Podle společnosti McKinsey nyní 78 % organizací využívá AI alespoň v jedné obchodní funkci a toto číslo rychle stoupá. Většina nástrojů AI však stále jen mluví. OpenClaw skutečně něco dělá.
Lidé jej využili k vyjednání slev v řádu tisíců při nákupu aut, k podání právních námitek a k automatizaci celých pracovních postupů, a to vše prostřednictvím textové zprávy.
Pokud vás zajímá, co všechno je s tímto nástrojem možné, zde jsou nejzajímavější příklady použití agentů OpenClaw AI, o kterých byste měli vědět. Podíváme se také na to, jak ClickUp nabízí pro týmy praktičtější alternativu. 🤩
Co je OpenClaw?
OpenClaw je open-source framework, který týmům umožňuje vytvářet, nasazovat a provozovat autonomní AI agenty schopné provádět vícestupňové úkoly napříč aplikacemi a datovými zdroji. Je určen pro vývojáře, provozní týmy a stále častěji i pro netechnické týmy, které chtějí agenty, kteří dokážou více než jen reagovat na jednotlivé podněty.
Většina nástrojů AI stále funguje v cyklu dotaz-odpověď. Vy se zeptáte, oni odpoví a vy výstup zkopírujete a vložíte někam jinam. Agenti OpenClaw tento vzorec narušují řetězením akcí, jako je procházení, psaní, ukládání a zasílání zpráv, aniž by čekali, až každý krok dohlédne člověk.
Agentům poskytuje přístup k reálným nástrojům, jako jsou prohlížeče, API a souborové systémy, takže mohou nejen radit, ale i jednat. Jelikož se jedná o open source, týmy mohou své agenty kontrolovat, upravovat a hostovat na vlastních serverech bez jakékoli závislosti na dodavateli.
Tři pojmy, které potřebujete znát, než budete pokračovat. 👀
- Agent vs. nástroj: Agent sám rozhoduje o svém dalším kroku; nástroj čeká na váš
- Open source: Kód je veřejný, auditovatelný a přizpůsobitelný
- Dovednosti: Modulární funkce (prohlížení webu, spouštění kódu a volání API), které může agent kombinovat za běhu
Podívejte se na tento přehled toho, jak vám nástroje AI mohou pomoci pracovat chytřeji:
Jak agenti OpenClaw AI ve skutečnosti fungují
Každý agent OpenClaw běží v opakujícím se cyklu zvaném agent loop. Právě tento mentální model zajišťuje, že případy použití agentů OpenClaw AI fungují.
- Zadání cíle: Člověk nebo jiný systém zadá agentovi úkol v běžném jazyce
- Plán: Agent rozdělí cíl na jednotlivé kroky a vybere, které dovednosti použít
- Akce: Provede každý krok, jako je otevření prohlížeče, volání API nebo zápis do souboru, a sleduje výsledek
- Úprava: Pokud něco selže nebo výstup vypadá nesprávně, systém přeplánuje a pokusí se o to znovu
- Doručení: Hotový výstup se dostane přesně tam, kam jste mu řekli
Právě tato smyčka odlišuje OpenClaw od jednorázových AI nástrojů. Agent se nezastaví po jedné odpovědi. Pokračuje, dokud není práce dokončena nebo nenarazí na hranici, kterou jste nastavili.
Agenty můžete spouštět ručně, podle plánu nebo prostřednictvím webhooků (automatizovaných signálů odesílaných mezi aplikacemi při výskytu konkrétní události). Právě tato flexibilita činí tyto agenty praktickými pro produkční pracovní postupy.
🔍 Věděli jste? AI agenti se stávají spolupracovníky ve výzkumu. V jedné studii se AI agent shodoval s lidskými odpověďmi v průzkumu v 85 % případů, což ukazuje na potenciál pro automatizaci v sociálních vědách a výzkumu.
