Pokud byl rok 2024 rokem, kdy se všichni zbláznili do chatbotů s umělou inteligencí, pak je tento rok érou agentů s umělou inteligencí. Agenti s umělou inteligencí zažívají velký boom, zejména ti, kteří nejen odpovídají na otázky, ale také vám skutečně ulehčují práci.
🦾 51 % respondentů v průzkumu LangChain State of AI Agents (2025) uvádí, že jejich společnost již AI agenty využívá.
Má to ale i svou odvrácenou stranu. Mnoho vývojářů vytváří agenty, jako by to byly jen chatboty... s dalšími voláními API. A tak skončíte s něčím, co zní působivě v demoverzi, ale rozpadne se ve chvíli, kdy ho požádáte, aby zvládl skutečné úkoly.
Skutečný agent umělé inteligence Claude je vytvořen jinak. Může jednat nezávisle, stejně jako lidský kolega, aniž byste museli každý krok detailně řídit.
V tomto průvodci rozebíráme architekturu, nástroje a integrační vzory, které potřebujete k vytvoření agentů, kteří se skutečně osvědčí v produkci.
Co je to AI agent?
Agent AI je autonomní software, který vnímá své prostředí, činí rozhodnutí a podniká kroky k dosažení konkrétních cílů, aniž by potřeboval neustálý lidský vstup.
Jak se AI agent liší od AI chatbota?
AI agenti jsou často zaměňováni za chatboty, ale nabízejí mnohem pokročilejší funkce.
Zatímco chatbot odpoví na jednu otázku a pak čeká, agent vezme váš cíl, rozdělí ho na jednotlivé kroky a pracuje nepřetržitě, dokud není úkol splněn.
Rozdíl spočívá v charakteristikách, jako jsou:
- Autonomie: Po zadání počátečních pokynů funguje samostatně.
- Použití nástroje: Může volat API, prohledávat web, provádět kód nebo spouštět pracovní postupy, aby se věci dostaly do pohybu.
- Paměť: Uchovává kontext z minulých interakcí, aby v budoucnu mohlo činit chytřejší rozhodnutí.
- Orientace na cíl: Pracuje iterativně směrem k definovanému výsledku, nejen že reaguje na jednorázové podněty.
Zde je přímé srovnání agentů a chatbotů:
| Rozměr | AI chatbot | AI agent |
|---|---|---|
| Hlavní role | Odpovídá na otázky a poskytuje informace | Provádí úkoly a dosahuje výsledků |
| Styl pracovního postupu | Jedna výzva → jedna odpověď | Vícestupňový plán → akce → kontrola pokroku |
| Vlastnictví „dalšího kroku“ | Uživatel rozhoduje, co bude dál | Agent rozhoduje, co bude dál |
| Složitost úkolu | Nejvhodnější pro jednoduché, lineární požadavky | Zvládá složité, chaotické a vícečlenné úkoly |
| Použití nástrojů | Omezené nebo ruční předávání nástrojů | Automaticky používá nástroje jako součást práce |
| Zpracování kontextu | Většinou aktuální konverzace | Čerpá kontext z více zdrojů (aplikace, soubory, paměť) |
| Kontinuita v čase | Krátkodobé relace | Trvalá práce napříč kroky/relacemi (pokud je tak navrženo) |
| Zpracování chyb | Zastaví se nebo se omluví | Opakuje pokusy, přizpůsobuje se nebo eskaluje, když něco selže |
| Typ výstupu | Návrhy, vysvětlení, návrhy | Akce + artefakty (tiket, aktualizace, zprávy, změny kódu) |
| Zpětná vazba | Minimální – čeká na vstup uživatele | Sám kontroluje výsledky a opakuje proces, dokud není hotový. |
| Nejlepší příklady použití | Často kladené otázky, brainstorming, přepisování, rychlá pomoc | Třídění, automatizace, provádění pracovních postupů, průběžné operace |
| Metrika úspěchu | „Odpověděl správně?“ | „Splnil spolehlivě svůj úkol?“ |
📮 ClickUp Insight: 24 % pracovníků tvrdí, že opakující se úkoly jim brání v tom, aby se věnovali smysluplnější práci, a dalších 24 % má pocit, že jejich dovednosti nejsou dostatečně využívány. To znamená, že téměř polovina pracovníků se cítí kreativně blokována a podceňována. 💔
ClickUp pomáhá přesunout pozornost zpět na práci s vysokým dopadem pomocí snadno nastavitelných AI agentů, kteří automatizují opakující se úkoly na základě spouštěčů. Například když je úkol označen jako dokončený, AI agent ClickUp může automaticky přiřadit další krok, odeslat připomenutí nebo aktualizovat stav projektu, čímž vás zbaví nutnosti ručního sledování.
