AI Agent je systém založený na umělé inteligenci (obvykle velkém jazykovém modelu – LLM), který není omezen pouze na pasivní odpovídání, ale dokáže aktivně využívat nástroje, plánovat postupy a samostatně rozhodovat o dalších krocích k vyřešení zadaného úkolu.

Aby se z „modelu“ stal „agent“, potřebuje čtyři základní pilíře:

• Mozek (LLM): Slouží jako centrální řídicí jednotka pro uvažování a rozhodování.
• Plánování (Planning): Agent dokáže rozložit složitý úkol na menší, zvládnutelné podúkoly (např. pomocí techniky Chain-of-Thought).
• Paměť (Memory):
  • *Krátkodobá:* Kontext aktuální konverzace.
  • *Dlouhodobá:* Schopnost ukládat a vyhledávat informace v externích databázích (Vektory/RAG).
• Nástroje (Tools/Action): Schopnost volat externí API, prohlížet internet, spouštět kód nebo ovládat software.

Agenti často pracují v uzavřených smyčkách:

1. **Percepce:** Analýza zadání uživatele.
2. **Plánování:** "Co musím udělat jako první?"
3. **Akce:** Vyhledání informace nebo spuštění kódu.
4. **Reflexe:** "Dosáhl jsem výsledku? Pokud ne, co musím změnit?"

• Kódování: Agent (např. Devin nebo GitHub Copilot Workspace) dokáže najít chybu v kódu, navrhnout opravu, otestovat ji a nasadit.
• Průzkum trhu: Agent dokáže projít 20 webových stránek konkurence, vytáhnout ceny do tabulky a poslat shrnutí e-mailem.
• Osobní asistent: Naplánování celé dovolené včetně rezervací, hlídání rozpočtu a synchronizace s kalendářem.

—

• LangChain: Nejrozšířenější knihovna pro propojování LLM s nástroji.
• AutoGPT / BabyAGI: První experimenty s plně autonomními agenty.
• CrewAI / Microsoft AutoGen: Systémy pro spolupráci více agentů najednou (Multi-agent systems).

Bezpečnostní varování: Jelikož agenti mohou samostatně spouštět kód a přistupovat k internetu, je kritické definovat jim mantinely (tzv. „Guardrails“), aby nedošlo k nechtěným akcím nebo smazání dat.

Související: LLM, RAG, Python