Jak vytvořit AI agenty pomocí Google Gemini

Pokud jste někdy vytvořili pracovní postup, který začíná jako „pouhý skript“ a rychle se promění v mini produkt, už víte, proč je vytváření AI agentů tak populární.

Spolehlivý AI agent dokáže přijímat vstupy od uživatelů, volat dostupné nástroje, čerpat z příslušných datových zdrojů a udržovat proces v chodu, dokud není úkol dokončen.

Tato technologická změna již nabírá na obrátkách a společnost Gartner očekává, že 40 % podnikových aplikací bude v letošním roce zahrnovat AI agenty pro konkrétní úkoly.

Právě zde se Google Gemini hodí. Díky přístupu k modelům Gemini prostřednictvím Gemini API můžete vytvořit vše od jednoduchého AI agenta, který navrhuje odpovědi, až po agenta s podporou nástrojů, který provádí kontroly a zpracovává složité úkoly v několika krocích.

V tomto průvodci, jak vytvořit AI agenty pomocí Google Gemini, se dozvíte, proč jsou modely Google Gemini praktickou volbou pro pracovní postupy agentů a jak přejít od prvního výzvy k funkční smyčce, kterou můžete otestovat a odeslat.

Co je to AI agent?

Agent AI je systém, který může provádět úkoly jménem uživatele tím, že vybírá akce k dosažení cíle, často s méně podrobným vedením než standardní chatbot. Jinými slovy, nejenže generuje odpověď, ale také rozhoduje, co dělat dál, na základě účelu agenta, aktuálního kontextu a nástrojů, které smí používat.

Praktický způsob, jak o tom uvažovat, je: chatbot odpovídá, agent jedná.

Většina moderních nastavení agentů zahrnuje několik základních prvků:

Zde také vstupují do hry více agentů. V systémech s více agenty můžete mít jednoho agenta, který plánuje, jiného, který načítá data, a dalšího, který zapisuje nebo ověřuje výstup. Tento druh interakce více agentů může dobře fungovat, když mají úkoly jasně definované role, jako například „výzkumník + spisovatel + QA“, ale také zvyšuje koordinační zátěž a počet míst, kde může dojít k selhání.

Později uvidíte, jak začít nejprve s jedinou smyčkou agenta a poté ji rozšířit, pouze pokud to skutečně přinese výhody pro vaše pracovní zatížení.

Proč používat Google Gemini k vytváření AI agentů?

Použití Google Gemini pro agenty má několik výhod, zejména pokud chcete přejít od prototypu k něčemu, co můžete spolehlivě provozovat v reálném produktu.

✅ Zde je několik důvodů, proč byste měli k vytváření AI agentů používat Gemini:

Vestavěné používání nástrojů a volání funkcí

Gemini podporuje volání funkcí, takže váš agent může rozhodnout, kdy potřebuje externí funkci, a předat jí strukturované parametry. To je rozdíl mezi „Myslím, že odpověď je…“ a „Zavolal jsem na cenový endpoint a potvrdil nejnovější hodnotu.“

Tato funkce je základním předpokladem pro všechny nástroje, které musí načítat data nebo spouštět akce.

Dlouhý kontext pro vícestupňovou práci

Mnoho pracovních postupů agentů selhává, protože ztrácejí nit. Gemini obsahuje modely, které podporují velmi velká kontextová okna, což pomáhá, když váš agent potřebuje během iterace udržovat v pracovní paměti dlouhou konverzaci, specifikace, protokoly nebo úryvky kódu.

Například Gemini v Pro má kontextové okno s milionem tokenů.

Multimodální vstupy, když vaše „data“ nejsou pouze textem

Agenti se málokdy zabývají pouze prostým textem. Modely Gemini podporují multimodální výzvy, které mohou zahrnovat obsah jako obrázky, soubory PDF, audio nebo video, v závislosti na zvolené integrační cestě.

To je důležité pro týmy, které vytvářejí agenty, kteří kontrolují soubory, extrahují podrobnosti nebo ověřují výstupy podle zdrojového materiálu.

