Jak efektivně pracovat s ClickUp Super Agents: osvědčené postupy

Váš tým se topí v AI humbuku, ale nástroje se zdají být odtržené od vaší skutečné práce.

Vložíte podrobnosti projektu do chatbota a doufáte, že získáte užitečné shrnutí, ale dostanete pouze obecnou odpověď, která opomíjí všechny důležité souvislosti. Důvodem je to, že většina nástrojů AI trpí amnézií – v okamžiku, kdy zavřete kartu, zapomenou vše, co jste jim sdělili, a nutí vás tak znovu vysvětlovat svůj svět při každém zadání.

Toto neustálé opakované vysvětlování je obrovskou ztrátou času a významným zdrojem frustrace.

Studie ukazují, že pracovníci tráví 4,5 hodiny týdně opravováním výstupů generovaných umělou inteligencí. Vytváří to nový druh rozpínání umělé inteligence – neplánované šíření nástrojů a platforem umělé inteligence bez dohledu nebo strategie, což vede k plýtvání penězi, zdvojování úsilí a úplné ztrátě kontroly nad stopou umělé inteligence ve vaší organizaci.

Jedná se o scénář, kdy trávíte více času zadáváním kontextu do AI, než kolik získáte zpět v hodnotě. Výsledkem je tým, který má pocit, že AI přináší více problémů než užitku, opouští tyto nástroje a vrací se k manuální, repetitivní práci.

ClickUp Super Agents jsou speciálně navrženy k řešení tohoto problému! V tomto blogu se podíváme na to, jak efektivně pracovat s AI agenty pomocí osvědčených postupů a strategií!

Co jsou AI agenti a jak se liší super agenti?

Většina týmů zachází s AI agenty jako s luxusními chatboty – pokaždé zadávají podrobné pokyny a diví se, proč jsou výsledky nejednotné.

Pouze 15 % vedoucích pracovníků v oblasti IT v současné době nasazuje plně autonomní AI agenty.

Toto skutečně funguje: ClickUp Super Agents . Jedná se o týmové kolegy poháněné umělou inteligencí, kteří pracují ve vašem ClickUp Converged AI Workspace —jediné bezpečné platformě, kde se spojují projekty, dokumenty, konverzace a analytika, s umělou inteligencí zabudovanou jako inteligentní vrstva, která rozumí vaší práci a posouvá ji vpřed.

Na rozdíl od externích chatbotů se jedná o autonomní systémy, které provádějí úkoly, přijímají rozhodnutí a opakují práci, aniž by potřebovaly neustálý lidský vstup. Mají již přístup k vašim úkolům ClickUp, dokumentům ClickUp a historii projektů.

To je možné díky dvěma klíčovým rozdílům:

Agenti se učí z kontextu vašeho pracovního prostoru a pamatují si vaše preference, takže můžete při nastavení jednou nastavit jasné cíle a omezení a poté nechat agenta autonomně provádět vaše pracovní postupy bez neustálých pokynů.

Transformace je okamžitá. Místo toho, abyste trávili den kopírováním a vkládáním kontextu do prázdného textového pole, máte k dispozici AI kolegu, který je již plně připraven. Můžete mu přiřadit cíl a on využije své vestavěné znalosti k dokončení úkolu, čímž uvolní váš tým, aby se mohl soustředit na práci, která vyžaduje lidskou kreativitu a strategické myšlení.

🎥 Podívejte se na toto video a dozvíte se více o super agentech:

Kdy použít AI agenty a kdy tradiční pracovní postupy

Nastavili jste některé základní automatizace, ale nyní potřebujete další munici.

Například chcete automatizovat vícestupňový proces, který vyžaduje určité posouzení – jako třídění technických chyb podle dopadu na zákazníky –, ale váš jednoduchý systém založený na pravidlech nedokáže zvládnout nejednoznačnost. Je to frustrující slepá ulička, která nutí váš tým vrátit se k ruční, časově náročné koordinaci.

Toto je klasický příklad použití nesprávného nástroje pro danou úlohu. Buď automatizaci zcela opustíte a odsoudíte svůj tým k hodinám opakující se práce, nebo vytvoříte křehkou, příliš složitou síť spouštěčů, která se rozpadne v okamžiku, kdy se změní proměnná.

Řešením je vrstvený přístup, který kombinuje tradiční automatizaci s AI agenty pro složitější scénáře. V ClickUp to znamená vědět, kdy použít ClickUp Automations a kdy nasadit ClickUp Super Agent.