💫 Skutečné výsledky: Společnost STANLEY Security snížila čas strávený vytvářením reportů o 50 % nebo více díky přizpůsobitelným nástrojům pro reportování ClickUp, díky čemuž se její týmy mohou méně soustředit na formátování a více na prognózy.
Proč vytvářet AI agenty s Claudem?
Výběr správného velkého jazykového modelu (LLM) pro vašeho agenta může být náročný. Přecházíte mezi poskytovateli, hromadíte nástroje a nakonec stejně dosáhnete nekonzistentních výsledků, protože model, který zní chytře, nemusí být vždy dobrý v následování pokynů nebo spolehlivém používání nástrojů.
Proč je Claude tak vhodný pro tento druh agentních úkolů? Dobře zvládá dlouhé kontexty, umí dobře následovat složité pokyny a spolehlivě používá nástroje, takže vaši agenti mohou řešit vícefázové problémy, místo aby to vzdali v polovině.
A díky Agent SDK od Anthropic je vytváření schopných agentů mnohem přístupnější než dříve.
🧠 Zajímavost: Společnost Anthropic přejmenovala Claude Code SDK na Claude Agent SDK, protože stejný „agent harness“ za Claude Code nakonec poháněl mnohem více než jen kódovací pracovní postupy.
Zde je několik důvodů, proč Claude vyniká v oblasti vývoje agentů:
- Rozšířený kontext: Snadno zpracovává a vyhledává informace z rozsáhlých dokumentů a dlouhých konverzací, což mu umožňuje hlubší porozumění vašemu projektu.
- Spolehlivé provádění nástrojů: Dodržuje strukturované formáty požadované pro volání funkcí, takže vaše nástroje budou fungovat konzistentněji a předvídatelněji.
- Integrace Claude Code: Vytvářejte, testujte a vylepšujte své agenty přímo z terminálu, čímž urychlíte vývojový cyklus.
- Bezpečnostní opatření: Vestavěné bezpečnostní prvky navržené společností Anthropic, které snižují riziko halucinací a udržují vaše autonomní pracovní postupy na správné cestě.
Klíčové komponenty AI agenta Claude
Je lákavé pustit se rovnou do vytváření a „vyzkoušet, co Claude dokáže“. Pokud však přeskočíte základy, váš agent možná nebude mít dostatek kontextu k dokončení úkolů a selže, což může být frustrující.
Než napíšete první řádek kódu, musíte znát plán každého efektivního agenta Claude.
Ne, není to tak složité, jak to zní. Ve skutečnosti se většina spolehlivých agentů Claude skládá pouze ze tří základních stavebních kamenů, které spolu spolupracují: výzva/účel, paměť a nástroje.
1. Systémová výzva a definice účelu (co má váš agent dělat)
Systémový příkaz si představte jako „návod k obsluze“ vašeho agenta. Zde definujete jeho osobnost, cíle, pravidla chování a omezení. Nejasný příkaz jako „buď užitečným pomocníkem“ činí vašeho agenta nepředvídatelným. Může například napsat báseň, když potřebujete analyzovat data.
Silný systémový příkaz obvykle zahrnuje:
- Definice role: Kdo je tento agent? Například: „Jste expert na vývoj softwaru specializující se na Python.“
- Jasný cíl: Jakého výsledku by měl dosáhnout? Například: „Vaším cílem je napsat čistý a efektivní kód, který projde všemi jednotkovými testy.“
- Omezení chování: Co by agent nikdy neměl dělat? Příkladem může být „Nepoužívej žádné zastaralé knihovny nebo funkce“.
- Výstupní formát: Jak by měl strukturovat své odpovědi? Můžete mu zadat pokyn „Vždy poskytuj kód v jednom bloku, následovaný stručným vysvětlením své logiky. “
Stejně jako u každého systému AI platí i zde jednoduché pravidlo: Čím konkrétnější budete, tím lepší bude výkon vašeho agenta.
2. Správa paměti a kontextu (aby se pokaždé nezačínalo od nuly)
Agent bez paměti je jen chatbot, který je nucen začínat od nuly při každé interakci. To popírá celý smysl automatizace, protože musíte znovu vysvětlovat kontext projektu v každé jednotlivé zprávě. Aby agenti mohli pracovat autonomně, potřebují způsob, jak si uchovat kontext napříč jednotlivými kroky a dokonce i napříč relacemi.
