Lepší koordinace týmu vede k hladšímu chodu – alespoň tak nám to bylo řečeno. Ve skutečnosti je to ale jinak.
Produktové, prodejní a marketingové týmy tráví polovinu dne synchronizací kalendářů, přeskakováním mezi specializovanými nástroji a sledováním aktualizací. Tento systém je rušivý a zabírá čas, který by měl být věnován práci s vysokou přidanou hodnotou.
AI agenti sice mohou automatizovat opakující se úkoly, ale jejich nasazení v izolovaných systémech přináší více škody než užitku. Chaos se tak přesouvá z lidí na software. Například váš pracovník podpory může odeslat e-mail s informací o „opravené funkci“, ještě než to produktový agent potvrdí.
Abyste mohli skutečně koordinovat své týmy, musíte nejprve koordinovat své agenty. To nás přivádí k... 🥁 Orchestrování AI agentů.
Co je koordinace agentů AI?
Koordinace agentů AI je proces koordinace více specializovaných agentů AI tak, aby spolupracovali jako tým. To zahrnuje koordinačního agenta, který řídí posloupnost úkolů, komunikaci a tok dat mezi více specializovanými agenty.
📌 Příklad: Představte si, že provozujete malou maloobchodní společnost. Máte tři AI agenty a každý z nich se soustředí konkrétně na svůj cíl, aniž by komunikoval s ostatními:
- Agent pro správu zásob: Sleduje stav zásob a automaticky objednává další zboží, když dochází k jeho nedostatku.
- Marketingový agent: Prochází váš seznam produktů a píše reklamy na sociální média, aby podpořil prodej.
- Přepravní agent: Po zaplacení objednávky generuje štítky a plánuje kurýry.
Jelikož tito jednotliví agenti fungují nezávisle, je pravděpodobné, že narazí na chyby.
Jak je to možné?
- Marketingový agent může vidět produkt s vysokou poptávkou a spustit masivní reklamní kampaň, aniž by věděl, že agent pro správu zásob právě označil tento produkt jako „vyprodaný“.
- Nebo když zákazník zruší objednávku, přepravní agent zastaví zásilku, ale skladový agent neaktualizuje stav zásob.
Orchestrace agentů AI tento chaos zefektivňuje. Centrální řadič, neboli orchestrátor, synchronizuje všechny jednotlivé agenty, aby logicky přispívali k pracovnímu postupu.
⚖️ Poznejte rozdíl: Koordinace AI a koordinace agentů AI zní podobně, ale jedná se o dva odlišné pojmy:
- Koordinace AI: Široký proces koordinace více komponent AI, jako jsou modely strojového učení, velké jazykové modely (LLM), datové potrubí, API a další infrastruktura. Cílem je vytvořit strukturovaný pracovní postup z nesouvislých nástrojů AI.
- Orchestrace agentů AI: Podskupina orchestrace AI, která se zaměřuje na koordinaci autonomních agentů AI. Umožňuje více agentům AI spolupracovat na složitých, cílově orientovaných úkolech.
⭐ Bonus: Jak to vypadá v praxi? Toto video o orchestrátorech pracovních postupů agentů vám poskytne lepší představu.
📮 ClickUp Insight: 40 % respondentů našeho průzkumu uvádí, že jsou zvědaví, ale stále si nejsou jisti, co vlastně „agent“ znamená.
To ukazuje, jak rychle se myšlenka agentů šíří, ale také jak abstraktní se tato kategorie v praxi stále jeví. Mnoho nástrojů se teoreticky hlásí k agentickému přístupu, ale ve skutečnosti se nemohou podílet na každodenní práci.
Super agenti v ClickUp fungují v rámci pracovního prostoru a mohou autonomně pracovat v rámci pravidel a schválení, která definujete. A co je nejlepší? Nevypadají jako „AI“, ale spíše jako virtuální kolegové, kteří tiše udržují práci na správné cestě.
Proč je koordinace AI agentů důležitá pro týmy
Většina obchodních procesů zahrnuje více oddělení a nástrojů.
Vezměme si například onboardování klientů: prodejní oddělení zpracovává smlouvy v CRM, finanční oddělení používá ERP pro fakturaci a oddělení zákaznické podpory zakládá účty.
Nyní se jako ideální řešení jeví nasazení jednotlivých agentů pro automatizaci každého kroku – jeden se postará o podepsání smlouvy, druhý o nastavení účtu.
Tento přístup však představuje značná rizika:
- Žádné omezení rozšiřování nástrojů: Izolovaní agenti pracují v rámci stávajících sil, takže vaše nepropojené nástroje a jejich rozšiřování zůstávají problémy, které musíte stále řešit.
- Ruční přenos dat: Data mezi agenty musíte i nadále přenášet ručně, protože agenti nemohou nativně sdílet kontext ani soubory.
- Selhání při provádění: Izolovaní agenti způsobují duplicitní práci, zmeškané předávky a nesrovnalosti v datech, které zpomalují celý proces.
- Rozrůstání agentů: Správa desítek jednotlivých agentů se stává stejně složitou a roztříštěnou jako správa původních nástrojů.
Orchestrační vrstva zefektivňuje a centralizuje interakce agentů. Namísto ručního spuštění agenta B po dokončení agenta A se o předání automaticky postará orchestrátor.
