Jak integrovat AI s externími nástroji pomocí API a webhooků

Úvod

Propojení umělé inteligence a externích aplikací zásadně proměnilo způsob, jakým firmy fungují. Dnešní podniky již nepracují s izolovanými AI systémy – orchestrují sofistikované integrace, které propojují AI modely s CRM platformami, platebními branami, komunikačními nástroji a mnoha dalšími službami. Tento komplexní průvodce zkoumá technické i strategické přístupy k integraci AI s externími nástroji pomocí API a webhooků a poskytuje znalosti potřebné k vytváření robustních, škálovatelných a bezpečných workflow poháněných AI.

Ať už jste vývojář, který staví svou první AI integraci, nebo architekt v podniku navrhující komplexní automatizační systémy, pochopení nuancí integrace AI na bázi API a webhooků je zásadní. Tento článek vás provede celým procesem – od základních konceptů po pokročilé implementační vzory – a zajistí, že budete schopni s jistotou propojit AI schopnosti s vaším stávajícím technologickým stackem.

Co jsou API a webhooky?

Než se pustíme do integračních strategií, je klíčové pochopit základní rozdíl mezi těmito dvěma komunikačními paradigmaty. API (Application Programming Interface) je sada protokolů a nástrojů, která umožňuje různým softwarovým aplikacím vzájemnou komunikaci. API fungují na pull principu – vaše aplikace aktivně vyžaduje data nebo služby z externího systému. Když potřebujete informace, odešlete požadavek, počkáte na odpověď a zpracujete vrácená data.

Oproti tomu webhook pracuje na push principu. Místo toho, abyste se neustále dotazovali na nová data, webhooky umožňují externím systémům proaktivně posílat data do vaší aplikace při výskytu konkrétních událostí. Je to podobné jako rozdíl mezi tím, když si chodíte kontrolovat schránku několikrát denně versus když vám pošta přijde rovnou ke dveřím v okamžiku doručení.

API se typicky používají pro operace na vyžádání – získávání informací o uživateli, zpracování plateb, generování AI predikcí, získávání aktuálních dat. Webhooky naopak vynikají v situacích, kde potřebujete okamžitou notifikaci: je zpracována platba, odeslán formulář, nahrán soubor nebo uživatel provede konkrétní akci.

Výběr mezi API a webhooky závisí na vašem use-case. Mnoho sofistikovaných integrací využívá obojí: API pro dotazování na data a webhooky pro příjem notifikací v reálném čase. Tento hybridní přístup poskytuje flexibilitu a rychlost, kterou moderní aplikace vyžadují.

Proč je integrace AI s externími nástroji pro firmy důležitá

Business case pro integraci AI s externími nástroji je přesvědčivý a mnohovrstevnatý. Organizace, které tyto integrace úspěšně implementují, získávají výraznou konkurenční výhodu v mnoha oblastech.

Provozní efektivita a snížení nákladů: Pokud jsou AI systémy izolované od vašich stávajících nástrojů, vznikají datová sila a manuální přenosy. Integrací AI přímo s vaším CRM, e-mailem, projektovým řízením a dalšími aplikacemi tyto třecí plochy odstraníte. Místo ručního kopírování dat AI automaticky zpracuje informace, vytvoří analýzy a spustí akce napříč vaším IT stackem. Tato automatizace snižuje náklady, minimalizuje lidské chyby a uvolňuje tým pro strategicky důležitější práci.

Rozhodování v reálném čase: Webhooky umožňují AI systémům ihned reagovat na události v byznysu. Když zákazník odešle ticket, AI okamžitě analyzuje sentiment a předá jej správnému týmu. Když se aktualizují data o prodejích, AI okamžitě přepočítá predikce. Když zásoby klesnou pod limit, AI automaticky vytvoří objednávku. Tato schopnost okamžité reakce mění rychlost, jakou organizace reagují na změny trhu a požadavky zákazníků.

Zlepšení zákaznické zkušenosti: Integrované AI systémy poskytují plynulé a personalizované zážitky. AI chatbot napojený na CRM má přístup k historii zákazníka a poskytuje relevantní odpovědi. AI doporučovací engine na e-shopu nabízí personalizované produkty. AI asistent pro plánování najde vhodné termíny v kalendáři. Tyto integrace vytvářejí bezproblémové zkušenosti, které zákazníci ocení a které posilují jejich loajalitu.

