Generativní AI vs AI agenti vs Agentní AI: Pochopení vývoje inteligentních systémů

Úvod

Oblast umělé inteligence se v posledních letech dramaticky vyvinula a přinesla nové pojmy a koncepty, které mohou být matoucí i pro technicky zdatné profesionály. Tři pojmy, které jsou často zaměňovány – ale neměly by být – jsou generativní AI, AI agenti a agentní AI. Přestože tyto koncepty spolu souvisejí a navazují na sebe, představují různé úrovně sofistikovanosti a schopností v tom, jak AI systémy fungují. Pochopení rozdílů mezi těmito třemi paradigmaty je zásadní pro každého, kdo chce efektivně využívat AI technologie – ať už jste vývojář inteligentních systémů, vedoucí podniku zvažující AI řešení, nebo podnikatel hledající možnosti automatizace. Tento článek rozebírá každý pojem jednoduše a prakticky, vysvětluje jejich vzájemné vztahy a ukazuje reálné příklady, které ilustrují jejich jedinečné silné stránky a oblasti použití.

Co je generativní AI? Pochopení tvorby obsahu ve velkém měřítku

Generativní AI představuje základ moderních systémů umělé inteligence. Zjednodušeně řečeno, generativní AI je jakýkoliv systém AI navržený k tvorbě nového obsahu – ať už jde o text, obrázky, videa, kód či jiná data – na základě vzorců naučených z existujících dat. Když komunikujete s ChatGPT, Claudem, Gemini nebo podobnými systémy, zažíváte generativní AI v praxi. Tyto systémy jsou poháněny velkými jazykovými modely (LLM), což jsou neuronové sítě trénované na obrovském množství internetových dat včetně článků z Wikipedie, knih, vědeckých studií, webových stránek a nespočtu dalších textových zdrojů. Tento trénink umožňuje modelům pochopit jazykové vzorce, kontext i vztahy mezi pojmy, což jim umožňuje generovat smysluplné a kontextově relevantní odpovědi na dotazy uživatelů.

Síla generativní AI spočívá ve schopnosti rozpoznat a reprodukovat vzorce ze svých tréninkových dat. Když se zeptáte ChatGPT na otázku, nevytahuje předem napsanou odpověď z databáze. Místo toho zpracuje váš vstup pomocí miliard parametrů a po jednotlivých znacích generuje odpověď, přičemž předpovídá, které slovo by mělo následovat podle všeho, co se naučil. Proto dokáže generativní AI odpovídat na nové otázky a vytvářet kreativní výstupy – nevyhledává pouze odpovědi, ale skutečně generuje obsah, který předtím neexistoval. Tato schopnost má však významné omezení: generativní AI systémy mají tzv. „knowledge cutoff“. Tréninková data modelu sahají jen do určitého okamžiku v minulosti, obvykle několik měsíců před vydáním modelu. Pokud se tedy například zeptáte „Jaká je cena letenky na zítra?“, generativní AI vám nemůže dát aktuální odpověď, protože nemá přístup k reálným cenám letenek ani k informacím po datu svého tréninku.

Proč je generativní AI důležitá: Základ moderních AI aplikací

Generativní AI má transformační dopad téměř na každé odvětví, protože demokratizuje přístup ke schopnostem, které dříve vyžadovaly specializované znalosti. V oblasti tvorby obsahu umožňuje generativní AI marketérům vytvářet blogy, příspěvky na sociální sítě a reklamní texty ve velkém. Ve vývoji softwaru využívají nástroje jako GitHub Copilot generativní AI k návrhům dokončení kódu i celých funkcí, což výrazně urychluje vývoj. V zákaznické podpoře pohání generativní AI chatboty, kteří zvládají rutinní dotazy bez zásahu člověka. Ve výzkumu a vzdělávání pomáhá generativní AI s rešeršemi, analýzou dat i vysvětlováním složitých pojmů. Ekonomický dopad je značný – organizace používající generativní AI vykazují výrazné zlepšení produktivity, snížení nákladů a rychlejší uvedení nových produktů a služeb na trh.

