Agenti MCP, RAG a AI: Kdo bude v roce 2025 lídrem v oblasti AI?

GPT-4, Claude a Llama posunuly hranice toho, co velké jazykové modely dokážou, ale v jádru se stále spoléhají na základní generování jazyka.

Mohou znít chytře, ale většině modelů stále chybí paměť minulých interakcí nebo schopnost autonomně jednat při složitých úkolech. Právě zde přicházejí na řadu architektury AI nové generace.

Seznamte se s agenty pro generování rozšířené vyhledávání (RAG), agenty pro vyvolávání paměťového kontextu (MCP) a agenty AI – třemi přístupy, které přesahují predikci textu a poskytují fundované znalosti, kontextové povědomí a cílené akce.

V tomto blogu rozebíráme agenty RAG, MCP a AI, pomůžeme vám pochopit, kdy je použít, a ukážeme, jak ClickUp usnadňuje jejich spojení do jednoho inteligentního a škálovatelného pracovního prostoru.

RAG vs. MCP vs. AI agenti: Stručný přehled

Zde je stručný přehled toho, jak si RAG vede ve srovnání s MCP a AI agenty. Pokračujte v prohlížení a získáte podrobné vysvětlení, definice, příklady a další informace!

TL;DR:

Nejschopnější systémy AI často kombinují všechny tři, jako například ClickUp Brain! Vyzkoušejte to hned teď! 🚀

Co je RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je architektura AI, která zvyšuje přesnost a relevanci odpovědí generovaných LLM tím, že před generováním odpovědi načte aktuální informace z externích zdrojů, jako jsou vektorové databáze, API nebo soukromé dokumenty.

Místo toho, aby se spoléhal pouze na to, co si model „pamatuje“, RAG v reálném čase načítá data z reálného světa z centralizovaného úložiště znalostí, aby produkoval fundovanější a spolehlivější výstupy.

Pomocí technik, jako je vyhledávání podobností, zajišťují agenti RAG, že z vašeho úložiště znalostí jsou vyhledána nejrelevantnější data v jednom vyhledávacím cyklu. To pomáhá generovat podložená odpovědi tím, že se vyhledaný kontext vloží do rozhodovací smyčky modelu.

Jak to funguje: Když uživatel zadá příkaz, RAG nejprve vyhledá relevantní obsah z připojených datových zdrojů. Tyto informace, často čerpané z vyhledaných dokumentů, jako jsou články podpory, interní wiki nebo smlouvy, se poté přidají k příkazu, čímž se kontext modelu obohatí o relevanci z reálného světa. S tímto nastavením generuje LLM odpověď nejen na základě svého tréninku, ale také na základě skutečných faktů v reálném čase.

Proč je to důležité: RAG dramaticky snižuje halucinace tím, že zakládá výstupy na vyhledaných datech a externích znalostech – bez nutnosti přeučování modelu.

Umožňuje také přístup k novým nebo proprietárním datům, opět bez nutnosti přeučovat model. Jelikož je modulární, můžete jej připojit k různým vyhledávačům nebo dokonce provozovat napříč několika konfiguracemi modelů AI pro specializované úkoly.

A ano, podporuje citace! Přítomnost citací zvyšuje důvěru uživatelů, protože pomáhá ověřit, že model generuje správnou odpověď s dohledatelnými zdroji.

Příkladem použití agenta RAG může být: Bot zákaznické podpory využívající RAG, který okamžitě načte zásady vrácení peněz z vaší interní wiki, ocituje přesnou část a během několika sekund poskytne užitečnou odpověď.

Výzvy, které je třeba mít na paměti: Systémy RAG musí být pečlivě vyladěny, aby vyhledávaly správné informace. Mohou způsobit zpoždění a správa velikosti bloků, vkládání a struktury výzev vyžaduje značné úsilí – zejména při pokusech o zlepšení přesnosti vyhledávání u dotazů s vysokou důležitostí.

Pokud zvažujete, zda pro vyhledávání znalostí použít RAG nebo fine-tuning, podívejte se na tento porovnávací průvodce RAG vs. fine-tuning, který vše jasně vysvětluje.

Zde je několik příkladů RAG:

Co je MCP (Memory-Context Prompting)?

