AI agenti v praxi

Meetup na téma AI agentů, LLM asistentů a automatizace byl bohatý na témata i úhly pohledu. Na pódiu se vystřídali zástupci Unicornu, IBM, Datera, AddAI… a přestože některé části byly spíš PR než praktická exekuce, pár myšlenek stojí za sdílení – a zároveň i za kritickou reflexi.

Vibe coding: Když vývoj vede AI

Vstupní přednáška zněla slibně – „vibe coding“ jako koncept prototypování s pomocí LLM. Vývoj pomocí diktování kódu modelu, jako je Cursor nebo Claude Code. Bohužel z mé strany očekávání z části nenaplněna - zůstalo jen u obecného výčtu.

Moje poznámky:

• Pro rychlé MVP možná použitelné.
• V enterprise světě bez šance - chybí tam validace, bezpečnost a struktura.
• Představa, že „mluvením ke kódu“ stavíme robustní systém, je zatím iluze.

Tip: Nechte si prompty auditovat, pište je jako pro juniora, co projekt nikdy neviděl

AI agenti v enterprise: ano, ale jinak

Radek Šulc z IBM nabídl realističtější vhled. Jasně zaznělo, že agenti nejsou samospásní. Na složitější úlohy selhávají – kvůli halucinacím, nejasným promptům i nepredikovatelnosti.

Co mě zaujalo:

• Kombinace AI + deterministických „fixed flows“ je klíč.
• Vysoká citlivost na kontext a kvalitu promptu je překážkou škálování.
• Firemní prostředí potřebuje robustnost, ne AI magii.

Myšlenka, kterou si odnáším: fail fast není fráze, ale nutnost. Experimentujte, ale ne s produkcí.

Nová znalost, kterou si odnáším: Event Driven Architecture (EDA) je architektonický přístup k návrhu softwarových systémů, ve kterém jsou jednotlivé komponenty řízeny událostmi (events). Místo toho, aby aplikace běžela sekvenčně, reaguje na konkrétní události (např. přijetí dat, uživatelská akce, výsledek výpočtu apod.).

Typické znaky EDA:

• Komponenty systému (např. mikroservisy nebo agenty) jsou volně spojené – komunikují prostřednictvím událostí, nikoliv přímými voláními.
• Usnadňuje škálovatelnost a modularitu – nové komponenty lze přidávat bez zásahů do stávajících.
• Běžně se používají nástroje jako Kafka, RabbitMQ nebo různé cloudové eventové služby (např. Azure Event Grid, AWS EventBridge).
• V kontextu AI agentů a enterprise automatizace to znamená, že jednotlivé kroky v procesech (např. zahájení schvalování, přijetí požadavku, výstup AI modelu) mohou spouštět další akce asynchronně, což je vhodné pro složité a dynamické workflow.

AI v bezpečnostních složkách: jiné paradigma

Zajímavý vhled od Datera: zpracování nestrukturovaných dat z dronů, kamer atd. do predikcí budoucích událostí. Ale hlavní rozdíl? Všechno on-prem. Žádný cloud, žádné API klíče v LLM. Vojáci to musí být hermeticky uzavřené. Ikdyž to téma bylo podáno velmi zajímavě a poutavě, tak je to bohužel mimo můj záběr, tak jsem si toho ani nestihl moc poznamenat. Sorry.

Jak stavět AI agenty pro firmy: tvrdá realita

Sebastian Pernica z AddAI byl asi nejpraktičtější. Otevřeně mluvil o tom, jak těžké je přesvědčit klienta, že AI není magie.

Co musí každá firma pochopit:

• Data mají obvykle ve špatné kondici. Tečka.
• Integrace je náročná (API, CRM, dokumenty…).
• Governance a bezpečnost se nesmí obejít.
• Změna je hlavně v lidech, ne v technologii.
• Nejčastější chyba: vedení chce AI hned. Ale agenta je potřeba učit, testovat a ladit. Tady hype hodně bolí.

Citát od Jindřicha Chromého (CEO AddAI): Dejte svému agentovi jméno a pracujte s ním jako se svým kolegou. Vyplatí se to!

Fireside chat: Je to hype?

Závěrečná diskuze mezi Lukášem Benzlem a Jiřím Panuškou byla upřímná. Mluvilo se o tom, kde agenti dávají smysl – a kde je to pořád jen sexy prezentace.

Já si z toho beru:

• Agentní systémy mají obrovský potenciál, ale implementace je bolestivá.
• Není to o nástrojích, ale o kontextu, datech a mindsetu.
• Největší výzva? Snížit očekávání a zvýšit připravenost.
• Jo a ještě sledovat nástup GPT-5 (prý to bude začátek konce multi-agentů).
• Jo a taky America`s AI Action Plan.

Co se děje v USA: AI.gov a federální koordinace

Minulý týden spustila americká vláda portál AI.gov (btw. ten scrolling na úvodní stránce, no to je síla - Zlatoslav Lockhart hadr) který slouží jako centrální rozcestník pro veškeré federální aktivity v oblasti umělé inteligence. Cílem je posílit transparentnost, koordinaci a odpovědnost při vývoji a nasazení AI ve veřejném sektoru.Co je důležité:Stránka sjednocuje výstupy z agentur jako NIST, DARPA, NSF, White House OSTP nebo Department of Energy.Reflektuje priority stanovené v exekutivních nařízeních prezidenta Bidena.Poskytuje přehled projektů, etických rámců, výzkumu i vládních strategií pro bezpečné využití AI.

Dopady:

• USA se snaží dohnat Evropu v oblasti veřejné regulace AI.
• Pro firmy a dodavatele může být AI.gov vstupní bránou k federálním AI iniciativám a kontraktům.
• Pro veřejnost jde o nástroj pro lepší dohled a porozumění tomu, jak vláda s AI pracuje.
• Zároveň je ale mezi řádky cítit i hlubší strategický záměr: udržet si technologické prvenství ve vývoji umělé inteligence a být tím, kdo nastavuje globální pravidla hry. I když AI.gov působí edukativně a civilně, je to také nástroj měkké síly, který ukazuje světu: „My tuhle oblast vedeme.“
• S tím souvisí i ambice Spojených států dostat se jako první k tzv. AGI (Artificial General Intelligence) – univerzální umělé inteligenci s lidskou úrovní myšlení. O AGI se sice v dokumentu výslovně nemluví, ale struktura iniciativ, důraz na federální koordinaci a investice do výzkumu naznačují, že USA tento cíl sledují velmi vážně. Hraje se o hodně – nejen technologicky, ale i geopoliticky.
• Ale tohle je samostatné, mnohem podrobnější a tím pádem i delší povídání.

Závěrem

AI agenti nejsou plug-and-play. A nejsou levní. Ale když se implementují s pokorou, mohou přinést výraznou hodnotu. Z meetupu si odnáším dvě roviny:Trendy jsou inspirující – ale nestačí si je jen přečíst na Twitteru.Úspěch závisí na ochotě měnit procesy, učit se a přiznat si limity.

Pokud chcete AI ve firmě nasadit – začněte u dat, lidí a realistických očekávání. Nástroje přijdou až potom.