Možnosti uzemnění pro spolehlivější odezvy

Pokud váš agent potřebuje odpovídat na základě konkrétních zdrojů, můžete použít základové vzorce, které propojují Gemini s externími systémy (například podnikové vyhledávání nebo indexovaný obsah), místo toho, abyste se spoléhali pouze na obecné znalosti modelu. Překonává také problém trénovacích dat AI a data ukončení jejích znalostí.

To je zvláště důležité pro produktové týmy, které dbají na auditovatelnost a snižování nepodložených tvrzení.

Silná podpora napříč open source frameworky

Pokud nechcete vše vytvářet od nuly, Gemini se běžně používá s open source frameworky, jako jsou LangChain a LlamaIndex, spolu s orchestračními vrstvami, jako je LangGraph.

Získáte tak rychlejší způsob, jak vytvořit agenty, kteří zvládnou směrování nástrojů a vícestupňové toky, aniž byste museli znovu vymýšlet nebo přepisovat základy.

Praktický vstupní bod a cenové úrovně

Pro mnoho týmů je prvním krokem experimentování. Dokumenty společnosti Google uvádějí, že používání Google AI Studio je v dostupných regionech zdarma a samotné rozhraní Gemini API nabízí bezplatné a placené úrovně s různými limity sazeb.

Díky tomu je snazší rychle vytvořit prototyp a poté, jakmile je design agenta stabilní, jej škálovat.

Cesta od prototypů k řízenému nasazení

Pokud chcete podnikové ovládací prvky, Google také nabízí platformu agentů v rámci Gemini Enterprise, zaměřenou na nasazování a správu agentů na jednom místě. Pokud chcete prostředí pro vytváření modelů Gemini na úrovni platformy, můžete použít Agent Builder jako součást jejího stacku.

Tato kombinace může být překvapivě jednoduchá, jakmile standardizujete způsob, jakým váš agent volá nástroje, ověřuje odpovědi a čistě ukončuje činnost, když nemůže potvrdit odpověď.

Jak začít s Google Gemini

Zajímá vás, jak začít s Google Gemini? Zjednodušíme vám to.

Jde především o bezpečné nastavení přístupu a výběr vývojové cesty, která odpovídá vašemu systému. Pokud prototypujete jednoduchého AI agenta, Gemini API a API klíč vám pomohou rychle se rozběhnout.

Pokud vytváříte agenty pro produkční pracovní postupy, měli byste od prvního kroku plánovat bezpečné zacházení s klíči a jasný testovací proces.

✅ Podívejme se na kroky, jak začít s Google Gemini níže:

Krok 1: Ověřte předpoklady a vyberte, kde bude váš agent spuštěn.

Prvním krokem je použití účtu Google a otevření Google AI Studio, protože Google jej používá ke správě klíčů API Gemini a projektů. Získáte tak čistý výchozí bod pro přístup a rané testování.

Poté rozhodněte, kde bude AI agent spuštěn. Klíčové bezpečnostní pokyny společnosti Google varují před vkládáním klíčů API do kódu prohlížeče nebo mobilního zařízení a před ukládáním klíčů do správy zdrojového kódu.

Pokud plánujete vytvářet agenty pro pracovní postupy v podnikání, měli byste směřovat volání API Gemini přes backend. Díky tomu můžete kontrolovat přístup, protokolování a monitorování.

Krok 2: Vytvořte a zabezpečte svůj klíč API Gemini

Chcete-li použít Gemini k vytváření AI agentů, musíte si v Google AI Studio vygenerovat klíč API Gemini. Oficiální dokumentace Google vás provede procesem vytváření a správy klíčů. S tímto klíčem byste měli zacházet jako s výrobním tajemstvím, protože řídí přístup a náklady vašeho účtu.

Po vytvoření klíče jej uložte jako proměnnou prostředí v systému, ve kterém běží váš agent. Pokyny Google pro migraci uvádějí, že aktuální SDK může číst klíč z proměnné prostředí GEMINI_API_KEY , která uchovává tajné informace mimo váš kód a sdílené soubory.

