Generatívna AI vs AI agenti vs Agentická AI: Pochopenie evolúcie inteligentných systémov

Úvod

Oblasť umelej inteligencie sa v uplynulých rokoch dramaticky vyvinula a priniesla nové termíny a koncepty, ktoré môžu byť mätúce aj pre technologicky zdatných profesionálov. Tri pojmy, ktoré sa často zamieňajú – no nemali by byť – sú generatívna AI, AI agenti a agentická AI. Hoci sú tieto koncepty príbuzné a navzájom sa dopĺňajú, predstavujú rozdielne úrovne sofistikovanosti a schopností v tom, ako AI systémy fungujú. Pochopenie rozdielov medzi týmito tromi paradigmatmi je kľúčové pre každého, kto chce efektívne využívať AI technológie – či ste vývojár inteligentných systémov, obchodný líder hodnotiaci AI riešenia, alebo podnikateľ skúmajúci možnosti automatizácie. Tento článok rozoberá každý koncept jasným, praktickým spôsobom, vysvetľuje ich vzájomné vzťahy a ukazuje reálne príklady využitia, ktoré ilustrujú ich jedinečné silné stránky a použitia.

Čo je generatívna AI? Tvorba obsahu vo veľkom rozsahu

Generatívna AI predstavuje základ moderných systémov umelej inteligencie. V jadre generatívna AI je akýkoľvek systém umelej inteligencie navrhnutý na tvorbu nového obsahu – či už ide o text, obrázky, videá, kód alebo iné formy dát – na základe vzorcov, ktoré sa naučil z existujúcich dát. Keď používate ChatGPT, Claude, Gemini alebo podobné systémy, zažívate generatívnu AI v praxi. Tieto systémy poháňajú veľké jazykové modely (LLM), čo sú neurónové siete trénované na obrovských objemoch internetových dát vrátane článkov z Wikipédie, kníh, vedeckých prác, webstránok a nespočetných ďalších textových zdrojov. Proces trénovania umožňuje týmto modelom porozumieť jazykovým vzorcom, kontextu a vzťahom medzi pojmami, vďaka čomu generujú súvislé a relevantné odpovede na používateľské otázky.

Sila generatívnej AI spočíva v jej schopnosti pochopiť a reprodukovať vzorce z tréningových dát. Keď sa opýtate ChatGPT otázku, nevyhľadáva predpripravené odpovede z databázy. Namiesto toho spracuje váš vstup pomocou miliárd parametrov a generuje odpoveď po tokenoch, pričom predpovedá najpravdepodobnejšie ďalšie slovo na základe všetkého, čo sa naučil. Preto dokáže generatívna AI zvládnuť nové otázky a vytvárať kreatívny obsah – nevyhľadáva len odpovede, ale skutočne generuje nový obsah, ktorý predtým neexistoval. Táto schopnosť však prináša zásadné obmedzenie: generatívne AI systémy majú dátum uzávierky znalostí. Tréningové dáta modelu siahajú len po určitý bod v čase, zvyčajne niekoľko mesiacov pred vydaním modelu. To znamená, že ak sa generatívnej AI spýtate „Aká je cena letenky na zajtra?“, nemôže poskytnúť presnú odpoveď, pretože nemá prístup k aktuálnym cenám alebo informáciám po dátume svojho tréningu.

Prečo je generatívna AI dôležitá: Základ moderných AI aplikácií

Generatívna AI sa stala revolučnou naprieč prakticky každým odvetvím, pretože demokratizuje prístup k schopnostiam, ktoré predtým vyžadovali špecializované odborné znalosti. V tvorbe obsahu umožňuje marketérom písať blogy, príspevky na sociálne siete a marketingové texty vo veľkom rozsahu. V softvérovom vývoji nástroje ako GitHub Copilot využívajú generatívnu AI na navrhovanie dokončení kódu a celých funkcií, čím výrazne zrýchľujú vývoj. V zákazníckej podpore poháňa generatívna AI chatbotov, ktorí zvládnu rutinné otázky bez zásahu človeka. Vo výskume a vzdelávaní generatívna AI pomáha pri rešeršiach, analýze dát aj vysvetľovaní zložitých konceptov. Ekonomický prínos je značný – organizácie využívajúce generatívnu AI hlásia významné zvýšenie produktivity, zníženie nákladov a rýchlejšie uvádzanie nových produktov a služieb na trh.

