Zjistěte, proč Model Context Protocol (MCP) nemusí být ideální abstrakcí pro AI agenty, a objevte výhodnější přístup spouštění kódu, který snižuje spotřebu tokenů o 98 % a zároveň zvyšuje autonomii a výkon agentů.
Oblast vývoje AI agentů prochází zásadní změnou. Nedávné postřehy od lídrů v oboru zpochybnily jeden z nejrozšířenějších standardů v této oblasti: Model Context Protocol (MCP). Zatímco MCP byl navržen pro standardizaci interakce AI agentů s externími systémy, nové poznatky ukazují, že tato abstrakce může ve skutečnosti omezovat výkon agentů, zvyšovat náklady a snižovat jejich autonomii. V tomto obsáhlém průvodci prozkoumáme, proč se spouštění kódu stává lepší alternativou k MCP, jak může snížit spotřebu tokenů až o 98 % a co to znamená pro budoucnost architektury AI agentů. Ať už stavíte podnikové AI systémy, nebo zkoumáte automatizaci pomocí agentů, pochopení této změny paradigmatu je klíčové pro správné architektonické rozhodování.
Model Context Protocol představuje významný pokus o standardizaci vývoje AI agentů. V jádru je MCP otevřený standard, jehož cílem je propojit AI agenty s externími systémy, API a datovými zdroji. Základní myšlenka MCP je elegantní: namísto toho, aby každý vývojář budoval vlastní integrace mezi svými AI agenty a externími nástroji, poskytuje MCP univerzální protokol, který umožňuje integrace implementovat jednou a sdílet je napříč celým ekosystémem. Tato standardizace byla pro AI komunitu transformační a umožnila bezprecedentní spolupráci a sdílení nástrojů mezi vývojáři po celém světě.
Z technického hlediska je MCP v podstatě API specifikace optimalizovaná pro spotřebu AI agentem, nikoliv člověkem-vývojářem. Zatímco tradiční API jsou stavěna s ohledem na vývojářský zážitek, MCP je navrženo speciálně pro spotřebu velkými jazykovými modely a autonomními agenty. Protokol určuje, jak by agenti měli žádat informace, jak mají být nástroje popsány a jak mají být výsledky formátovány pro optimální pochopení agentem. Průlom MCP nebyl nutně v samotném protokolu – ale v jeho přijetí napříč odvětvím, které vytvořilo sjednocený ekosystém. Když se kolem MCP sjednotili Anthropic a další velcí hráči, znamenalo to, že vývojáři mohou jednou vytvořit nástroje a ty pak bez problémů fungují napříč různými agentními platformami a implementacemi.
Hodnota MCP je přesvědčivá: slibuje odemknout celý ekosystém integrací, zkrátit čas vývoje a umožnit agentům přístup k tisícům nástrojů bez nutnosti vlastního vývoje pro každou integraci. Tato standardizace vedla k rychlé proliferaci MCP serverů v odvětví – vývojáři vytvářejí specializované servery pro vše od přístupu k databázím až po integrace s API třetích stran. Příslibem bylo, že s rostoucím počtem dostupných MCP serverů budou agenti stále schopnější a autonomnější, schopní zvládat složitější úkoly díky bohatému ekosystému předpřipravených nástrojů.
Zatímco MCP vyřešilo problém standardizace, přineslo novou sadu výzev, které jsou stále patrnější, jak se AI agenti stávají sofistikovanějšími a nasazují se ve větším měřítku. Nejvýznamnějším problémem je nadměrná spotřeba tokenů, která přímo ovlivňuje jak náklady, tak výkon AI agentů. Pro pochopení příčin je nutné podívat se na to, jak jsou MCP servery implementovány a jak s nimi agenti ve skutečnosti interagují.
Když se AI agent připojí k MCP serveru, obdrží kompletní dokumentaci ke všem dostupným nástrojům v tomto serveru. Typický MCP server obsahuje 20 až 30 různých nástrojů, každý s detailními popisy, specifikacemi parametrů a ukázkami použití. V reálném nasazení organizace obvykle nepřipojí k agentům pouze jeden MCP server. Naopak, běžně integrují pět, šest nebo více MCP serverů, aby agenti získali přístup k různým schopnostem. To znamená, že i když agent potřebuje použít jen jeden konkrétní nástroj, celé kontextové okno je zaplněno popisy a metadaty pro všechny dostupné nástroje napříč všemi připojenými servery. To je první zásadní zdroj plýtvání tokeny: agenti jsou nuceni nést informace o nástrojích, které nepotřebují, což zvyšuje latenci, náklady a potenciálně i míru halucinací.