V čem se OpenClaw liší od jiných nástrojů AI
Vzhledem k tomu, že na trhu existuje tolik nástrojů pro tvorbu agentů AI (jak open source, tak proprietárních), je užitečné vědět, kam OpenClaw zapadá. 👇
- Autonomie namísto asistence: Většina nástrojů AI čeká na zadání. Agenti OpenClaw si vezmou za úkol cíl a sami vymyslí jednotlivé kroky, včetně nápravy chyb
- Modulární systém dovedností: Připojíte pouze funkce, které potřebujete (prohlížeč, e-mail, Jira a Slack), a zbytek vynecháte, čímž zajistíte, že agenti zůstanou soustředění a jejich činnost bude auditovatelná
- Transparentnost open source: Můžete si přečíst každý řádek logiky uvažování. Pro týmy s přísnými zásadami pro nakládání s daty je tato viditelnost nezbytná
- Koordinace více nástrojů: Jeden agent může v rámci jednoho běhu přecházet mezi aplikacemi, načítat data z tabulky, sepsat souhrn v dokumentu a zveřejnit jej v kanálu bez nutnosti samostatné integrační platformy
OpenClaw funguje nejlépe, když máte jasný pracovní postup, který chcete automatizovat, a určité technické znalosti, nebo když jej spojíte s platformou, která za vás zajistí koordinační vrstvu.
Než se pustíte do konkrétních implementací OpenClaw, podívejte se na tento přehled toho, jak případy použití AI mění moderní pracovní postupy:
5 nejlepších příkladů využití agentů OpenClaw AI pro týmy
Skutečným testem jakéhokoli rámce agentů je to, zda šetří čas při práci, kterou váš tým každý týden vykonává. Níže je uvedeno pět případů použití agentů OpenClaw AI, které v současné době představují nejvýraznější vzorce. 🛠️
1. Vzdálené spouštění a kontrola kódu
Inženýři ztrácejí hodiny přepínáním mezi telefonem, pracovním stolem a nástroji. OpenClaw tento problém řeší tím, že vám umožňuje spouštět skutečné akce v shellu a prohlížeči z jakékoli aplikace pro zasílání zpráv, kterou váš tým již používá.
Toto je příklad pracovního postupu:
- Vývojář pošle svému agentovi OpenClaw na Slacku zprávu: „Projdi otevřené PR ve větvi auth a označ vše, co nemá testy.“
- Agent pomocí automatizace prohlížeče otevře GitHub, přečte si rozdíly a porovná je s konvencemi týmu uloženými v souboru AGENTS.md
- Zveřejní strukturované shrnutí zpět na Slacku: co PR dělá, co chybí, co vyžaduje lidský dohled
- Inženýr si prohlédne poznámky a schválí je nebo požádá o změny, aniž by musel otevírat jedinou kartu
💡 Tip pro pokročilé: Omezte okruh uživatelů, kteří mohou vytvářet a upravovat AI agenty. Jinak skončíte s pěti překrývajícími se boty, které budou dělat mírně odlišné (a matoucí) věci.
2. Třídění požadavků zákaznické podpory
Týmy podpory jsou často zahlceny směrováním práce ještě předtím, než samotná podpora vůbec začne. Vícekanálová brána OpenClaw shromažďuje tikety ze všech platforem na jednom místě a automaticky se stará o jejich klasifikaci.
Může to vypadat například takto:
- Příchozí tikety z e-mailu, WhatsAppu a webového chatu směřují do jediné brány OpenClaw Gateway
- Agent čte každou zprávu, klasifikuje naléhavost a téma pomocí své logické smyčky ReAct a kontroluje historii konverzace uloženou v lokálních souborech Markdown.
- Lístky s vysokou prioritou jsou okamžitě nahlášeny zástupci v pohotovosti prostřednictvím aplikace Telegram
- Rutinní dotazy dostanou do fronty předběžnou odpověď nebo skončí v doručené poště příslušného specialisty s připojeným úplným kontextem
📮 ClickUp Insight: 44 % týmů řeší problémy okamžitě bez jakéhokoli formálního procesu třídění.
Rychlá reakce na opravu se jeví jako produktivní, ale naléhavost může snadno převážit nad schopností týmu dodat efektivní opravu.
Potřebujete systém, který bude směrovat příchozí požadavky prostřednictvím strukturovaného přijímacího procesu. ClickUp Forms dokáže předem zachytit potřebný kontext, zatímco Super Agent může třídit podání, posoudit závažnost a před zahájením práce nasměrovat požadavek ke správnému vlastníkovi nebo do fronty.
3. Sledování konkurenčních informací
Většina týmů provádí průzkum konkurence jednou za měsíc, pokud vůbec. Plánovač OpenClaw provádí kontroly v nastavených intervalech bez jakéhokoli zásahu, takže nic neunikne.