Tím zajistíte okamžitý tok dat mezi odděleními a zabráníte fragmentaci pracovních postupů.
🔔 Připomenutí: Orchestrace agentů AI ≠ orchestrace více agentů
Orchestrace více agentů je koordinace více agentů v rámci jedné platformy. Orchestrace agentů AI je vyšší úroveň správy agentů v rámci celého technologického stacku vaší společnosti. Propojuje různé typy agentů AI v různých softwarových aplikacích, aby bylo možné dokončit celý obchodní proces od začátku do konce.
Čtyři typy koordinace agentů AI
Existují čtyři hlavní způsoby, jak organizovat AI agenty v rámci koordinační vrstvy. Správný přístup závisí na požadavcích vašich úkolů, například na tom, zda potřebujete přísný regulační dohled nebo schopnost reagovat v reálném čase.
Podívejme se na čtyři typy a kdy je použít:
1. Centralizovaná koordinace
V tomto případě vše řídí jeden hlavní agent nebo supervizor. Přijímá požadavky uživatelů, rozhoduje, které specializované podřízené agenty jsou potřeba, přiděluje jim úkoly a kontroluje jejich výstupy, než poskytne konečnou odpověď.
✅ Nejvhodnější pro: Vysoce regulovaná odvětví (například finance nebo zdravotnictví), kde musí být každý krok auditovatelný a předvídatelný.
2. Decentralizovaná koordinace
V decentralizované koordinaci neexistuje jediný koordinátor. Místo toho jsou všichni agenti naprogramováni se sdíleným souborem pravidel nebo koordinační logikou a komunikují přímo mezi sebou.
Na základě dostupnosti agenta a konkrétních odborných znalostí vyjednávají další krok.
✅ Nejvhodnější pro: Vysokorychlostní systémy v reálném čase (například hlasoví asistenti), protože odstraňuje prostředníky a umožňuje agentům komunikovat přímo mezi sebou.
3. Hierarchická koordinace
Jedná se o složitější verzi modelu supervizora. Využívá vrstvenou strukturu: agent nejvyšší úrovně řídí několik agentů střední úrovně a každý agent střední úrovně řídí svůj vlastní tým specializovaných pracovních agentů.
✅ Nejvhodnější pro: Velké podniky, kde jsou úkoly příliš rozsáhlé na to, aby je mohl spravovat jeden nadřízený.
4. Federovaná koordinace
Federovaná koordinace zahrnuje nezávislé AI agenty – často z různých organizací – kteří spolupracují na dosažení cíle, aniž by sdíleli své soukromé údaje.
Neexistuje žádný šéf ani agent koordinátor. Místo toho se více agentů z různých oddělení (nebo dokonce různých společností) dohodne na společném komunikačním standardu, aby mohli spolupracovat.
✅ Nejvhodnější pro: Mezi firemní partnerství nebo řízení dodavatelského řetězce, kde různé subjekty potřebují koordinovat citlivá data.
⭐ Pro inspiraci uvádíme tři superagenty zaměřené na plánování v akci:
Jak funguje koordinace agentů AI
Hlavní agent nebo agent vyšší úrovně řídí ostatní agenty – to je snadné pochopit.
Jak to ale funguje, když není k dispozici žádný supervizor (jako v decentralizovaných nebo federovaných modelech)?
Proces koordinace, s centrálním koordinátorem nebo bez něj, se skládá z několika kroků 👇
Krok 1: Rozložení úkolů
🤝 S orchestrátorem: Supervizor (buď agent vyšší úrovně, nebo hlavní agent) přijme cíl, analyzuje jej a vypracuje kompletní plán provedení. Rozdělí hlavní úkol na dílčí úkoly a rozhodne o pořadí jejich provedení.
📌 Příklad: Předpokládejme, že nasadíte agenty, aby automaticky spustili novou funkci v aplikaci. Supervizor rozdělí tento cíl na specializované dílčí úkoly: vývojářský agent vytvoří uživatelské rozhraní, agent QA napíše testovací případy a marketingový agent vypracuje poznámky k vydání.
Vzhledem k tomu, že se jedná o dynamický proces, může supervizor upravovat pořadí v reálném čase. Pokud je „funkce“ ve skutečnosti pouze opravou chyby, automaticky se přeskočí krok marketingu.
👉🏼 Bez orchestrátoru: V tomto případě je logika koordinace zabudována přímo do agentů AI. Ti si na základě vlastního uvažování vyberou úkol a v reálném čase jej rozdělí na dílčí úkoly, čímž vytvoří cestu, která neexistovala, dokud nebyla potřeba.
Krok 2: Inteligentní směrování
🤝 S orchestrátorem: Supervizor vyhodnocuje schopnosti dostupných pracovních agentů v reálném čase a přiřazuje úkoly nejvhodnějšímu specialistovi (např. směrování úkolu kódování agentovi Python).
👉🏼 Bez orchestrátoru: Agenti spolupracují několika způsoby bez hlavního agenta. Jednou z metod je systém blackboard, kde agenti sledují sdílený prostor pro dostupné úkoly a vybírají ty, které jsou schopni vykonat. Další metodou je sémantické směrování, kde agenti přijímají úkoly na základě významu požadavku.