Memory-Context Prompting (MCP) je technika, která pomáhá LLM simulovat paměť, aby mohly udržovat kontext napříč více interakcemi. Jelikož jsou tyto modely ze své podstaty bezstavové, MCP tuto mezeru překlenuje tím, že do každé nové výzvy vkládá minulé interakce nebo relevantní uživatelská data.

MCP definuje lehký protokol kontextu modelu pro rozšíření paměti bez budování složité infrastruktury. Ať už nasazujete nový server MCP nebo integrujete existující nástroj MCP, cíl zůstává stejný: zachovat kontext a snížit využití tokenů.

Jak to funguje: Systém ukládá předchozí konverzace nebo strukturovaná data z paměti. Poté, když přijde nový podnět, vybere relevantní části – pomocí sémantického vyhledávání, shrnutí nebo posuvných oken – a připojí tento kontext k nejnovějšímu vstupu. Výsledek? Odpověď, která zohledňuje předchozí události.

Proč je to důležité: MCP umožňuje přirozenější konverzace s více tahy. Pomáhá nástrojům AI zapamatovat si preference uživatelů, sledovat pokrok a podporovat kontinuitu úkolů, aniž by vyžadoval plnohodnotné paměťové architektury. Je také lehký a relativně snadno implementovatelný, což ho činí ideálním pro iterativní nebo konverzační pracovní postupy.

Zejména pro IT týmy nabízí MCP flexibilní způsob, jak zachovat kontext uživatele napříč pracovními postupy – dozvíte se více o přizpůsobených AI nástrojích pro IT profesionály, které kombinují paměť, kontext a automatizaci.

S rostoucí popularitou MCP stále více týmů přizpůsobuje toky paměti prostřednictvím vlastního serveru MCP, aby přizpůsobily chování odpovědí svým jedinečným obchodním pravidlům.

Několik příkladů použití MCP v praxi:

Výzvy, které je třeba mít na paměti: Stále platí omezení tokenů, takže množství paměti, které můžete zahrnout, je omezené. Irelevantní nebo špatně vybraná paměť může model zmást, proto je nezbytná promyšlená strategie toho, co zachovat a kdy to zahrnout.

Zde je několik příkladů MCP:

Co jsou agenti AI?

AI agenti posouvají LLM o krok dál – z pasivních respondentů se stávají aktivními vykonavateli. Namísto pouhého generování odpovědí agenti stanovují cíle, přijímají rozhodnutí, podnikají kroky a přizpůsobují se na základě zpětné vazby. Jsou mostem mezi jazykem a automatizací.

Toto je to, co je odlišuje: Agent začíná s definovaným cílem – například plánováním týdenních příspěvků na sociálních médiích. Poté tento cíl rozdělí na jednotlivé kroky, použije nástroje jako API nebo vyhledávače, provede úkoly (například napsání nebo naplánování obsahu) a vyhodnotí výsledky.

Agenti nejenže plní pokyny, ale také uvažují, jednají a iterují. Každá rozhodovací smyčka je ovlivněna naprogramovaným nebo naučeným chováním agenta, což agentům umožňuje dynamicky se přizpůsobovat měnícím se cílům nebo omezením.

Pokročilí agenti AI často pracují v rámci multiagentních systémů, kde více agentů spolupracuje na specializovaných úkolech. Tito autonomní agenti se řídí logikou agenta, což jim umožňuje provádět úkoly autonomně a přizpůsobovat se měnícím se vstupům.

Specializované AI agenty lze například vyškolit tak, aby zvládaly konkrétní role – například finance, obsah nebo kontrolu kvality – v rámci vašeho širšího pracovního postupu.

Proč je to důležité: AI agenti mohou zpracovávat end-to-end pracovní toky, fungovat napříč nástroji a prostředími a snižovat potřebu neustálého lidského zásahu. Jsou ideální pro opakující se, komplexní nebo vícestupňové procesy, které těží z autonomie. Otevírá to také dveře ke složitějšímu rozhodování, kde agenti musí zvažovat priority, koordinovat se systémy a řešit konflikty napříč pracovními toky.

Zajímá vás, jak to vypadá v praxi? Od automatizace marketingu po řešení problémů v oblasti IT – zde je několik nejvýkonnějších případů použití AI v různých odvětvích, které ukazují, jak agentické systémy již mění pracovní postupy.