Druhým hlavním zdrojem spotřeby tokenů jsou mezivýsledky nástrojů. Představte si praktický scénář: agent potřebuje získat přepis z Google Drive, aby z něj vytáhl konkrétní informaci. MCP nástroj pro získání dokumentu může vrátit 50 000 tokenů obsahu, nebo v případě větších dokumentů může dokonce přesáhnout limity kontextového okna. Agent přitom často potřebuje pouze první odstavec nebo určitou sekci tohoto přepisu. Přesto je celý dokument předán skrze kontextové okno, což vede k nadměrné spotřebě tokenů a může překročit dostupné limity kontextu. Tato neefektivita se násobí při více voláních nástrojů a v komplexních workflow se desítkami kroků je plýtvání tokeny extrémní.
Kromě spotřeby tokenů je zde i hlubší architektonický problém: MCP omezuje autonomii agentů. Každá vrstva abstrakce v agentním systému omezuje, co agent může dělat a jak pružně může řešit problémy. Když jsou agenti nuceni pracovat v rámci předdefinovaných definic nástrojů a pevných MCP rozhraní, ztrácejí schopnost přizpůsobit se, transformovat data novým způsobem nebo vytvářet vlastní řešení pro unikátní problémy. Základním smyslem tvorby AI agentů je dosáhnout autonomního provádění úloh, ale MCP svou vrstvou abstrakce tomuto cíli naopak brání tím, že omezuje flexibilitu a rozhodovací možnosti agenta.
Alternativní přístup, který získává na popularitě, řeší tato omezení s využitím základní schopnosti moderních velkých jazykových modelů: generování kódu. Místo spoléhání na předdefinované definice nástrojů a pevná MCP rozhraní umožňuje tento přístup agentům přímo generovat a spouštět kód, volat API a nástroje podle potřeby prostřednictvím kódu, nikoliv standardizovaného protokolu. Tento posun znamená zásadní přehodnocení toho, jak by agenti měli interagovat s externími systémy.
Architektura tohoto přístupu je elegantně jednoduchá. Místo připojování na MCP servery systém udržuje strukturovanou složkovou hierarchii, kde každá složka představuje MCP server a v ní jsou podsložky pro konkrétní kategorie nástrojů obsahující jednoduché TypeScriptové soubory s implementací jednotlivých nástrojů. Když agent potřebuje použít nástroj, nehledá jeho definici v kontextovém okně – místo toho vygeneruje kód, který potřebný nástroj ze složky importuje a přímo zavolá. Tento přístup zásadně mění tok informací v systému i způsob, jakým agenti využívají externí schopnosti.
Výkonnostní zlepšení tohoto přístupu jsou dramatická. Tím, že se do kontextového okna předává pouze konkrétní nástroj, který agent potřebuje, místo všech dostupných nástrojů ze všech připojených serverů, klesá spotřeba tokenů na definice nástrojů velmi výrazně. Ještě významnější je možnost agentů inteligentně pracovat s mezivýsledky. Namísto předávání 50 000 tokenového dokumentu skrze kontext může agent dokument uložit do souborového systému a následně z něj vytáhnout jen potřebné informace. V reálných implementacích tento přístup prokázal snížení spotřeby tokenů až o 98 % oproti tradičním MCP implementacím a současně zlepšil výkon a autonomii agentů.
Jednou z nejsilnějších výhod přístupu spouštění kódu je tzv. „progresivní zpřístupnění“ (progressive disclosure). U tradičního MCP jsou agenti limitováni velikostí kontextového okna – prakticky existuje strop, kolik nástrojů lze připojit, než bude kontext příliš zaplněn. Se spouštěním kódu toto omezení v podstatě mizí. Agent může teoreticky mít přístup k tisícům MCP serverů a nástrojů, ale vždy si do kontextu načte jen ten konkrétní, který potřebuje v danou chvíli.