👀 Věděli jste? Agenti mohou také „nabízet“ úkoly sdílením skóre spolehlivosti. Pokud agent A tvrdí, že má 95% spolehlivost pro konkrétní problém, zatímco agent B tvrdí, že má 65%, úkol dostane agent A.
Agenti mohou také podávat nabídky pomocí:
- Předpokládané náklady
- Odhadovaná doba
- Dostupnost zdrojů
- Užitečnost nebo odměna
Krok 3: Správa kontextu
🤝 S orchestrátorem: Supervizor funguje jako centrální paměťové centrum. Selektivně předává pouze relevantní informace z předchozího agenta na dalšího, aby nový agent nebyl zahlcen zbytečnými daty.
👉🏼 Bez koordinátora: Když agent A dokončí svou práci, přidá své zjištění jako nový kontext a odešle jej agentovi B. Agent B má nyní k dispozici kompletní historii dosavadního vývoje, takže při předávání nedochází ke ztrátě žádných informací.
Krok 4: Provedení a monitorování
🤝 S orchestrátorem: Supervizor sleduje kvalitu výstupu každého agenta. Pokud agent selže nebo má halucinace, supervizor to zjistí, požádá o opakování nebo přesměruje úkol na jiného agenta.
👉🏼 Bez orchestrátoru: Agenti používají sebereflexi a vzájemné hodnocení. Jsou naprogramováni tak, aby před přechodem k dalšímu kroku dvakrát zkontrolovali svou vlastní práci i práci svých kolegů. Pokud například agent B obdrží od agenta A nesprávná data, úkol odmítne a odešle zpět.
Krok 5: Příprava výsledků
🤝 S orchestrátorem: Všichni agenti zasílají své hotové části zpět supervizorovi. Supervizor data vyčistí, naformátuje finální zprávu a předloží ji uživateli.
👉🏼 Bez orchestrátoru: Konečný výstup je často pouze výsledkem posledního agenta v řetězci. Pokud se jedná o systém s více agenty, agenti hlasují, aby se dohodli a sloučili své výsledky a dosáhli tak požadovaného výsledku.
📚 Přečtěte si také: Typy agentů AI, které zvyšují efektivitu vašeho podnikání
🧠 Zajímavost: Archytas, starověký řecký matematik, sestrojil dřevěného holuba, který dokázal skutečně létat. K pohonu využíval stlačenou páru a dokázal uletět asi 200 metrů. Tento mechanický pták je považován za jeden z nejranějších pokusů o vytvoření autonomního zařízení, které se pohybovalo bez ručního zásahu.
Výhody koordinace agentů AI
Vzhledem k tomu, že se organizace zaměřují na to, aby agenti mohli pracovat napříč pracovními postupy, stává se koordinace agentů AI základem škálovatelné a autonomní práce. Zde je pět důvodů, proč byste měli její implementaci upřednostnit:
- Automatické přidělování úkolů: Když jeden agent dokončí krok, další agent automaticky obdrží správný kontext. Váš pracovní postup pokračuje bez zpoždění nebo ručních následných kroků.
- Zvýšená efektivita a přesnost úkolů: Inteligentní směrování úkolů (jako v centralizovaném nastavení) zajišťuje, že úkoly jsou přiřazovány správnému agentovi na základě jeho konkrétních schopností. Automatizované předávání a sekvenční koordinace eliminují duplicitní akce, nesrovnalosti mezi agenty a chyby.
- Sdílený kontext: Koordinovaní agenti AI sdílejí kolektivní paměť, takže žádný agent nemusí žádat o informace, které již byly poskytnuty. Pokud se tedy v záznamu prodejního agenta změní rozpočet zákazníka, všichni ostatní agenti v systému jsou o tom okamžitě informováni.
- Zvýšená produktivita zaměstnanců a týmů: Členové týmu již nemusí trávit čas sledováním chování agentů, přesunováním dat nebo hledáním aktualizací. Mohou se soustředit na inovace, strategii na vysoké úrovni a rozhodování.
- Škálovatelnost: Koordinovaný systém zvládne 100 úkolů stejně snadno jako 10. I když se vaše operace rozšiřují, všichni ostatní agenti zůstávají synchronizovaní a nikdo je nemusí ručně koordinovat.
📮 ClickUp Insight: Pouze 10 % respondentů našeho průzkumu pravidelně používá automatizační nástroje a aktivně hledá nové příležitosti k automatizaci.
To poukazuje na významný nevyužitý potenciál pro zvýšení produktivity – většina týmů se stále spoléhá na manuální práci, kterou by bylo možné zefektivnit nebo eliminovat.
AI Super Agents od ClickUp usnadňují vytváření automatizovaných pracovních postupů, i když jste automatizaci nikdy předtím nepoužívali. Díky šablonám typu plug-and-play a příkazům založeným na přirozeném jazyce je automatizace úkolů dostupná pro všechny členy týmu!
💫 Skutečné výsledky: Společnost QubicaAMF zkrátila čas potřebný pro vytváření reportů o 40 % díky dynamickým dashboardům a automatizovaným grafům ClickUp, které proměnily hodiny ruční práce v přehledy v reálném čase.