Datové analýzy ve velkém měřítku: Propojením AI s více zdroji dat přes API mohou firmy budovat analytické systémy, které zpracovávají komplexní informace napříč celou organizací. Tento jednotný pohled umožňuje přesnější predikce, lepší rozpoznávání vzorců a vhledy, které by při oddělených datech nebyly možné.

Zvažte tyto klíčové přínosy:

• Automatizace rutinních úloh napříč platformami bez manuálního zásahu
• Jednotné zpracování dat – spojení informací z více zdrojů pro hlubší AI analýzy
• Škálovatelnost – AI zvládne rostoucí objemy dat i požadavků
• Flexibilita – snadná úprava AI workflow podle měnících se byznysových potřeb
• Soulad a auditní stopa – centrální logování a monitoring všech integrací

Základy API pro integraci AI

API tvoří páteř většiny integrací AI. Abyste efektivně integrovali AI s externími nástroji, musíte rozumět tomu, jak API fungují a jak s nimi programově pracovat.

Typy a architektury API

Moderní API mají různé podoby s odlišnými vlastnostmi. Nejčastější jsou REST (Representational State Transfer) API. Používají standardní HTTP metody (GET, POST, PUT, DELETE) pro operace nad zdroji identifikovanými pomocí URL. REST API jsou bezstavová, což znamená, že každý požadavek obsahuje všechny potřebné informace pro zpracování – jsou tedy jednoduchá na pochopení a implementaci.

GraphQL API nabízí flexibilnější alternativu – klient si může vyžádat přesně ta data, která potřebuje, místo pevně definovaných struktur odpovědi. To je efektivnější pro komplexní dotazy, ale vyžaduje sofistikovanější implementaci na straně klienta.

SOAP (Simple Object Access Protocol) API jsou starší, na XML založené protokoly stále využívané v enterprise prostředí. Jsou komplexnější než REST, ale nabízejí robustní vlastnosti pro integrace ve velkých firmách.

RPC (Remote Procedure Call) API umožňují volat funkce na vzdálených serverech jako by byly lokální. Některá blockchainová nebo kryptoměnová API využívají tento vzor.

V naprosté většině případů AI integrací budete pracovat s REST API – poskytují nejlepší poměr jednoduchosti a funkčnosti.

Autentizace a bezpečnost

Každá interakce s API vyžaduje autentizaci, abyste ověřili, že má vaše aplikace oprávnění službu využívat. Pochopení autentizačních mechanismů je klíčové pro bezpečnou integraci AI.

API klíče jsou nejjednodušší metoda. Po registraci služby získáte unikátní klíč, který vkládáte do požadavků. Klíče jsou snadné na implementaci, ale mají omezení – neexpirují automaticky a poskytují přístup vše-nebo-nic. Hodí se pro vývoj a méně citlivé operace, ale neměly by být jedinou ochranou v produkci.

OAuth 2.0 je oborový standard pro delegované oprávnění. Místo sdílení vašich přístupových údajů umožňuje OAuth uživatelům povolit aplikaci přístup k jejich datům jménem uživatele. Tento mechanismus znáte například při připojování aplikací k Google účtu nebo Slacku. OAuth je komplexnější na implementaci, ale poskytuje vyšší bezpečnost a kontrolu.

Bearer tokeny a JWT (JSON Web Tokeny) kombinují jednoduchost API klíčů s větší bezpečností. JWT jsou kryptograficky podepsané tokeny s informacemi o uživateli nebo aplikaci, mohou obsahovat dobu platnosti, konkrétní oprávnění a další metadata – ideální pro microservices a distribuované systémy.

Vzájemné TLS (mTLS) využívá certifikáty jak na straně klienta, tak serveru – poskytuje nejvyšší úroveň bezpečnosti. Je běžný v enterprise prostředí a pro citlivé operace.

