Porozumenie veľkým jazykovým modelom (LLM)

Skôr než sa ponoríme do detailov AI agentov, je dôležité pochopiť základ, na ktorom sú postavené: veľké jazykové modely (LLMs). Nástroje ako ChatGPT, Google Gemini a Claude sú všetko príklady aplikácií poháňaných LLMs. Tieto modely sú trénované na obrovských množstvách dát, ktoré pozostávajú z textov z kníh, webstránok, článkov a podobne. Ich hlavná schopnosť? Generovanie zmysluplných a kontextovo vhodných textových odpovedí na základe prijatého vstupu.

Keď zadáte otázku do ChatGPT a dostanete prekvapivo presnú a podrobnú odpoveď, pracuje za tým LLM. Nemá prístup k vašim osobným údajom, pokiaľ ich výslovne neposkytnete, a ani nemá schopnosť konať alebo sa samostatne rozhodovať. Jednoducho spracuje váš vstup a na základe svojho trénovania vygeneruje odpoveď. Nepozná vaše udalosti v kalendári ani počasie, a bez špecifických inštrukcií a integrácií tieto dáta nezíska.

Preto sa LLMs opisujú ako reaktívne, nie proaktívne. Potrebujú, aby ste interakciu iniciovali vy. Ak hľadáte AI asistenta, ktorý vie, čo má spraviť bez toho, aby ste mu to krok za krokom povedali, budete potrebovať niečo pokročilejšie – AI agenta. Hoci LLMs brilantne pracujú s textom, chýba im autonómia a adaptívna inteligencia, ktoré definujú skutočného agenta. Pochopenie tohto rozdielu je kľúčové, keď sa posúvame do ďalšej fázy: sveta AI workflowov.

Čo sú AI workflowy? Budovanie inteligentnejšej automatizácie

Teraz, keď už viete, čo sú LLMs a čo dokážu (alebo nie), pozrime sa na ďalší krok: AI workflowy. Predstavte si, že ste tvorca obsahu, ktorý využíva AI na generovanie príspevkov na sociálne siete. Môžete nastaviť workflow tak, že vždy keď vložíte odkaz na článok do tabuľky, AI ho zhrnie a navrhne príspevok. To je viac než len príkaz – ide o automatizovanú sekvenciu udalostí, ktorá sa spustí, keď sa aktivuje konkrétny spúšťač.

Jednoducho povedané, AI workflowy sú reťazce príkazov alebo logických krokov, ktoré pomáhajú AI nástroju nasledovať vopred určenú cestu. Napríklad môžete systému povedať: „Keď poviem ‘zhrň správy’, načítaj dáta z tejto tabuľky, použij Perplexity na zhrnutie a požiadaj Claude, aby napísal príspevok.“ Táto séria krokov je automatizovaná, ale každý krok je niečo, čo ste sami definovali. Systém dodržiava vaše pokyny, ale sám sa neprispôsobí, ak sa niečo zmení alebo ak logika nesedí na nový prípad.

To je hlavné obmedzenie workflowov: aj keď sú silné a užitočné pri opakujúcich sa úlohách, sú rigidné. Ak potrebujete niečo upraviť – napríklad zmeniť tón príspevku alebo pridať nové zdroje – musíte sa manuálne vrátiť a workflow upraviť. Tu prichádzajú na scénu AI agenti, ktorí workflowy posúvajú na vyššiu úroveň tým, že pridávajú inteligenciu, prispôsobivosť a schopnosť rozhodovať sa.

Od workflowu k agentovi: Kľúčový vývoj

Prechod od AI workflowu k AI agentovi je síce nenápadný, ale veľmi podstatný. Pri workflowe navrhuje celý proces človek – určuje logiku, nastavuje spúšťače a definuje, čo sa má stať v každom kroku. Workflow potom len vykonáva sériu úloh podľa zadania – nerozhoduje sa, neposudzuje kvalitu výstupu a neodchyľuje sa od naprogramovanej cesty. Ale čo ak by AI vedela samostatne premýšľať o procese?