Příklad pracovního postupu:
- V AGENTS.md definujete konkurenty a signály, které je třeba sledovat: změny cen, nové nabídky práce, změny v recenzích na G2, zmínky v tisku
- Každých několik hodin probudí agentovi signál, který pomocí automatizace prohlížeče navštíví tyto stránky a porovná je s tím, co naposledy zaznamenal
- Když se něco změní, napíše stručný popis v běžném jazyce a vloží ho do chatového vlákna týmu
- Tento přehled popisuje, co se změnilo, kdy k tomu došlo, a stručně vysvětluje, co to může znamenat pro vaše postavení na trhu.
🧠 Zajímavost: AI agenti se posouvají od „myšlení“ k „konání“. Výzkumy ukazují, že podíl nástrojů agentů, které mohou provádět skutečné akce (jako je úprava souborů nebo odesílání e-mailů), vyskočil z 27 % na 65 % za něco málo přes rok.
4. Personalizované oslovování zákazníků
Dobrá oslovovací kampaň vyžaduje 20 až 30 minut výzkumu na každého potenciálního zákazníka. OpenClaw tento výzkum provádí automaticky a využívá procházení webu a paměť relace k vytvoření kontextu ještě předtím, než se vaši obchodní zástupci vůbec dotknou jediného návrhu.
Takto vypadá pracovní postup:
- Obchodní zástupce pošle agentovi přes Telegram seznam cílových účtů: „Prozkoumej těchto 10 společností a připrav úvodní e-maily.“
- Agent prohledává LinkedIn, nejnovější zprávy a firemní pracovní portály pro každého potenciálního zákazníka a ukládá zjištěné informace do paměti relace.
- Vytvoří personalizovaný e-mail pro každého potenciálního zákazníka s odkazem na konkrétní událost, jako je kolo financování, přijetí nového zaměstnance nebo změna produktu
- Obchodní zástupce připraví všech 10 návrhů k revizi, úpravám a odeslání
🔍 Věděli jste, že? Index Stanford HAI AI Index 2025 ukazuje, že 78 % organizací nyní využívá AI, avšak pokročilé systémy, jako jsou agenti, se teprve začínají prosazovat a nejsou ještě plně nasazeny.
5. Zápisy z jednání a rozdělení úkolů
OpenClaw zlepšuje předávání úkolů z jednání tím, že ihned po skončení hovoru automaticky přepisuje, shrnuje a rozesílá akční položky. Ukázkový pracovní postup vypadá takto:
- Agent se připojí k vaší schůzce na Zoomu nebo Teams prostřednictvím API pro přepis a poslouchá v reálném čase
- Jakmile hovor skončí, analyzuje přepis a extrahuje přijatá rozhodnutí, otevřené otázky a pojmenované úkoly s odpovědnými osobami
- Odesílá strukturované shrnutí do kanálu Slack a každému uživateli přímo e-mailem zasílá jeho konkrétní úkoly
- Všechno nevyřešené se přidá do souboru s agendou pro následné kroky v pracovním prostoru, kde bude připraveno k projednání na příštím standupu
💡 Tip pro profesionály: Vyhraďte si 30 minut týdně na úklid. Rychlá rutina, kterou můžete zavést:
- Skenování selhání
- Opravte nejasné pokyny
- Zpřísněte spouštěče
- Odstraňte vše zbytečné
Už jen tím se dostanete před většinu týmů.
Jak spravovat pracovní postupy agentů AI v ClickUp
Vaše úkoly, projekty, konverzace a agenti AI jsou všichni součástí ClickUp. Když se tedy změní vaše práce, změní se s ní i vaši agenti.
To je důležitější, než se zdá. Agenti potřebují jasný kontext, jasný rozsah a konkrétní pokyny, aby mohli vykonávat užitečnou práci. ClickUp vám poskytne všechny tři bez nutnosti dalšího nastavování a přepínání kontextu. Zde je návod, jak v něm vytvářet a spravovat pracovní postupy agentů. 🔁
1. Začněte s přehledem: Kterého agenta nasazujete?
Než začnete cokoli konfigurovat, musíte vědět, který typ agenta ClickUp se pro daný úkol hodí. Existují dva: Super agenti a agenti Autopilot.
Stručný kontext, pokud jste nováčkem v ClickUp AI
ClickUp Brain je inteligentní vrstva, která funguje napříč celou platformou. Propojuje vaše úkoly, dokumenty, chatové zprávy a týmová data, takže každý agent, kterého vytvoříte, má již zabudovaný kontext pracovního prostoru.
