Firemní týmy se topí v záplavě nástrojů a přepínání kontextů. Agentická AI systémy, které kombinují velké jazykové modely s API, pamětí a schopnostmi plánování úkolů, nabízejí jednotné řešení.
Tito autonomní agenti dokážou vnímat situace, uvažovat v rámci složitých pracovních postupů a jednat jménem uživatelů.
Rok 2025 je průmyslovými lídry označován jako „rok agentů AI“ a velké technologické společnosti se předhánějí v zavádění sofistikovaných agentických platforem, které slibují zefektivnění provozu a zvýšení produktivity v rámci organizací.
Hlavní body
- Agentské systémy umělé inteligence automatizují pracovní postupy a snižují pracovní zátěž podniků o 50–78 %.
- 90 % agentů AI rychle selže bez robustní integrace a paměťových systémů.
- Střední podniky jsou v čele zavádění této technologie a upřednostňují výzkum, produktivitu a zákaznický servis.
- Nejlepší platformy umělé inteligence kladou důraz na bezpečnost, správu a nasazení specializovaných agentů v dané oblasti.
Co je agentická umělá inteligence?
Agentická umělá inteligence označuje systémy, které autonomně vnímají data, uvažují pomocí specializovaných modelů, provádějí úkoly pomocí externích nástrojů a neustále se učí z zpětné vazby, aby zlepšily svůj výkon.
Tento čtyřfázový cyklus vnímání-uvažování-jednání-učení umožňuje agentům zvládat sofistikované obchodní procesy bez neustálého lidského dohledu.
Abychom porozuměli agentické AI, musíme se podívat za hranice jednoduchých chatbotů a zaměřit se na systémy, které dokážou samostatně provádět složité, vícestupňové pracovní postupy.
Na rozdíl od tradičních AI asistentů, kteří reagují na jednotlivé pokyny, agentické systémy udržují kontext v rámci delších interakcí a mohou přizpůsobovat svůj přístup na základě zpětné vazby v reálném čase.
Autonomní povaha těchto systémů přináší jak příležitosti, tak výzvy.
Výzkum agentické AI společnosti NVIDIA ukazuje, jak mohou agenti koordinovat více specializovaných modelů a zároveň zachovat bezpečnostní opatření.
Zpráva Beam AI z roku 2025 však odhaluje, že 90 % agentů AI selže do 30 dnů kvůli ztrátě kontextu a problémům s integrací.
Přední platformy řeší tyto výzvy pomocí stavových paměťových systémů, robustní koordinace nástrojů a komplexních rámců správy, které sledují rozhodovací procesy a v případě potřeby umožňují lidský dohled.
Proč společnosti nasazují AI agenty
Organizace, které nasazují AI agenty, hlásí snížení pracovní zátěže o 50–78 % a výrazné zlepšení efektivity procesů, což je činí nezbytnými pro udržení konkurenceschopnosti v čím dál více automatizovaném obchodním prostředí.
Průzkum trhu ukazuje, že 81 % vedoucích pracovníků plánuje integrovat agenty do své strategie umělé inteligence, ale podle indexu Work Trend Index společnosti Microsoft pouze 24 % z nich dosáhlo nasazení v celé organizaci.
Mezi hlavní hnací síly patří snížení fragmentace nástrojů, automatizace rutinních pracovních postupů a škálování interakcí se zákazníky bez proporcionálního nárůstu počtu zaměstnanců.
Střední společnosti s 100 až 2 000 zaměstnanci jsou v čele zavádění této technologie a využívají agenty pro výzkum a shrnování (58 %), osobní produktivitu (53,5 %) a zákaznický servis (45,8 %).
Výzvy spojené s nasazením však zůstávají značné. Největší překážky představují integrace se staršími systémy, zachování kontextu v rámci vícestupňových procesů a vytvoření vhodných rámců pro správu.