Tu vstupuje do hry AI agent. Ten preberá zodpovednosť za rozhodovanie, ako čo najlepšie dosiahnuť cieľ – nejde len o slepé plnenie pokynov. Vráťme sa k príkladu s tvorbou obsahu. Predstavte si, že chcete každé ráno publikovať príspevok o najnovších technologických správach. Workflow vie stiahnuť články, zhrnúť ich a vytvoriť návrh príspevku. Ale čo ak je zhrnutie nudné alebo zdroj nedôveryhodný?

AI agent zhodnotí zhrnutie, skritizuje ho podľa metrík zapojenia publika, prepíše ho v lepšom tóne, alebo článok úplne preskočí, ak nespĺňa štandardy – a to všetko bez vášho zásahu. Premýšľa, koná a opravuje sa – podobne ako človek. Táto autonómia robí z AI agentov taký silný nástroj. Predstavujú skutočnú spoluprácu medzi človekom a strojom, kde je stroj aktívnym, inteligentným účastníkom a nie len pasívnym nástrojom.

Úloha uvažovania a rozhodovania pri AI agentoch

Jednou z najvýraznejších vlastností AI agentov je ich schopnosť uvažovať a rozhodovať sa bez neustáleho dohľadu človeka. V tradičnom workflowe je každý krok vopred určený. Systém nerozumie, prečo je daný krok potrebný, ani či by alternatíva nebola účinnejšia. AI agenti však dokážu zhodnotiť viacero možností, vybrať najlepšie riešenie a prispôsobiť svoje správanie na základe výsledkov.

Táto schopnosť vychádza z integrácie procesov uvažovania do veľkých jazykových modelov. Uvažovanie umožňuje agentovi plánovať a premýšľať nad stratégiou. Napríklad, namiesto slepého zhrnutia každého článku by agent zvážil jeho relevantnosť pre vaše publikum, posúdil dôveryhodnosť zdroja a rozhodol sa, či článok vôbec zaradiť. Nejde len o vykonávanie úloh – ide o premýšľanie, ako ich vykonať čo najlepšie.

Rozhodovanie u agentov je zároveň cielené. Vy poskytnete cieľ (napr. „publikuj zaujímavý obsah každé ráno“) a agent určí, ako tento cieľ dosiahnuť. Môže to zahŕňať použitie API, generovanie návrhov, analýzu sentimentu a dokonca aj sebakritiku výstupu. Dôležité je, že AI agenti sa správajú skôr ako digitálni kolegovia než len automatizačné nástroje. Ich schopnosť samostatného rozhodovania znamená významný posun v možnostiach umelej inteligencie.

Reálne príklady: Vytvorenie asistenta pre sociálne siete

Poďme si teraz ukázať, ako teóriu preniesť do praxe. Predstavte si, že chcete automatizovať svoju stratégiu na sociálnych sieťach. Začali by ste identifikáciou opakovateľného workflowu: zhromažďovanie správ, ich zhrnutie, tvorba príspevkov a ich publikovanie na platformách ako LinkedIn alebo Instagram. Spočiatku by ste možno používali nástroje ako Google Sheets na sledovanie odkazov, Perplexity AI na zhrnutie obsahu a Claude alebo ChatGPT na tvorbu príspevkov. Všetko by sa dalo naplánovať napríklad cez Make.com alebo Zapier.

Toto je účinný AI workflow, ale stále si vyžaduje, aby ste definovali každý krok a upravili logiku, keď výsledky nespĺňajú vaše očakávania. Ak zistíte, že príspevok nezískava dostatočné zapojenie, musíte sa vrátiť späť, upraviť prompt, otestovať a opakovať, kým nie ste spokojní.

A teraz si predstavte, že tento workflow premeníte na AI agenta. Agent by nielen spustil celý proces, ale aj monitoroval výkonnosť, upravoval tón príspevku, vyhľadával zaujímavejšie témy a dokonca testoval rôzne formáty na zvýšenie zapojenia. Mohol by zapojiť ďalší jazykový model na kritiku a úpravu výstupu, až kým nesplní požadované štandardy. A to všetko s minimálnym zásahom z vašej strany.