To umožňuje mechanismus vyhledávání, díky kterému agent zjistí, jaké nástroje a MCP servery má k dispozici. Když agent narazí na úkol, který vyžaduje nástroj, s nímž ještě nepracoval, může si mezi dostupnými nástroji vyhledat ten správný, importovat ho a použít. Výsledkem je škálovatelná architektura, kde počet dostupných nástrojů nesnižuje výkon agentů. Organizace mohou budovat rozsáhlé ekosystémy nástrojů bez obav z omezení kontextového okna a agenti mohou objevovat a používat nové nástroje dle potřeby bez nutnosti přeinstalace či přeconfigurování.
Praktické dopady jsou významné. Velký podnik může mít stovky interních API, databází a služeb, ke kterým chce, aby jeho agenti měli přístup. U tradičního MCP by propojení všech vedlo k neúnosně nafouknutému kontextu. S progresivním zpřístupněním přes spouštění kódu mohou agenti efektivně přistupovat k celému ekosystému a objevovat i používat nástroje podle potřeby. To umožňuje skutečně komplexní schopnosti agentů bez penalizace výkonu, jakou přináší tradiční MCP.
Podnikové organizace, zejména v regulovaných odvětvích, mají zásadní požadavky na ochranu dat a minimalizaci rizika úniku. Při použití tradičního MCP s externími poskytovateli modelů jako Anthropic nebo OpenAI jsou veškerá data, která proudí agentem – včetně citlivých firemních informací, zákaznických údajů a proprietárních dat – předávána infrastruktuře poskytovatele modelu. To je často nepřijatelné pro firmy s přísnými požadavky na správu dat a regulačním dohledem.
Přístup spouštění kódu nabízí řešení v podobě tzv. „data harness“. Implementací spouštění kódu v řízeném prostředí může organizace přidat vrstvu, která automaticky anonymizuje nebo začerňuje citlivá data dříve, než budou vystavena externím poskytovatelům modelů. Například nástroj, který získává zákaznická data z tabulky, lze upravit tak, aby automaticky anonymizoval emailové adresy, telefonní čísla a další osobně identifikovatelné údaje. Agent tak stále má přístup k potřebným datům pro úkol, ale citlivé údaje jsou chráněny před třetími stranami.
Tato schopnost je mimořádně cenná pro organizace pracující se zdravotnickými, finančními či jinak regulovanými daty. Firmy tak nemusí volit mezi schopnostmi agentů a ochranou soukromí – mohou mít obojí. Agent získá potřebná data pro svou činnost, ale citlivé informace jsou automaticky chráněny díky vrstvě data harness. Tento přístup je obzvláště lákavý pro podnikové zákazníky, kteří chtějí využívat AI agenty, ale nemohou přijmout rizika spojená s tradičním MCP.
Možná nejzásadnější přínos přístupu spouštění kódu je schopnost agentů vytvářet, uchovávat a rozvíjet vlastní dovednosti. V tradičních MCP implementacích je sada dostupných nástrojů daná při nasazení. Agent může použít jen ty nástroje, které dostal, ale nemůže vytvářet nové nebo upravovat stávající. Se spouštěním kódu však agenti mohou generovat nové funkce a ukládat je do souborového systému, čímž si vytvářejí perzistentní dovednosti pro opakované použití v budoucnosti.
Tato schopnost úzce souvisí s nově vznikajícím konceptem „dovedností“ (skills) v agentní architektuře, který nedávno představily přední výzkumné organizace v oblasti AI. Místo vnímání agentů jako entit s pevně danými schopnostmi je možné je chápat jako subjekty s dovednostním portfoliem, které se rozvíjí a rozšiřuje v čase. Pokud agent narazí na úkol vyžadující schopnost, kterou nemá, může si ji vytvořit, otestovat a uložit pro další použití. Časem se agenti stávají stále schopnějšími a specializovanějšími pro svůj konkrétní doménový kontext a potřeby.
Dopady na vývoj agentů jsou zásadní. Místo toho, aby vývojáři museli předvídat všechny možné nástroje, které agent může potřebovat, a ručně je implementovat, agenti si dokážou potřebné nástroje vytvářet sami. Vzniká tak adaptivnější, učící se přístup k vývoji, kde schopnosti vznikají organicky podle skutečných vzorců použití. Agent působící v určitém oboru si může vyvinout bohatou sadu specializovaných dovedností přizpůsobených tomuto oboru – dovedností, které by vývojář možná nikdy ručně nenaprogramoval.