Limity čisto generatívnej AI sa však ukazujú, keď potrebujete aktuálne informácie alebo chcete, aby systém konal vo vašom mene. Tu sa stáva kľúčovým koncept nástrojov a integrácií. Moderné generatívne AI systémy ako ChatGPT už dokážu vyhľadávať na internete, používať pluginy a volať externé API. Keď sa ChatGPT spýtať otázku a vidíte indikátor „Hľadám na webe“, systém využíva nástroj – konkrétne webové vyhľadávacie API – na získanie aktuálnych informácií z internetu. Toto je most medzi jednoduchou generatívnou AI a sofistikovanejšími AI systémami. Ak dáte LLM prístup k externým nástrojom a API, dramaticky rozšírite, čo dokáže. Ak LLM poskytnete prístup k API na rezerváciu letov, ako je Skyscanner alebo MakeMyTrip, model bude dostatočne inteligentný na to, aby zavolal toto API, získal aktuálne ceny letov a poskytol vám najnovšie informácie. Predstavte si to ako človeka s mozgom (LLM), ktorému dáte do rúk nástroje (API a integrácie) – presne tak, ako remeselník s kladivom a skrutkovačom dokáže viac než bez nástrojov, aj LLM s prístupom k nástrojom dokáže ďaleko viac než len s tréningovými dátami.

Pochopenie AI agentov: Od pasívnych odpovedí k aktívnemu plneniu úloh

Kým generatívna AI vyniká v odpovedaní na otázky a tvorbe obsahu, AI agenti predstavujú zásadnú zmenu v tom, ako AI systémy fungujú. AI agent nie je len odpovedací systém; je to program navrhnutý na to, aby prijal vstup, premyslel problém a potom autonómne konal na splnenie konkrétnej úlohy. Tento rozdiel je zásadný. Pri generatívnej AI položíte otázku a dostanete odpoveď. Pri AI agentovi pošlete požiadavku a systém vykoná akcie, aby ju splnil. Rozdiel medzi týmito dvoma paradigmatmi je ako rozdiel medzi tým, keď niekoho žiadate o informáciu, a keď niekoho žiadate, aby pre vás niečo vykonal.

Praktický príklad: rezervovanie letu. Pri čistej generatívnej AI sa môžete spýtať „Aké sú najlacnejšie lety z New Yorku do Los Angeles zajtra?“ a dostanete zoznam možností. Pri AI agentovi môžete povedať „Rezervuj mi najlacnejší let z New Yorku do Los Angeles zajtra“ a agent nielenže vyhľadá lety, ale aj naozaj vykoná rezerváciu vo vašom mene. Na to AI agent potrebuje niekoľko komponentov, ktoré spolupracujú. Po prvé, potrebuje LLM ako mozog – rozhodovací engine, ktorý rozumie vašej požiadavke a rozhoduje, aké kroky podniknúť. Po druhé, potrebuje prístup k nástrojom – v tomto prípade API na vyhľadávanie a rezerváciu letov. Po tretie, potrebuje pamäť – schopnosť pamätať si kontext predchádzajúcej konverzácie a udržiavať stav počas riešenia úlohy. Po štvrté, potrebuje autonómne rozhodovanie – schopnosť rozhodnúť bez zásahu človeka, napríklad vybrať najlacnejší let a pokračovať v rezervácii.