Táto zmena z manuálnych úprav na inteligentnú autonómiu je presne to, čo robí AI agentov tak revolučnými. Nielen že plnia úlohy – oni ich vylepšujú.

AI agenti vs. tradičné automatizačné nástroje

AI agentov si je ľahké pomýliť s bežnými nástrojmi na automatizáciu ako sú makrá, skripty alebo služby ako IFTTT a Zapier. Všetky tieto nástroje síce zefektívňujú prácu, ale zásadný rozdiel spočíva v ich schopnosti prispôsobovať sa. Tradičné nástroje fungujú presne podľa zadaných pokynov. Ak sa čokoľvek v procese zmení, systém zlyhá, pokiaľ človek manuálne neupraví logiku.

AI agenti sú úplne iní. Rozumejú totiž „prečo“ sa niečo robí a dokážu sa prispôsobiť v reálnom čase. Ak sa zmení formát vstupu, AI agent si môže sám všimnúť nový vzor a podľa toho upraviť svoje správanie. Môže experimentovať, analyzovať svoju vlastnú výkonnosť a rozhodnúť sa zopakovať alebo prerobiť úlohu, ak výsledok nezodpovedá stanovenému cieľu.

Predstavte si to takto: automatizačné nástroje sú ako digitálne výrobné linky – efektívne, ale nepružné. AI agenti sú ako digitálni stážisti, ktorí sa učia za pochodu. Nemusia všetko zvládnuť na prvýkrát, ale zlepšujú sa, iterujú a prispôsobujú sa skúsenosťami.

Táto vrstva inteligencie umožňuje AI agentom riešiť zložité, nelineárne problémy v dynamickom prostredí. Pre jednotlivcov aj firmy, ktoré hľadajú dlhodobú škálovateľnosť a inováciu, sú AI agenti ďalším krokom v evolúcii automatizácie.

Rámec REACT a prečo je kľúčový pre AI agentov

Rámec REACT je jedným z najzásadnejších konceptov pri vývoji a pochopení AI agentov. Skratka REACT znamená „Reasoning + Acting“ (Uvažovanie + Konanie), čo stručne vystihuje dve kľúčové schopnosti, ktoré odlišujú AI agentov od jednoduchších automatizovaných systémov. Kým veľké jazykové modely dokážu generovať odpovede a workflowy dokážu vykonávať pokyny, model REACT prináša dynamickú inteligenciu tým, že umožňuje systémom analyzovať problém a vykonať stratégiu na jeho vyriešenie.

Ako to vyzerá v praxi? AI agent dostane úlohu, uvažuje o najlepšom spôsobe jej riešenia (môže zvážiť viacero metód, overiť viaceré zdroje, alebo sa oprieť o predošlé skúsenosti) a potom koná – pomocou nástrojov, API alebo vlastnej logiky. Tento cyklus sa opakuje: agent sleduje výsledky svojich krokov, zhodnocuje ich a podľa potreby iteruje, kým nedosiahne cieľ.

Tento model je silný práve preto, že napodobňuje ľudské rozhodovanie. Človek môže skúsiť napísať tweet, upraviť ho, ak nie je pútavý, a až potom ho publikovať. AI agent v modeli REACT robí to isté – len tisíckrát rýchlejšie, bez únavy a s možnosťou testovať viacero variantov naraz.

Pochopenie rámca REACT je zásadné pre vývojárov aj používateľov. Vývojárom slúži ako návod na budovanie inteligentného správania a používateľom pomáha pochopiť, prečo AI agenti pôsobia tak „inteligentne“.

Iteratívna inteligencia: Ako sa agenti učia a zlepšujú

Jednou z najfascinujúcejších schopností AI agentov je ich schopnosť iterovať – teda opakovane upravovať a zlepšovať svoj výstup, podobne ako to robí ľudský editor. Pri tradičnej automatizácii, ak nie je výsledok uspokojivý, musí zasiahnuť človek, prepísať prompt alebo logiku a skúsiť to znova. S AI agentmi môžete túto zodpovednosť odovzdať priamo systému.