FlowHunt si uvědomuje omezení tradičních MCP implementací a staví svou agentní infrastrukturu na přístupu spouštění kódu. Toto architektonické rozhodnutí odráží hluboké pochopení toho, co činí agenty skutečně autonomními a efektivními. Zavedením spouštění kódu jako primárního mechanismu interakce agent–nástroj umožňuje FlowHunt svým uživatelům budovat agenty, kteří jsou efektivnější, autonomnější a nákladově výhodnější než ti, kteří jsou postaveni na tradičních základech MCP.
Platforma FlowHunt poskytuje infrastrukturu potřebnou pro bezpečnou a spolehlivou implementaci spouštění kódu. Zahrnuje zabezpečené sandboxové prostředí pro bezpečné generování a spouštění kódu, komplexní logování a monitoring pro sledování chování agentů a vestavěné mechanismy ochrany dat, které zajistí, že s citlivými informacemi je nakládáno správně. Místo toho, aby uživatelé museli tuto infrastrukturu budovat sami, nabízí ji FlowHunt jako spravovanou službu, takže se mohou soustředit na vývoj schopných agentů místo správy infrastruktury.
Přístup FlowHunt zahrnuje i progresivní zpřístupnění, takže uživatelé mohou připojit stovky nebo tisíce nástrojů a API bez ztráty výkonu. Platforma zvládá objevování nástrojů, generování i spouštění kódu způsobem optimalizovaným pro výkon a spolehlivost. Uživatelé mohou budovat komplexní ekosystémy agentů, které se postupně rozrůstají a rozvíjejí a agenti podle potřeby objevují a využívají nové schopnosti.
Přestože přístup spouštění kódu přináší významné výhody, je třeba zmínit jeho omezení a kompromisy. Prvním hlavním limitem je spolehlivost. Pokud agenti musí pokaždé generovat kód pro volání nástroje, vzniká více prostoru pro chyby. Agent může vygenerovat syntakticky nesprávný kód, udělat logickou chybu při volání nástroje nebo špatně pochopit požadované parametry API. Vyžaduje to robustní zpracování chyb, mechanismy opakování a případně lidský dohled u kritických operací. Tradiční MCP s předdefinovanými nástroji a rozhraními je v tomto ohledu spolehlivější, protože nechává méně prostoru pro chyby agenta.
Druhým limitem jsou nároky na infrastrukturu. Bezpečné spouštění kódu vyžaduje vybudovat zabezpečené sandboxové prostředí, kde mohou agenti bezpečně spouštět kód bez ohrožení bezpečnosti systému nebo neoprávněného přístupu ke zdrojům. Tento sandbox musí být izolován od hlavního systému, mít kontrolovaný přístup k externím API a být monitorován z hlediska bezpečnostních rizik. Vybudování takové infrastruktury vyžaduje značné inženýrské úsilí a odbornost. Organizace zvažující spouštění kódu si musí tuto infrastrukturu buď vybudovat samy, nebo využít platformu jako FlowHunt, která ji poskytuje jako službu.
Existují také provozní aspekty. Spouštění kódu vyžaduje sofistikovanější monitoring a logování, abyste rozuměli tomu, co agenti dělají, a mohli řešit případné problémy. Tradiční MCP s pevně danými nástroji je snáze monitorovatelný a pochopitelný, protože možné akce jsou více omezené. U spouštění kódu mají agenti větší volnost, což přináší více možností pro nečekané chování, které je třeba analyzovat a řešit.
Navzdory výhodám spouštění kódu MCP nezaniká. Existují konkrétní scénáře, kde je MCP stále vhodnou volbou. Jednoduché, jasně definované případy s nízkou složitostí API jsou ideální pro MCP. Například zákaznická podpora, kde agent potřebuje vytvořit ticket, zjistit stav požadavku nebo přistupovat do znalostní báze, nevyžaduje flexibilitu spouštění kódu. API jsou jednoduchá, transformace dat minimální a spolehlivost pevných rozhraní MCP převažuje nad flexibilitou spouštění kódu.
MCP také dává smysl, pokud vyvíjíte nástroje, které budou využívat různí agenti a organizace. Pokud vytváříte nástroj, který chcete sdílet v rámci ekosystému, implementace jako MCP server jej zpřístupní široké škále uživatelů a platforem. Standardizace MCP je cenná pro distribuci nástrojů a budování ekosystému, i když nemusí být optimální pro individuální výkon agentů.
Navíc pro organizace, které nemají kapacity nebo znalosti k bezpečné implementaci spouštění kódu, nabízí MCP jednodušší cestu k vývoji agentů. Kompromisem je nižší výkon a autonomie, ale jednoduchost a spolehlivost mohou být v určitých případech důležitější.