Volání API

Práce s API znamená sestavit HTTP požadavek se správnými hlavičkami, parametry a obsahem těla. Zde je praktický příklad volání AI API:

import requests
import json

# Nastavení autentizace
headers = {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
}

# Příprava dat pro požadavek
data = {
    'model': 'gpt-4',
    'messages': [
        {
            'role': 'user',
            'content': 'Analyzuj tuto zákaznickou zpětnou vazbu na sentiment'
        }
    ],
    'temperature': 0.7,
    'max_tokens': 500,
}

# Odeslání API požadavku
response = requests.post(
    'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    headers=headers,
    json=data
)

# Zpracování odpovědi
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    ai_response = result['choices'][0]['message']['content']
    print(f"AI analýza: {ai_response}")
else:
    print(f"Chyba: {response.status_code} - {response.text}")

Tento příklad ukazuje základní vzor: autentizace, sestavení požadavku, odeslání na API endpoint a zpracování odpovědi. Většina integrací s AI API se řídí tímto schématem, jen se liší konkrétní parametry a formáty odpovědí dle služby.

Architektura webhooků a integrace v reálném čase

Zatímco API stahují data na vyžádání, webhooky umožňují komunikaci v reálném čase na principu push. Pochopení architektury webhooků je zásadní pro tvorbu responzivních AI systémů.

Jak webhooky fungují

Webhook je v podstatě callback mechanismus. Zaregistrujete URL u externí služby a když se stane konkrétní událost, služba odešle HTTP POST požadavek na vaši URL s daty o události. Vaše aplikace tato data přijme, zpracuje a provede potřebnou akci.

Postup je následující:

1. Zaregistrujete webhook URL u externí služby (např. Stripe, GitHub, Slack)
2. Ve službě nastane událost (platba, push kódu, odeslaná zpráva)
3. Služba odešle HTTP POST na vaši URL s detaily události
4. Vaše aplikace přijme a zpracuje payload webhooku
5. Vaše aplikace vrátí úspěšnou odpověď (typicky HTTP 200)
6. Vaše aplikace provede akci na základě události (spustí AI analýzu, aktualizuje databázi, odešle notifikaci)

Vytvoření přijímače webhooků

Přijímač webhooků znamená vytvořit HTTP endpoint přijímající POST požadavky. Praktický příklad s Flask:

from flask import Flask, request, jsonify
import hmac
import hashlib
import json

app = Flask(__name__)
WEBHOOK_SECRET = 'your_webhook_secret_key'

def verify_webhook_signature(payload, signature):
    """Ověřuje, že webhook přišel z očekávaného zdroje"""
    expected_signature = hmac.new(
        WEBHOOK_SECRET.encode(),
        payload,
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()
    return hmac.compare_digest(signature, expected_signature)

@app.route('/webhook/payment', methods=['POST'])
def handle_payment_webhook():
    # Získání raw payloadu pro ověření podpisu
    payload = request.get_data()
    signature = request.headers.get('X-Signature')
    
    # Ověření autenticity webhooku
    if not verify_webhook_signature(payload, signature):
        return jsonify({'error': 'Neplatný podpis'}), 401
    
    # Parsování JSON dat
    data = request.json
    
    # Zpracování události
    try:
        if data['event_type'] == 'payment.completed':
            # Spuštění AI analýzy transakce
            analyze_transaction(data['transaction_id'], data['amount'])
            
            # Aktualizace databáze
            update_payment_status(data['transaction_id'], 'completed')
            
            # Odeslání potvrzení
            send_confirmation_email(data['customer_email'])
        
        # Vždy vrátit 200 jako potvrzení příjmu
        return jsonify({'status': 'received'}), 200
    
    except Exception as e:
        # Logování chyby, ale vrácení 200 kvůli retry logice externí služby
        log_error(f"Chyba při zpracování webhooku: {str(e)}")
        return jsonify({'status': 'received'}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

Tento příklad ukazuje několik zásadních best practices: ověření podpisu pro autenticitu, správné ošetření chyb a vždy vrácení úspěšné odpovědi pro zabránění opakování požadavků ze strany externí služby.