Běžné výzvy při koordinaci agentů AI
Ačkoli koordinace agentů AI zefektivňuje pracovní postupy, má také svá omezení:
| Výzva | Co to znamená |
| Orchestrační propast | Pracovní postupy s více agenty se stávají tak složitými a chaotickými, že je nemožné je vyřešit ani lidským agentům. |
| Nedeterminismus | LLM jsou nepředvídatelné. Můžete jim zadat dvakrát stejný vstup, ale mohou poskytnout dvě různé odpovědi. |
| Únik tokenů a latence | Agenti mezi sebou příliš komunikují, což vede k vysokým nákladům na API (plýtvání tokeny) a pomalým odezvám. |
| Přetečení kontextu | Historie projektu se stává tak dlouhou, že agenti AI vyčerpají svou paměť a zapomenou původní pokyny. |
| Interoperabilita | AI agenti od různých poskytovatelů nemohou mezi sebou komunikovat, protože používají různé jazyky nebo formáty dat. |
✅ Řešení? Přidejte ochranná opatření na úrovni architektury.
Většině selhání koordinace můžete zabránit pomocí pěti promyšlených rozhodnutí ohledně návrhu:
- Pro orchestrování útesů: Omezte hloubku agentů. Omezte řetězce více agentů na 3–5 skoků, než vynutíte konsolidaci do jediného rozhodovacího agenta. Pokud se složitost zvyšuje, přepracujte pracovní postup namísto přidávání dalších agentů.
- Pro nedeterminismus: Zaveďte validační vrstvy. Před provedením spusťte kritické výstupy přes deterministický kontrolní nástroj (pravidlový engine, validaci schématu nebo sekundární ověřovací agent).
- V případě nadměrného využívání tokenů: Nastavte „rozpočet na konverzaci“. Omezte výměnu informací mezi agenty a každých několik tahů shrňte kontext, místo abyste předávali úplné přepisy.
- V případě přetečení kontextu: Implementujte kompresi paměti. Pravidelně zpracovávejte dlouhé historie do strukturovaných souhrnů s jasnými cíli a omezeními.
- Problémy s interoperabilitou: Standardizujte sdílené schéma (JSON smlouvy, API nástrojů nebo specifikace volání funkcí), aby agenti komunikovali ve strukturovaných formátech.
⚠️ Základní princip: omezte před škálováním.
Příklady použití koordinace agentů AI pro týmy
Podívejme se, jak různé týmy implementují orchestraci AI agentů za účelem automatizace složitých procesů:
1. Zapojení zákazníků
Představte si, že jste právě podepsali smlouvu s novým velkým klientem. Normálně byste zkopírovali data ze smlouvy do svého fakturačního systému, poslali e-mail technickému týmu, aby založil nový účet, a prohledali složky, abyste našli správné školicí dokumenty.
Díky frameworku pro koordinaci agentů jeden agent vytvoří nový účet a nastaví oprávnění softwaru. Další agent si přečte smlouvu, poznamená si konkrétní cíle a vypracuje vlastní uvítací průvodce. Mezitím třetí agent zkontroluje kalendář týmu, aby našel nejvhodnější čas pro úvodní hovor.
Následujícího rána přijdete do práce a najdete plně připraveného klienta a naplánovanou schůzku, což vám ušetří hodiny práce.
2. Automatická detekce podvodů
Pokud provozujete fintechovou společnost, víte, jak obtížné je označit podezřelé platby, když se každou minutu uskuteční tisíce transakcí.
Díky koordinaci více specializovaných agentů AI můžete snadno provádět přísnou, vícestupňovou obranu proti podvodným aktivitám.
Postupujte takto:
Transakční agent monitoruje všechny platby a okamžitě signalizuje anomálie (např. nákup za vysokou částku z neobvyklého místa). Spustí identifikačního agenta, aby zkontroloval, zda nedávné vzorce přihlášení uživatele nebo ID zařízení odpovídají tomuto novému chování.
Pokud tomu tak není, rizikový agent porovná chování se známými podvodnými taktikami a přijme nápravná opatření, jako je pozastavení platby a zaslání ověřovacího kódu zákazníkovi prostřednictvím SMS.
3. Řízení dodavatelského řetězce
Dodavatelské řetězce jsou velmi nestabilní. Geopolitické obchodní bariéry, přírodní katastrofy a nedostatek pracovních sil mohou náhle narušit provoz. Je nemožné držet s nimi krok pouze pomocí lidské síly a distribuovaných systémů.
Koordinovaný systém AI agentů vám pomůže udržet si náskok. Můžete jej například použít k synchronizaci vaší reakce na cenové výkyvy.
Pokud jeden agent zjistí 20% nárůst ceny suroviny, druhý agent najde alternativy, například přechod na předem prověřeného záložního dodavatele. Současně další agent upraví váš výrobní plán, dokud nové materiály nedorazí.
Příběh zákazníka: ClickUp X Bell Direct
😓 Problém: „Práce kolem práce“ bránila skutečné produktivitě.