Přechod od MCP ke spouštění kódu odráží širší architektonický princip: každá další vrstva abstrakce v agentním systému snižuje autonomii a flexibilitu. Pokud nutíte agenty pracovat skrze předdefinovaná rozhraní a pevné definice nástrojů, omezujete jejich možnosti. Moderní velké jazykové modely jsou natolik dobré v generování kódu, že má smysl je nechat pracovat přímo s kódem a API, místo abychom je „dusili“ dalšími mezivrstvami.
Tento princip přesahuje MCP. Naznačuje, že jak budou AI agenti schopnější, měli bychom přemýšlet, jak jim umožnit co nejpřímější přístup k systémům a datům, s nimiž potřebují pracovat, namísto budování dalších a dalších vrstev nad sebou. Každá vrstva přidává složitost, zvyšuje spotřebu tokenů a snižuje schopnost agenta adaptovat se a řešit nové problémy. Nejefektivnější agentní architektury budou pravděpodobně ty, které omezí zbytečné vrstvy a umožní agentům co nejpřímější práci s cílovými systémy.
To neznamená, že všechny abstrakce je třeba zrušit – určitá míra struktury a ochranných mechanismů je nutná. Znamená to ale promyšleně přemýšlet, které vrstvy a proč do systému přidáváme. Přístup spouštění kódu představuje přímější a méně abstraktní cestu výstavby agentů a dosažený výkon ukazuje, že tato cesta stojí za případnou složitost infrastruktury.
Organizace, které zvažují přechod z MCP na spouštění kódu, by měly zvážit několik implementačních aspektů. Nejprve je třeba vytvořit bezpečné sandboxové prostředí. Může jít o kontejnerizované řešení, virtuální stroj či specializovanou službu pro bezpečné spouštění kódu. Sandbox musí být izolovaný od hlavních systémů, mít kontrolovaný síťový přístup a být monitorován z hlediska bezpečnosti. Dále je nutné implementovat komplexní zpracování chyb a logiku opakování. Protože agenti generují kód, je třeba počítat se syntaktickými, logickými i API chybami. Systém musí být schopen tyto chyby detekovat, vracet agentovi smysluplnou zpětnou vazbu a umožnit opakování či alternativní přístup.
Třetím bodem je vytvoření jasných konvencí pro organizaci a pojmenování nástrojů. Struktura složek a pojmenování podstatně ovlivní, jak dobře agenti nástroje vyhledají a použijí. Dobře organizované a pojmenované nástroje jsou pro agenty snáze dostupné. Čtvrtým bodem je implementace ochrany dat již od začátku. Ať už anonymizací, začerňováním nebo jinými technikami, je třeba mít jasnou strategii ochrany citlivých dat v celém agentním systému.
Nakonec je třeba investovat do monitoringu a observability. Spouštění kódu znamená větší složitost i více možností nečekaného chování. Komplexní logování, monitoring a alerting vám pomohou pochopit, co agenti dělají, a rychle odhalit a řešit vzniklé problémy.
Přechod od MCP ke spouštění kódu odráží širší vývoj v přemýšlení o architektuře AI agentů. Jak agenti získávají více schopností a jsou nasazováni ve větším měřítku, ukazuje se, že abstrakce vytvořené pro dřívější, méně schopné systémy se nyní stávají spíše překážkami než pomocníky. Budoucnost agentní architektury pravděpodobně povede k ještě přímější interakci mezi agenty a systémy, s nimiž potřebují pracovat, s menším množstvím mezivrstev.
Tento vývoj bude zřejmě doprovázen zlepšením spolehlivosti a bezpečnosti agentů. Pokud agentům dáváme přímější přístup k systémům, potřebujeme lepší mechanismy pro zajištění bezpečného využívání tohoto přístupu. Mohou to být sofistikovanější sandboxy, lepší monitoring a auditování nebo nové přístupy k zarovnání a řízení agentů. Cílem je maximalizovat autonomii a efektivitu agentů při zachování potřebných bezpečnostních opatření.
Lze také očekávat další vývoj v oblasti objevování a využívání nástrojů agentem. Progresivní zpřístupnění je krok vpřed, ale pravděpodobně se objeví ještě sofistikovanější způsoby vyhledávání a výběru nástrojů, jak bude obor dále zrát. Agenti se mohou naučit předvídat, které nástroje budou potřebovat, nebo optimalizovat svůj výběr podle výkonových a nákladových kritérií.
