Prozkoumejte oznámení z OpenAI DevDay 2025, včetně Apps SDK, Agent Kit a Model Context Protocol. Zjistěte, proč je promptování důležitější než kdy dříve pro tvorbu efektivních AI agentů a aplikací.
OpenAI DevDay 2025 znamenal důležitý milník ve vývoji AI infrastrukturních nástrojů. Akce představila tři zásadní technologická oznámení, která mění způsob, jakým vývojáři staví, nasazují a škálují AI aplikace: Apps SDK, Agent Kit a přijetí Model Context Protocolu (MCP). Nad rámec těchto technických novinek se napříč konferencí neslo zásadní téma – uvědomění si, že promptování je v éře autonomních AI agentů důležitější než kdy dříve. Tento komplexní průvodce rozebírá jednotlivé inovace, jejich dopad na vývojáře a vysvětluje, proč se zvládnutí umění promptování stalo základní dovedností každého, kdo tvoří s moderními AI systémy.
Cesta od jednoduchých API endpointů ke složitým agentním systémům představuje zásadní změnu v tom, jak je umělá inteligence nasazována a distribuována. Když OpenAI poprvé uvedlo své API, zvolilo záměrně otevřenost vůči vývojářům z celého světa, protože si uvědomovalo, že žádná organizace sama nedokáže přinést výhody pokročilé AI do všech koutů světa. Tato filozofie zůstala konstantní po celou evoluci OpenAI, ale mechanismy pro dosažení této distribuce se staly výrazně sofistikovanějšími. Původní API model umožňoval vývojářům volat konkrétní endpointy a dostávat odpovědi, byl ale v jádru reaktivní – vývojáři museli orchestraci celého workflow zajišťovat sami. Dnešní prostředí je zásadně odlišné: vývojáři očekávají nástroje umožňující autonomní agenty, bezproblémové integrace a bohaté uživatelské zážitky, které působí nativně na platformách, kde jsou nasazeny.
Růstová čísla jasně ukazují tuto evoluci. OpenAI nyní obsluhuje více než 800 milionů týdenně aktivních uživatelů ChatGPT, což z něj činí jeden z největších webů na světě. Důležitější pro vývojáře je, že platforma nyní podporuje 4 miliony vývojářů, kteří staví aplikace, což je nárůst z 3 milionů za uplynulý rok. Tento explozivní růst odráží nejen větší adopci, ale také zásadní posun v pohledu na AI – už nejde o okrajovou funkci do stávajících produktů, ale o klíčovou schopnost, která může změnit celé obchodní modely. I infrastruktura musela projít vývojem: od jednoduchých API volání k komplexním systémům pro orchestraci, správu kontextu a pokročilé interakce s uživateli.
Model Context Protocol představuje zlomový bod ve vývoji AI infrastruktury. Namísto budování proprietárních řešení pro každou integrační výzvu OpenAI rozpoznalo, že otevřený standard prospěje celému ekosystému. MCP je v podstatě standardizovaný způsob, jak mohou aplikace poskytovat kontext a nástroje velkým jazykovým modelům – funguje jako univerzální konektor napříč různými AI platformami a aplikacemi. Protokol původně vytvořila společnost Anthropic, ale rozhodnutí OpenAI jej přijmout a integrovat demonstruje závazek k otevřeným standardům přesahující firemní zájmy. To je zásadní zejména proto, že vývojáři mohou vytvářet integrace jednou a nasadit je na více AI platformách, místo aby vytvářeli separátní implementace pro každý systém.
Kouzlo MCP spočívá v jeho jednoduchosti a obecnosti. Místo nutnosti učit se specifické integrační vzory pro každou platformu poskytuje MCP konzistentní rozhraní, které funguje ať už se připojujete na Claude, ChatGPT nebo jiné AI systémy. Integrace MCP do Agent SDK od OpenAI v březnu 2025 byla zásadním momentem, který naznačil, že firma vnímá tento otevřený protokol jako přirozený vývoj způsobu, jak by měly AI systémy komunikovat s externími nástroji a datovými zdroji. Protokol zvládne vše od jednoduchých definic nástrojů až po složitou správu kontextu, což vývojářům umožňuje soustředit se na tvorbu hodnotných integrací, ne na zápasení s technickými detaily. Zapojením lidí jako Nick Cooper do steering committee MCP OpenAI zajišťuje další rozvoj protokolu směrem, který bude vyhovovat širší vývojářské komunitě i specifickým potřebám jednotlivých AI platforem.
