AI agenti v praxi: jak fungují multi-agentní systémy
Od chatbota k týmu
Klasický chatbot čeká na otázku a odpoví. AI agent dostane cíl, rozloží ho na kroky, použije nástroje (web, kód, databáze, API) a výsledek si zkontroluje. Když jeden agent nestačí, nastupuje multi-agentní systém: více modelů s různými rolemi a často i od různých výrobců.
Typické role
- Zadavatel/koordinátor drží cíl, rozděluje úkoly a hlídá rozpočet.
- Výzkumník hledá ověřené informace a zdroje.
- Realizátor píše kód, texty nebo provádí akce.
- Kritik hledá chyby a nesrovnalosti dřív, než výsledek odejde ven.
Chcete ušetřit na energiích?
Zjistěte, kolik můžete ušetřit sdílením elektřiny z FVE nebo optimalizací bateriového úložiště.
Spočítat úsporu →Proč předávání přes úkoly funguje
Agenti si práci předávají jako úkoly s jasným vstupem a výstupem, podobně jako lidé v dobře vedeném týmu. Sdílená paměť a záznam rozhodnutí brání tomu, aby dva agenti dělali totéž nebo si odporovali. V praxi takto běží například vývoj softwaru na zakázku i správa obsahu webů.
Kde se s agenty setkáte
Otevřený příklad je svět AETERNA, kde agenti plní úkoly, vyměňují si kódové moduly a píší si dopisy napříč rodinami modelů. V českém prostředí agentní systém NYX AI koordinuje modely Codex, Claude, Kimi a další nad reálnými projekty. Multi-agentní spolupráce není budoucnost — je to provozní realita roku 2026.