Iterácia je možná vďaka kombinácii sebakritiky a optimalizačných cieľov. Napríklad po vygenerovaní príspevku na LinkedIn môže agent poslať výstup inému jazykovému modelu na spätnú väzbu podľa kritérií ako zapojenie publika, zrozumiteľnosť alebo súlad s tónom značky. Ak kritika poukáže na nedostatky, pôvodný model upraví príspevok a opäť ho odošle na hodnotenie. Tento proces sa môže opakovať, kým príspevok nesplní všetky požiadavky.

Tento „cyklus sebazlepšovania“ je moment, kedy začnú AI agenti pôsobiť skutočne autonómne. Nielenže vykonávajú úlohy – zabezpečujú, že sú vykonané čo najlepšie. V budúcnosti budú títo agenti schopní napríklad A/B testovania v reálnom čase, aby zistili, čo funguje najlepšie pri vašom konkrétnom publiku.

Iteratívna inteligencia nie je len funkcia – je to základná schopnosť, ktorá premieňa AI agenta z nástroja na inteligentného spolupracovníka.

Bežné mylné predstavy o AI agentoch

S narastajúcim záujmom o AI agentov sa začína objavovať aj množstvo mylných predstáv. Jednou z najčastejších je, že AI agenti sú len vylepšené chatboty. Hoci chatboti sa spoliehajú najmä na vopred pripravené odpovede a užívateľské príkazy, AI agenti idú omnoho ďalej – dokážu samostatne uvažovať, komunikovať s externými systémami a dokonca hodnotiť a upravovať svoje vlastné výstupy.

Ďalšou chybou je predstava, že na vytvorenie alebo ovládanie AI agenta sú potrebné pokročilé programátorské zručnosti. Pravda je, že dnes už existuje mnoho platforiem s drag-and-drop rozhraním alebo low-code prostrediami (napríklad Make.com), ktoré umožňujú budovať jednoduchých agentov aj úplným laikom. Stačí len základné pochopenie logiky a schopnosť pracovať s promptmi.

Ľudia sa tiež obávajú, že AI agenti im vezmú prácu. Aj keď dokážu automatizovať niektoré úlohy, zároveň uvoľňujú ľuďom ruky na kreatívnu, strategickú a medziľudskú prácu, ktorú stroje zatiaľ nedokážu nahradiť. Namiesto nahrádzania práce AI agenti často prácu dopĺňajú – fungujú ako inteligentní asistenti, ktorí zvyšujú efektivitu.

A nakoniec – AI agenti nie sú neomylní. Rovnako ako každý iný nástroj, aj ich výkon závisí od toho, ako dobre boli nastavení a vyškolení. Ich schopnosť iterovať a zlepšovať sa ich však robí oveľa flexibilnejšími ako tradičné softvérové riešenia. Pochopenie týchto rozdielov je kľúčové pre efektívne a etické využitie AI agentov.

Ako môžete začať budovať AI agentov už dnes

Začať s AI agentmi sa môže zdať náročné, no vďaka rastúcemu počtu no-code a low-code nástrojov je ich vytvorenie dostupné ako nikdy predtým. Ak ste už niekedy použili nástroje ako Zapier, Make.com alebo Notion AI, máte základné chápanie toho, ako fungujú automatizované workflowy. Ďalším krokom je pridať schopnosť uvažovať a prispôsobovať sa – a premeniť workflow na inteligentného agenta.

Začnite jasne definovaným cieľom. Akú úlohu chcete, aby AI agent zvládol? Napríklad sumarizáciu článkov a tvorbu príspevkov. Potom si spíšte nástroje, ktoré na to už používate – Google Sheets na sledovanie obsahu, ChatGPT na návrhy textov, prípadne API ako Perplexity na výskum. Následne identifikujte, ktoré rozhodnutia možno automatizovať – môže AI kritizovať svoj výstup? Rozhodnúť, či je zdroj dôveryhodný? Prispôsobiť tón platforme?