Autonómnosť AI agentov je obzvlášť dôležitá. Keď AI agent vyhľadá lety a nájde päť možností, nepýta sa vás, ktorý z nich má rezervovať. Vyhodnotí možnosti podľa vašich kritérií (napríklad najnižšia cena), rozhodne sa a vykoná rezerváciu. Ide teda o úroveň samostatného rozhodovania, ktorá presahuje jednoduché odpovedanie na otázky. Je však dôležité zdôrazniť, že úlohy, ktoré AI agenti bežne riešia, sú úzke a konkrétne. Príklad s rezerváciou letu je dobre definovaná úloha s jasnými parametrami a priamočiarym cieľom. Agent nerieši nejednoznačné problémy ani situácie vyžadujúce hlboké kontextové chápanie nad rámec svojho tréningu. Vykonáva konkrétny workflow s definovanými krokmi a známymi výsledkami.

Architektúra a schopnosti AI agentov

Ak chcete pochopiť, ako AI agenti fungujú v praxi, je užitočné pozrieť sa na ich architektúru. Typický AI agent pozostáva z viacerých navzájom prepojených komponentov. Komponent LLM slúži ako rozhodovací engine, ktorý spracúva informácie a určuje, aké akcie podniknúť. Vrstva integrácie nástrojov zabezpečuje agentovi prístup k externým API, databázam a službám, vďaka ktorým môže interagovať s reálnym svetom. Pamäťový systém uchováva informácie o predchádzajúcich interakciách, preferenciách používateľa a priebehu úlohy, čo umožňuje agentovi udržiavať kontext naprieč viacerými krokmi. Modul plánovania a uvažovania rozkladá zložité požiadavky na sekvencie akcií a určuje ich optimálne poradie.

Pri interakcii s AI agentom prebieha tok zvyčajne takto: zadáte vstup alebo požiadavku, LLM agenta ju spracuje a rozhodne, čo vykonať, agent zavolá príslušný nástroj alebo API, nástroj vráti výsledky, agent ich vyhodnotí a rozhodne o ďalšom kroku – a tento cyklus sa opakuje, kým nie je úloha dokončená. Tento iteratívny proces umožňuje AI agentom zvládnuť úlohy vyžadujúce viac krokov a rozhodovacích bodov. Ak napríklad požiadate AI agenta: „Nájdi mi hotel pri letisku na zajtrajšiu noc,“ agent môže postupovať takto: vyhľadá hotely pri letisku, vyfiltruje dostupnosť na zajtrajšok, zoradí podľa ceny alebo hodnotenia, získa detaily o top možnostiach a predloží vám ich. Každý krok znamená, že agent prijíma rozhodnutia na základe výsledku predchádzajúceho kroku.

Agentická AI: Orchestrácia viacerých agentov pre komplexné ciele

Ak sa posunieme za hranicu jedného AI agenta, dostávame sa k agentickej AI – sofistikovanejšej paradigme, kde viacerí AI agenti spolu autonómne spolupracujú na naplnení komplexných, viacstupňových cieľov. Kým AI agent je navrhnutý na zvládnutie konkrétnej, dobre definovanej úlohy, agentické AI systémy sú určené na riešenie komplexných problémov vyžadujúcich koordináciu, plánovanie a zapojenie viacerých špecializovaných agentov. Ide o významný skok vo schopnostiach a komplexnosti.

Na ilustráciu rozdielu rozšírme príklad s cestovaním. Jednoduchý AI agent môže zarezervovať let podľa vašich kritérií. Ale čo ak cestujete do zahraničia a potrebujete víza? Čo ak potrebujete zabezpečiť pozemnú dopravu, ubytovanie a platný pas? Ide o prepojené úlohy vyžadujúce rôzne typy expertízy a prístup k rôznym systémom. Tu vyniká agentická AI. V agentickom AI systéme môžete mať agenta na rezerváciu letov, ktorý sa špecializuje na vyhľadanie a rezerváciu letov, imigračného agenta, ktorý kontroluje vízové požiadavky a oprávnenosť, agenta na rezerváciu hotelov a agenta na pozemnú dopravu. Títo agenti nepracujú izolovane; koordinujú sa, zdieľajú informácie a rozhodujú sa na základe výsledkov ostatných agentov.