Po léta byl standardní způsob integrace AI do aplikací předvídatelný: měli jste web či aplikaci a někde v rohu byl chatbot poháněný AI. Apps SDK tento vztah zásadně obrací. ChatGPT se stává primárním rozhraním a aplikace jsou do něj vkládány jako bohaté, interaktivní zážitky. Tato inverze není jen kosmetická – jde o zásadní posun v tom, jak uživatelé s AI interagují a jak vývojáři přemýšlejí o distribuci. Místo snahy přivádět uživatele na svůj web či aplikaci mohou vývojáři nyní oslovit uživatele přímo tam, kde už jsou: v ChatGPT, který se stal hlavním cílem milionů lidí hledajících informace a řešení.
Apps SDK staví přímo na MCP, což vývojářům umožňuje vytvářet aplikace, které působí v ChatGPT nativně, přičemž mají plnou kontrolu nad uživatelskou zkušeností. To je zásadní rozdíl od předchozích pluginových systémů, které byly kritizovány za omezené možnosti vývojářů. S Apps SDK mohou firmy jako Canva vytvářet zážitky, které vypadají a působí jako Canva, včetně vlastních UI komponent a konzistentního designu značky, a přitom jsou přístupné přímo v rámci ChatGPT. Uživatelé mohou chatovat s AI, dostávat doporučení a následně pracovat s vloženou aplikací, aniž by opustili rozhraní ChatGPT. Tato plynulá integrace je možná právě díky tomu, že Apps SDK poskytuje nástroje pro definici vlastních UI komponent, správu stavů a tvorbu zážitků, které působí jako přirozené rozšíření ChatGPT, nikoliv jako přilepené doplňky.
Zkušenosti z předchozích iterací jsou patrné v designu Apps SDK. Když OpenAI spustilo pluginy v březnu 2023, vývojáři požadovali větší kontrolu nad tím, jak jejich integrace v ChatGPT vypadají a fungují. Firma naslouchala a Apps SDK je vyústěním této zpětné vazby. Vývojáři nyní mohou ovládat celý zážitek: od toho, jak aplikace vypadá, až po to, jak funguje v prostředí ChatGPT. Tento posun od integrace na úrovni nástrojů k integraci na úrovni zážitku je obzvláště důležitý pro firmy, které hodně investovaly do své značky a UX – už nemusí dělat kompromisy, aby oslovily masivní uživatelskou základnu ChatGPT.
Agent Kit je dosud nejambicióznějším pokusem OpenAI demokratizovat vývoj autonomních AI systémů. Představený na DevDay 2025, Agent Kit poskytuje vývojářům komplexní sadu nástrojů pro stavbu agentů, kteří zvládnou složité, vícestupňové úkoly s minimální lidskou intervencí. Součástí balíčku jsou API speciálně navržené pro agentní aplikace, nástroje pro testování chování agentů a integrace s MCP pro napojení na externí nástroje a datové zdroje. Význam Agent Kit spočívá zejména v tom, že snižuje bariéru vstupu do tvorby pokročilých agentů – vývojáři už nemusí být AI vědci nebo experti na promptování, aby vytvořili funkční agenty.
Agent Kit zahrnuje několik klíčových komponent, které umožňují vývoj agentů. Agents API umožňuje vývojářům definovat, jak se mají agenti chovat, jaké nástroje mají k dispozici a jak mají řešit různé situace. Testovací schopnosti umožňují systematicky ověřovat chování agentů pomocí datasetů a trace gradingu, tedy sledování úspěchů i selhání. Automatizovaná optimalizace promptů pomáhá vyladit systémové prompty bez manuálního pokus-omyl. Integrace třetích stran umožňují propojit agenty se stávajícími nástroji a službami a vytvářet workflow napříč různými systémy. Dohromady tyto komponenty vytvářejí prostředí, kde se vývojáři mohou soustředit na definici požadovaného chování agentů, ne na technické detaily jejich implementace.