Omezení čistě generativní AI se však projeví ve chvíli, kdy potřebujete aktuální informace nebo chcete, aby systém jednal vaším jménem. Právě zde se stává klíčovým koncept nástrojů a integrací. Moderní generativní AI systémy jako ChatGPT nyní zahrnují schopnost vyhledávat na webu, využívat pluginy a volat externí API. Pokud položíte ChatGPT otázku a uvidíte indikaci „Vyhledávám na webu“, systém používá nástroj – konkrétně API pro webové vyhledávání – k získání aktuálních informací z internetu. Toto představuje most mezi jednoduchou generativní AI a sofistikovanějšími AI systémy. Pokud dáte LLM přístup k externím nástrojům a API, dramaticky rozšíříte jeho možnosti. Když například LLM umožníte přístup k API na rezervaci letenek jako Skyscanner nebo MakeMyTrip, model je dostatečně inteligentní, aby toto API zavolal, získal aktuální ceny letů a poskytl vám aktuální informace. Je to podobné, jako kdybyste člověku dali mozek (LLM) a pak ho vybavili nástroji (API a integrace) – stejně jako tesař s kladivem a šroubovákem dokáže více než bez nástrojů, i LLM s přístupem k nástrojům zvládne mnohem více než model omezený pouze na tréninková data.

Pochopení AI agentů: Od pasivních odpovědí k aktivnímu plnění úkolů

I když je generativní AI skvělá pro odpovídání na otázky a generování obsahu, AI agenti představují zásadní posun v tom, jak AI systémy fungují. AI agent není jen systém pro odpovídání na otázky; je to program navržený k tomu, aby přijal vstup, zamyslel se nad problémem a poté autonomně jednal k dosažení konkrétního úkolu. Tento rozdíl je klíčový. U generativní AI položíte otázku a dostanete odpověď. U AI agenta zadáte požadavek a systém provede akce, aby tento požadavek splnil. Rozdíl mezi těmito dvěma paradigmata je jako rozdíl mezi tím, když se někoho zeptáte na informaci, a když někoho požádáte, aby pro vás něco zařídil.

Zvažte praktický příklad: rezervace letenky. U čistě generativní AI se zeptáte „Jaké jsou nejlevnější lety z New Yorku do Los Angeles na zítra?“ a dostanete seznam možností. U AI agenta můžete říct „Rezervuj mi nejlevnější let z New Yorku do Los Angeles na zítra“ a agent nejen vyhledá lety, ale také rezervaci provede. Aby toho byl schopen, AI agent potřebuje několik komponent, které spolupracují. Za prvé potřebuje LLM jako mozek – rozhodovací stroj, který rozumí vašemu požadavku a rozhodne, jaké akce podniknout. Za druhé potřebuje přístup k nástrojům – v tomto případě k API na rezervaci letů, které umožní vyhledávat a rezervovat lety. Za třetí potřebuje paměť – schopnost pamatovat si kontext z předchozí konverzace a uchovávat stav během plnění úkolu. Za čtvrté potřebuje autonomní rozhodování – schopnost činit rozhodnutí bez zásahu člověka, například určit, který let je nejlevnější a provést rezervaci.

Autonomie je u AI agentů obzvlášť důležitá. Když AI agent najde pět letů, neptá se vás, který rezervovat. Vyhodnotí možnosti podle vašich kritérií (nejnižší cena) a sám rozhodne a rezervaci provede. To představuje úroveň samostatného úsudku, která jde nad rámec prostého odpovídání na otázky. Je důležité si uvědomit, že úkoly, které AI agenti typicky řeší, jsou úzké a konkrétní. Rezervace letenky je dobře definovaný úkol s jasnými parametry a jednoduchým cílem. Agent neřeší nejasné problémy ani situace vyžadující hluboké kontextové porozumění nad rámec svého tréninku. Provádí konkrétní workflow s definovanými kroky a očekávaným výsledkem.

Architektura a schopnosti AI agentů

Pro pochopení fungování AI agentů v praxi je užitečné podívat se na jejich architekturu. AI agent se obvykle skládá z několika propojených komponent. LLM komponenta slouží jako rozhodovací stroj, zpracovává informace a určuje, jaké akce provést. Vrstva integrace nástrojů poskytuje agentovi přístup k externím API, databázím a službám, které mu umožňují interagovat s reálným světem. Paměťový systém uchovává informace o předchozích interakcích, preferencích uživatelů i průběhu úkolů, což umožňuje agentovi udržet kontext v rámci vícero kroků. Modul plánování a uvažování rozděluje složité požadavky na sekvence akcí a určuje optimální pořadí jejich provedení.