Automatizace ClickUp jsou ideální pro předvídatelné, opakovatelné akce. K provedení konkrétní akce používají jednoduché spouštěče automatizace, jako je změna stavu úkolu ClickUp nebo příchod termínu splnění. Představte si je jako spolehlivé tahouny vašeho pracovního postupu.

ClickUp Super Agents jsou naopak určeni pro úkoly, které vyžadují uvažování a kontext. Vynikají, když práce zahrnuje nejednoznačnost, více kroků nebo získávání informací z různých zdrojů.

Zde je přehled, kdy které z nich použít:

Díky tomuto rámci se transformuje pracovní postup vašeho týmu.

Jednoduché, často opakované úkoly snadno zvládne ClickUp Automations. Pro složité, kognitivně náročné úkoly nasadíte Super Agent. Vytvoříte tak výkonný, odolný systém, ve kterém automatizujete nejen kliknutí, ale i mikro-rozhodnutí.

Proč je podněcování součástí zaškolení, a ne základní dovedností

Každý má pocit, že musí zvládnout novou, vysoce technickou dovednost, tzv. prompting, aby mohl využívat základní výhody AI. Ve skutečnosti to však vytváří bariéru pro přijetí AI, kdy pouze několik „pokročilých uživatelů“ dokáže AI využívat, zatímco zbytek týmu zůstává pozadu, frustrovaný a neproduktivní.

Tato dynamika je přímým výsledkem používání kontextových nástrojů AI.

Když AI nemá paměť, každá interakce je studeným startem a kvalita výstupu závisí zcela na kvalitě vašeho zadání. Je to vyčerpávající cyklus, díky kterému se AI jeví spíše jako náročná povinnost než jako užitečný pomocník.

S ClickUp Super Agents je zadávání pokynů jednorázovým procesem, nikoli každodenní, opakující se činností. Protože Super Agents mají trvalou paměť a jsou součástí vašeho ClickUp Converged AI Workspace, stačí jim pravidla naučit jednou a oni si je zapamatují navždy.

Přemýšlejte o tom jako o zaškolování nového člena týmu. Pokaždé, když přidělíte úkol, nebudete znovu vysvětlovat poslání společnosti a cíle projektu. Uděláte to jednou a věříte, že si tyto informace zapamatují. Tak fungují agenti Super Agents.

To změní způsob, jakým váš tým vynakládá svou energii.

Místo pořádání nekonečných workshopů o vytváření promptů se můžete soustředit na to, co je skutečně důležité: definování jasných cílů pro tým, zavedení chytrých ochranných opatření a vytvoření jednoduchých zpětnovazebních smyček. „Promptování“ se odehrává během počátečního nastavení a jeho hodnota se zvyšuje s každým úkolem, který agent autonomně dokončí.

📮ClickUp Insight: Polovina našich respondentů má potíže s přijetím AI; 23 % prostě neví, kde začít, zatímco 27 % potřebuje více školení, aby mohlo provádět pokročilé úkony.

ClickUp řeší tento problém pomocí známého chatovacího rozhraní, které připomíná psaní textových zpráv.

Týmy mohou začít hned s jednoduchými otázkami a požadavky a postupně objevovat výkonnější automatizační funkce a agentické pracovní postupy, aniž by se musely potýkat s náročným učením, které mnoho lidí odrazuje.

Jak definovat cíle, ochranná opatření a výsledky pro AI agenty

Většina z nás už vyzkoušela AI asistenta, ale výsledky jsou velmi rozporuplné. Požádáme ho, aby nám „pomohl s marketingovým textem“, a on nám dá něco tak obecného, že je to nepoužitelné. 🤨

Bez jasného směru je AI agent jen výkonným nástrojem, který nemíří na nic konkrétního. Důsledkem jsou nekonzistentní výstupy a nedostatek důvěry v systém. Váš tým nebude delegovat práci na agenta, na kterého se nemůže spolehnout, a slib produktivity založené na AI zůstane jen slibem.

Řešením je přestat přemýšlet o pokynech a začít přemýšlet o rámcích. Předběžná práce, kterou vykonáte při definování cílů, ochranných opatření a výsledků, eliminuje potřebu neustálých, opakujících se pokynů.

Stanovte si předem jasná kritéria úspěchu.

Nejasné cíle vedou k nejasným výsledkům. Agent potřebuje konkrétní, měřitelný výsledek, ke kterému může směřovat.

Tato úroveň specificity dává agentovi jasnou definici „hotovo“. Ví, co, kdy a kde, což eliminuje dohady a zajišťuje, že výstup je okamžitě použitelný.