Význam Agent Kit však přesahuje pouze technické možnosti. Poskytnutím standardizované sady nástrojů OpenAI říká, že tvorba autonomních agentů by měla být stejně dostupná jako vývoj tradičních aplikací. Tato demokratizace má zásadní dopad na to, jak bude AI nasazována v různých odvětvích. Firmy, které dříve potřebovaly specializované AI odborníky, nyní mohou pomocí Agent Kit stavět agenty pro zákaznickou podporu, analýzu dat, tvorbu obsahu a mnoho dalších úloh. Nástroje abstrahují většinu složitosti, takže se vývojáři mohou soustředit na byznys logiku a uživatelský zážitek místo hluboké AI techniky.
V prostředí nových AI nástrojů a frameworků se platformy jako FlowHunt stávají klíčovou infrastrukturou pro vývojáře a týmy, které chtějí tyto novinky využít. FlowHunt si uvědomuje, že i když Apps SDK, Agent Kit a MCP poskytují stavební kameny pro AI aplikace, vývojáři stále potřebují jednotnou platformu pro orchestraci, monitoring a optimalizaci workflow. FlowHunt se integruje s moderními AI nástroji a protokoly a umožňuje stavět komplexní AI workflow bez nutnosti správy několika nesouvisejících systémů. Díky centralizované správě workflow mohou vývojáři soustředit energii na tvorbu hodnoty místo správy infrastruktury.
Přístup platformy je v dokonalém souladu s filozofií Apps SDK a Agent Kit – poskytnout vývojářům nástroje, které abstrahují složitost a zároveň zachovávají flexibilitu a kontrolu. FlowHunt umožňuje týmům definovat workflow napříč několika AI modely, integrovat se s externími službami skrze MCP a monitorovat výkon napříč celým portfoliem AI aplikací. To je zásadní zejména pro organizace, které škálují AI napříč firmou. Integrace FlowHunt s těmito vznikajícími standardy zajišťuje, že vývojáři mohou stavět na pevných základech a přitom si zachovat flexibilitu v rychle se vyvíjejícím AI prostředí.
Možná nejdůležitější poznatek z DevDay 2025 je uvědomění, že promptování – umění a věda zadávání instrukcí AI systémům – je důležitější než kdykoli předtím. Jak se AI agenti stávají autonomnějšími a schopnějšími, kvalita promptů, které je řídí, přímo určuje jejich efektivitu, spolehlivost i sladění s úmysly uživatele. Jde o zásadní posun v uvažování o AI vývoji. V počátcích velkých jazykových modelů bylo promptování často vedlejší záležitostí, kterou šlo vyřešit pokus-omyl. Dnes je promptování klíčovou disciplínou, která si zaslouží stejnou pečlivost jako tradiční softwarové inženýrství.
Důvod, proč je promptování nyní tak zásadní, spočívá v tom, jak moderní AI agenti fungují. Na rozdíl od tradičního softwaru, který se řídí explicitními instrukcemi v kódu, AI agenti interpretují přirozený jazyk a rozhodují se na základě toho, jak instrukcím rozumí. Kvalita této interpretace závisí téměř výhradně na jasnosti, konkrétnosti a úplnosti promptu. Dobře sestavený systémový prompt může agenta vést k tomu, aby dělal správná rozhodnutí, zvládal okrajové případy a zachoval sladění s potřebami uživatele i v nových situacích. Naopak špatně formulovaný prompt vede k nepředvídatelnému chování, halucinacím a selháním, která se těžko ladí, protože vyplývají z interpretace nejednoznačných instrukcí agentem.
Efektivní promptování pro AI agenty vyžaduje zvážit několik klíčových dimenzí. Především je zásadní jasnost – systémové prompty by měly používat jednoduchý, přímočarý jazyk a prezentovat informace na správné úrovni abstrakce. Místo snahy být vyčerpávající je efektivnější zaměřit se na nejdůležitější omezení a chování. Dále záleží na kontextu – agenti potřebují rozumět nejen CO mají dělat, ale i PROČ a v jakých mantinelech. Neocenitelné jsou také konkrétní příklady požadovaného chování. A v neposlední řadě je klíčová iterativní úprava – i dobře napsané prompty se dají zlepšit pomocí systematického testování a hodnocení, například nástroji z Agent Kit.