Úspěšné implementace kladou důraz na průběžné hodnocení, kontrolu lidského faktoru a omezená oprávnění, aby agenti nepřekračovali zamýšlený rozsah svých činností.
Nejlepší společnosti v oblasti nasazování agentů AI
V oblasti agentické AI působí zavedení poskytovatelé cloudových služeb, inovativní startupy a společnosti zabývající se podnikovým softwarem, z nichž každý přináší jedinečné výhody pro nasazení a správu agentů.
- AWS (Amazon) : AgentCore poskytuje bezpečné runtime prostředí, paměťové služby pro uchování kontextu a specializovaný trh pro předem připravená agentní řešení.
- ServiceNow : AI Experience poskytuje multimodální rozhraní s kontextovým vnímáním, zatímco verze Zurich zavádí agentické pracovní postupy s možností kódování v přirozeném jazyce.
- Salesforce : Agentforce integruje autonomní agenty přímo do pracovních postupů CRM, přičemž první zákazníci hlásí 70% pokles dotazů na podporu první úrovně.
- Microsoft : Komplexní ekosystém zahrnující průvodce Copilot, tržiště Agent Store a kódovací agenty GitHub Copilot, které se hladce integrují do podnikových nástrojů.
- NVIDIA : Blueprints a mikroslužby NeMo umožňují vývojářům vytvářet sofistikované agentní architektury s pokročilými schopnostmi uvažování.
- OpenAI : AgentKit nabízí vizuální nástroje pro tvorbu agentů, komplexní hodnotící nástroje a rozšířené registry konektorů pro rychlý návrh pracovních postupů.
- Google : Agenti využívající technologii Gemini pokrývají oblasti datové vědy, interpretace kódu a inženýrství a jsou podporováni platebním protokolem AP2 pro bezpečné autonomní transakce.
- Databricks : Agent Bricks automaticky vytváří a ladí agenty specifické pro danou doménu, přičemž platforma doporučuje optimální konfigurace modelů.
Tyto platformy sdílejí společné inovace v oblasti správy, hodnocení a integračních schopností.
Většina z nich klade důraz na bezpečnost prostřednictvím řízení přístupu na základě rolí, poskytuje komplexní sledovatelnost pro sledování rozhodnutí agentů a nabízí rozsáhlé knihovny konektorů pro integraci se stávajícími obchodními systémy.
Trend směřující spíše k specializovaným agentům než k univerzálním asistentům odráží zralost trhu a rostoucí porozumění tomu, jak efektivně nasazovat agenty v podnikovém prostředí.
Často kladené otázky
Agentské systémy umělé inteligence kombinují jazykové modely s externími nástroji, pamětí a plánovacími schopnostmi, aby mohly autonomně provádět vícefázové úkoly bez neustálého lidského vedení.
Organizace využívají agenty k omezení přepínání mezi nástroji, automatizaci opakujících se pracovních postupů, škálování interakcí se zákazníky a dosažení významného zvýšení efektivity při práci s informacemi.
Mezi největší problémy patří ztráta kontextu mezi jednotlivými kroky, potíže s integrací se staršími systémy a kaskádové chyby, které vyžadují robustní rámce řízení.
Přední platformy implementují řízení přístupu na základě rolí, sledování rozhodnutí, detekci anomálií a pracovní postupy vyžadující schválení člověkem pro citlivé akce nebo transakce.
Nejvyšší míra přijetí a měřitelné zvýšení efektivity je patrné v oblasti zákaznických služeb, vývoje softwaru, analýzy dat a automatizace obchodních procesů.
Závěrečné myšlenky
Společnosti, které jsou lídry v nasazování agentické AI, kombinují robustní technickou infrastrukturu s praktickými rámcovými pravidly, která řeší skutečné výzvy podniků.
Od bezpečných runtime prostředí AWS přes multimodální rozhraní ServiceNow až po komplexní ekosystém agentů Microsoftu – tyto platformy ukazují, jak autonomní AI může transformovat obchodní operace při zachování nezbytného dohledu a kontroly.