Stanovte hranice a oprávnění

Autonomní agent je výkonným spolupracovníkem, ale musí znát své limity. Obava, že se AI „vymkne kontrole“ a provede neschválené akce, je hlavní překážkou jejího přijetí. To vede k tomu, že týmy buď agenty vůbec nepoužívají, nebo je tak silně mikromanagují, že to popírá smysl automatizace.

Tento problém můžete vyřešit tím, že od začátku stanovíte jasné hranice. V ClickUp jsou super agenti považováni za uživatele, což znamená, že zdědí oprávnění pro pracovní prostor a role v pracovním prostoru, které jste již nastavili. To poskytuje silnou vrstvu vestavěného zabezpečení.

Poté můžete nakonfigurovat další ovládací prvky přístupu pro samotného agenta. Můžete například udělit super agentovi oprávnění k vytvoření nového dokumentu ClickUp, ale ne k jeho zveřejnění, nebo k změně stavu úkolu ClickUp, ale ne k přeřazení vlastnictví.

Tyto ochranné mechanismy dodávají vašemu týmu sebevědomí, aby nechal agenta pracovat samostatně.

Definujte body předání pro lidskou kontrolu.

Ne každé rozhodnutí by mělo být automatizované. Pokud nasadíte agenta bez jasných kontrolních bodů pro lidský dohled, riskujete, že udělá chybu při úkolu s vysokou důležitostí, jako je například odeslání nesprávné aktualizace významnému klientovi. To narušuje důvěru a může způsobit skutečné obchodní problémy.

Řešením je vytvoření pracovních postupů, do nichž je zapojen člověk. Identifikujte momenty, kdy je lidský úsudek zásadní, a vytvořte jasné body předání. Nejde o mikromanagement, ale o chytrou spolupráci.

Můžete například nakonfigurovat superagenta tak, aby vypracoval týdenní zprávu pro zainteresované strany, ale místo toho, aby ji odeslal přímo, vytvoří úkol přiřazený projektovému manažerovi s připojeným návrhem k posouzení.

Agent provádí náročnou práci sběru a shrnutí dat a člověk poskytuje finální kritickou kontrolu. Tento kolaborativní přístup buduje důvěru a zajišťuje kvalitu bez snížení efektivity.

Zde je příklad workflow pro řízení rizik, který provádějí agenti Super Agents za účasti člověka:

Účinné techniky pro sladění agentů

I v systému, který se spoléhá spíše na zaškolení než na zadávání pokynů, jsou počáteční instrukce, které poskytnete, velmi důležité. Pokud jsou vaše pokyny k nastavení nedbalé nebo obecné, bude tomu tak i u výkonu agenta. To vede k frustrujícímu cyklu vylepšování, kdy neustále upravujete pokyny agenta, abyste opravili jeho výstupy, což je stejně zdlouhavé jako vytváření pokynů pro externího chatbota.

Důsledkem je, že agent nikdy nedosáhne dokonalého výsledku. Může správně dokončit 80 % úkolu, ale zbývajících 20 % vyžaduje ruční opravu, která zabere veškerý čas, který jste měli ušetřit.

Abyste tomu předešli, zaměřte své úsilí na počáteční sladění. Tyto techniky mají za cíl naučit agenta, jak pracovat, a ne mu jen říkat, co má dělat v rámci jedné konkrétní úlohy.

Buďte konkrétní, pokud jde o úkoly a kontext.

Obecné pokyny vedou k obecným výsledkům. Když vytváříte ClickUp Super Agent, nesdělujte mu pouze jeho roli – poskytněte mu kontext, který potřebuje, aby mohl vyniknout.

Tato úroveň detailů poskytuje agentovi konkrétní operační kontext, který potřebuje k přijímání chytrých rozhodnutí. Vyhněte se pasti v podobě předpokladu, že agent „zná“ jedinečné zvyklosti vašeho týmu.

Používejte strukturované formáty pro konzistentní výstupy.

Pokud potřebujete, aby výstup agenta odpovídal konkrétnímu formátu, dejte mu jasnou šablonu. Agenti jsou vynikající v následování vzorů, ale neumí číst vaše myšlenky. Pouhá žádost o „shrnutí“ může vést k čemukoli od hustého odstavce až po několik odrážek.

Definujte strukturu, kterou chcete vidět. Například při nastavování agenta pro shrnutí poznámek ze schůzky z ClickUp Doc mohou vaše pokyny zahrnovat:

„Shrňte prosím schůzku pomocí následujícího formátu: Přijatá rozhodnutí:

Získáte tak vždy konzistentní a předvídatelné výstupy, díky kterým budou informace snáze použitelné a bude možné na jejich základě jednodušeji reagovat.