Je třeba vzít v úvahu dva hlavní typy paměti:
- Krátkodobá paměť: Jedná se o něco jako konverzační vyrovnávací paměť, která uchovává nedávné výměny v aktivním kontextovém okně agenta.
- Dlouhodobá paměť: Jedná se o uložené znalosti, které váš agent může později využít (často pomocí vektorové databáze k načtení relevantních informací z minulých interakcí).
💡 Tip pro profesionály: Svému agentovi můžete poskytnout úplný kontext pro správné rozhodování tím, že všechny informace o projektu – úkoly, dokumenty, zpětnou vazbu a konverzace – uchováte na jednom místě v propojeném pracovním prostoru, jako je ClickUp.
3. Rámec integrace nástrojů (rozdíl mezi „mluvením“ a „konáním“)
Agent bez nástrojů může vysvětlit, co je třeba udělat. Agent s nástroji to může skutečně udělat.
Nástroje jsou externí funkce, které agentovi povolíte používat, jako je volání API, provádění kódu, vyhledávání na webu nebo spouštění pracovního postupu.
Claude využívá funkci zvanou volání funkcí, aby inteligentně vybral a spustil ten správný nástroj pro daný úkol. Stačí jednoduše definovat nástroje, které má k dispozici, a Claude sám zjistí, kdy a jak je použít.
Mezi běžné kategorie nástrojů patří:
- Vyhledávání informací: Poskytnutí agentovi přístupu k vyhledávačům, interním znalostním bázím nebo produktové dokumentaci
- Provádění kódu: Poskytuje bezpečné prostředí typu sandbox, kde agent může psát, spouštět a testovat kód.
- Externí API: Propojení agenta s jinými službami za účelem provádění akcí, jako je aktualizace CRM, plánování událostí v kalendáři nebo odesílání oznámení.
- Spouštěče pracovního postupu: Umožňují agentovi spustit vícestupňové procesy pomocí automatizačních platforem.
Jak funguje smyčka agenta Claude
Pokud jste někdy vytvořili skript, který se zastaví po jednom kroku nebo uvízne v nekonečném a nákladném cyklu, problém spočívá v návrhu smyčky agenta.
Agentní smyčka je základní vzorec provádění, který skutečně odlišuje autonomní agenty od jednoduchých chatbotů. Zjednodušeně řečeno, agenti Claude fungují v nepřetržitém cyklu „shromažďování-jednání-ověřování“, dokud nedosáhnou svého cíle nebo nenarazí na předem definovanou podmínku zastavení.
Takto to funguje:
Shromážděte kontext
Než váš agent začne něco dělat, musí se zorientovat.
V této fázi načte kontext, který potřebuje k tomu, aby mohl učinit správné rozhodnutí – například vaši poslední zprávu, výstup z nástroje, který právě spustil, relevantní paměť nebo soubory a dokumenty, ke kterým má přístup.
To mu pomáhá porozumět prostředí, ve kterém pracuje, a přizpůsobit výstup podle toho.
🤝 Přátelské připomenutí: Když jsou informace roztříštěné mezi vlákny Slacku, dokumenty a nástroji pro úkoly, váš agent musí ztrácet spoustu času jejich hledáním (nebo hůře, hádáním). Proto může být Work Sprawl zabijákem produktivity nejen pro váš lidský tým (což celosvětově znamená ztrátu 2,5 miliardy dolarů ročně), ale také pro vaše agenty!
📮 ClickUp Insight: Průměrný profesionál stráví více než 30 minut denně hledáním informací souvisejících s prací – to je více než 120 hodin ročně ztracených prohledáváním e-mailů, vláken Slacku a roztroušených souborů. Inteligentní AI asistent zabudovaný do vašeho pracovního prostoru to může změnit. Seznamte se s ClickUp Brain. Poskytuje okamžité informace a odpovědi tím, že během několika sekund vyhledá správné dokumenty, konverzace a podrobnosti úkolů – takže můžete přestat hledat a začít pracovat. 💫 Skutečné výsledky: Týmy jako QubicaAMF ušetřily pomocí ClickUp více než 5 hodin týdně – to je více než 250 hodin ročně na osobu – díky odstranění zastaralých procesů správy znalostí. Představte si, co by váš tým mohl vytvořit s extra týdnem produktivity každý čtvrtrok!