Tento krok pomáhá vašemu týmu oddělit vývoj od správy tajných informací. Můžete střídat klíče API bez změny kódu a můžete mít různé klíče pro vývoj a produkci, když potřebujete čisté řízení přístupu.

Krok 3: Nainstalujte oficiální Gemini SDK

Google doporučuje Google GenAI SDK jako oficiální, produkčně připravenou možnost pro práci s modely Gemini, která podporuje více jazyků, včetně Pythonu a JavaScriptu.

Pokud pracujete v Pythonu, nainstalujte balíček is google-genai. Podporuje jak Gemini Developer API, tak Vertex AI API. To je užitečné, když vytváříte agenty, kteří mohou začínat jako experimenty a později potřebují prostředí více připravené pro podnikové použití.

Pokud pracujete v JavaScriptu nebo TypeScriptu, Google dokumentuje @google/genai SDK pro prototypování. Když přejdete od prototypů k praktickému použití, měli byste API klíč ponechat na straně serveru. Tak můžete chránit přístup a zabránit úniku dat prostřednictvím klientského kódu.

Jak krok za krokem vytvořit AI agenta pomocí Gemini

Vytvoření AI agenta pomocí modelů Google Gemini je překvapivě jednoduché, pokud postupujete modulárním způsobem. Začnete základním voláním modelu a poté přidáte použití nástroje prostřednictvím volání funkce. Poté vše zabalíte do smyčky, která může bezpečně rozhodovat, jednat a zastavit se.

Tento proces umožňuje vývojářům přejít od jednoduchého agenta, který pouze chatuje, k sofistikovanému systému schopnému provádět složité úkoly pomocí nástrojů.

✅ Postupujte podle těchto kroků a vytvořte funkčního agenta, který může komunikovat s okolním světem voláním funkcí nebo prohledáváním datových zdrojů:

Krok 1: Nastavte základní generování textu

Začněte s jednoduchým AI agentem, který přijímá vstupy od uživatelů a vrací odpovědi odpovídající účelu agenta. Prvním krokem je definovat:

Užitečným vzorem je udržovat výzvy krátké a výstižné a poté iterovat s vývojem výzev poté, co uvidíte skutečné výstupy. Pokyny společnosti Google pro vývoj agentů jsou v zásadě následující: začněte jednoduše, často testujte, vylepšujte výzvy a logiku postupně.

✅ Zde je jednoduchý příklad v jazyce Python, který můžete spustit jako základ:

V podstatě se jedná o most mezi vaším lokálním prostředím a rozsáhlými jazykovými modely Google.

💡 Tip pro profesionály: Udržujte konzistentní prompt engineering pomocí šablony Gemini Prompts Template od ClickUp.

Získejte bezplatnou šablonu

Šablona Gemini Prompts od ClickUp je připravený dokument ClickUp, který vám na jednom místě poskytuje rozsáhlou knihovnu výzev Gemini. Je navržen tak, aby vám pomohl rychle získat nápady a standardizovat způsob, jakým váš tým píše výzvy.

Protože se jedná o jediný dokument, můžete jej považovat za sdílený zdroj pravdivých informací. To je užitečné, když více lidí vytváří pokyny pro stejného agenta a vy chcete konzistentní vstupy, menší odchylky a rychlejší iterace v rámci experimentů.

🌻 Proč se vám tato šablona bude líbit:

• Při vytváření agentů, kteří potřebují strukturované výstupy, znovu použijte vzory pro používání nástrojů a volání funkcí.
• Standardizujte výzvy v rámci týmu, aby stejný uživatelský vstup produkoval předvídatelnější odpovědi.
• Návrhy rolí pro systémy s více agenty, jako jsou pracovní postupy plánovače, výzkumníka a recenzenta.
• Vytvořte rychlé testovací výzvy k ověření okrajových případů před odesláním smyčky agenta.
• Vytvořte lehký seznam úkolů, který mohou produktové a technické týmy společně zkontrolovat, vylepšit a schválit.

Krok 2: Přidejte použití nástroje a volání funkce

Jakmile váš textový agent funguje, přidejte použití nástroje, aby model mohl volat kód, který ovládáte. Funkce volání Gemini je k tomu určena: místo pouhého generování textu může model požádat o název funkce a parametry, takže váš systém může provést akci a odeslat výsledky zpět.