Přístup spouštění kódu také otevírá možnost, aby si agenti v čase sami optimalizovali svůj výkon. Agent může vygenerovat kód pro vyřešení úkolu, následně jej analyzovat a identifikovat možné optimalizace. Časem mohou agenti vyvinout stále sofistikovanější a efektivnější řešení opakujících se problémů – v podstatě se budou učit a zlepšovat zkušeností.
Závěr
Vzestup spouštění kódu jako alternativy k MCP znamená zásadní změnu v přemýšlení o architektuře AI agentů. Tím, že agentům umožníme přímo generovat a spouštět kód, místo aby pracovali skrze předdefinované nástroje a pevná rozhraní, můžeme dramaticky snížit spotřebu tokenů, zvýšit autonomii agentů a umožnit vznik sofistikovanějších schopností. Přestože MCP bude nadále hrát roli ve specifických scénářích a pro distribuci nástrojů, spouštění kódu se ukazuje jako lepší přístup pro tvorbu výkonných autonomních AI agentů. Snížení spotřeby tokenů o 98 % v kombinaci se zlepšením výkonu a autonomie agentů dokazuje, že tento architektonický posun má nejen teoretický smysl, ale i praktickou hodnotu. Jak budou organizace budovat sofistikovanější systémy AI agentů, bude pochopení této architektonické evoluce a správná volba přístupu klíčová pro úspěch. Budoucnost AI agentů nespočívá v přidávání dalších vrstev abstrakce, ale v jejich odebírání a zajištění přímého přístupu a flexibility, které agenti potřebují pro autonomní a efektivní řešení složitých problémů.
MCP je otevřený standard pro propojení AI agentů s externími systémy a API. Poskytuje univerzální protokol, který umožňuje vývojářům vytvářet nástroje jednou a sdílet je v rámci ekosystému AI agentů, což usnadňuje spolupráci a integraci.
MCP spotřebovává nadměrné množství tokenů ze dvou hlavních důvodů: zaprvé, definice nástrojů ze všech připojených MCP serverů se načítají do kontextového okna předem, i když je potřeba pouze jeden nástroj; zadruhé, mezivýsledky nástrojů (jako jsou celé přepisy dokumentů) jsou předávány skrz kontextové okno, i když je zapotřebí pouze část dat.
Spouštění kódu umožňuje agentům importovat a volat pouze konkrétní nástroje, které potřebují, místo načítání všech definic nástrojů předem. Navíc mohou agenti ukládat mezivýsledky jako proměnné či soubory a načítat pouze potřebné detaily, což snižuje množství dat procházejících kontextovým oknem až o 98 %.
Hlavními výhodami jsou snížená spotřeba tokenů (až o 98 % méně), zvýšená autonomie agentů, progresivní zpřístupnění nástrojů, vyšší úroveň ochrany soukromí díky anonymizaci dat, uchovávání stavu a možnost, aby si agenti sami dynamicky vytvářeli a rozvíjeli své dovednosti.
Ano, hlavními omezeními jsou nižší spolehlivost (agenti musí pokaždé generovat správný kód) a vyšší nároky na infrastrukturu (je potřeba zabezpečené sandboxové prostředí pro bezpečné spouštění kódu a API interakce).
Ne, MCP bude stále užitečné pro jednodušší scénáře, jako je zákaznická podpora, kde je složitost API nízká a není potřeba složitá transformace dat. Pro složité případy vyžadující vysokou autonomii a efektivitu je však spouštění kódu lepší cestou.
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.
Objevte, jak pokročilá architektura agentů FlowHunt snižuje spotřebu tokenů a maximalizuje autonomii vašich AI workflow.
Agentická AI přetváří automatizaci workflow díky Model Context Protocol (MCP), což umožňuje škálovatelnou a dynamickou integraci AI agentů s různorodými zdroji....
Zjistěte, co jsou MCP (Model Context Protocol) servery, jak fungují a proč revolucionalizují integraci AI. Objevte, jak MCP usnadňuje propojení AI agentů s nást...
Naučte se, jak vytvořit a nasadit server Model Context Protocol (MCP) pro propojení AI modelů s externími nástroji a datovými zdroji. Krok za krokem pro začáteč...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