Super agenti
Jedná se o adaptivní, vícestupňové AI spolupracovníky. Můžete je spustit ručně tím, že jim pošlete soukromou zprávu, @zmíníte je v komentáři k úkolu nebo v chatovém kanálu, nebo jim přímo přiřadíte úkol. Můžete je také propojit s automatizacemi ClickUp, aby se spouštěly samy.
Díky bohatší paměti, která zahrnuje nedávné interakce, uložené preference a vlastní uložené informace, zvládají superagenti ClickUp komplexní pracovní postupy na výbornou.
Například superagent přidělený k vašemu obsahu by mohl přijmout úkol, stáhnout relevantní dokumenty pro kontext, vypracovat návrh, označit mezeru a zveřejnit shrnutí, a to vše bez lidského zásahu mezi jednotlivými kroky.
Podívejte se na tento návod k nastavení Super agenta:
Agenti Autopilot
Tyto agenty běží na základě definovaných spouštěčů a podmínek v konkrétním umístění: seznamu, složce, prostoru nebo kanálu chatu. Jsou tou správnou volbou pro konzistentní provádění typu „pokud X, pak Y“.
Řekněme například, že váš tým podpory dostává v kanálu chatu záplavu opakujících se dotazů. Agent ClickUp Autopilot určený pro tento kanál, s nastavenými správnými podmínkami a propojeným znalostním dokumentem, tyto dotazy vyřizuje pokaždé, aniž by ho k tomu někdo musel vyzývat.
Jednoduché pravidlo: začněte s agenty Autopilot pro jasně definované, opakovatelné úkoly. Přejděte na Super agenty, když práce vyžaduje uvažování, více kroků nebo trvalou přítomnost, se kterou může váš tým komunikovat.
2. Návrh pracovního postupu: Vyberte úkol a poté spouštěč
Než se pustíte do jakýchkoli nastavení, definujte výsledek, který má agent přinést. Poté nechte, aby to určovalo vše ostatní. Takto by to mohlo vypadat:
- Definice úkolu: „Shrnout všechny úkoly po termínu a zveřejnit zprávu každé pondělí ráno“ je úkol; „pomoc s úkoly“ není
- Rozhodněte se, kde se to spustí: Agenti v chatových kanálech reagují na zprávy; agenti založení na poloze reagují na události úkolů
- Vyberte typ spouštěče: Začněte ručně (soukromé zprávy, @zmínky, přiřazení úkolů) a jakmile bude logika pevně nastavena, přejděte na plánované nebo automatizované spouštěče
Velmi oceňuji neustálé inovace ClickUp a to, jak se silně opírá o AI. AI Super Agent je výkonný a umožňuje velmi rychle konfigurovat rutinní úkoly. Šablony mi také přijdou užitečné během procesu nastavení, i když správné nastavení vyžaduje hodně času a úsilí.
Velmi oceňuji neustálé inovace ClickUp a to, jak se silně opírá o AI. AI Super Agent je výkonný a umožňuje velmi rychle konfigurovat rutinní úkoly. Šablony mi také přijdou užitečné během procesu nastavení, i když správné nastavení vyžaduje hodně času a úsilí.
💡 Tip pro pokročilé: Spusťte svého superagenta v jediném seznamu nebo kanálu pomocí vzorových úkolů. Toto kontrolované prostředí vám pomůže odhalit problémy včas, aniž by došlo k narušení skutečných pracovních postupů.
3. Podmínky: Naučte agenta, kdy má jednat a kdy má zůstat v klidu
Bez podmínek agenti reagují na všechno, včetně otázky „kdo jde na oběd?“ Podmínky to napraví:
- Podmínky klíčových slov: Vyžadují konkrétní výrazy, jako je „zablokováno“ nebo „aktualizace stavu“, než agent odpoví
- Ochranná opatření pro předpony: Naučte svůj tým používat na začátku každé zprávy, kterou má agent zpracovat, příkaz „/help“ nebo „Agent:“.
- Podmínky založené na záměru: „Odpovídat pouze na přímé otázky“ zabraňuje agentovi účastnit se obecné konverzace v kanálu
U agentů založených na úkolech naskládejte podmínky automatizace nad spouštěč. Kombinace „Spustit při vytvoření úkolu“ a „pouze pokud je priorita Vysoká“ eliminuje většinu falešných poplachů.