Typický průběh vypadá takto:

Pokud chcete méně problémů s parsováním, použijte strukturované výstupy (JSON Schema), aby model vracel předvídatelná data bezpečná z hlediska typů. To je užitečné zejména v případě, že váš agent generuje vstupy pro nástroje.

✅ Zde je kód v jazyce Python, který vám pomůže nastavit tvar:

Tento skript dává AI „schopnost“ komunikovat s vašimi vlastními externími systémy – v tomto případě s interní databází podpůrných ticketů.

Krok 3: Vytvořte smyčku agenta

Nyní přecházíte z „jediné odpovědi“ na agenta, který může iterovat, dokud nedosáhne podmínky ukončení. Toto je smyčka, kterou většina lidí myslí, když hovoří o „režimu agenta“:

Chcete-li zachovat kontext bez nadměrného zatěžování příkazu:

Chcete více agentů nebo systémy s více agenty? Začněte nejprve s jednou smyčkou agenta a poté rozdělte odpovědnosti (například: agent plánovač, agent nástroje, agent recenzent).

Google také zdůrazňuje open source frameworky, které to usnadňují, včetně LangGraph a CrewAI, v závislosti na tom, jakou míru kontroly nad interakcí více agentů požadujete.

✅ Zde je praktický vzor smyčky, který můžete použít:

AI je mozek (rozhoduje, co se má dělat) a tato smyčka Pythonu je tělo (provádí skutečnou práci při načítání dat).

MAX_TURNS = 8 je bezpečnostní ochrana. Pokud se AI zmate a neustále volá nástroje v nekonečné smyčce, zajistí to, že se skript zastaví po 8 pokusech, čímž ušetříte peníze a kvótu API.

Krok 4: Otestujte svého AI agenta

Otestujte svého AI agenta, abyste se ujistili, že se chová správně v konkrétních scénářích.

Přidejte testy na třech úrovních:

Praktické pravidlo: Zacházejte s každým voláním nástroje jako s produkčním API. Ověřujte vstupy, zaznamenávejte výstupy a zajistěte bezpečné selhání.

Volitelně: Použijte nástroj Gemini agent builder nebo open-source frameworky.

Pokud nechcete vše propojovat ručně, Google podporuje několik cest ve stylu „builder“:

Osvědčené postupy pro vytváření AI agentů pomocí Gemini

Při vytváření AI agentů pro pracovní toky v podnikání se zaměřte nejprve na optimalizaci spolehlivosti a až poté na optimalizaci inteligence. Gemini 3 vám poskytuje větší kontrolu nad tím, jak model uvažuje a jak interaguje s nástroji. To vám pomůže vytvářet agenty, kteří se chovají konzistentně při komplexních úkolech a v reálných systémech.

✅ Zde je několik osvědčených postupů pro vytváření AI agentů pomocí Gemini:

Začněte se specifikací agenta, která vynucuje hranice.

Před napsáním kódu definujte účel agenta a podmínky ukončení. Právě v tomto bodě selhává mnoho projektů agentů, zejména pokud agent může spouštět akce napříč klientskými nebo produkčními systémy. Mnoho iniciativ v oblasti agentní AI je zrušeno, když týmy nedokážou prokázat jejich hodnotu nebo udržet rizika pod kontrolou.

Upravte hloubku uvažování tak, aby odpovídala úkolu.

Gemini 3 zavedlo ovládání úrovně uvažování, které vám umožňuje měnit hloubku uvažování podle požadavku. Měli byste provádět uvažování na vysoké úrovni při plánování a ladění, spolu s kroky vyžadujícími mnoho pokynů. Provádějte uvažování na nízké úrovni u rutinních kroků, kde je důležitější latence a náklady než hloubková analýza. Toto ovládání vyvažuje výkon LLM.