📮 ClickUp Insight: Průměrný profesionál stráví více než 30 minut denně hledáním informací souvisejících s prací – to je více než 120 hodin ročně ztracených prohledáváním e-mailů, vláken Slacku a roztroušených souborů. Inteligentní AI asistent zabudovaný do vašeho pracovního prostoru to může změnit. Seznamte se s ClickUp Brain. Poskytuje okamžité informace a odpovědi tím, že během několika sekund vyhledá správné dokumenty, konverzace a podrobnosti úkolů – takže můžete přestat hledat a začít pracovat. 💫 Skutečné výsledky: Týmy jako QubicaAMF ušetřily pomocí ClickUp více než 5 hodin týdně – to je více než 250 hodin ročně na osobu – díky odstranění zastaralých procesů správy znalostí. Představte si, co by váš tým mohl vytvořit s extra týdnem produktivity každý čtvrtrok!
Přejít k akci
Jakmile má váš agent Claude správný kontext, může s ním skutečně něco dělat.
Zde „uvažuje“ na základě dostupných informací, vybírá nejvhodnější nástroj pro danou úlohu a poté provede akci.
Kvalita této akce přímo závisí na kvalitě kontextu, který agent shromáždil v předchozím kroku. Pokud chybí důležité informace nebo se pracuje s zastaralými údaji, získáte nespolehlivé výsledky.
💡 Tip pro profesionály: Propojení agenta s místem, kde se práce odehrává – například s ClickUp prostřednictvím automatizací + koncových bodů API – má obrovský význam. Poskytuje agentovi skutečné akční cesty, nejen návrhy.
Ověřte výsledky
Poté, co agent provede akci, musí potvrdit, že fungovala.
Agent může zkontrolovat úspěšný kód odpovědi API, ověřit, zda jeho výstup odpovídá požadovanému formátu, nebo spustit testy na kódu, který právě vygeneroval.
Smyčka se pak opakuje a agent shromažďuje nový kontext na základě výsledku své poslední akce. Tento cyklus pokračuje, dokud ověřovací krok nepotvrdí, že byl cíl splněn, nebo dokud agent nerozhodne, že nemůže pokračovat.
Jak to vypadá v praxi?
Pokud je váš agent připojen k vašemu pracovnímu prostoru ClickUp, může snadno zkontrolovat, zda jsou úkoly ClickUp označeny jako „Hotovo“, zkontrolovat komentáře pro zpětnou vazbu nebo sledovat metriky na panelech ClickUp.
Jak vytvořit AI agenta v Claudu?
Podívejme se nyní na konkrétní postup vytváření agenta Claude krok za krokem:
Krok 1: Nastavte svůj projekt Claude Agent
Nastavení vývojového prostředí je mnohem složitější, než by mělo být, a upřímně řečeno, právě kvůli tomu mnoho plánů typu „tento víkend vytvořím agenta“ končí neúspěchem.
Můžete nakonec promarnit celý den bojem s závislostmi a API klíči, místo abyste skutečně vytvořili svého agenta. Abyste se vyhnuli složitému nastavování a dostali se rychleji k zábavné části, zde je jednoduchý postup nastavení krok za krokem, který můžete následovat. 🛠️
Budete potřebovat:
- Přístup k API Claude: API klíče získáte po registraci na konzoli Anthropic.
- Vývojové prostředí: Tento průvodce předpokládá, že používáte Python nebo Node.js, takže se ujistěte, že máte nainstalovaný jeden z nich spolu s jejich správci balíčků (pip nebo npm).
- Claude Code (volitelné): Pro rychlejší iterace můžete nainstalovat Claude Code, terminálový nástroj, který vám pomůže spravovat kód agenta a výzvy.
Jakmile budete mít připraveny všechny předpoklady, postupujte podle těchto instalačních kroků:
- Nainstalujte si oficiální SDK Claude pro vámi zvolený jazyk (např. pip install anthropic).
- Nastavte si API klíč jako proměnnou prostředí, aby byl v bezpečí a mimo váš zdrojový kód.
- Vytvořte pro svůj projekt jednoduchou strukturu složek, abyste měli vše přehledně uspořádané, například s oddělenými adresáři pro nástroje, výzvy a logiku agenta.
Krok 2: Definujte účel svého agenta a systémové výzvy
Už jsme to říkali dříve. Řekneme to znovu: Generické systémové výzvy vytvářejí generické, nepoužitelné agenty. Pokud svému agentovi řeknete, aby byl „projektovým manažerem“, nebude znát rozdíl mezi chybou s vysokou prioritou a požadavkem na funkci s nízkou prioritou.