Provozní tým společnosti Bell Direct byl přetížený. Každý den zpracovával více než 800 e-mailů od klientů, z nichž každý vyžadoval ruční přečtení, třídění, kategorizaci a přesměrování správné osobě. Tato situace měla negativní dopad na efektivitu týmu, přehlednost a kvalitu služeb, i když společnost dosahovala pro klienty vynikajících výsledků.
✅ Řešení: Jednotné pracovní prostředí + AI agenti, kteří fungují jako členové týmu
Místo přidávání dalšího nesouvislého nástroje do sady nástrojů si společnost Bell Direct vybrala ClickUp jako své centrální velitelské centrum. Konsolidovali vše od úkolů a dokumentů po procesy a znalosti do jednoho pracovního prostoru, kde AI měla plný kontext. Namísto spoléhání se na generické boty nebo šablony nasadili superagenta, kterého nazvali „Delegator“. Jedná se o autonomního týmového kolegu, který je vyškolen k třídění příchozích úkolů:
- Čte všechny e-maily přicházející do sdílené schránky.
- Klasifikuje naléhavost, klienta a téma pomocí vlastních polí založených na AI.
- Upřednostňuje a směruje každý úkol k správné osobě v reálném čase.
To vše bez manuálních zásahů ze strany lidských operátorů.
😄 Dopad: Měřitelné provozní zisky
- 20% zvýšení provozní efektivity, což znamená, že se stejnými zdroji lze vykonat více práce v kratším čase.
- Uvolnění kapacity odpovídající 2 zaměstnancům na plný úvazek, kteří jsou nyní k dispozici pro strategické úkoly s vysokou přidanou hodnotou.
- Více než 800 e-mailů od klientů denně tříděných v reálném čase
Super Agent nyní směruje práci tak, jak by to udělal člověk, ale s rychlostí a rozsahem stroje.
👀 Věděli jste, že... V roce 1966 vytvořil Joseph Weizenbaum program ELIZA, který napodoboval terapeuta. Bot používal jednoduchý skript k konverzaci s lidmi a zaměňoval zájmena, aby proměnil výroky uživatelů na otázky.
Například pokud uživatel řekl: „Cítím se…“, bot se zeptal: „Proč se tak cítíte…?“ Pokud se zasekl, ELIZA použila obecné odklony jako „Pokračujte, prosím“ nebo „Řekněte mi víc“, čímž uživatele přiměla věřit, že je velmi pozorným posluchačem.
Koordinace agentů AI vs. tradiční automatizace pracovních postupů
Tradiční automatizace pracovních postupů je pevně daná a lineární. Řídí se předem definovanými pravidly typu „pokud-pak“ a podle nich přesouvá data.
📌 Například když zákazník vyplní formulář, systém vytvoří lead v CRM a odešle standardní děkovný e-mail. To se bude opakovat pokaždé, bez ohledu na to, co zákazník ve formuláři skutečně napsal.
Koordinace agentů AI je dynamická, adaptivní a zcela autonomní. Systému zadáte cíl a agenti AI vyhodnotí úkoly nezbytné k jeho dosažení. Využívají inteligenci LLM k přijímání rozhodnutí v reálném čase s ohledem na kontext.
📌 Například když zákazník vyplní formulář, systém AI agentů nejen vytvoří potenciálního zákazníka a odešle obecný e-mail.
Místo toho jeden agent analyzuje odpověď, aby zjistil záměr (dotaz na cenu vs. demo pro podniky vs. problém s podporou). Další agent kontroluje CRM, zda neexistují předchozí interakce. Třetí agent navrhne personalizovanou odpověď s odkazem na odvětví zákazníka, případ použití a úroveň naléhavosti.
Pokud formulář signalizuje vysoký nákupní záměr, systém může automaticky:
- Přesměrujte potenciálního zákazníka na obchodního zástupce společnosti
- Naplánujte schůzku na základě dostupnosti v kalendáři
- Vytvořte přizpůsobenou sledovací sekvenci
- Upozorněte account manažera shrnutím klíčového kontextu
Zde je podrobné srovnání:
| Aspekt | Orchestrace agentů AI | Tradiční automatizace pracovních postupů |
| Typ logiky | Používá uvažování k rozhodnutí o nejlepší cestě | Řídí se pevnými pravidly typu „pokud-pak“ |
| Adaptabilita | Vysoká; přizpůsobuje se měnícím se vstupům | Nízká; vyžaduje ruční rekonfiguraci |
| Předávání | Dynamický (přesměruje k nejlepšímu agentovi v daném okamžiku) | Lineární a pevně zakódované (krok A vždy vede ke kroku B) |
| Údržba | Nízká; agenti interpretují nová data nebo aktualizace nástrojů bez nového kódu. | Vysoká; vyžaduje vývojáře pokaždé, když dojde ke změně nástroje nebo procesu |
| Škálovatelnost | Vysoká; můžete připojit nové specializované agenty, aniž byste museli přestavovat celý systém. | Nízká; čím více kroků přidáte, tím složitější bude pracovní postup. |
| Nejvhodnější použití | Složité pracovní postupy, jako je průzkum trhu, zákaznická podpora a správa životního cyklu zaměstnanců | Opakující se úkoly, jako je výpočet mezd nebo zadávání dat |
📚 Další informace: Příklady automatizace pracovních postupů a případy použití
Jak vybrat nástroje pro koordinaci agentů AI
Níže uvádíme pět jednoduchých kroků, které vám pomohou vybrat správný nástroj pro koordinaci agentů AI pro vaši firmu:
Krok 1: Určete své potřeby v oblasti AI agentů
Pokud jste ještě AI agenty nezavedli, začněte auditem svých pracovních postupů. Poznamenejte si body tření – ruční předávání, opakující se chyby, izolované procesy atd.