Význam promptování přesahuje technickou stránku. Systemové prompty jsou také mechanismem pro zakódování etických pravidel, bezpečnostních omezení a hodnot do AI agentů. Pečlivým sestavením promptů mohou vývojáři definovat procesy, které zajistí promyšlené a zodpovědné používání AI, ne pouze optimalizaci na úzké metriky s potenciálními nežádoucími důsledky. Promptování je tak nejen technickou dovedností, ale také klíčovou odpovědností každého, kdo staví AI systémy. Jak se AI agenti stávají autonomnějšími, prompty, které je řídí, jsou stále důležitější pro zajištění žádoucího a prospěšného chování v souladu s lidskými hodnotami.
Praktické důsledky těchto novinek jsou zásadní pro vývojáře všech úrovní. Efektivní AI agenti vyžadují systematický přístup, který kombinuje technické porozumění s pečlivým promptováním a vyhodnocováním. Prvním krokem je jasně definovat, co má váš agent dělat. Může to znít samozřejmě, ale mnoho vývojářů se vrhá do implementace, aniž by promysleli cíle, omezení a kritéria úspěchu agenta. Vyplatí se věnovat čas napsání jasné specifikace chování agenta. Jaká rozhodnutí má agent činit? Jaké nástroje má mít k dispozici? Co má dělat v nejasných situacích? Tyto otázky by měly být zodpovězeny ještě před napsáním jediného řádku kódu.
Jakmile máte specifikaci, dalším krokem je sestavení systémového promptu. Zde se naplno projevuje umění promptování. Prompt by měl jasně komunikovat roli agenta, jeho cíle a omezení. Měl by obsahovat příklady požadovaného chování a vysvětlit, jak má agent nakládat s okrajovými případy. Místo snahy pokrýt každou situaci je efektivnější zaměřit se na nejdůležitější chování a nechat zbytek na tréninku agenta. Mnoho vývojářů dělá chybu, že píše příliš dlouhé a složité prompty, které se těžko interpretují. V praxi často lépe fungují kratší a zaměřené prompty, protože jsou pro agenta snadnější na pochopení i použití.
Třetím krokem je systematické vyhodnocování. Agent Kit na to nabízí nástroje, ale princip platí obecně. Agenta byste měli testovat na různých scénářích, včetně typických i okrajových případů. Pomocí datasetů systematicky vyhodnocujte výkon a trace gradingem zjistěte, kde agent uspěl a kde selhal. Tento proces není jednorázový – měl by být průběžný, jak agenta ladíte a jak se vyvíjí svět okolo. Pokud k vyhodnocování přistoupíte jako k hlavnímu tématu, dokážete zachytit problémy včas a průběžně zlepšovat výkonnost agenta. Tento iterativní přístup je oproti tradičnímu vývoji softwaru zásadně odlišný – u AI agentů je kontinuální ladění na základě vyhodnocení klíčové pro udržení kvality.
Růst na 4 miliony vývojářů představuje zásadní změnu v nasazení AI. Už nejde o úzkou komunitu AI vědců a early adopterů – je to mainstream ekosystém napříč všemi obory a regiony. Toto měřítko přináší příležitosti i výzvy. Na straně příležitostí to znamená sdílení best practices, tvorbu nástrojů řešících běžné problémy a rostoucí sofistikovanost ekosystému. Na straně výzev to znamená, že laťka pro nástroje pro vývojáře je mnohem výš. Vývojáři očekávají nástroje, které jsou snadno použitelné, dobře zdokumentované a spolehlivé v měřítku.