Proto musíte začít s jedním konkrétním případem použití a napsat velmi specifický systémový příkaz, který nenechává prostor pro nejednoznačnost.
Skvělý prompt funguje jako podrobný návod pro vašeho agenta. K jeho strukturování použijte tento rámec:
- Identifikační prohlášení: Začněte definováním role a odbornosti agenta. Například: „Jste odborný tester kvality pro mobilní aplikace. “
- Seznam funkcí: Jasně uveďte, ke kterým nástrojům a informacím má agent přístup. Například: „K vytvoření nového tiketu můžete použít nástroj report_bug. “
- Omezení: Stanovte jasné hranice toho, co by agent neměl dělat. Například: „Nezapojuj se do neformálních konverzací. Zaměř se pouze na identifikaci a hlášení chyb.“
- Očekávané výstupy: Určete přesný formát, tón a strukturu odpovědí agenta. Například: „Při hlášení chyby musíte uvést kroky k jejímu reprodukci, očekávaný výsledek a skutečný výsledek. “
Krok 3: Přidejte nástroje a integrace
Dobře, pojďme teď udělat vašeho agenta skutečně užitečným. K tomu mu musíte dát schopnost provádět akce v reálném světě. Začněte definováním nástrojů – externích funkcí, které agent může volat – a jejich integrací do logiky vašeho agenta. Tento proces zahrnuje definování každého nástroje pomocí názvu, jasného popisu toho, co dělá, parametrů, které přijímá, a kódu, který provádí jeho logiku.
Mezi běžné integrační vzory pro agenty patří:
- Vyhledávání na webu: Umožňuje agentovi přístup k aktuálním informacím z internetu.
- Provádění kódu: Poskytnutí agentovi bezpečného sandboxu pro psaní, spouštění a ladění kódu
- API připojení: Propojení agenta s externími službami, jako jsou CRM, kalendáře nebo databáze
- Platformy pro pracovní postupy: Propojení agenta s automatizačními nástroji, které zvládají složité, vícestupňové procesy
Krok 4: Vytvořte a otestujte smyčku svého agenta
Netestovaní agenti představují riziko.
Představte si, že dodáte agenta Slack triage, který má vytvořit úkol ClickUp, když zákazník nahlásí chybu. Zdá se to neškodné – dokud nesprávně neinterpretuje jednu zprávu a najednou:
- Vytvoří 47 duplicitních úkolů
- @zmíňte opakovaně celý tým
- Vyčerpá vaše API kredity v nekonečné smyčce opakovaných pokusů... a skutečná urgentní chyba zůstane přehlédnuta, protože tiše selhala na pozadí.
Proto není testování pro agenty volitelné.
Abyste se těmto problémům vyhnuli, musíte správně vytvořit smyčku shromažďování → akce → ověření a poté ji otestovat od začátku do konce, aby agent mohl provést akci, potvrdit, že fungovala, a zastavit se, když je hotovo (místo toho, aby se to opakovalo).
💡 Tip pro profesionály: Začněte s jednoduchými testovacími případy, než přejdete ke složitějším scénářům. Vaše testovací strategie by měla zahrnovat:
- Jednotkové testy: Ověřte, zda každá z vašich jednotlivých funkcí nástroje funguje správně samostatně.
- Integrační testy: Ověřte, zda váš agent dokáže úspěšně propojit více nástrojů a dokončit takovou sekvenci akcí.
- Testování okrajových případů: Zkontrolujte, jak se váš agent chová, když nástroje selžou, vrátí neočekávaná data nebo dojde k časovému limitu.
- Ukončení smyčky: Ujistěte se, že váš agent má jasné podmínky pro zastavení a neběží donekonečna.
Zásadní je také implementace komplexního protokolování. Protokolováním procesu uvažování agenta, volání nástrojů a výsledků ověřování v každém kroku smyčky vytvoříte jasnou auditní stopu , která výrazně usnadní ladění.
Pokročilé architektury agentů Claude
Jeden agent zvládne základní úkoly, ale jakmile se práce zkomplikuje (více vstupů, zúčastněných stran, okrajové případy), začne selhávat.
Je to jako požádat jednu osobu, aby sama provedla výzkum, napsala text, provedla kontrolu kvality a vše odeslala. Když budete připraveni rozšířit schopnosti svého agenta, budete muset přejít od systému s jedním agentem k pokročilejším architekturam.
Zde je několik vzorů, které můžete prozkoumat:
- Systémy s více agenty: Místo jednoho agenta, který dělá vše, vytvoříte tým specializovaných agentů, kteří spolupracují. Například agent „výzkumník“ může najít informace, předat je agentovi „pisateli“, který vypracuje návrh dokumentu, a poté jej předat agentovi „recenzentovi“ k finální kontrole.