Jakmile budete mít jasnou představu o tom, kde se AI agenti hodí do vašich pracovních postupů, rozhodněte se:
- Co bude každý agent dělat
- Které nástroje, zdroje dat a externí zdroje potřebuje každý agent k přístupu?
- Jak budou různí agenti komunikovat a předávat si úkoly
Jeho zmapování vám pomůže vybrat správné AI funkce pro efektivní koordinaci.
📚 Další informace: MCP vs. RAG vs. AI agenti
Krok 2: Upřednostněte nástroje bez kódu/s minimem kódu
Většina týmů nemá čas ani technické kapacity na to, aby vytvořila logiku koordinace od nuly.
Hledejte tedy platformy bez kódu nebo s minimem kódu, které umožňují členům vašeho týmu bez technických znalostí vytvářet a upravovat agenty prostřednictvím vizuálního rozhraní. Například pomocí nástroje pro tvorbu pracovních postupů metodou drag-and-drop, konfiguraci agentů a správu interakcí.
Ještě lepší je, pokud nástroj agentické AI nabízí generativní AI funkce pro okamžité vytváření agentů. Díky nim nemusíte agenta ani vizuálně navrhovat.
Jednoduše popište povinnosti agenta, přístup k nástrojům a oprávnění srozumitelným jazykem a AI vše nastaví během několika minut.
🦄 Výhoda ClickUp: Přesně tak fungují super agenti ClickUp. Místo ručního spojování pokynů a logiky mohou týmy definovat, co má agent dělat – sledovat práci, shrnout aktualizace, odblokovat úkoly, eskalovat rizika – a agent pracuje přímo v reálných pracovních postupech.
Ještě lepší je, že ClickUp Super Agents se silně opírá o generativní AI. Nemusíte agenta vůbec vizuálně navrhovat. Stačí popsat jeho odpovědnosti, přístup k nástrojům a hranice v jednoduché angličtině a systém ho za vás během několika minut nastaví – propojí s úkoly, dokumenty, komentáři a automatizacemi.
Krok 3: Posuďte výkon, přizpůsobení, integraci a škálovatelnost
Dokážete spustit a koordinovat 100 agentů AI napříč několika pracovními postupy najednou? Vždy otestujte koordinační nástroje, abyste se ujistili, že nezklamou při špičkovém zatížení nebo při práci s daty v reálném čase.
Dále se podívejte, do jaké míry přizpůsobujete agenty a jejich funkce. Můžete například vytvořit vlastní záložní cesty pro případ, že agent selže nebo narazí na chybějící data? Nebo jste odkázáni na výchozí nastavení nástroje?
Zkontrolujte také, zda nástroj nabízí nativní konektory pro hladkou integraci agentů AI s vaší stávající technologií. Měli byste mít možnost je zapnout, aby agenti měli přístup k datům z externích systémů.
Pokud používáte proprietární software, ujistěte se, že nástroj nabízí snadno vytvářitelné API s nízkým množstvím kódu.
Nakonec posuďte škálovatelnost. Ideální nástroj musí zvládat více agentů, pracovních postupů a týmů, aniž by docházelo k narušení nebo přílišnému zvýšení nákladů.
📚 Další informace: Nejlepší nástroje pro automatizaci procesů pomocí agentů
Krok 4: Pochopte strukturu nákladů
Většina nástrojů pro koordinaci AI neúčtuje paušální poplatek. Cena se odvíjí od využití. To zahrnuje:
- Počet agentů, které nasadíte
- Počet pracovních postupů, které se denně spouštějí
- Jak často agenti volají externí API
- Počet aktivních integrací
Rozložte si, jak bude vypadat vaše skutečné využití v měřítku. Nástroj, který se jeví jako cenově dostupný pro jeden tým, se může stát drahým, jakmile prodej, podpora a marketing začnou nepřetržitě využívat koordinované pracovní postupy.
💡 Tip pro profesionály: Hledejte skryté náklady, jako jsou prémiové konektory, vyšší poplatky za provádění v reálném čase, doplňky pro monitorování nebo další poplatky za podnikové ovládací prvky.
Krok 5: Zkontrolujte podporu dodavatele a recenze
Podívejte se na fóra jako G2 nebo Reddit a zjistěte, jak dodavatel řeší technické poruchy. Nabízí podporu 24 hodin denně, 7 dní v týdnu? Jak rychle reaguje na dotazy zákazníků? Spolehliví dodavatelé poskytují podrobnou dokumentaci, aktivní uživatelské komunity, průvodce řešením problémů a pravidelné aktualizace platformy.
🧠 Zajímavost: V roce 1950 sestrojil Claude Shannon „Theseuse“, magnetickou myš, která dokázala vyřešit bludiště. K zapamatování si cesty používala paměťový systém založený na telefonních relé. Jak magnet pohyboval myší, tato relé zaznamenávala každý náraz do stěny. Theseus se pak otočil o 90° ve směru hodinových ručiček, aby pokračoval ve své cestě.