Když komunikujete s AI agentem, obvykle probíhá tento tok: zadáte vstup nebo požadavek, LLM agenta jej zpracuje a určí, jakou akci provést, agent zavolá příslušný nástroj nebo API, nástroj vrátí výsledky, agent je vyhodnotí a rozhodne o dalším kroku, a tento cyklus se opakuje, dokud není úkol splněn. Díky tomuto iterativnímu procesu dokáže AI agent zvládat úkoly, které vyžadují více kroků a rozhodovacích bodů. Pokud například požádáte AI agenta: „Najdi mi hotel u letiště na zítřejší noc“, agent by mohl postupovat takto: vyhledat hotely u letiště, filtrovat dostupnost na zítřek, seřadit podle ceny nebo hodnocení, získat detaily o nejlepších možnostech a představit je vám. Každý krok zahrnuje rozhodování agenta na základě výsledků předchozího kroku.

Agentní AI: Orchestruje více agentů pro složité cíle

Pokud se posuneme za hranice jediného AI agenta, dostáváme se k pojmu agentní AI – sofistikovanějšímu paradigmatu, kde více AI agentů spolupracuje autonomně na splnění složitých, vícekrokových cílů. Zatímco AI agent je navržen pro konkrétní, dobře definovaný úkol, agentní AI systémy jsou určeny k řešení komplexních problémů, které vyžadují koordinaci, plánování a zapojení více specializovaných agentů. To představuje významný skok ve schopnostech i složitosti.

Pro ilustraci rozdílu rozšiřme příklad s cestováním. Jednoduchý AI agent vám rezervuje let podle kritérií. Ale co když cestujete do zahraničí a potřebujete vízum? Co když musíte zajistit pozemní dopravu, rezervovat ubytování a ověřit platnost pasu? Jde o propojené úkoly vyžadující různé typy expertízy a přístup k různým systémům. Právě zde exceluje agentní AI. V agentním AI systému může být agent pro rezervaci letů, který se specializuje na vyhledání a rezervaci letů, agent pro imigrační procesy, který kontroluje vízové požadavky a oprávnění, agent pro rezervaci hotelů a agent pro pozemní dopravu. Tito agenti nepracují izolovaně; koordinují se, sdílejí informace a rozhodují na základě výsledků práce ostatních agentů.

Jak by to mohlo vypadat v praxi: zadáte požadavek „Chci cestovat v květnu na 7 dní do Dillí. Počasí by mělo být každý den slunečné, rozpočet na let je do 1600 dolarů a preferuji lety bez přestupu.“ Orchestrace systému požadavek rozloží na dílčí úkoly. Nejprve zavolá agenta pro počasí, aby zjistil sedm po sobě jdoucích dnů v květnu se slunečným počasím. Jakmile jsou dny určeny, zavolá agenta pro lety na vyhledání letů dle vašich kritérií v určených dnech. Současně může zavolat imigračního agenta na kontrolu víz do Indie. Pokud imigrační agent zjistí, že vízum vypršelo, upozorní systém, který poté aktivuje agenta pro podání žádosti o vízum. Teprve až je vízum vyřešeno, pokračuje systém v rezervaci letu. Navíc může systém proaktivně nabídnout hotely a dopravu z letiště, čímž přidává hodnotu nad rámec původního požadavku.

Tento příklad ukazuje několik klíčových vlastností agentních AI systémů. Za prvé provádějí vícekrokové uvažování – systém neplní jen jeden úkol, ale rozumuje nad složitou sekvencí propojených úkolů. Za druhé obsahují plánování ve více krocích – určují optimální pořadí vykonání úkolů a identifikují mezi nimi závislosti. Za třetí demonstrují autonomní rozhodování – agenti rozhodují, které další agenty zavolat, jak řešit konflikty nebo chyby a jak postupovat při neočekávaných situacích. Za čtvrté dokážou koordinovat více agentů – systém orchestruje komunikaci a sdílení informací mezi různými specializovanými agenty. Za páté směřují k složitým cílům – místo jednoduchých, jasně definovaných úkolů řeší agentní AI systémy ambiciózní cíle vyžadující sofistikované uvažování a koordinaci.

Hlavní rozdíly: Srovnávací rámec

Pro upevnění chápání si srovnejme tato tři paradigmata v několika aspektech:

Tvorba agentních AI systémů: Nástroje a frameworky

Teoretické pochopení agentní AI se stává praktickým při pohledu na dostupné nástroje a frameworky. Objevila se řada platforem, které usnadňují vývoj AI agentů i agentních systémů. LangGraph je populární framework poskytující strukturovaný způsob tvorby AI agentů s pamětí, integrací nástrojů i možností zapojení člověka do smyčky. N8N je vizuální platforma pro automatizaci workflow, která umožňuje stavět složité workflow propojením různých služeb a AI modelů bez nutnosti rozsáhlého programování. Agno je další framework poskytující abstrakce pro stavbu multiagentních systémů různých úrovní.