Představte si marketingového agenta, který zkoumá uvedení produktu konkurence na trh, vytváří reakční kampaň, plánuje ji napříč platformami a vše zaznamenává ve vašem pracovním prostoru ClickUp – a to vše bez nutnosti zásahu člověka.

Jaký je háček? Protože agenti pokrývají externí systémy a spoléhají se na různé použití nástrojů, vyžadují pečlivější koordinaci. Jejich vytváření a ladění je složitější. Budete je muset pečlivě monitorovat a testovat v izolovaném prostředí, zejména pokud jsou připojeni k kritickým systémům. A protože agenti provádějí více volání LLM, mohou být nároční na zdroje.

Zde je několik příkladů agentů AI:

Zajímá vás, jak různé odvětví využívají agentické systémy? Náš průvodce příklady použití AI zkoumá, jak agenti AI revolučním způsobem mění pracovní postupy v marketingu, inženýrství a provozu.

RAG vs. MCP vs. AI agenti: Který z nich byste měli použít?

Výběr mezi RAG, MCP a AI agenty není o tom, vybrat si trend – jde o to sladit správnou architekturu s vaším pracovním postupem, datovou strategií a konečnými cíli.

Podívejme se na to podrobněji s hlubším technickým odůvodněním, praktickými příklady a tím, jak ClickUp podporuje každý případ použití.

🧠 Kdy použít RAG

RAG vyniká, když je pro vaši aplikaci nejdůležitější faktická přesnost, aktuálnost dat a transparentnost.

Použijte RAG, když:

Příklady použití:

🚀 Výhoda ClickUp: Ukládejte a strukturovejte své zdrojové dokumenty v ClickUp Docs . Přidejte vyhledávání vylepšené umělou inteligencí pomocí ClickUp Knowledge Management a Brain a vytvořte asistenta ve stylu RAG, který generuje fundované odpovědi v reálném čase – bez nutnosti trénovat nový model.

Můžete také prozkoumat, jak jiné týmy implementují AI nástroje pro rozhodování pomocí architektur typu RAG, aby mohly činit informovaná rozhodnutí založená na datech.

🚫 Omezení: RAG neumí uvažovat ani jednat – primárně vyhledává a sumarizuje informace.

🧠 Kdy použít MCP

Pokud je klíčová kontinuita konverzace, zapamatování si podrobností o uživateli a zachování kontextu napříč interakcemi, pak je MCP tou správnou technikou pro vás.

Použijte MCP, když:

Příklady použití:

🚀 Výhoda ClickUp: Paměť typu MCP se přirozeně hodí do ClickUp prostřednictvím úkolů, dokumentů, komentářů a protokolů aktivit. S ClickUp Brain může AI čerpat z historického kontextu, aby vylepšila své návrhy – například kdo je za co zodpovědný, co bylo naposledy projednáno a co bude dál.

🚫 Omezení: MCP stále závisí na prompt engineeringu; obvykle neiniciuje akce ani se dynamicky neučí sám.

Jak ClickUp AI funguje jako agent AI

AI agenti nejen odpovídají na otázky – pozorují, plánují, provádějí a přizpůsobují se. A přesně k tomu je ClickUp AI vytvořen.

Ať už spravujete projekty, automatizujete interní operace nebo vytváříte produkty založené na AI, ClickUp vám poskytuje perfektní základ pro spuštění inteligentních agentů, kteří spolupracují s vaším týmem a škálovatelní bez dalšího zkomplikování.

✅ Co dělá ClickUp AI agentním?

Aby se systém mohl kvalifikovat jako AI agent, potřebuje více než jen generativní AI schopnosti. Musí integrovat paměť, uvažování, akci a učení do cílově orientovaného pracovního postupu.

ClickUp splňuje všechna kritéria:

Díky integrované logice rozhodování a přehlednému uživatelskému rozhraní interpretuje ClickUp AI vstupy uživatelů a sladí je s vašimi znalostmi dané oblasti a obchodními pravidly. Ať už je agent spuštěn dotazem uživatele nebo automatizovaným pracovním postupem, jeho kontrolní mechanismus zajišťuje přesné výstupy na základě kontextu a záměru.

Pojďme si to rozebrat.

