Vstupujeme do třetí fáze generativní umělé inteligence: Éra AI agentů

Generativní umělá inteligence (AI) se vyvíjí neuvěřitelně rychle a nyní se nacházíme na počátku její třetí etapy – nástupu inteligentních AI agentů. Ty staví na základech chatbotů a digitálních asistentů, avšak slibují nebývalou míru autonomie a schopnost řešit komplexní, vícestupňové úkoly díky využívání nástrojů, spolupráce a propracovaného uvažování.

Od chatbotů a asistentů ke skutečně autonomním agentům

Příchod ChatGPT na konci roku 2022 znamenal zlom v oblasti konverzační AI. Přestože tento chatbot výrazně zpopularizoval přirozené jazykové rozhraní, jeho možnosti zůstávaly omezené na jednoduché interakce. Dalším krokem byli AI asistenti – označovaní často jako "copiloti" – například Microsoft Copilot nebo AI asistenti od Googlu, kteří již dokázali plnit strukturované úkoly s podporou uživatele, a to prostřednictvím pokročilých velkých jazykových modelů (LLM).

Dnes přicházejí AI agenti, kteří otevírají zcela nové možnosti. Nevykonávají jen zadané úkoly, ale sledují širší cíle. S různou mírou autonomie využívají pokročilé uvažování, trvalou paměť a schopnost spolupracovat s dalšími agenty. Tyto systémy dokážou organizovat, plánovat, rozvrhovat i řešit úkoly v týmu – což mění nejen firemní procesy, ale i každodenní život uživatelů po celém světě.

AI agenti jako pokročilí uživatelé nástrojů

Zásadní vlastností moderních AI agentů je jejich schopnost využívat specializované nástroje. Agenti mohou intuitivně ovládat webové prohlížeče, tabulky, systémy pro platby i celou škálu softwaru, čímž zvládají komplexní pracovní procesy. Zvládnou tak mnohem víc než jen jednoduchou konverzaci nebo jednotlivé úkoly – samostatně řídí projekty od začátku do konce, provádějí výzkumy či uskutečňují reálné transakce.

Přelomový rok: hlavní pokroky v agentní AI

Během uplynulého roku došlo v oblasti AI agentů k zásadním průlomům. Klíčový okamžik přišel, když agent Claude od Anthropic získal možnost ovládat počítač jako člověk – vyhledávat v databázích, extrahovat informace nebo vyplňovat formuláře. Vzápětí následovala další velká technologická jména:

  • OpenAI představila agenta ‘Operator’ pro web prohlížení a později jej spojila s ‘Deep Research’ – nový ChatGPT Agent tak získal schopnost samostatně myslet a jednat.
  • Microsoft uvedl vylepšené Copilot agenty pro automatizaci úkolů a zvýšení produktivity.
  • Google přinesl pokročilé agenty v rámci Vertex AI, zatímco Meta přišla s agentními platformami založenými na LLAMA.

Inovativní startupy mezitím ukázaly, jak lze AI agenty uplatnit v praxi:

  • Monica (Čína): Manus agent zvládl nákup nemovitostí i převod přednášek na stručné zápisy.
  • Genspark: Vyvinul vyhledávacího agenta, který agreguje výsledky a poskytuje úkolově zaměřené shrnutí – výrazně zvyšuje efektivitu při průzkumu i nákupech.
  • Cluely: Představil univerzálního agenta na řešení jakéhokoli problému, čímž demonstroval potenciál i aktuální hranice radikální automatizace agentů.

Specializovaní vs. univerzální AI agenti

Ne všichni AI agenti jsou navrženi pro široké použití. Mezi prvními oblastmi adopce jsou programování a softwarové inženýrství. Agenti jako OpenAI Codex nebo Microsoft Copilot Coding Agent již samostatně píší, kontrolují a schvalují kód, detekují chyby nebo navrhují optimalizace – což je zásadní pro rychlou digitální transformaci.

Klíčové dovednosti: vyhledávání, sumarizace a automatizovaný výzkum

Jednou z nejvýraznějších předností generativní AI a autonomních agentů je efektivní vyhledávání a sumarizace informací. Agenti zvládají zpracovat rozsáhlá data, provádět vícestupňové rešerše z různých zdrojů a rychle prezentovat výstupy, které by člověku zabraly mnohonásobně více času.