Bezpečnost webhooků

Webhooky přináší specifické bezpečnostní výzvy, protože externí služby posílají data do vaší aplikace. Klíčová opatření:

Ověření podpisu: Většina poskytovatelů webhooků přidává do hlavičky podpis, vypočtený pomocí sdíleného tajemství. Vždy tento podpis ověřujte, abyste zajistili, že webhook přišel z očekávaného zdroje a nebyl podvržen.

Používejte pouze HTTPS: Vždy provozujte webhook endpointy na HTTPS. To šifruje data při přenosu a chrání před útoky typu man-in-the-middle.

IP whitelist: Pokud je to možné, povolte příjem webhooků jen z vybraných IP adres. Ochráníte se tak před neautorizovanými požadavky.

Rate limiting: Omezte počet požadavků na webhook endpointu, abyste předešli zneužití nebo zahlcení.

Idempotence: Navrhněte zpracování webhooků idempotentně – opakované zpracování stejného webhooku nesmí znamenat změnu výsledku. Webhook poskytovatelé totiž mohou v případě problémů požadavky opakovat.

Integrace AI modelů s externími API

Nyní když známe základy, pojďme se podívat, jak propojit AI modely s externími službami. Právě zde se skrývá skutečný potenciál AI integrace.

Výběr AI služby

V AI ekosystému existuje mnoho možností s různými schopnostmi, cenami a integračními přístupy. OpenAI API poskytuje přístup ke GPT-4, GPT-3.5 aj. pro NLP, generování kódu nebo úlohy s uvažováním. Google Cloud AI nabízí např. Vertex AI, Document AI či Vision AI. AWS disponuje SageMakerem pro vlastní modely a předpřipravenými AI službami. Anthropic Claude API sází na bezpečnou a interpretovatelnou AI. Hugging Face nabízí open-source modely a model hub.

Výběr závisí na požadovaných AI schopnostech, rozpočtu, latenci, požadavcích na soukromí dat a preferenci mezi spravovanými službami a self-hosted řešením.

Stavba integrační pipeline poháněné AI

Typická AI integrační pipeline zahrnuje: sběr dat z externích zdrojů přes API, předzpracování a obohacení, inference AI modelu, zpracování výsledků a spuštění akcí. Praktický příklad propojující více komponent:

import requests
import json
from datetime import datetime
import logging

class AIIntegrationPipeline:
    def __init__(self, ai_api_key, crm_api_key):
        self.ai_api_key = ai_api_key
        self.crm_api_key = crm_api_key
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
    
    def fetch_customer_data(self, customer_id):
        """Načtení dat o zákazníkovi z CRM API"""
        headers = {'Authorization': f'Bearer {self.crm_api_key}'}
        response = requests.get(
            f'https://api.crm.example.com/customers/{customer_id}',
            headers=headers
        )
        return response.json()
    
    def analyze_with_ai(self, text_content):
        """Odeslání obsahu na AI API k analýze"""
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {self.ai_api_key}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        
        payload = {
            'model': 'gpt-4',
            'messages': [
                {
                    'role': 'system',
                    'content': 'Jste analytik zákaznické podpory. Analyzujte následující komunikaci se zákazníkem a poskytněte vhledy.'
                },
                {
                    'role': 'user',
                    'content': text_content
                }
            ],
            'temperature': 0.5,
            'max_tokens': 1000
        }
        
        response = requests.post(
            'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
            headers=headers,
            json=payload
        )
        
        if response.status_code == 200:
            return response.json()['choices'][0]['message']['content']
        else:
            self.logger.error(f"Chyba AI API: {response.status_code}")
            raise Exception("AI analýza selhala")
    
    def update_crm_with_insights(self, customer_id, insights):
        """Aktualizace CRM s AI vhledy"""
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {self.crm_api_key}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }
        
        payload = {
            'ai_insights': insights,
            'last_analyzed': datetime.now().isoformat(),
            'analysis_status': 'completed'
        }
        
        response = requests.put(
            f'https://api.crm.example.com/customers/{customer_id}',
            headers=headers,
            json=payload
        )
        
        return response.status_code == 200
    
    def process_customer(self, customer_id):
        """Kompletní pipeline: načtení, analýza, aktualizace"""
        try:
            # Načtení dat
            customer_data = self.fetch_customer_data(customer_id)
            