Využijte trvalou paměť ke snížení závislosti na výzvách.

Toto je funkce, která skutečně odlišuje superagenty od základních chatbotů. Protože superagenti ClickUp mají nekonečnou paměť, učí se z každé interakce. Nemusíte se opakovat.

To zásadně změní způsob, jakým s agentem v průběhu času pracujete.

Toto je základní součást LLM agent framework v ClickUp.

Agent nejen provádí seznam příkazů, ale také buduje znalostní bázi o vaší práci, což v průběhu času výrazně snižuje vaši závislost na podrobných pokynech.

Osvědčené postupy pro práci s AI agenty

Nastavili jste svého prvního agenta, ale nemá to takový dopad, jaký jste očekávali.

Zvládá několik izolovaných úkolů, ale nezměnilo to produktivitu vašeho týmu. K tomu často dochází, když týmy nasazují agenty izolovaně a nedokážou je integrovat do širšího provozního rytmu.

Výsledkem je sbírka „domácích“ automatizací, které jsou sice elegantní, ale nejsou strategické. Ušetří vám pár minut tu a tam, ale neřeší systémové problémy rozrůstání práce a nesouladu v týmu. Abyste mohli plně využít potenciál AI, musíte přejít od jednorázových úkolů k integrovaným, škálovatelným pracovním postupům.

To vyžaduje změnu myšlení, od pouhého používání agenta k opravdové spolupráci s ním. Zde jsou osvědčené postupy, jak toho dosáhnout.

Časté chyby při práci s AI agenty

Nejprve si řekněme, co nefunguje. Pokud se svým super agentem zacházíte jako s chatbotem, nechápete podstatu věci. Zde jsou nejčastější chyby, které vídáme:

Berte to jako příležitost k učení. Každý tým prochází obdobím přizpůsobování, když přechází z nástrojů závislých na pokynech na autonomní agenty.

Jak testovat a vylepšovat výkon agentů

Začněte v malém a rozšiřujte se chytře. Nepřidělovávejte svému novému agentovi hned první den úkoly, které jsou klíčové pro misi a souvisejí s klienty. Místo toho začněte s méně důležitými interními úkoly, abyste mohli kalibrovat jeho chování.

Pečlivě zkontrolujte jeho první výstupy. Pokud najdete chybu, poskytněte jasnou a konkrétní zpětnou vazbu. Pokud je například shrnutí agenta příliš dlouhé, neříkejte jen „zkraťte to“. Upravte pokyny agenta tak, aby zněly: „Shrnutí by neměla obsahovat více než tři body.“

Aktivitu superagenta můžete kdykoli zobrazit a aktualizovat jeho profil, což tento proces zdokonalování zjednodušuje. Jedná se o klíčovou praxi pro automatizaci znalostní báze – váš agent je součástí vaší znalostní báze a je třeba jej udržovat.

Vytvořte pracovní postupy agentů, které lze škálovat napříč týmy.

Tímto způsobem odemknete exponenciální hodnotu. Jednotliví agenti jsou užiteční, ale síť koordinovaných agentů může řídit celé obchodní procesy. Zamyslete se nad tím, jak si agenti mohou předávat práci, sdílet kontext a pracovat v různých týmových prostorech v ClickUp.

Například:

Tento multiagentní pracovní postup koordinuje komplexní proces od začátku do konce. Je to možné, protože všichni agenti pracují ve stejném ClickUp Converged AI Workspace, sdílejí kontext a udržují soulad bez jakéhokoli manuálního zásahu.

Takto řídí Kyle Coleman, náš GVP pro marketing, své pracovní postupy s více agenty:

Jak ClickUp Super Agents fungují ve vašem pracovním prostoru

Frustrace z většiny AI nástrojů nespočívá jen v tom, že jsou nepřesné. Spočívá v tom, že žijí někde jinde.

ClickUp Super Agents tuto překážku odstraňují. Fungují totiž ve stejné struktuře, kterou váš tým již používá k plánování, provádění a sledování práce.

Pracují v rámci skutečné struktury vašeho týmu.

Každý tým má svou vlastní vnitřní logiku. Konkrétní stavy znamenají konkrétní věci. Vlastní pole odrážejí vaše priority. Některé seznamy představují aktivní provádění, zatímco jiné jsou backlogem nebo archivem.

Super Agent pracuje v rámci této logiky.