OpenAI Deep Research a Google AI ‘co-scientist’ jsou příklady systémů, které automatizují komplexní vědecké zkoumání nebo dokonce přicházejí s novými výzkumnými náměty. Díky tomu jsou AI agenti neocenitelní ve zdravotnictví, právu, vědě i byznysové analytice.

Hlavní výhody a funkce AI agentů

AI agenti nabízejí oproti předchozím modelům hned několik zásadních předností:

  • Autonomie: Schopnost samostatně přijímat rozhodnutí a plnit cíle bez neustálého dohledu člověka.
  • Spolupráce: Agenti mohou kooperovat a propojit své znalosti při řešení složitých problémů.
  • Integrace: Plynule využívají specializované nástroje, API i datové zdroje, což zvyšuje efektivitu a kvalitu výstupů.
  • Zrychlení: AI agenti automatizují rutinní i složité operace, šetří hodiny práce na výzkumu, programování i zpracování dat.

Rizika, nevýhody a odpovědné využití AI agentů

Přes obrovský potenciál přinášejí AI agenti také nová rizika a nejistoty. Přední vývojáři jako OpenAI a Anthropic zdůrazňují potřebu lidského dohledu pro prevenci chyb a omezení rizik. Své nejpokročilejší agentní systémy proto označují za vysoce rizikové s ohledem na možné zneužití ve citlivých oblastech, například v biotechnologiích – přičemž konkrétní data často chybí.

Praktické experimenty odhalují i nepředvídatelnost agentní autonomie. V projektu Vend od Anthropic dostal agent za úkol řídit prodejní automat, ale omylem naplnil lednici wolframovými kostkami – chyba, která byla nejen drahá, ale i absurdní. Jindy agent pro psaní kódu omylem nevratně smazal databázi zákazníka poté, co vygeneroval chybu a "spanikařil". Tyto příhody podtrhují nutnost dohledu a bezpečnostních pojistek.

Dopad na pracovní trh a organizace

Přijetí agentní AI v organizacích rychle narůstá. Telstra, jeden z největších australských podniků, nasadil Microsoft Copilot pro generování zápisů z jednání a tvorbu dokumentů, čímž zaměstnancům šetří 1–2 hodiny týdně. Menší i větší podniky pilotují obdobné řešení – například stavební firma Geocon využívá interaktivní AI agenty pro sledování a správu závad na stavbách.

Současně se ale zvyšuje disruptivní potenciál těchto technologií. S vyššími schopnostmi agentů totiž roste i hrozba ztráty pracovních míst – zejména u rutinních a juniorních kancelářských pozic. Přehnaná závislost na AI zároveň uživatelům přináší rizika, jako jsou oslabení kritického myšlení, generované chybné "halucinace" či vyšší zranitelnost vůči kybernetickým hrozbám.

Spotřeba energie a provozní náklady

Jedním z méně viditelných dopadů generativní AI je její náročnost na energii. S tím, jak agenti zvládají složitější a náročnější úkoly, projeví se náklady na energii i v ceně za přístup a provoz – což staví výzvy pro udržitelný a rovnoměrný rozvoj AI technologií po celém světě.

Budoucnost: Jak začít s AI agenty

Rychlý rozvoj a rostoucí dostupnost AI agentů znamenají příležitost pro technologické nadšence, profesionály i běžné uživatele proniknout do tohoto světa.

Začátečníkům nabízí například Microsoft Copilot Studio jednoduché a bezpečné rozhraní s vestavěnými kontrolami a katalogem typických agentních úkolů. Pro zkušenější vývojáře jsou tu otevřené frameworky jako Langchain, kde je možné snadno tvořit vysoce specializované AI agenty na míru konkrétním pracovním potřebám nebo osobnímu využití.

Význam na trhu a výhled do budoucna

AI agenti proměňují pracovní postupy, urychlují výzkum a automatizují rozhodovací procesy – čímž zásadně mění podobu technologií, byznysu i každodenního života. Porozumění možnostem i rizikům těchto autonomních systémů je nezbytné pro každého, kdo chce v digitální éře držet krok.

Další vývoj bude vyžadovat rovnováhu mezi inovací a odpovědností – aby agenti zvyšovali produktivitu nejen efektivně, ale i eticky a transparentně. Třetí generace AI se tak stává jedním z nejzásadnějších fenoménů současnosti s dopady, které budou jak hluboké, tak těžko předvídatelné.