            # Příprava obsahu pro AI analýzu
            content_to_analyze = f"""
            Zákazník: {customer_data['name']}
            Nedávné interakce: {customer_data['recent_interactions']}
            Historie nákupů: {customer_data['purchase_history']}
            """
            
            # AI analýza
            insights = self.analyze_with_ai(content_to_analyze)
            
            # Aktualizace CRM
            success = self.update_crm_with_insights(customer_id, insights)
            
            if success:
                self.logger.info(f"Zákazník {customer_id} úspěšně zpracován")
                return {'status': 'success', 'insights': insights}
            else:
                self.logger.error(f"Selhala aktualizace CRM pro zákazníka {customer_id}")
                return {'status': 'error', 'message': 'CRM aktualizace selhala'}
        
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Chyba pipeline: {str(e)}")
            return {'status': 'error', 'message': str(e)}

Tento příklad ukazuje kompletní integrační pipeline: načtení dat z CRM, jejich odeslání AI modelu k analýze a uložení výsledků zpět do CRM. Vzor lze použít v mnoha business scénářích.

Srovnání integračních přístupů

Různé scénáře vyžadují rozdílné architektonické přístupy. Pochopení kompromisů vám pomůže vybrat správnou strategii:

Každý přístup má své místo. Například systém zákaznické podpory může použít synchronní API pro odpovědi chatbotu, ale asynchronní zpracování pro hloubkovou analýzu sentimentu. E-shop může použít webhooky pro události objednávek, ale plánované úlohy pro noční analýzy zásob.

FlowHunt: Zjednodušení workflow AI integrace

Manuální správa více API integrací a webhooků se s růstem systému může stát nepřehlednou. Právě zde FlowHunt posouvá vaši integrační strategii na novou úroveň.

FlowHunt je komplexní platforma pro workflow automatizaci navržená speciálně pro AI integrace. Místo vlastního vývoje a údržby kódu nabízí FlowHunt vizuální rozhraní pro propojení AI modelů s externími nástroji, správu autentizace, ošetření chyb a monitoring výkonu.

Klíčové schopnosti FlowHunt pro AI integraci

Vizuální builder workflow: Navrhujte komplexní integrační workflow bez kódování. Spojujte AI modely, API a webhooky intuitivně drag-and-drop. FlowHunt řeší HTTP požadavky, autentizaci i transformaci dat za vás.

Předpřipravené konektory: FlowHunt obsahuje konektory na populární AI služby (OpenAI, Google Cloud AI, Anthropic) i stovky externích nástrojů (Salesforce, HubSpot, Slack, Stripe aj.). Konektory řeší autentizaci i API specifika – vy se soustředíte jen na business logiku.

Správa webhooků: FlowHunt zjednodušuje registraci a správu webhooků. Přijímejte události, spouštějte AI analýzy – vše přes rozhraní FlowHunt, bez potřeby vlastního přijímače.

Ošetření chyb a retry logika: Automatické opakování neúspěšných API volání s exponenciálním zpožděním. Nastavení notifikací o chybách a záložních workflow. FlowHunt zajišťuje spolehlivost vašich integrací.

Transformace dat: Převádějte data mezi různými formáty a strukturami. Mapujte pole z CRM na vstupy AI modelu, transformujte výstupy AI do formátu požadovaného jinými nástroji.

Monitoring a logování: Sledujte všechny API volání, události webhooků i běh workflow. Identifikujte úzká hrdla, debuguje a optimalizujte výkon díky detailnímu logování a analytice.

Rate limiting a throttling: FlowHunt automaticky sleduje limity API, řadí požadavky do fronty a rozděluje je v čase podle pravidel poskytovatelů služeb.