🧠 ClickUp Brain = paměť + vnímání kontextu

ClickUp Brain je neurální jádro vašeho AI agenta. Na rozdíl od samostatných nástrojů, které se spoléhají na povrchní historii příkazů nebo externí databáze, ClickUp Brain žije uvnitř vašeho pracovního prostoru a rozumí mu nativně. Nejenže ukládá data, ale také je interpretuje, aby mohl podniknout smysluplné kroky.

Tento druh kontextového vnímání představuje velký pokrok v systémech AI a strojového učení, kde integrovaná paměť a inference se stávají základem inteligentního provádění.

Jak to vypadá v praxi:

ClickUp Brain dokáže okamžitě vyvolat historii projektu, včetně aktualizací úkolů, komentářů, časových záznamů a změn termínů. Pokud se například u úkolu s vysokou prioritou opakovaně vyskytují zpoždění nebo překážky zaznamenané v komentářích, může tento úkol označit k eskalaci, navrhnout aktualizace časového plánu nebo doporučit přerozdělení práce.

Rozumí také vlastnictví a odpovědnosti. Jelikož přiřazení, role a závislosti jsou součástí struktury vašeho pracovního prostoru, můžete se zeptat:

„Kdo je za to zodpovědný?“ „Je to blokováno?“ „Prohlédl si to někdo z designérů?“

Získejte okamžité a přesné odpovědi – bez zbytečného dohadování.

Pokud jde o schůzky, ClickUp Brain umí víc než jen pořizovat poznámky. Pomocí ClickUp Docs nebo AI Notepad dokáže automaticky extrahovat klíčové úkoly, přiřadit jim vlastníky a vytvořit následné úkoly – a proměnit tak konverzace ve strukturovanou práci.

ClickUp AI je velkým přínosem, pokud jde o zaškolování. Pokud se k úkolu připojí nový člen týmu, ClickUp Brain může proaktivně připojit interní dokumenty, jako je průvodce značkovými sděleními, SOP pro požadavky na design nebo kontrolní seznamy kampaní, což zajistí plynulé a rychlé zaškolení.

🧠 Proč je to revoluční změna:

Většina nástrojů AI vyžaduje ruční zadávání kontextu. ClickUp Brain obrací scénář tím, že do skutečného pracovního prostoru zabudovává paměť a povědomí. To dává vašemu agentovi AI schopnost:

To vše zesiluje schopnost AI přispívat inteligentně v reálném čase – bez nutnosti neustálého řízení ze strany uživatele. Není třeba budovat vlastní paměťové systémy ani ladit model – ClickUp Brain je připraven od prvního dne.

⚙️ Automatizace ClickUp = místo, kde AI začíná podnikat skutečné kroky

ClickUp Brain poskytuje vašemu agentovi kontext. Automatizace mu dávají schopnost provádět úkoly.

Zatímco většina automatizačních systémů funguje na základě jednoduché logiky „pokud-pak“, engine ClickUp jde ještě dál. Díky propojení pravidel s AI se vaše pracovní postupy stanou dynamickými systémy, které se v reálném čase přizpůsobují chování a aktivitám vašeho týmu.

Jak to vypadá v praxi:

Řekněme, že úkol je označen jako „Vyžaduje kontrolu“. Váš agent nejen kontaktuje tým, ale spustí kompletní proces kontroly:

Nebo když je odeslán přijímací formulář, může:

Dokonce i hlášení o chybách se stávají akčními položkami. Pokud někdo zanechá komentář typu „web nefunguje“, váš AI agent může:

🧠 Proč je to revoluční změna:

Automatizace ClickUp se přizpůsobují vašim pracovním postupům. Začněte jednoduše s několika spouštěči a poté přidávejte vrstvy logiky a akcí poháněných AI – bez psaní jediného řádku kódu.

S vývojem vašich systémů se vyvíjí i váš AI agent. Nejenže plní pokyny, ale také se učí, jak váš tým pracuje, a podporuje vás na každém kroku.

✍️ ClickUp AI + úkoly = tvorba, která pohání dynamiku

ClickUp AI uvnitř úkolů není jen užitečná – je funkční.

Namísto toho, aby fungoval jako chatovací okno na okraji obrazovky, je součástí vaší práce a pomáhá vašemu týmu převádět surové vstupy do strukturovaných, kolaborativních akcí.

Jak to vypadá v praxi:

Shrňte chaotické konverzacePrávě jste dokončili dlouhou diskuzi? AI zvýrazní klíčová rozhodnutí a další kroky a poté vytvoří úkoly s jasnými vlastníky – bez ztráty kontextu.