Návrh nástrojů, jako jsou produktové API

Každou funkci udržujte úzkou tím, že jí dáte jasný název a budete dodržovat přísné parametry. Volání funkcí se stává spolehlivějším, když model vybírá z malé sady dobře definovaných nástrojů. Obsah Google Gemini 3 také zdůrazňuje spolehlivé volání nástrojů jako klíčovou složku pro vytváření užitečných agentů.

Udržujte plochu nástroje malou a bezpečnou

Měli byste kontrolovat, ke kterým nástrojům má agent přístup a co každý nástroj může ovlivnit. Do svého systému vložte kontroly oprávnění. Zaznamenávejte každé volání nástroje se vstupy a výstupy, abyste mohli ladit chyby a prokázat, co agent během incidentu udělal.

Považujte hodnocení za požadavek na produkt

Musíte otestovat, zda agent skutečně dokončil úkol, nikoli zda pokaždé formuloval odpověď stejným způsobem. Při každém spuštění zkontrolujte, zda agent vybral správný nástroj a odeslal platné vstupy. Ujistěte se, že to vede ke správnému konečnému stavu ve vašem systému.

Můžete také spustit malou sadu scénářových testů založených na skutečných požadavcích uživatelů a skutečných formátech dat. Pracovní postupy agentů, jako je vyplňování formulářů a webové akce, často selhávají v okrajových případech, pokud je záměrně netestujete.

Zajistěte, aby multimodální vstupy byly explicitní, když na tom záleží.

Pokud váš pracovní postup zahrnuje soubory PDF, snímky obrazovky, audio nebo video, měli byste naplánovat, jak agent bude interpretovat každý formát. Gemini 3 Flash Preview podporuje multimodální vstupy, což pomáhá zjednodušit způsob, jakým váš systém zpracovává smíšené pracovní artefakty.

Ovládejte náklady a latenci od prvního sestavení

Smyčky agentů se mohou rychle rozrůst, když se požadavek stane složitým. Nastavte limity a časové limity, aby agent nemohl běžet donekonečna, a zpracovávejte opakované pokusy ve vašem systému, aby se selhání nešířila.

Přidejte potvrzení před nevratnými akcemi, zejména když agent aktualizuje záznamy nebo spouští následné pracovní postupy.

Nezapomeňte také oddělit rutinní kroky od kroků vyžadujících hluboké uvažování. To vám pomůže udržet rychlost každodenních požadavků a zároveň vyhradit náročnější uvažování pro několik úkolů, které to skutečně vyžadují.

📽️Podívejte se na video: Chcete, aby AI pracovala pro vás a nepřidávala jen další šum? V tomto videu se dozvíte, jak AI využít na maximum.

Omezení používání Google Gemini pro vytváření AI agentů

Gemini vám poskytuje silné stavební bloky pro agenty, ale produkční agent selhává pokaždé ze stejných důvodů. Ztrácí kontext nebo vytváří nástroj, který váš systém nemůže bezpečně spustit. Pokud s těmito omezeními počítáte již v rané fázi, vyhnete se většině překvapení po prvním pilotním projektu.

✅ Zde jsou některá omezení používání Google Gemini pro vytváření AI agentů:

Kvóty a omezení rychlosti mohou bránit skutečnému využití

Gemini API vynucuje omezení rychlosti, aby chránilo výkon systému a spravedlivé používání, takže agent, který funguje v testovacím režimu, může při skutečném provozu zpomalit. Měli byste počítat s tím, že budete muset navrhnout dávkování a fronty, když agent spustí více uživatelů současně.

Bezpečnostní filtry mohou blokovat neškodné obchodní požadavky.

Gemini API obsahuje vestavěné filtrování obsahu a nastavitelné bezpečnostní parametry. Tyto filtry mohou občas blokovat obsah, který je v obchodním kontextu neškodný, zejména když agent zpracovává citlivá témata nebo text generovaný uživateli.

Bezpečnostní nastavení byste měli testovat na základě skutečných příkazů a pracovních postupů, nikoli pouze na základě ukázkových příkazů.

Kontextová okna omezují, kolik může váš agent „vidět“ najednou.