- Hierarchičtí agenti: Tento model zahrnuje „koordinátora“, který rozdělí velký cíl na menší dílčí úkoly a deleguje je na specializované podřízené agenty.
- Architektura založená na dovednostech: Můžete definovat modulární „dovednosti“ v samostatných souborech, které může vyvolat jakýkoli agent, díky čemuž jsou vaše nástroje opakovaně použitelné a snáze spravovatelné.
- Human-in-the-loop: U kritických pracovních postupů můžete vytvořit kontrolní body, kde musí agent pozastavit činnost a počkat na schválení člověkem, než bude pokračovat (tato praxe se nazývá human-in-the-loop ).
📚 Přečtěte si také: Typy AI agentů
Osvědčené postupy pro agenty umělé inteligence Claude
Než se začnete radovat z funkčního agenta, nezapomeňte: vytvoření agenta je pouze prvním krokem. Bez řádné údržby, monitorování a iterace se i ten nejlépe navržený agent časem zhorší. Agent, kterého jste vytvořili v minulém čtvrtletí, může dnes začít dělat chyby, protože se změnila data nebo API, na kterých je založen.
Aby vaši agenti Claude zůstali efektivní a spolehliví, dodržujte tyto osvědčené postupy:
- Začněte jednoduše: Než se pokusíte přidat další složitosti, vždy začněte s jediným, jasně definovaným účelem vašeho agenta.
- Buďte v pokynech konkrétní: Nejasné pokyny vedou k nepředvídatelnému chování. Pokyny systému by měly být co nejpodrobnější.
- Implementujte ochranná opatření: Přidejte explicitní omezení, aby váš agent neprováděl škodlivé, mimo téma nebo nežádoucí akce.
- Sledujte využití tokenů: Dlouhé konverzace a složité smyčky mohou rychle spotřebovat kredity API, proto sledujte své náklady.
- Zaznamenávejte vše: Zachyťte uvažování agenta, volání nástrojů a výstupy v každém kroku, aby bylo ladění snazší.
- Připravte se na selhání: Vaše nástroje a API budou někdy nevyhnutelně selhávat. Vytvořte záložní postupy, abyste tyto chyby elegantně vyřešili.
- Opakujte na základě zpětné vazby: Pravidelně kontrolujte výkon svého agenta a na základě zpětné vazby vylepšujte jeho pokyny a logiku.
Proměna výstupu agenta v reálný prováděcí engine
Nejtěžší částí při vytváření AI agenta není dosáhnout toho, aby generoval dobré výstupy. Je to dosáhnout toho, aby se tyto výstupy skutečně proměnily v práci.
Protože pokud váš agent vytvoří skvělý projektový plán... a někdo ho přesto musí zkopírovat/vložit do vašeho nástroje pro řízení projektů, přiřadit vlastníky, aktualizovat stavy a ručně sledovat, nic jste neautomatizovali. Jen jste přidali nový krok.
Řešení je jednoduché: použijte ClickUp jako svou akční vrstvu, aby váš agent mohl přejít od „nápadů“ k „provedení“ ve stejném pracovním prostoru, ve kterém již pracuje váš tým.
A s ClickUp Brain získáte nativní vrstvu AI navrženou pro propojení znalostí napříč úkoly, dokumenty a lidmi, takže váš agent nebude pracovat naslepo.
Jak propojit agenty Claude s ClickUp
Máte několik spolehlivých možností v závislosti na tom, jak aktivní chcete být:
- ClickUp API: Programově vytvářejte a aktualizujte úkoly, komentáře a dokonce i nastavujte hodnoty vlastních polí.
- Automatizace ClickUp: Spouštějte pracovní postupy agentů na základě událostí ve vašem pracovním prostoru, jako je změna stavu úkolu nebo přidání nové položky do seznamu.
- ClickUp Brain: Použijte vestavěnou AI ClickUp k sumarizaci, odpovídání na otázky a poskytování kontextově citlivých odpovědí a shrnutí vašemu agentovi.
Po připojení může váš agent vykonávat skutečnou práci:
- Vytvářejte a aktualizujte úkoly na základě výsledků konverzace
- Prohledávejte všechny dokumenty a úkoly ve svém pracovním prostoru a najděte odpovědi na své otázky.