Myš vyřešila labyrint již na druhý pokus – průkopnický příklad strojového učení v praxi.
Jak ClickUp podporuje koordinaci pracovních postupů pomocí umělé inteligence
Systémy AI často přidávají vrstvu koordinace samostatně nad vaše stávající nástroje. To komplikuje nastavení, zvyšuje rozptyl AI a rozšiřuje plochu pro potenciální narušení bezpečnosti.
Converged AI Workspace od ClickUp integruje koordinaci AI agentů přímo do prostředí, kde probíhá vaše každodenní práce. Kombinuje úkoly, dokumenty a týmovou komunikaci s automatizací nové generace a inteligentním vyhledáváním.
Zde jsou klíčové funkce:
🧠 ClickUp Brain: Nativní AI + paměť + kontextové povědomí
Většina nastavení koordinace AI selhává na úrovni kontextu. Buď agenti nemají dostatečný kontext pro správné rozhodování, nebo někdo musí trávit čas zadáváním tohoto kontextu do systému.
ClickUp Brain, kontextový AI asistent platformy, to mění.
Funguje jako neuronová síť, která rozumí tomu, jak vaše práce souvisí s různými projekty, týmy a časovými osami. Nemusíte kopírovat a vkládat kontext do svých AI nástrojů. Brain žije přímo uvnitř vašich úkolů, dokumentů, komentářů, dashboardů a schůzek, aby zachytil každou změnu.
Díky tomu budou vaši AI super agenti mít automaticky přístup k informacím v reálném čase a budou na ně moci reagovat, aniž by museli čekat na aktualizace od lidí.
Můžete také položit Brainovi otázky jako „Co se změnilo v plánu spuštění pro 2. čtvrtletí tento týden?“ nebo „Shrňte všechny zpětné vazby zákazníků ohledně onboardingu za poslední měsíc“, abyste získali okamžité odpovědi z vašich skutečných pracovních dat. Není třeba prohledávat záložky nebo více nástrojů, abyste našli správné informace – stačí se zeptat Braina, ten ví všechno.
Protože kontext je nativní, nemusíte vytvářet vlastní paměťové systémy, trénovat složité modely ani udržovat samostatnou znalostní bázi.
⭐ Bonus: ClickUp BrainGPT je desktopový pomocník využívající AI, který přináší tuto kontextově citlivou inteligenci mimo prohlížeč do specializované aplikace.
Díky ní můžete:
- Pracujte s více modely AI na jednom místě: Přepínejte mezi Brainem a dalšími LLM, jako jsou Claude, GPT, Gemini atd., jediným klepnutím.
- Rychlé vyhledávání v souborech, úkolech, dokumentech atd.: Pomocí Enterprise Search můžete vyhledávat soubory, úkoly nebo dokumenty v celém digitálním pracovním prostoru. Například zadejte vyhledávací dotaz „dokument, ve kterém jsme diskutovali o cenovém experimentu B“ a Brain jej okamžitě vyhledá.
- Pište 400x rychleji pomocí hlasu: Diktujte pokyny, pracovní příkazy, komentáře nebo dokonce rychlé odpovědi v chatu pomocí funkce Talk to Text od ClickUp. Brain převádí vaši řeč na strukturovaný text, díky čemuž je koordinace pracovních postupů rychlejší a intuitivnější.
✍ ClickUp Whiteboards: Vizuální návrh pracovních postupů
Potřebujete vizuální sandbox pro návrh a plánování procesu koordinace před nasazením agenta?
ClickUp Whiteboards nabízí neomezené plátno s funkcí drag-and-drop právě pro tento účel:
- Naplánujte si proces: Vložte tvary, které představují různé fáze pracovního postupu, jako je přijetí, třídění, návrh, kontrola, kontrola kvality atd.
- Definujte tok: Propojte tyto tvary čarami a spojkami, abyste přesně ukázali, jak práce prochází systémem.
- Vizualizujte role: Použijte barevné kódy k rozlišení mezi AI agenty a lidskými aktéry. Například použijte modré uzly pro lidské kroky a fialové uzly pro AI agenty.
- Přidejte logiku a ochranná opatření: Použijte lepící poznámky k zaznamenání důležitých detailů, jako je kontext, který agent potřebuje, nástroje, které musí vyvolat, a jakékoli konkrétní záložní podmínky.
Členové týmu mohou spolupracovat v reálném čase a zanechávat komentáře přímo na tvarech nebo lepících poznámkách. Například: „Můžeme zde znovu použít stejného agenta, kterého používáme pro souhrny podpory?“
Jakmile budete mít solidní plán koordinace, převedete tvary a položky na tabuli přímo do úkolů ClickUp, doplníte je popisy, termíny a přidělenými osobami pro okamžité provedení.
🤖 ClickUp AI Super Agents: Nastavte systémy s více agenty bez nutnosti programování
Není třeba investovat zvlášť do AI agentů. S AI Super Agents od ClickUp můžete vytvářet ambientní AI agenty, kteří překračují rámec základních automatizačních pravidel a fungují přímo ve vašem pracovním prostoru.