Každý model Gemini má kontextové okno měřené v tokenech. Tento limit omezuje množství vstupů a historie konverzací, které můžete odeslat v jedné žádosti. Pokud jej překročíte, potřebujete strategii, jako je shrnutí nebo načtení z datových zdrojů.

Správa klíčů se stává rizikem, jakmile opustíte prototypy.

Agenti často potřebují běžet nepřetržitě, což znamená, že klíč API se stává provozní infrastrukturou. Pokud dojde k úniku klíče, může dojít k prudkému nárůstu využití a nákladů a agent může odhalit přístup, který jste nezamýšleli.

Klíč byste měli zacházet jako s jakýmkoli výrobním tajemstvím a uchovávat jej mimo kód a úložiště na straně klienta.

Bezpečnostní kontroly podniku závisí na tom, kde je nasadíte.

Pokud potřebujete přísné kontroly sítě a šifrování, sada možností závisí na tom, zda Gemini provozujete prostřednictvím ovládacích prvků Vertex AI a Google Cloud.

Google Cloud dokumentuje funkce jako VPC Service Controls a zákazníkem spravované šifrovací klíče pro Vertex AI. To je důležité pro regulované pracovní postupy a zpracování dat klientů.

Testování je obtížnější než u běžného kódu, protože výstupy se liší.

I když je váš kód správný, odpovědi modelu se mohou při jednotlivých spuštěních lišit. To může narušit přísné pracovní postupy, když agent musí vytvářet strukturované vstupy nástrojů nebo konzistentní rozhodnutí. Měli byste omezit náhodnost testů směrování nástrojů a ověřit každý argument funkce.

Kromě toho byste se při testování měli soustředit spíše na konečné stavy, které váš systém dokáže ověřit, než na přesné znění.

Alternativní nástroj pro vytváření AI agentů: ClickUp

Vytváření AI agentů v Gemini má své výhody, ale může se rychle stát náročným na kód. Začnete s výzvami a voláním funkcí. Poté propojíte použití nástrojů, nastavíte API klíč a udržujete kontext v rámci smyčky agenta, aby agent mohl dokončit složité úkoly bez odchylek.

Takto se projevuje rozptýlení práce, když tým používá různé nástroje ke správě svých pracovních postupů a následných činností.

Nyní přidejte do obrázku rozmach AI. Různé týmy zkoušejí různé nástroje AI a nikdo si není jistý, které výstupy jsou spolehlivé nebo jaká data je bezpečné sdílet. I když víte, jak vytvořit AI agenty pomocí Google Gemini, nakonec spravujete více infrastruktury než výsledků.

Právě zde hraje klíčovou roli konvergovaný pracovní prostor AI, jako je ClickUp. Umožňuje týmům vytvářet a spouštět agenty ve stejném pracovním prostoru, kde již probíhá práce, takže agenti mohou pracovat na skutečných úkolech, dokumentech a konverzacích, místo aby zůstávali uvězněni v samostatném prototypu.

✅ Podívejme se, jak ClickUp funguje jako vhodná alternativa pro vytváření AI agentů:

Udržujte vícefázovou práci v chodu pomocí ClickUp Super Agents.

Při vytváření agentů pomocí Gemini je velká část úsilí věnována koordinaci. Definujete účel agenta, rozhodujete o nástrojích, navrhujete smyčku a udržujete kontext čistý.

Super agenti ClickUp fungují jako lidští kolegové AI ve vašem pracovním prostoru, takže mohou spolupracovat tam, kde se již práce odehrává. Můžete kontrolovat, ke kterým nástrojům a zdrojům dat mají agenti AI přístup, a oni mohou také požádat o lidské schválení kritických rozhodnutí.

Super agenti ClickUp jsou bezpeční, kontextoví a přizpůsobiví. Mohou běžet podle plánu, reagovat na spouštěče a provádět skutečné pracovní úkoly, jako je vypracovávání dokumentů, aktualizace úkolů, odesílání e-mailů a shrnování schůzek.

Více se o nich dozvíte v tomto videu

✅ Takto vám Super Agent Builder od ClickUp pomáhá vytvářet AI agenty:

💡 Tip pro profesionály: Použijte ClickUp Whiteboards k návrhu pracovního postupu Super Agent před jeho vytvořením.