- Spouštějte automatizace, které přidělují práci a informují členy týmu
- Vytvářejte zprávy o pokroku pomocí dat z vašich dashboardů
- Vytvářejte nové dokumenty na základě kontextu projektu
Proč toto nastavení funguje (a je škálovatelné)
Tento přístup eliminuje rozptýlení AI a fragmentaci kontextu. Namísto správy samostatných připojení pro úkoly, dokumentaci a komunikaci získá váš agent jednotný přístup prostřednictvím jediného konvergovaného pracovního prostoru AI. Vaše týmy již nemusí ručně přenášet výstupy agenta do svých pracovních systémů; agent tam již pracuje.
👀 Věděli jste? Podle průzkumu ClickUp AI Sprawl je 46,5 % pracovníků nuceno přecházet mezi dvěma nebo více nástroji AI, aby dokončili úkol. Zároveň 79,3 % pracovníků uvádí, že úsilí vynaložené na AI je neúměrně vysoké ve srovnání s výstupní hodnotou.
Jak připravit hotového AI agenta během několika minut pomocí ClickUp Super Agents
Pokud se vám vytváření AI agenta s Claudem jeví jako technicky náročné a trochu složité, je to proto, že pro lidi, kteří se nevyznají v programování, může být obtížné správně pochopit všechny detaily.
Proto se ClickUp Super Agents jeví jako takový cheat code.
Jsou to personalizovaní AI kolegové, kteří rozumí vaší práci, používají výkonné nástroje a spolupracují jako lidé – a to vše ve vašem pracovním prostoru ClickUp.
A co je ještě lepší: nemusíte vše navrhovat od nuly. ClickUp vám umožňuje vytvořit superagenta pomocí nástroje pro tvorbu v přirozeném jazyce (známého jako Super Agent Studio), takže můžete popsat, co chcete, aby dělal (v běžné angličtině), a postupně ho vylepšovat.
Jak vytvořit a otestovat superagenta v ClickUp
Provedeme vás vytvořením superagenta v ClickUp (bez narušení skutečné práce):
1) Nejprve vytvořte prostor „Sandbox“ (vaši bezpečnou testovací zónu).
Vytvořte prostor jako 🧪 Agent Sandbox s realistickými úkoly, dokumenty a vlastními stavy ClickUp. Ten se podobá vašim prostorům ClickUp, kde se provádí skutečná práce. Váš agent tak může pracovat s reálnými daty, ale nemůže omylem spamovat váš skutečný tým ani zasahovat do práce s klienty.
2) Vytvořte si svého superagenta v přirozeném jazyce
Vytvoření superagenta ClickUp:
- V globální navigaci vyberte AI. Pokud v globální navigaci nevidíte AI, klikněte na nabídku Více a vyberte AI. AI můžete také připnout do globální navigace.
- Pokud AI nevidíte ve své globální navigaci, klikněte na nabídku Více a vyberte AI. AI můžete také připnout do své globální navigace.
- Pokud AI nevidíte ve své globální navigaci, klikněte na nabídku Více a vyberte AI. AI můžete také připnout do své globální navigace.
- V postranním panelu AI Hub klikněte na New Super Agent (Nový super agent).
- Do pole pro zadání příkazu začněte psát příkaz pro svého superagenta. Seznamte se s osvědčenými postupy pro zadávání příkazů superagentovi ClickUp!
- Tvůrce vám pomůže vytvořit superagenta tím, že vám položí několik otázek.
- Po dokončení tvorby se v pravém postranním panelu zobrazí profil vašeho superagenta. Pokud jste s profilem superagenta spokojeni, je hotovo! Hned po vytvoření vám superagent pošle zprávu s přehledem toho, co umí a co neumí. Se superagentem můžete komunikovat zadáváním otázek nebo žádostí o upřesnění jeho nastavení.
- Pokud jste s profilem svého superagenta spokojeni, je připraven!
- Hned po vytvoření vám Super Agent pošle zprávu, ve které vám vysvětlí, co umí a co neumí.
- Se Super Agentem můžete komunikovat zadáváním otázek nebo žádostí o upřesnění některého z jeho nastavení.
- Pokud jste s profilem svého superagenta spokojeni, je připraven!
- Hned po vytvoření vám Super Agent pošle zprávu, ve které vám vysvětlí, co umí a co neumí.
- Se Super Agentem můžete komunikovat zadáváním otázek nebo žádostí o upřesnění některého z jeho nastavení.
📌 Příklad výzvy:
Jste superagent Sprint Triage. Když přijde hlášení o chybě, vytvořte nebo aktualizujte úkol, přiřaďte vlastníka, vyžádejte si chybějící podrobnosti a nastavte prioritu na základě dopadu.