Apps SDK a Agent Kit jsou navrženy pro toto měřítko. Nabízejí abstrakce, které usnadňují tvorbu sofistikovaných aplikací bez nutnosti rozumět všem technickým detailům. Zároveň ale dávají dostatek flexibility pro pokročilé vývojáře, aby si mohli vše přizpůsobit. Tato rovnováha mezi jednoduchostí a flexibilitou je klíčová pro nástroje, které mají sloužit rozmanitému vývojářskému publiku. Přijetí MCP jako otevřeného standardu je také důležité pro škálování – znamená to, že vývojáři mohou tvořit integrace fungující na více platformách, ne jen v rámci jednoho ekosystému.
Důsledky tohoto měřítka přesahují technickou stránku. S 4 miliony vývojářů na platformě má OpenAI odpovědnost zajistit, že mají k dispozici potřebné nástroje, dokumentaci i podporu. Proto DevDay 2025 zahrnoval nejen technická oznámení, ale také důraz na vývojářskou zkušenost. Podcastové studio, herní automaty i umělecké instalace měly vytvořit inspirativní prostředí pro učení, networking i ocenění vývojářů. Tyto zdánlivé detaily odrážejí uvědomění, že zkušenost vývojářů je pro úspěch ekosystému stejně důležitá jako samotné technické možnosti.
Jedním z nejzásadnějších poznatků z DevDay 2025 je uvědomění, že vztah mezi aplikacemi a AI se zásadně obrátil. Po léta platilo: máte aplikaci a přidáte do ní chatbota. Nyní platí: máte ChatGPT a do něj vkládáte aplikace. Tato inverze má obrovské důsledky pro to, jak by měli vývojáři přemýšlet o stavbě AI produktů. Místo snahy přivést uživatele do své aplikace je nyní možné jít za nimi tam, kde už jsou. ChatGPT je primární destinací milionů lidí a Apps SDK umožňuje vytvářet bohaté, interaktivní zážitky přímo v rámci této platformy.
Tuto inverzi umožňuje kombinace Apps SDK a MCP. Apps SDK poskytuje mechanismus pro tvorbu bohatých zážitků uvnitř ChatGPT, zatímco MCP nabízí standardizovaný způsob, jak je propojit s externími nástroji a daty. Dohromady vytvářejí prostředí, kde lze stavět aplikace působící nativně v ChatGPT a přitom mít plnou kontrolu nad uživatelskou zkušeností. To je zásadní posun oproti dřívějším přístupům, kdy integrace působily jako doplňky přilepené k ChatGPT. Příklad Canva z keynote to ilustruje dokonale – uživatel může chatovat o nápadech na design, a pak přímo v ChatGPT pracovat s Canva, aniž by platformu opustil.
Důsledky této inverze se týkají i strategie distribuce a získávání uživatelů. Tradičně bylo třeba uživatele do aplikace přivést marketingem, SEO a dalšími kanály. S Apps SDK se distribuce stává funkcí skvělého zážitku – pokud vaše aplikace přináší hodnotu v ChatGPT, uživatelé ji objeví a použijí. To nemění potřebu marketingu, ale mění povahu výzvy. Namísto snahy přivést návštěvnost na svůj web jde o tvorbu zážitku, který uživatelé budou chtít používat přímo v ChatGPT. Tato cesta je přímější, ale kvalita zážitku je o to důležitější.
S tím, jak vývojáři staví stále sofistikovanější agenty, roste význam jejich systematického vyhodnocování a optimalizace. Agent Kit obsahuje několik nástrojů pro tento účel, ale principy platí obecně. Vyhodnocování by mělo být systematické, průběžné a zaměřené na metriky, které jsou pro daný use case důležité. Místo pouhého měření přesnosti je vhodné sledovat například spokojenost uživatelů, úspěšnost plnění úkolů nebo kvalitu uvažování agenta. Různé aplikace budou mít různá kritéria úspěchu, proto je důležité dobře si rozmyslet, co chcete optimalizovat.