V praxi to môže vyzerať takto: Poviete systému „Chcem cestovať do Dillí v máji na 7-dňový výlet. Počasie má byť každý deň slnečné, rozpočet na letenku pod 1 600 dolárov a preferujem lety bez prestupu.“ Orchestrácia systému prijme požiadavku a rozdelí ju na podúlohy. Najprv zavolá agenta na počasie, ktorý vyhľadá sedem po sebe idúcich slnečných dní v máji. Keď budú známe dátumy, systém zavolá agenta na rezerváciu letov, ktorý vyhľadá lety na tieto dátumy podľa vašich kritérií. Súčasne môže zavolať imigračného agenta na kontrolu vízového statusu. Ak imigračný agent zistí, že vaše víza sú neplatné, upozorní systém, ktorý následne zavolá agenta na vybavenie víz a zaháji proces obnovenia víz ešte pred rezervovaním letu. Až po vyriešení víz systém pokračuje v rezervácii letu. Dodatočne môže systém proaktívne navrhnúť hotely a dopravu z letiska, čím pridáva hodnotu nad rámec vašej požiadavky.

Tento príklad ilustruje niekoľko kľúčových vlastností agentických AI systémov. Po prvé, vykonávajú viacstupňové uvažovanie – systém nerealizuje len jeden krok, ale premýšľa nad celou sekvenciou prepojených úloh. Po druhé, zahŕňajú viacstupňové plánovanie – systém určuje optimálne poradie úloh a ich závislosti. Po tretie, demonštrujú autonómne rozhodovanie – agenti rozhodujú, ktorých ďalších agentov zavolať, ako riešiť konflikty či chyby a ako pokračovať v neočakávaných situáciách. Po štvrté, dokážu koordinovať viacerých agentov – systém orchestruje komunikáciu a zdieľanie informácií medzi rôznymi špecializovanými agentmi. Po piate, pracujú na komplexných cieľoch – namiesto jednoduchých úloh agentické AI systémy riešia ambiciózne ciele vyžadujúce sofistikované uvažovanie a koordináciu.

Kľúčové rozdiely: Porovnávací rámec

Aby ste si tieto tri paradigmy lepšie osvojili, porovnajme ich v niekoľkých dimenziách:

Budovanie agentických AI systémov: Nástroje a frameworky

Teoretické pochopenie agentickej AI sa stáva praktickým pri pohľade na nástroje a frameworky, ktoré sú pre tento účel dostupné. Objavilo sa niekoľko platforiem, ktoré zjednodušujú vývoj AI agentov a agentických systémov. LangGraph je populárny framework, ktorý poskytuje štruktúrovaný spôsob tvorby AI agentov s pamäťou, integráciou nástrojov a možnosťou zapojenia človeka do procesu. N8N je vizuálna platforma na automatizáciu workflowov, ktorá umožňuje zostavovať zložité workflowy prepojením služieb a AI modelov bez rozsiahleho kódovania. Agno je ďalší framework prinášajúci abstrakcie na stavbu multi-agentných systémov s rôznou úrovňou sofistikovanosti.

Pri pohľade na každý agentický AI systém postavený na týchto nástrojoch si všimnete, že generatívna AI (najmä LLM) ostáva jadrom systému. LLM nie je nahradený ani obídený; je integrovaný ako engine na uvažovanie v širšom systéme. V schéme workflowu v N8N napríklad môžete vidieť model Gemini LLM prepojený na rôzne API, databázy a ďalšie služby. LLM spracováva informácie a rozhoduje, zatiaľ čo okolitá infraštruktúra poskytuje nástroje, spravuje stav a koordinuje vykonávanie. Tento hierarchický vzťah je dôležité pochopiť: Generatívna AI je súčasťou AI agentov a AI agenti sú súčasťou agentických AI systémov. Každá vrstva buduje a rozširuje možnosti vrstvy pod sebou.

Praktické využitie: Od teórie k implementácii

Najväčší prínos pochopenia týchto konceptov spočíva v praktických aplikáciách. Jednoduchý AI agent môže poháňať chatbot zákazníckej podpory, ktorý vie vyhľadať stav objednávky, spracovať vrátenie tovaru a odpovedať na často kladené otázky. Má prístup k vášmu systému správy objednávok a databáze zákazníkov, takže vie získavať informácie a vykonávať akcie ako spustenie refundácie alebo naplánovanie vyzdvihnutia. Agent pracuje v jasne vymedzenom rámci – vie, čo môže a nemôže, a eskaluje na ľudského agenta, keď narazí na situácie mimo svojich možností.