Jste spíše vizuální typ? Podívejte se na toto video, kde najdete podrobný návod, jak vytvořit svého prvního superagenta v ClickUp:
3) Otestujte jej stejným způsobem, jakým jej bude váš tým skutečně používat.
ClickUp to dělá velmi praktickým:
- Pošlete agentovi DM, abyste vylepšili jeho chování a okrajové případy.
- @zmíňte jej v úkolech, dokumentech nebo chatu v ClickUp a podívejte se, jak reaguje v kontextu.
- Přiřaďte agentovi úkoly, aby mohl převzít pracovní položky.
- Jakmile budete připraveni, spusťte jej pomocí plánu nebo automatizace.
To je velká výhoda: váš agent se učí v reálném prostředí, ve kterém bude fungovat, a ne v hračce CLI smyčce.
4) Spusťte jej pomocí automatizací (aby běžel bez vašeho dohledu)
Jakmile se agent chová v Sandboxu, propojte jej s událostmi, jako jsou:
- „Když se stav změní na Vyžaduje třídění → spustit Super Agent“
- „Když je vytvořen nový úkol v Bugs → spustit Super Agent“
5) Rychlejší ladění pomocí auditového protokolu Super Agents
Místo hádání, co se stalo, použijte auditorský protokol Super Agents ke sledování aktivity agenta a toho, zda byl úspěšný nebo neúspěšný.
Tím získáte vestavěnou „pozorovatelnost agenta“ bez nutnosti nejprve vytvářet logovací pipeline.
Díky tomuto nastavení jsou super agenti snazší na používání než agenti vytvoření vlastními silami pomocí nástrojů jako Claude.
Závěrečné slovo: Jak vytvořit agenty, kteří dokážou věci dotáhnout do konce
AI agenti se rychle stávají skutečným příběhem produktivity tohoto desetiletí. Ale význam budou mít pouze ti, kteří dokážou dokončit práci.
Co odlišuje efektní prototyp od agenta, kterému skutečně důvěřujete?
Tři věci: schopnost agenta zůstat v kontextu, provádět správné akce pomocí nástrojů a ověřovat výsledky bez zbytečných komplikací.
Začněte tedy v malém. Vyberte si jeden vysoce hodnotný pracovní postup. Dejte svému agentovi jasné pokyny, skutečné nástroje a smyčku, která ví, kdy se zastavit. Poté přejděte na nastavení s více agenty, až když bude vaše první verze stabilní, předvídatelná a skutečně užitečná.
Jste připraveni přejít od experimentů s agentem k reálnému spuštění?
Propojte svého agenta s pracovním prostorem ClickUp. Nebo vytvořte superagenta ClickUp! V každém případě si nejprve zdarma vytvořte účet ClickUp, abyste mohli začít!
Často kladené otázky (FAQ)
Claude Agent SDK je oficiální framework společnosti Anthropic pro vytváření agentních aplikací, který nabízí vestavěné vzory pro používání nástrojů, paměť a správu smyček. Ačkoli zjednodušuje vývoj, není nutný; výkonné agenty můžete vytvořit pomocí standardního rozhraní API Claude s vlastním přizpůsobeným kódem pro orchestraci. Nebo použijte hotové nastavení, jako je ClickUp Super Agents!
Chatboty jsou navrženy tak, aby reagovaly na jednotlivé podněty a poté čekaly na další vstup, zatímco agenti pracují autonomně v nepřetržitých smyčkách. Agenti mohou shromažďovat kontext, používat nástroje k provádění akcí a ověřovat výsledky, dokud nedosáhnou definovaného cíle, a to vše bez nutnosti neustálého lidského vedení.
Ano, agenti Claude jsou mimořádně vhodní pro úkoly v oblasti řízení projektů, jako je vytváření úkolů z poznámek ze schůzek, aktualizace stavu projektů a odpovídání na otázky týkající se práce vašeho týmu. Ještě výkonnější jsou, když jsou připojeni k jednotnému pracovnímu prostoru, jako je ClickUp, kde jsou všechna relevantní data a kontext na jednom místě.
Claude Code je nástroj navržený speciálně pro urychlení vývoje s modely Claude, ale architektonické vzory a dovednosti, které definujete, jsou přenositelné. Pokud pro svůj projekt potřebujete podporu více LLM, budete muset použít přístup, který je více nezávislý na frameworku, nebo nástroj, který je výslovně navržen pro přepínání modelů.