Pokud se úkol přesune do stavu „Blokováno“, nejde jen o označení. Je to signál, který agent může interpretovat. Pokud váš marketingový tým definuje naléhavost jedním způsobem a technický tým ji definuje jiným, agent se přizpůsobí tomuto kontextu, protože pracuje uvnitř těchto prostorů, nikoli mimo ně.

Je to důležitější, než se zdá. AI často selhává ne proto, že by jí chyběla inteligence, ale proto, že jí chybí provozní povědomí. Ve vašem pracovním prostoru reaguje Super Agent na to, jak váš tým skutečně pracuje.

Pracují s živými projekty, nikoli s kopiemi.

Když superagent vypracuje týdenní souhrn, může aktualizaci zveřejnit přímo u příslušného úkolu.

Pokud identifikuje položky s vysokou prioritou, které jsou po termínu, může aktualizovat stavy nebo vytvořit následné podúkoly ve správném seznamu. Když připravuje zprávu pro zainteresované strany, vytvoří dokument přesně tam, kde ho váš tým očekává.

Neexistuje žádná duplicitní vrstva; akce se odehrává u zdroje pravdy.

Snižují koordinační náklady napříč propojenými úkoly.

Super agenti vidí celkový obraz! Mohou prohlížet související úkoly, závislosti a dokumenty, aby pochopili, jak práce souvisí, a ne jen jak se mění.

Místo ručního procházení několika seznamů, aby zjistil, co je blokováno, nebo skládání aktualizací z roztroušených komentářů, agent syntetizuje to, co se již děje v pracovním prostoru, a přemění to na praktické poznatky.

Skutečnou výhodou je méně situací, kdy někdo musí zastavit, shromáždit kontext a ručně sestavit ucelený obraz o pokroku.

Super agenti: Jaké změny to přináší z hlediska provozu

Když AI funguje ve vašem pracovním prostoru, podílí se na provádění. Tento rozdíl je sice nepatrný, ale má dalekosáhlé důsledky. Znamená to méně překladových kroků mezi nápadem a akcí a méně neviditelných spojovacích prvků, které drží systémy pohromadě.

Super Agent však nenahrazuje úsudek. Absorbuje opakující se koordinaci, která ho tiše vyčerpává.

Od pokynů k opravdové spolupráci agentů

Konečným cílem je posunout váš vztah s AI od příkazů a odpovědí k opravdové spolupráci.

To vyžaduje organizační změnu. Znamená to, že nejcennější dovedností vašeho týmu v oblasti AI již není prompt engineering. Místo toho je to schopnost jasně definovat cíle, navrhnout inteligentní správu pracovních postupů a vytvořit efektivní zpětnou vazbu.

Důvěra v agenta, že bude pracovat autonomně – v rámci vámi stanovených mantinelů – je to, co odemkne jeho plný potenciál.

Týmy, které zvládnou toto partnerství mezi lidmi a agenty, tráví mnohem méně času nudnou a opakující se koordinací, která brzdí projekty. Automatizují provádění úkolů, aby se mohli soustředit na práci, kterou mohou dělat pouze lidé: strategické myšlení, kreativní řešení problémů a budování vztahů.

Agent se postará o „jak“, takže váš tým se může soustředit na „proč“.

Jste připraveni přejít od zadávání příkazů ke spolupráci s AI? Začněte zdarma s ClickUp a vyzkoušejte, jak mohou agenti Super Agents změnit produktivitu vašeho týmu.

Často kladené otázky

Chatovací nástroje jsou bezstavové, což znamená, že reagují na jednotlivé podněty, aniž by si mezi relacemi uchovávaly kontext. Agenti s trvalou pamětí, jako jsou ClickUp Super Agents, si uchovávají informace z interakcí, učí se vaše preference a postupem času shromažďují znalosti o vaší práci.

Můžete jasně definovat, k čemu má agent přístup a jaké akce může samostatně provádět. V ClickUp jsou agenti Super Agents považováni za uživatele, takže fungují v rámci stávajících oprávnění a kontrol přístupu, které jste již nastavili pro členy svého týmu.

U autonomních agentů je mnohem důležitější definovat jasné cíle a měřitelné výsledky. Prompting se stává úkolem „onboardingu“ na začátku, který slouží k sladění agenta, spíše než nepřetržitou dovedností vyžadovanou při každé interakci k získání hodnoty.

Agenti mohou udržovat kontext pouze pro data, ke kterým mají přístup. Když agent pracuje v konvergovaném AI pracovním prostoru, jako je ClickUp, má nativní přístup ke všem vašim úkolům, dokumentům a pracovním postupům, což eliminuje potřebu opakovaných výzev nebo ručního sdílení kontextu, které vyžadují externí nástroje.