Tito agenti zvládají vícestupňové uvažování, plní složité úkoly a nepřetržitě provádějí autonomní akce. Můžete jim přidělit jakýkoli úkol, chatovat s nimi přímo nebo je @zmínit v úkolech, dokumentech nebo chatech, aby vykonali práci.
Například „@SalesAgent, sleduj pozastavené obchody z minulého týdne“ nebo „@PM Agent, shrň rizika sprintu. “
Udržují lidi a ostatní agenty v souladu tím, že aktualizují úkoly, publikují příspěvky v chatech a plynule předávají práci.
ClickUp také nabízí dva způsoby, jak vytvořit agenty AI Autopilot:
- Předem připravení agenti: Vyberte si z hotových agentů. Například agenti PM pro roadmapy a sprinty, agenti prodeje pro správu pipeline, agenti kódování pro třídění chyb a revize PR atd.
- Vlastní agenti: Popište agenta, kterého potřebujete, ClickUp Brain a ten ho okamžitě vytvoří. Například: „Vytvořte mi agenta, který sleduje ceny konkurence a upozorní nás na změny.“
A co víc: AI super agenti běží na nekonečné paměti a kontextu pracovního prostoru. Využívají krátkodobou paměť pro to, co se právě stalo, pracovní paměť pro aktivní kontext a dlouhodobou paměť pro vybavování.
Navíc díky nulovému uchovávání dat vaše informace nikdy nezůstanou mimo váš zabezpečený pracovní prostor.
📚 Další informace: Jak vytvořit AI agenta pro lepší automatizaci
⚙ Automatizace ClickUp: Spouštějte agenty kdekoli v pracovním postupu
Jakmile agenty vytvoříte, je čas je nasadit a koordinovat.
ClickUp Automations to usnadňuje kombinací pravidlových spouštěčů a akcí s AI pro dynamickou koordinaci. Můžete definovat přesné spouštěče pro volání agenta, určit, kdy se má spustit, a předepsat akci, kterou má agent provést.
Například: „Když se stav úkolu změní na Připraveno pro QA, zavolejte agenta Test Case, aby napsal testovací případy a přidal je do fronty QA. “
Knihovna automatizace ClickUp nabízí rozsáhlou sadu předem připravených spouštěčů, podmínek a akcí pro vytváření automatizací agentů. Pro větší flexibilitu můžete také popsat vlastní spouštěč Brain v běžné angličtině. Nastaví automatizaci, propojí ji s agentem a otestuje ji pro snadné nasazení.
⭐ Bonus: Poskytněte svým AI agentům přístup k živým datům z více než 1000 externích nástrojů pomocí nativních integrací ClickUp. Například obchodní agent může číst potenciální zákazníky importované do vašeho pracovního prostoru ClickUp z HubSpot, kontrolovat stav GitHub PR nebo získávat informace o názorech zákazníků z ticketů Zendesk ve vašem pracovním prostoru – to vše bez exportu CSV souborů nebo vytváření vlastních API.
📊 Dashboardy ClickUp: Sledujte pracovní postupy a stav agentů na první pohled
Nastavte si na základě rolí ClickUp Dashboards, abyste mohli sledovat jak pracovní postupy, tak výkon AI agentů. Vyberte si z více než 20 widgetů a přizpůsobte si svůj dashboard pomocí různých grafů: koláčových, sloupcových, prstencových, sprintových, burnupových a výpočetních widgetů.
📌 Můžete například vytvořit dashboard pro sledování pracovního postupu třídění podpory. Jeden widget zobrazuje „Lístky vyřešené n <24 hours,” another tracks “Average time in QA,” and a third highlights “Tasks stuck in Review >3 dny“.
Dashboardy také poskytují přehled o akcích agentů. Můžete sledovat:
- Počet aktivací: „Agent pro kódování byl tento týden spuštěn 47krát“
- Dokončené úkoly: „Obchodní zástupce uzavřel 12 obchodů, eskaloval 3“
- Nejlepší výsledky: „PM Agent zkrátil dobu plánování o 40 % v 15 sprintech“
Koordinujte AI agenty bez kódu pomocí ClickUp
Orchestrace AI agentů není určena pouze pro střední a velké podniky. I malé a střední podniky mohou nasadit více AI agentů, aby vytvořily inteligentní pracovní postupy a zvládly stále složitější úkoly.
Je to velmi výnosné, zejména pokud máte k dispozici správný nástroj pro koordinaci agentů bez technických nákladů, dodatečných výdajů a složitosti.
To vše umožňuje nativní AI asistence ClickUp, správa kontextu v reálném čase a dynamické automatizace. Můžete vytvářet, nasazovat a koordinovat pokročilé systémy AI agentů pomocí příkazů v přirozeném jazyce a rozhraní typu drag-and-drop.
Můžete také plánovat a sledovat koordinaci pracovních postupů v ClickUp pomocí tabulek a dashboardů.
Zjednodušeně řečeno, ClickUp vám poskytuje všechny nástroje, které potřebujete k zvládnutí koordinace AI agentů bez technických znalostí.
Jste připraveni začít? Zaregistrujte se do ClickUp ještě dnes ✅