Jednou z nejcennějších funkcí Agent Kit je automatizovaná optimalizace promptů. Tento nástroj využívá systematické vyhodnocení k návrhům, jak prompt vylepšit, což usnadňuje ladění chování agenta bez nutnosti zdlouhavých ručních pokusů. To je zásadní, protože optimalizace promptu může být zdlouhavá, pokud se provádí ručně. Automatizací tohoto procesu se mohou vývojáři soustředit na vyšší úroveň řešení, zatímco detailní ladění promptu provede nástroj. Je však důležité pamatovat, že automatizovaná optimalizace je pomocník, nikoliv náhrada lidského úsudku – vývojáři by stále měli rozumět tomu, co agenti dělají a proč, i při využití automatizace.
Proces vyhodnocování by měl zahrnovat také testování okrajových případů a scénářů selhání. Co se stane, když agent narazí na situaci, na kterou nebyl trénován? Jak zvládá nejednoznačné požadavky? Co když nemá dostatek informací pro rozhodnutí? Systematickým testováním těchto scénářů lze odhalit problémy dříve, než ovlivní uživatele. To je zvláště důležité pro agenty nasazované v produkci, kde mohou mít výpadky reálné důsledky. Funkce trace grading v Agent Kit je pro to velmi užitečná – umožňuje detailně analyzovat, co přesně agent udělal v jednotlivých případech a proč k tomu dospěl.
Při pohledu do budoucna je směr jasný: AI infrastrukturní nástroje budou stále sofistikovanější, přístupnější i standardizovanější. Přijetí MCP jako otevřeného standardu ukazuje, že obor směřuje k interoperabilitě a pryč od vendor lock-inu. To je pro vývojáře výhodné, protože mohou stavět na pevných základech bez obav, že investice přijdou v niveč při změně směru konkrétního dodavatele. Apps SDK a Agent Kit představují současný vrchol snahy zpřístupnit AI vývoj běžným vývojářům, ale nejsou konečným řešením. S dozráváním ekosystému lze očekávat ještě sofistikovanější nástroje pro tvorbu, nasazování i škálování AI aplikací.
Jednou z oblastí, kde lze čekat další rozvoj, je tooling okolo promptování a vyhodnocování. S tím, jak více vývojářů staví agenty, roste potřeba lepších nástrojů pro správu promptů, testování agentů a optimalizaci výkonu. Začínáme to pozorovat u funkcí, jako je automatizovaná optimalizace promptů v Agent Kit, ale to je jen začátek. Do budoucna lze čekat pokročilejší nástroje, které vývojářům pomohou lépe chápat chování agentů, identifikovat problémy a optimalizovat výkon. Tyto nástroje samy pravděpodobně využijí strojové učení, budou využívat data z milionů agentů a navrhovat best practices.
Další oblastí rozvoje bude bezpečnost a alignment. Jak budou AI agenti autonomnější, bude klíčové zajistit, aby se chovali bezpečně a v souladu s lidskými hodnotami. To vyvolá tlak na lepší nástroje pro specifikaci omezení, testování nechtěného chování a monitoring agentů v produkci. Důraz na promptování jako mechanismus pro zakódování hodnot a omezení je krok tímto směrem, ale v budoucnu pravděpodobně vzniknou ještě propracovanější přístupy. Vývojáři zde nesou odpovědnost – je třeba promýšlet důsledky systémů, které staví, a využívat dostupné nástroje pro zajištění zodpovědného chování agentů.
Vývojářům, kteří chtějí využít nové nástroje a možnosti, lze doporučit několik praktických kroků. Nejprve se seznamte s dokumentací Apps SDK a Agent Kit. Tyto nástroje jsou navrženy tak, aby byly přístupné, ale vyžadují určité seznámení. Věnujte čas pochopení základních konceptů, projděte si tutoriály a zkuste si postavit jednoduchou aplikaci pro získání zkušeností. Dále si dobře promyslete, co chcete stavět. Místo snahy o nejsložitějšího agenta začněte jasně definovaným případem použití. Bude snazší vyhodnotit, zda agent funguje správně, a iterovat vylepšení.
Třetím krokem je investice do tvorby systémového promptu. Zde vstupuje do hry umění promptování. Napište jasný, stručný prompt popisující roli a cíle agenta. Otestujte jej na různých scénářích a na základě výsledků jej dolaďujte. Nesnažte se prompt hned napoprvé udělat dokonalý – přistupujte k němu jako k iterativnímu procesu, kde jej průběžně vylepšujete na základě vyhodnocení. Čtvrtým krokem je využít nástroje v Agent Kit pro systematické testování agenta. Vytvořte datasety pokrývající typické i okrajové případy a trace gradingem zjistěte, kde agent uspěl a kde selhal. Tento evaluační proces je zásadní pro tvorbu agentů spolehlivých v produkci.