Super agenti fungují nejlépe, když jim dáte jasný úkol a jasné podmínky zastavení. ClickUp Whiteboards vám pomůže vizuálně zmapovat celý pracovní postup, takže se s týmem dohodnete na tom, co by měl super agent dělat, než začne pracovat na úkolech a aktualizacích.

• Namapujte smyčku agenta s vstupním bodem, rozhodovacími body, nástroji a výstupními podmínkami.
• Seznamte, co může Super Agent změnit a co by mělo vyžadovat schválení člověkem.
• Převést finální pracovní postup na úkoly, které může váš tým přiřadit a sledovat.

Standardizujte opakovatelné pracovní postupy pomocí agentů ClickUp Autopilot.

Ne každý „agent“ potřebuje pokročilé uvažování. Mnoho týmů chce pouze opakovatelné provádění: třídit požadavky, směrovat je, žádat o chybějící informace, aktualizovat stav nebo zveřejňovat aktualizace, když se něco změní. Pokud budete každý z těchto prvků vytvářet od nuly v Gemini, strávíte čas údržbou kódu pro pracovní postupy, které by měly být předvídatelné.

Agenti ClickUp Autopilot jsou navrženi přesně pro tento účel. Provádějí akce na základě definovaných spouštěčů a podmínek na konkrétních místech (včetně seznamů, složek, prostorů a chatových kanálů). Postupují podle vašich pokynů pomocí nakonfigurovaných znalostí a nástrojů.

💡 Tip pro profesionály: Použijte ClickUp Automations k spuštění agentů Autopilot ClickUp ve správný okamžik.

Pokud vytváříte agenty pomocí Gemini, nejtěžší částí škálování není model. Je to spolehlivost: zajistit, aby se správná akce spustila ve správný čas, pokaždé. ClickUp Automations vám poskytuje událostmi řízenou páteř uvnitř vašeho pracovního prostoru, takže pracovní postupy agentů spouští skutečné pracovní signály (změny stavu, aktualizace, zprávy).

Nejužitečnějším vzorem pro technické a produktové týmy je zacházení s automatizacemi ClickUp jako s dispečerem:

• Pomocí spouštěče + podmínky rozhodněte, kdy se má agent spustit.
• V případě potřeby přidejte další pokyny (zejména pro superagenty), aby agent fungoval v kontextu, který je pro daný okamžik správný.
• Spusťte agenta Autopilot z nástroje Automation Builder pomocí akce Launch Autopilot Agent, když je třeba pracovní postup opakovaně provádět.
• Spusťte superagenta pomocí automatizačních spouštěčů a podmínek, když potřebujete flexibilnější, vícestupňovou práci (a v případě potřeby přidejte další pokyny pro automatizaci).
• Spusťte agenta, když je v kanálu zveřejněna zpráva v chatu, aby bylo možné přijímat a třídit požadavky tam, kde se skutečně objevují.
• Zajistěte konzistentní provádění agentů napříč týmy opakovaným použitím stejné logiky automatizace ve stejných umístěních pracovních postupů (seznamy, složky, prostory, chatovací kanály).

Odpovídejte na opakující se otázky v chatu pomocí ClickUp Ambient Answers.

V rušných produktových a technických týmech se každý týden objevují stejné otázky. Co se změnilo v rozsahu, co je blokováno, jaké je poslední rozhodnutí a kde je aktuální verze procesu? Lidé se ptají v chatu, protože je to rychlejší než vyhledávání, a odpověď často závisí na tom, co je právě teď aktuální v úkolech a dokumentech.

ClickUp Ambient Answers funguje v rámci chatových kanálů a odpovídá pomocí kontextových odpovědí. Je určen pro dotazy ve stylu otázek a odpovědí v chatu, takže váš tým může získat odpověď, aniž by někdo musel ručně vyhledávat odkazy a shrnutí.

✅ Takto vám pomůže ClickUp Ambient Answers:

💡 Tip pro profesionály: Použijte ClickUp Chat , aby byly odpovědi ClickUp Ambient Answers spolehlivější.