Pomocou platforiem ako Make.com môžete tieto kroky zosieťovať a spojiť cez API. Ak chcete ísť ešte ďalej, zapojte jazykové modely, ktoré dokážu „premýšľať“ a využiť výstupy z jedného kroku na rozhodovanie v ďalšom. Nakoniec tak vytvoríte agenta, ktorý nielen vykonáva úlohy, ale aj rozmýšľa nad tým, ako ich urobiť lepšie.

Nemusíte byť inžinier – stačí zvedavosť a problém, ktorý sa oplatí vyriešiť. A keď raz vytvoríte svojho prvého agenta, začnete vnímať príležitosti na automatizáciu všade.

Budúcnosť: Rastúca úloha AI agentov v každodennom živote

Úloha AI agentov bude v nasledujúcich rokoch rásť raketovým tempom. Ako ich čoraz viac jednotlivcov a organizácií prijíma, AI agenti sa postupne stanú súčasťou všetkých aspektov každodenného života – od osobnej produktivity a smart domácností až po rozhodovanie v podnikoch na najvyššej úrovni. Čo ich robí výnimočnými, je schopnosť reagovať v reálnom čase, učiť sa z nových informácií a spolupracovať s ľuďmi aj s inými AI systémami.

Predstavte si budúcnosť, kde váš kalendárový asistent nielenže plánuje schôdzky, ale aj rezervuje letenky, navrhuje ideálne časy na prácu podľa vašej energie a píše e-maily v tóne, ktorý má najväčšiu šancu na pozitívnu odpoveď. Alebo si predstavte maloobchodnú firmu, kde agenti monitorujú zásoby, odpovedajú na otázky zákazníkov, spúšťajú reklamné kampane a analyzujú výkonnosť – a to všetko bez nutnosti zásahov človeka do každého kroku.

Skutočná sila AI agentov spočíva v personalizácii a škálovateľnosti. Nejde o univerzálne riešenia – učia sa z vašich preferencií a spätnej väzby a časom sa zlepšujú. A vďaka tomu, že fungujú v digitálnom tempe a rozsahu, dokážu meniť celé odvetvia.

Sme len na začiatku tejto transformácie. Ako sa budú AI agenti stávať intuitívnejšími, bezpečnejšími a prepojenejšími, stanú sa neoddeliteľnou súčasťou našich osobných aj pracovných životov.

Záverečné myšlienky: Vstupujeme do éry AI agentov

AI agenti nie sú len ďalším technologickým trendom – predstavujú zásadnú zmenu v spôsobe, akým interagujeme so strojmi. Už sme prekonali fázu statickej automatizácie a vstúpili sme do obdobia, kde stroje samy premýšľajú, konajú a zdokonaľujú sa. Či už ste podnikateľ, študent, tvorca alebo bežný profesionál, AI agenti vám môžu pomôcť zvládnuť viac práce s menším úsilím – a zároveň zlepšiť kvalitu výsledkov.

V tomto článku sme prešli vývojom od veľkých jazykových modelov cez workflowy až po agentov, pričom sme ukázali, ako každá fáza pridáva na inteligencii a samostatnosti digitálnych nástrojov. Preskúmali sme reálne príklady využitia, technické rámce ako REACT a praktické kroky, ako si vytvoriť vlastného agenta. Tiež sme sa venovali mýtom a nahliadli do budúcnosti, kde AI agenti budú bežnou súčasťou našich životov.

Najlepší čas začať s touto technológiou je práve teraz. Nepotrebujete doktorát z informatiky – postačí vám cieľ, základné pochopenie nástrojov a chuť experimentovať. Začnite s niečím malým, skúšajte a získavajte skúsenosti. Možnosti sú takmer nekonečné – a výhody v podobe efektivity, inovácií a nových schopností za to rozhodne stoja.

Tak poďme na to – začnite budovať svojho prvého AI agenta už dnes a posuňte svoju produktivitu na novú úroveň.