Když se podíváte na jakýkoliv agentní AI systém postavený pomocí těchto nástrojů, zjistíte, že generativní AI (zejména LLM) zůstává jádrem. LLM není nahrazen nebo překonán, ale je integrován jako rozhodovací motor uvnitř širšího systému. Například v N8N workflow diagramu může být model Gemini LLM propojen s různými API, databázemi a dalšími službami. LLM zpracovává informace a činí rozhodnutí, zatímco okolní infrastruktura poskytuje nástroje, spravuje stav a koordinuje provedení. Tento hierarchický vztah je klíčový: Generativní AI je komponentou AI agentů a AI agenti jsou komponentami agentních AI systémů. Každá vrstva navazuje a rozšiřuje schopnosti vrstvy pod ní.

Praktické aplikace: Od teorie k realizaci

Pochopení těchto konceptů je nejcennější při pohledu na reálné aplikace. Jednoduchý AI agent může pohánět chatbot zákaznické podpory, který dokáže zjistit stav objednávky, zpracovat vrácení zboží a odpovídat na často kladené otázky. Má přístup k systému správy objednávek i databázi zákazníků, což mu umožňuje získávat informace a provádět akce jako zahájení refundace nebo naplánování vyzvednutí. Agent pracuje v jasně definovaném rámci – ví, co může a nemůže dělat, a předává složitější situace lidským agentům.

Sofistikovanější agentní AI systém může řešit onboarding zaměstnance. Když do firmy nastoupí nový zaměstnanec, systém obdrží jeho údaje a orchestruje složitý workflow. Zavolá HRMS agenta pro založení záznamu v HR systému, agenta pro e-maily pro rozeslání uvítacích zpráv, IT agenta pro nastavení účtů a přístupů, agenta pro správu prostor pro zajištění pracovního místa a parkování, a agenta pro notifikace manažera pro upozornění nadřízeného. Tito agenti pracují paralelně, pokud je to možné, a sekvenčně tam, kde existují závislosti. Systém zvládá chybové stavy – pokud nastane problém v zajištění IT, může jej zkusit znovu nebo eskalovat správci. Udržuje stav v průběhu procesu, takže pokud jeden krok selže, může pokračovat od tohoto bodu a nemusí začínat od začátku. Celý workflow běží autonomně, přičemž na klíčových rozhodovacích bodech je možné zapojit člověka.

FlowHunt: Zjednodušení vývoje agentní AI

FlowHunt představuje moderní přístup k tvorbě těchto inteligentních systémů. Místo nutnosti hlubokých znalostí více frameworků a API poskytuje FlowHunt vizuální, intuitivní rozhraní pro tvorbu AI workflow a agentů. Ve FlowHunt můžete navrhovat složité agentní systémy vizuálně – propojením LLM, API, rozhodovacích uzlů a dalších prvků vytvoříte sofistikovaná workflow. Platforma se stará o složitosti správy stavů, ošetření chyb i vícekrokové provedení, takže se můžete soustředit na logiku svého workflow.

Pro firmy, které chtějí implementovat AI agenty nebo agentní systémy, FlowHunt odbourává mnoho překážek vstupu. Nemusíte být odborníkem na machine learning ani zkušeným softwarovým architektem. Můžete workflow navrhnout vizuálně, otestovat jej a nasadit. Díky integracím FlowHunt lze připojit prakticky jakékoliv API nebo službu, kterou vaše organizace používá – od CRM, ERP, e-mailů až po specializované podnikové aplikace. Díky tomu je možné rychle vytvářet agentní systémy řešící reálné firemní problémy bez měsíců vývoje.

Spektrum autonomie a složitosti

Je důležité si uvědomit, že přechod od generativní AI přes AI agenty po agentní AI není binární klasifikace, ale celé spektrum. Různé frameworky a implementace definují tyto pojmy s různou mírou přísnosti. Někteří odborníci rozlišují agentní AI systémy v pěti úrovních, kde úroveň 1 znamená agenty se základními nástroji a instrukcemi a vyšší úrovně přidávají znalostní báze, koordinaci více agentů a stále sofistikovanější schopnosti uvažování. Klíčovým poznatkem je, že jak se po tomto spektru posouváte, roste složitost řešených úkolů, autonomie systému i úroveň uvažování a plánování.

