukturu a nástroje, které umožňují dalším stavět agenty efektivněji. Tyto platformy mají potenciál získat hodnotu napříč celým ekosystémem.
Konsolidační aktivita: Velké platformy akvírují agentní startupy, aby posílily své schopnosti. Dochází ke vzniku bifurkace trhu – specializované startupy a integrované platformy existují vedle sebe.
Přestože příležitost je velká, nové agentní startupy čelí řadě výzev, které rozhodnou o jejich úspěchu:
Spolehlivost a konzistence: Agenti musí být spolehliví v produkci. Selhání autonomních systémů má citelný byznysový dopad. Startupy, které prokážou konzistentní výkon, získají výhodu.
Komplexita integrací: Podnikové systémy jsou rozmanité a složité. Startupy, které integraci zjednoduší a zkrátí implementaci, budou úspěšnější než ty, které vyžadují rozsáhlé úpravy.
Regulatorní compliance: Agenti v regulovaných oborech musí splnit složité požadavky. Startupy, které to zvládnou, otevřou si cestu na větší trhy.
Získávání talentu: Vývoj sofistikovaných agentů vyžaduje špičkové odborníky. Startupy, které je získají a udrží, budou inovativnější.
Vzdělávání zákazníků: Mnoho firem se s agenty teprve seznamuje. Startupy, které je vzdělají a najdou pro ně hodnotné use case, budou úspěšnější.
Konkurenční tlak: S dozráváním trhu roste konkurence. Startupy, které se odliší technologií, výsledky nebo obchodním modelem, uspějí. Ty, jež konkurují hlavně cenou, budou mít těžší pozici.
I když je tato analýza zaměřena na 4. čtvrtletí 2025, lze už nyní pozorovat několik trendů:
Rostoucí autonomie: Agenti budou stále samostatnější a budou vyžadovat méně lidského dohledu. Rozšíří se tím spektrum procesů vhodných k automatizaci.
Agenti napříč organizacemi: Agenti budou fungovat i mezi firmami, koordinovat workflow mezi společnostmi. To si vyžádá nové přístupy k bezpečnosti a správě.
Sítě specializovaných agentů: Namísto monolitických agentů vzniknou sítě specializovaných agentů, kteří spolupracují na komplexních problémech. To vyžaduje nové orchestrace a koordinaci.
Regulatorní rámce: S rozšířením agentů vzniknou nové regulace zajišťující transparentnost a ochranu proti zneužití. Startupy, které je předvídají, budou mít náskok.
Propojení s lidskou expertízou: Agenti nebudou nahrazovat lidi, ale rozšiřovat jejich schopnosti. Nejhodnotnější budou ti, kteří AI kombinují s lidským úsudkem a znalostí oboru.
Čtvrté čtvrtletí 2025 představuje klíčový moment ve vývoji umělé inteligence. Přecházíme z éry generativní AI – systémů reagujících na podněty – do éry agentické AI – systémů jednajících autonomně za účelem dosažení firemních cílů. Tuto transformaci vedou nové startupy, které staví sofistikované agentní technologie, nasazují je v podnicích a přinášejí měřitelnou hodnotu.
Startupy v čele této vlny nestaví jen lepší jazykové modely. Navrhují kognitivní systémy schopné uvažovat v komplexních
Startupy v oblasti AI agentů v roce 2025 se zaměřují na autonomní systémy schopné fungovat napříč podnikovými platformami s minimální lidskou intervencí. Důraz kladou na kognitivní architektury, správu paměti a integraci s více systémy, aby zvládly komplexní, dlouhotrvající podnikové procesy.
Autonomní agenti využívají pokročilé schopnosti odvozování, plánování a paměťové moduly k tomu, aby samostatně rozhodovali, přizpůsobovali se změnám a fungovali napříč více systémy současně. Tradiční automatizace obvykle sleduje předem definovaná pravidla a vyžaduje více lidského dohledu.
Ve 4. čtvrtletí 2025 je patrný silný zájem o modely založené na výkonu, hlasové agenty napodobující člověka pro zákaznickou podporu, podnikové automatizační platformy a oborová řešení pro finance, dodavatelské řetězce a zákaznické služby.
Hodnotit by měly úroveň autonomie, interoperabilitu se stávajícími systémy (ERP/CRM), kognitivní schopnosti, cenové modely s jasným ROI a doložené zákaznické výsledky prokazující měřitelné zlepšení v délce cyklu a snížení nákladů.
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 umožňuje bezproblémovou orchestraci AI agentů a podnikovou automatizaci – spojuje nejmodernější AI technologie s intuitivním řízením pracovních toků.
Zjistěte, jak AMP – průkopnický kódovací agent Sourcegraphu – mění prostředí AI vývoje díky rychlé iteraci, autonomnímu uvažování a nástrojovým agentům. A proč ...
Objevte, co znamená 'agentní' v kontextu AI, jak agentní AI mění průmysl, typy a přínosy agentních systémů i praktické příklady pro firmy a vývojáře....
Objevte 18 nejlepších AI platforem v roce 2025, jejich funkce, oblasti využití a tipy, jak vybrat tu správnou pro potřeby vašeho podnikání. Buďte v čele AI tren...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