4. Pokyny: Napište výsledky agentů
Nejasné pokyny vedou k nejasným výsledkům. Každý soubor pokynů potřebuje tři věci:
- Výstupní formát: Uveďte přesně, co chcete, například „vrátit tabulku se třemi sloupci: Název úkolu, Vlastník, Termín“.
- Záložní řešení pro chybějící informace: „Pokud je pole priority prázdné, uveďte jej jako Neznámé a ve výstupu jej označte.“
- Definice dokončení: „Zveřejněte zprávu v kanálu #updates a uzavřete úkol jako dokončený“
ClickUp Brain vám tyto pokyny může navrhnout. Popište, co potřebujete, srozumitelným jazykem, a on vygeneruje strukturovaný soubor pokynů, který můžete doladit.
💡 Tip pro pokročilé: Než cokoli automatizujete, spusťte svého AI agenta pomocí jednoduchých akcí, jako jsou soukromé zprávy nebo @zmínky. Zajistíte tak, že logika a reakce budou fungovat přesně podle očekávání.
5. Znalosti a přístup: Definujte, kam má agent přístup
Nastavte to přesně. Příliš velký přístup vede k nespolehlivým odpovědím. Příliš malý přístup a agent selže:
- Zdroje pracovního prostoru: Dokumenty, úkoly, chatové zprávy a konkrétní prostory nebo seznamy; osoba podávající zprávy o stavu potřebuje pouze seznamy aktivního projektu, nikoli celý pracovní prostor
- Externí zdroje: Nasměrujte agenty na externí zdroje, jako je například Centrum nápovědy, pokud to daný případ použití vyžaduje
💡 Tip pro profesionály: Ať to vypadá důvěryhodně (jinak to nikdo nebude používat). Pokud se váš agent jmenuje „Test Bot v2“… lidé ho budou ignorovat. Dejte mu jasný název, slušný avatar a popis, který odpoví na otázku: „Proč bych tomu měl věřit?“
Dostaňte se k realizaci s ClickUp
OpenClaw ukazuje, co je možné, když AI dokáže plánovat, jednat a dokončovat vícefázové úkoly bez neustálého zásahu. Od třídění požadavků na podporu až po sledování konkurence – tito agenti zpracovávají skutečné pracovní postupy, s nimiž se týmy potýkají každý den.
Vytváření a správa těchto pracovních postupů však vyžaduje strukturu. Agenti potřebují jasné pokyny, definované spouštěče a přístup k správným datům. Bez tohoto základu se i výkonní agenti stanou chaotickými, nepředvídatelnými nebo obtížně škálovatelnými.
ClickUp vše spojuje dohromady. Poskytuje vám pracovní prostor, kde jsou úkoly, dokumenty, konverzace a agenti AI propojeny.
Super agenti zvládají složité, vícestupňové úkoly, zatímco agenti Autopilot automaticky provádějí strukturované pracovní postupy. Vy definujete výsledek, nastavíte podmínky a necháte systém provést úkol bez neustálého dohledu.
OpenClaw ukazuje, co dokážou agenti AI. ClickUp umožňuje využít tento potenciál ve vaší každodenní práci.
Zaregistrujte se na ClickUp ještě dnes!
Často kladené otázky (FAQ)
Mohou agenti OpenClaw automaticky vytvořit ticket v Jira z e-mailu?
Ano, jedním z nejčastějších případů použití OpenClaw je analýza příchozích e-mailů a generování strukturovaných ticketů v Jira (nebo jakémkoli jiném ticketingovém nástroji) s již vyplněnými poli, jako je priorita, kategorie a popis.
V čem se OpenClaw liší od softwaru pro psaní s využitím umělé inteligence?
Nástroje pro psaní s využitím AI generují text na základě zadání, zatímco agenti OpenClaw se starají o celý pracovní postup související s tímto textem. To zahrnuje rešerši, vypracování návrhu, předání ke schválení a publikování, takže výsledek dorazí na místo určení bez nutnosti ručních zásahů.
Potřebujete k používání OpenClaw znalosti programování?
Pro vytváření vlastních agentů je určitá technická zdatnost výhodou, ale díky předem připraveným šablonám agentů a platformám pro koordinaci bez nutnosti programování se OpenClaw stává stále dostupnějším i pro uživatele, kteří nejsou vývojáři.