Toto spektrum zároveň odráží praktickou realitu: ne každý problém vyžaduje plně agentní systém. Některé úkoly nejlépe řeší jednoduchá generativní AI. Jiné těží z jediného AI agenta s přístupem k nástrojům. A další už vyžadují sílu multiagentní koordinace. Umění návrhu AI systému spočívá v tom, zvolit správnou úroveň sofistikovanosti podle konkrétního úkolu. Zbytečně složité řešení plýtvá prostředky a zvyšuje riziko selhání. Nedostatečně sofistikované řešení zase nenaplní očekávání.

Řešení kontroly a bezpečnosti v autonomních systémech

S rostoucí autonomií AI systémů vyvstává důležitá otázka: kolik autonomie je vhodné? Není možné a ani žádoucí dát AI agentům plnou autonomii ve všech kontextech. Například byste agentovi nesvěřili přístup k bankovnímu účtu s možností neomezených transakcí bez dohledu. Stejně tak by agent neměl rozhodovat o přijímání či propouštění zaměstnanců bez lidské kontroly. Proto většina praktických agentních AI systémů zahrnuje mechanismy člověka ve smyčce na klíčových rozhodovacích bodech.

Dobře navržený agentní AI systém obsahuje mantinely a kontrolní mechanizmy. Může například vyžadovat lidské schválení před provedením zásadní akce, nastavit limity útraty nebo transakcí, vést auditní záznamy všech akcí a umožnit člověku zasáhnout nebo agentova rozhodnutí přepsat. Cílem je dosáhnout efektivity a rychlosti autonomních systémů při zachování odpovídajícího lidského dohledu a kontroly. Tato rovnováha mezi autonomií a kontrolou je jednou z hlavních výzev při nasazování agentních AI systémů do reálného firemního prostředí.

Budoucnost AI: Integrace a specializace

Do budoucna je směr jasný: AI systémy budou stále sofistikovanější, s komplexnějším uvažováním, lepší koordinací více agentů a hlubší integrací s firemními procesy. To ale neznamená, že jednodušší formy AI zaniknou. Generativní AI bude dále cenná pro tvorbu obsahu, analýzy a odpovídání na dotazy. AI agenti budou efektivně řešit úzce vymezené úkoly. Agentní AI si poradí s komplexními, víceúrovňovými byznysovými výzvami. Klíčem je pochopit, který nástroj je vhodný pro jaký problém.

Firmy, které AI úspěšně využijí, budou ty, které tyto rozdíly chápou a dokážou správně navrhnout kombinace těchto paradigmat. Platforma zákaznických služeb může využít generativní AI pro úvodní odpovědi, AI agenty pro úkoly jako vyhledání objednávky nebo zpracování vrácení, a agentní AI pro složité scénáře jako řešení reklamací vyžadující koordinaci více systémů a rozhodovatelů. Tento vrstvený přístup maximalizuje přínosy každého paradigmatu a zároveň se vyhýbá zbytečnému předimenzování či nedostatečnému řešení.

Závěr

Vývoj od generativní AI přes AI agenty až po agentní AI představuje posun ve schopnostech, autonomii i složitosti. Generativní AI exceluje v tvorbě obsahu a odpovídání na otázky na základě naučených vzorců, ale je omezená datem znalostí a nedokáže jednat ve skutečném světě. AI agenti tuto bázi rozšiřují o přístup k nástrojům, paměť a autonomní rozhodování, což jim umožňuje plnit konkrétní úkoly jako rezervace letů nebo získávání informací. Agentní AI představuje další hranici: orchestruje více specializovaných agentů k dosažení složitých, vícekrokových cílů vyžadujících pokročilé uvažování, plánování a koordinaci. Pochopení těchto rozdílů je nezbytné pro každého, kdo pracuje s AI technologiemi – ať už vybíráte řešení pro svou organizaci, stavíte AI systémy, nebo jen chcete rozumět možnostem a limitům AI nástrojů, které denně používáte. Jak budou tyto technologie dále zrát a stávat se dostupnějšími díky platformám jako FlowHunt, schopnost navrhovat a nasazovat vhodná AI řešení se stane klíčovou dovedností napříč všemi obory.