Sofistikovanejší agentický AI systém môže riešiť onboarding zamestnanca. Keď do firmy nastúpi nový človek, systém prijme jeho údaje a orchestruálne riadi zložitý workflow. Zavolá HRMS agenta na pridanie zamestnanca do systému HR, email agenta na odoslanie uvítacích správ, IT provisioning agenta na nastavenie účtov a prístupov, facility agenta na vybavenie pracoviska a parkovania a agenta na notifikáciu manažéra. Títo agenti pracujú paralelne, kde je to možné, a postupne tam, kde existujú závislosti. Systém rieši chyby – ak zlyhá IT provisioning, skúsi to znova alebo eskaluje na správcu. Udržiava stav celého procesu, takže ak jeden krok zlyhá, vie pokračovať od tohto bodu, nie od začiatku. Celý workflow prebieha autonómne s možnosťou zásahu človeka v kritických bodoch.

FlowHunt: Zjednodušenie vývoja agentických AI

FlowHunt predstavuje moderný prístup k tvorbe týchto inteligentných systémov. Namiesto potreby hlbokých znalostí viacerých frameworkov a API poskytuje FlowHunt vizuálne, intuitívne rozhranie na tvorbu AI workflowov a agentov. Pomocou FlowHunt môžete navrhovať komplexné agentické systémy vizuálne – jednoduchým prepojením LLM, API, rozhodovacích bodov a ďalších komponentov. Platforma sa postará o zložitosti ako správa stavu, riešenie chýb a viacstupňové vykonávanie, takže sa môžete sústrediť na obchodnú logiku vášho workflowu.

Pre organizácie, ktoré chcú implementovať AI agentov alebo agentické systémy, FlowHunt odstraňuje mnoho bariér vstupu. Nemusíte byť expertom na strojové učenie ani skúseným softvérovým architektom. Workflow si navrhnete vizuálne, otestujete a nasadíte. Schopnosť integrácie FlowHunt znamená, že sa môžete napojiť prakticky na akékoľvek API alebo službu, ktorú vaša firma využíva – či už CRM, ERP, emailovú službu alebo špecializované biznis aplikácie. Vďaka tomu je možné postaviť agentické systémy riešiace reálne firemné problémy bez mesiacov vývoja.

Spektrum autonómnosti a komplexity

Je dôležité si uvedomiť, že prechod od generatívnej AI cez AI agentov až po agentickú AI nie je binárnou klasifikáciou, ale spektrom. Rôzne frameworky a implementácie definujú tieto pojmy s rôznou prísnosťou. Niektorí odborníci rozdeľujú agentické AI systémy do piatich úrovní – úroveň 1 sú agenti so základnými nástrojmi a inštrukciami, vyššie úrovne pridávajú znalostné databázy, koordináciu viacerých agentov a stále sofistikovanejšie uvažovanie. Kľúčovým poznatkom je, že ako postupujete po tomto spektre, zvyšuje sa zložitosť úloh, ktoré dokážete zvládnuť, rastie autonómnosť systému a zväčšuje sa úroveň sofistikovanosti uvažovania aj plánovania.

Toto spektrum zároveň odráža praktickú realitu: nie každý problém vyžaduje plne agentický systém. Niektoré úlohy najlepšie vyrieši jednoduchá generatívna AI. Iné profitujú z jedného AI agenta s prístupom k nástrojom. Ďalšie už potrebujú plnú silu multiagentnej koordinácie. Umením návrhu AI systému je zvoliť úroveň sofistikovanosti zodpovedajúcu konkrétnemu problému. Prílišná zložitosť je plytvaním zdrojov a zvyšuje riziko zlyhania. Nedostatočne navrhnuté riešenie nedosahuje požadované výsledky.