Proměňte pokyny v zadání úkolů Vložte řádek jako „Přepracujte úvodní stránku pro novou kampaň GTM. “ AI jej rozšíří na úplný popis úkolu s:

Automaticky organizujte úkoly za pochoduClickUp AI dokáže zařadit úkoly do správného seznamu, navrhnout chytré tagy jako #urgent nebo #UX a označit závislosti na základě samotného znění.

Návrh obsahu v kontextuPotřebujete následný e-mail, shrnutí schůzky nebo zprávu o stavu? ClickUp AI jej může vygenerovat – přímo v rámci úkolu, s plnou znalostí postupu vašeho projektu.

Většina AI nástrojů vám pomáhá psát. ClickUp AI vám pomáhá dodávat. V tom je rozdíl!

ClickUp Chat je také poháněn AI, což vám umožňuje shrnout chaty, ať už se vracíte do kanceláře po dovolené, nebo prostě nechcete procházet dlouhou historii konverzací.

🔗 Integrace ClickUp = provádění napříč nástroji bez chaosu

Skutečný AI agent nežije jen ve vašem seznamu úkolů. Musí se propojit s vašimi nástroji, načítat data a podnikat kroky všude tam, kde se pracuje. Právě v tom spočívá rozdíl nativních integrací a otevřeného API ClickUp.

Váš AI agent umí:

Plánujte schůzky pomocí Google KalendářeNavrhujte termíny na základě dostupnosti pověřených osob, automaticky vytvářejte události a vkládejte odkazy do ClickUp nebo Slack.

Odesílejte aktualizace ve Slacku nebo Microsoft TeamsSpouštějte upozornění, když jsou dosaženy milníky, posunuty termíny nebo zaznamenány překážky – označujte správné osoby se správným kontextem.

Přeneste změny do vývojářských nástrojů, jako jsou Jira nebo GitHubAutomaticky přesouvejte úkoly do QA, synchronizujte stav problémů nebo komentujte žádosti o stažení, když jsou úkoly dokončeny v ClickUp.

Připojte soubory z Google Drive nebo DropboxDetekujte zmínky o souborech v komentářích, prohledávejte cloudové úložiště a propojte správný soubor přímo s úkolem nebo dokumentem.

Výsledek? Váš agent přestane být izolovaným botem a stane se skutečným týmovým hráčem.

🛠 Vytvořte si vlastního AI agenta (bez nutnosti vývoje)

K nastavení výkonného AI agenta v ClickUp nepotřebujete datového vědce ani vývojářský tým. Vše, co potřebujete, již máte: vizuální nástroje, automatizační logiku a předem připravené AI akce, které fungují ihned po instalaci.

Začínáme ve 3 krocích:

Jakmile je váš AI agent spuštěn, je připraven k práci – bez kódu, bez školení a bez zpomalení vašeho týmu.

Budoucnost pracovních postupů je agentická – a už je tady

Agenti RAG, MCP a AI slouží k výkonným, ale odlišným účelům v návrhu systémů AI. Zatímco RAG pomáhá zakotvit výstupy v reálném čase a MCP vnáší do interakcí dlouhodobou paměť, budoucnost představují agenti AI – autonomní systémy, které plánují, jednají, učí se a integrují se napříč nástroji.

Vzhledem k tomu, že se budoucí trendy v oblasti umělé inteligence neustále vyvíjejí, fúze generativní AI s externími systémy a sekvenčním rozhodováním mění způsob fungování agentů. Agenti mohou začlenit externí data a dokonce spouštět vlastní kód k provádění složitých akcí, aniž by byli omezeni šablonovými pracovními postupy.

A s ClickUpem nejen čtete o budoucnosti – vy ji vytváříte. Ať už vytváříte samostatně fungující pracovní postupy, spouštíte asistenty poháněné AI nebo rozšiřujete mezifunkční týmy, ClickUp AI vám poskytuje nástroje pro centralizaci znalostí, automatizaci provádění a umožnění inteligentního rozhodování – vše na jednom místě.

Výsledek? Méně práce. Více dynamiky. A pracovní postupy, které běží samy.

To je produktivita agentů. Zaregistrujte se na ClickUp a prozkoumejte AI agenty sami!