Nakonec se zapojte do vývojářské komunity. Nyní jsou miliony vývojářů, kteří s těmito nástroji pracují a sdílejí své zkušenosti, best practices a řešení běžných problémů. Zapojte se do fór, čtěte blogy a učte se z cizích zkušeností. AI vývojářská komunita je stále poměrně mladá a mnoho se učí za pochodu. Aktivní účast urychlí vaše vlastní učení a přispěje ke kolektivnímu know-how, které pomůže celému ekosystému dozrát.
Oznámení z OpenAI DevDay 2025 představují významný milník ve vývoji AI infrastruktury. Apps SDK, Agent Kit a přijetí MCP společně vytvářejí prostředí, ve kterém lze stavět sofistikované AI aplikace bez nutnosti být AI výzkumníkem nebo hlubokým expertem na machine learning. Inverze AI integračního modelu – z „chatbota v aplikaci" na „aplikaci v ChatGPT" – otevírá nové možnosti distribuce a přístupu k AI. Nejzásadnější je však uvědomění, že promptování je důležitější než kdy dříve, což znamená zásadní posun v přístupu vývojářů k AI vývoji. Jak se AI agenti stávají autonomnějšími a schopnějšími, kvalita promptů, které je řídí, je hlavní pákou pro zajištění jejich efektivního a zodpovědného chování. Vývojářům v této oblasti kombinace výkonných nástrojů, jasných standardů a prosperující komunity přináší bezprecedentní příležitosti k tvorbě hodnotných AI aplikací, které osloví miliony uživatelů.
Zažijte, jak FlowHunt automatizuje vaše AI obsahové a SEO pracovní postupy — od výzkumu a tvorby obsahu až po publikování a analýzu — vše na jednom místě.
Model Context Protocol je otevřená specifikace, která standardizuje způsob, jakým aplikace poskytují kontext velkým jazykovým modelům. Můžete si ji představit jako USB-C port pro AI aplikace – umožňuje bezproblémovou integraci mezi LLM klienty a externími nástroji a zdroji.
Apps SDK dává vývojářům výrazně větší kontrolu nad uživatelskou zkušeností oproti dřívějším pluginovým systémům. Vývojáři nyní mohou vytvářet vlastní UI komponenty, zachovat identitu své značky a ovládat celý zážitek přímo v ChatGPT, místo aby byli omezeni jen na jednoduché volání nástrojů.
Jak se AI agenti stávají autonomnějšími a schopni provádět složité úkoly, kvalita systémových promptů přímo určuje chování, spolehlivost a efektivitu agentů. Jasné a dobře strukturované prompty jsou zásadní pro definování procesů, zajištění etického použití a dosažení konzistentních výsledků.
OpenAI oznámilo, že na jejich platformě aktivně staví 4 miliony vývojářů, což je nárůst z 3 milionů v předchozím roce. Tento rostoucí ekosystém odráží zvyšující se adopci AI aplikací napříč obory.
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.
Využijte pokročilé schopnosti AI agentů a automatizaci ke zjednodušení vašeho vývojového procesu. FlowHunt se bezproblémově integruje s moderními AI nástroji a protokoly.
Zjistěte, jak AMP – průkopnický kódovací agent Sourcegraphu – mění prostředí AI vývoje díky rychlé iteraci, autonomnímu uvažování a nástrojovým agentům. A proč ...
FlowHunt přináší zásadní aktualizace včetně vlastních MCP serverů, přihlášení SSO pro firemní zákazníky, integrace Odoo, nových AI modelů (Grok 4 a Kimi K2) a v...
Integrujte FlowHunt s PromptPilot a automatizujte svůj workflow pro tvorbu AI promptů. Snadno generujte, vylepšujte a spravujte vysoce kvalitní prompty pro gene...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