Ambient Answers funguje lépe, když je váš chatovací kanál propojený s reálným pracovním kontextem. ClickUp Chat podporuje přeměnu zpráv na úkoly, používání AI k sumarizaci vláken a udržování konverzací v souvislosti s příslušnou prací.

• Převádějte opakující se požadavky na propojené úkoly, aby se „odpověď“ stala sledovanou pracovní položkou.
• Používejte příspěvky kanálu pro aktualizace procesů, aby bylo později snazší odkazovat na klíčový kontext.
• Udržujte rozsah kanálu úzký (jedna produktová oblast nebo jeden pracovní postup), aby odpovědi agenta zůstaly konzistentní.
• Používejte AI shrnutí pro dlouhé vlákna, aby se zainteresované strany mohly seznámit s obsahem, aniž by musely znovu číst vše od začátku.

Zrychlete nastavení AI agentů pomocí ClickUp Brain.

Když začnete vytvářet AI agenta, musíte nastavit práci a potřebujete jasnou definici úkolu. Potřebujete také spolehlivý zdrojový materiál a čistý způsob, jak převést výstupy na skutečné pracovní položky. Pokud to nejprve uděláte v kódu, strávíte cykly na lešení, než budete moci prokázat hodnotu.

ClickUp Brain zkracuje fázi nastavení tím, že vám poskytuje více stavebních bloků v rámci jednoho pracovního prostoru. Můžete získávat odpovědi, převádět je na úkoly a proměňovat schůzky na souhrny a akční položky.

Tyto funkce vám pomohou definovat úkoly agenta a generovat strukturované výstupy, které může váš tým provádět.

✅ Takto vám ClickUp Brain pomáhá s prací AI agentů:

💡 Tip pro profesionály: Použijte ClickUp Brain MAX k návrhu a ověření pracovního postupu AI agenta.

ClickUp Brain MAX vám pomůže přejít od hrubé představy o AI agentovi k pracovnímu postupu, který můžete skutečně realizovat. Místo toho, abyste nejprve psali kompletní smyčku agenta, můžete pomocí Brain MAX definovat účel agenta a zmapovat kroky nástroje. Poté otestujte hraniční případy pomocí stejného jazyka, který budou používat vaši uživatelé.

• Rychle zachyťte požadavky pomocí Talk to Text tím, že vyslovíte chaotický požadavek zainteresované strany a převedete jej do strukturovaného plánu agenta s kroky, voláním nástrojů a podmínkou ukončení.
• Ověřte kontext pomocí Enterprise Search tím, že před finalizací pokynů a instrukcí pro nástroje načtete nejnovější specifikace, poznámky k rozhodnutím a aktualizace úkolů z vašeho pracovního prostoru.
• Proveďte zátěžový test toku agenta tím, že požádáte ClickUp Brain MAX o generování okrajových případů a scénářů selhání, a poté přepište své výzvy a pravidla nástrojů tak, aby tyto případy čistě vyřešily.
• Přepínejte mezi různými modely AI (ChatGPT, Claude nebo Gemini) a generujte různé výstupy podle svých požadavků.

Vytvářejte a spouštějte AI agenty rychleji s ClickUp

Google Gemini vám poskytuje spolehlivý způsob, jak vytvořit AI agenta, pokud chcete ve svém vlastním kódu použít vlastní logiku a ovládání nástrojů. Definujete cíl, propojíte nástroje pomocí volání funkcí a opakujete, dokud se agent nechová spolehlivě v reálných pracovních postupech.

S rozšiřováním se skutečný tlak přesouvá na provádění. Potřebujete, aby váš agent zůstal propojený s úkoly, dokumenty, rozhodnutími a odpovědností týmu. Právě v tom se ClickUp stává praktickou volbou, zejména pokud chcete vytvořit agenty bez kódování a udržet je blízko dodání.

Pokud chcete, aby pracovní postupy vašich AI agentů zůstaly konzistentní napříč týmy, centralizujte práci na jednom místě. Zaregistrujte se na ClickUp zdarma ještě dnes ✅.