Kontrola a bezpečnosť v autonómnych systémoch

Ako sa AI systémy stávajú autonómnejšími, prichádza dôležitá otázka: koľko autonómnosti je vhodné? Nemôžete – a nemali by ste – dať AI agentom úplnú autonómiu v každom kontexte. Napríklad by ste AI agentovi neposkytli prístup k vašim bankovým údajom a neumožnili mu neobmedzené finančné transakcie bez dozoru. Rovnako by ste mu nedovolili samostatne rozhodovať o prijatí alebo prepustení zamestnanca. Preto väčšina praktických agentických AI systémov obsahuje mechanizmy zapojenia človeka do procesu na kľúčových rozhodovacích bodoch.

Dobre navrhnutý agentický AI systém obsahuje ochranné a kontrolné mechanizmy. Môžu to byť vyžadované schválenia človekom pred vykonaním zásadných akcií, nastavenie limitov na výdavky či transakcie, vedenie auditných záznamov o všetkých akciách alebo možnosť zásahu človeka či prebratia kontroly. Cieľom je dosiahnuť efektivitu a rýchlosť autonómnych systémov pri zachovaní primeranej kontroly a dohľadu človeka. Rovnováha medzi autonómiou a kontrolou je jednou z hlavných výziev pri nasadzovaní agentických AI v reálnych firemných prostrediach.

Budúcnosť AI: Integrácia a špecializácia

Pri pohľade do budúcnosti je trend jasný: AI systémy budú stále sofistikovanejšie, s komplexnejším uvažovaním, lepšou koordináciou viacerých agentov a hlbšou integráciou s biznis procesmi. To však neznamená, že jednoduchšie formy AI zaniknú. Generatívna AI bude naďalej cenná pre tvorbu obsahu, analýzu a odpovedanie na otázky. AI agenti budú efektívne riešiť konkrétne, dobre špecifikované úlohy. Agentická AI bude čoraz viac zvládať komplexné, mnohostranné obchodné výzvy. Kľúčom je pochopiť, ktorý nástroj je vhodný na ktorý problém.

Úspešné organizácie budú tie, ktoré tieto rozdiely pochopia a dokážu navrhovať riešenia vhodne kombinujúce jednotlivé paradigmá. Platforma zákazníckych služieb môže použiť generatívnu AI na tvorbu úvodných odpovedí, AI agentov na úlohy ako vyhľadanie objednávky alebo spracovanie vrátenia a agentickú AI na zložité prípady vyžadujúce koordináciu viacerých systémov či rozhodovateľov. Takýto vrstvený prístup maximalizuje prínosy každej paradigmy a vyhýba sa úskaliam prehnanej zložitosti alebo nedostatočnej funkcionality.

Záver

Evolúcia od generatívnej AI k AI agentom až po agentickú AI predstavuje posun v schopnostiach, autonómnosti a komplexite. Generatívne AI systémy vynikajú v tvorbe obsahu a odpovedaní na otázky podľa naučených vzorcov, no ich limity sú v dátume uzávierky znalostí a neschopnosti konať v reálnom svete. AI agenti rozširujú tento základ o prístup k nástrojom, pamäť a autonómne rozhodovanie, vďaka čomu dokážu plniť konkrétne úlohy ako rezervácie alebo získavanie informácií. Agentické AI systémy predstavujú ďalšiu úroveň – orchestrujú viacero špecializovaných agentov na dosiahnutie komplexných, viacstupňových cieľov vyžadujúcich sofistikované uvažovanie, plánovanie a koordináciu. Pochopenie týchto rozdielov je zásadné pre každého, kto pracuje s AI technológiou – či už vyberáte riešenia pre svoju organizáciu, staviate AI systémy alebo sa len snažíte pochopiť možnosti a limity AI nástrojov, ktoré denne používate. Ako tieto technológie ďalej zrejú a stávajú sa dostupnejšími vďaka platformám ako FlowHunt, schopnosť navrhovať a nasadzovať vhodné AI riešenia sa stane čoraz cennejšou zručnosťou naprieč všetkými odvetviami.