Příklad: Workflow pro AI analýzu zákazníků ve FlowHunt

Chcete-li automaticky analyzovat zpětnou vazbu z podpory, kategorizovat sentiment a aktualizovat CRM, ve FlowHunt vypadá workflow takto:

1. Webhook trigger: Příjem webhooku při vytvoření nového support ticketu
2. Načtení dat zákazníka: Pomocí CRM konektoru získáte historii zákazníka
3. AI analýza: Odeslání obsahu ticketu a historie zákazníka do OpenAI na sentiment a kategorizaci
4. Transformace dat: Extrakce skóre sentimentu a kategorie z AI odpovědi
5. Aktualizace CRM: Pomocí konektoru upravíte ticket s AI vhledy
6. Podmíněná logika: Pokud je sentiment negativní, spustí se eskalační workflow
7. Notifikace: Odeslání zprávy do Slack týmu s AI shrnutím

Co by v custom řešení zabralo desítky řádků kódu a důkladné ošetření chyb, je ve FlowHunt vizuální workflow – můžete ho upravit, přidat kroky nebo změnit AI model bez zásahu do kódu.

Pokročilé integrační vzory a best practices

S rostoucími nároky na AI integraci přichází na řadu pokročilé vzory a osvědčené postupy.

Rate limiting a správa kvót

Většina API uplatňuje limity – maximální počet požadavků za minutu/hodinu. Překročení vede k chybám a případné blokaci. Efektivní správa limitů je zásadní.

Implementujte exponenciální zpoždění (exponential backoff): při dosažení limitu čekejte před dalším pokusem, s každým opakováním dobu prodlužujte. Většina API vrací informace o limitech v hlavičkách.

import time
import requests

def call_api_with_backoff(url, headers, data, max_retries=5):
    """Volání API s exponenciálním zpožděním při rate limiting"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
            
            # Kontrola překročení limitu
            if response.status_code == 429:
                # Získání retry-after hlavičky
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 2 ** attempt))
                print(f"Překročen limit. Čekám {retry_after} sekund...")
                time.sleep(retry_after)
                continue
            
            # Ostatní chyby
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            wait_time = 2 ** attempt
            print(f"Chyba požadavku: {e}. Opakuji za {wait_time} sekund...")
            time.sleep(wait_time)
    
    raise Exception("Překročen maximální počet pokusů")

Práce s asynchronními operacemi

Některé AI operace trvají déle. Místo blokování aplikace použijte asynchronní vzory – služba vrátí ID úlohy a vy výsledek vyzvednete později nebo jej přijmete webhookem.

def submit_async_ai_job(content):
    """Odeslání obsahu AI ke zpracování asynchronně"""
    headers = {'Authorization': f'Bearer {AI_API_KEY}'}
    
    response = requests.post(
        'https://api.ai.example.com/async-analyze',
        headers=headers,
        json={'content': content}
    )
    
    job_data = response.json()
    return job_data['job_id']

def check_job_status(job_id):
    """Kontrola stavu asynchronní úlohy"""
    headers = {'Authorization': f'Bearer {AI_API_KEY}'}
    
    response = requests.get(
        f'https://api.ai.example.com/jobs/{job_id}',
        headers=headers
    )
    
    job_data = response.json()
    
    if job_data['status'] == 'completed':
        return {'status': 'completed', 'result': job_data['result']}
    elif job_data['status'] == 'failed':
        return {'status': 'failed', 'error': job_data['error']}
    else:
        return {'status': 'processing'}

Caching a optimalizace

Opakované volání AI API se stejnými vstupy je neefektivní a drahé. Implementujte cache pro časté dotazy.

import hashlib
import json
from functools import wraps
import redis

# Připojení na Redis cache
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def cache_ai_result(ttl=3600):
    """Dekorátor pro cachování výsledků AI API"""
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(content, *args, **kwargs):
            # Klíč z hash vstupu
            content_hash = hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
            cache_key = f"ai_result:{content_hash}"
            
            # Kontrola cache
            cached_result = cache.get(cache_key)
            if cached_result:
                return json.loads(cached_result)
            
            # Volání AI API
            result = func(content, *args, **kwargs)
            
            # Uložení do cache
            cache.setex(cache_key, ttl, json.dumps(result))
            
            return result
        return wrapper
    return decorator

@cache_ai_result(ttl=86400)  # Cache na 24 hodin
def analyze_sentiment(text):
    """Analýza sentimentu s cachováním"""
    # Volání AI API zde
    pass

Monitoring a observabilita

Produkční integrace vyžadují detailní monitoring. Sledujte časy odpovědí, chybovost, úspěšnost webhooků a nastavte alert