Agentic AI: Ako AI agenti menia spôsob práce s technológiami

Autor: Jozef Wagner

AI umelá inteligencia

V čom líši agentická umelá inteligencia od bežnej generatívnej AI? Čo presne znamená AI agent v praxi, aké sú hlavné benefity a riziká autonómnych agentov a prečo je dôležitá bezpečnosť a guardrails? To všetko sa dozvieš v nasledujúcom článku. V závere ti predstavíme konkrétnu produktovú novinku ChatGPT agent od OpenAI a ukážeme ti praktické scenáre, kde už dnes dokážu agenti zefektívniť prácu.

Generatívna AI – predovšetkým ChatGPT – priniesla za ostatné roky v oblasti umelej inteligencie nevídaný pokrok, ktorý mení spôsob, akým pracujeme s informáciami. Dokáže rýchlo vytvárať texty, sumarizácie aj návrhy v kvalite, aká pred pár rokmi pôsobila ako sci-fi. Otvorili sa nové možnosti v tvorbe textov a multimediálneho obsahu, zákazníckej podpore či automatizácii, čo prirodzene pritiahlo pozornosť firiem, výskumu aj neustály prísun investícií.

Generatívne modely síce dokážu vytvárať nový obsah, no napriek tomu sami od seba aktívne nekonajú. Potrebujú pokyn človeka, ktorý ich nasmeruje: napíše zadanie (v angl. prompt), vyhodnotí vygenerovaný výsledok a postup zopakuje dovtedy, kým nie je spokojný s výsledkom. Až následne môže vykonať ďalšie kroky, napríklad zavolať API, uložiť záznam do databázy alebo odoslať e-mail. Znamená to, že veľký kus práce a riadenia zostáva na používateľovi alebo na ďalších systémoch.

Práve tu prichádza na scénu agentic AI – agentická umelá inteligencia, v ktorej už nie je model iba pasívnym generátorom, ale súčasťou systému, ktorý sa dokáže rozhodovať a konať autonómne. Využíva pritom AI agenta – teda softvérovú entitu, ktorá zbiera dáta, analyzuje ich, manažuje si úlohy, používa nástroje (prehliadače, API konektory, terminály) a vykonáva akcie s cieľom dosiahnuť definovaný výsledok. Umožňuje tak presun časti rozhodovania z človeka na systém a otvára nové možnosti škálovania automatizácie.

Čo je agentická umelá inteligencia (agentic AI)

Agentic AI (agentická AI) je druh umelej inteligencie, ktorá dokáže konať samostatne, prispôsobovať sa v reálnom čase a riešiť zložitejšie úlohy krok po kroku. Na rozdiel od klasických systémov, ktoré len reagujú na príkazy alebo sa držia pevných pravidiel, agentická AI funguje prostredníctvom tzv. AI agentov.

Títo agenti sú softvérové entity (často založené na veľkých jazykových modeloch), ktoré dokážu plánovať, rozhodovať a vykonávať akcie bez priameho zásahu človeka. Vedia medzi sebou spolupracovať, využívať externé nástroje a učiť sa zo svojho prostredia. To im umožňuje dosahovať ciele od začiatku až po úplné riešenie úlohy.

Prakticky to znamená, že agent dokáže sám nastaviť a sledovať ciele, rozdeliť zložitý problém na menšie časti, vytvoriť stratégiu, vykonať potrebné kroky (napríklad volať API, spravovať databázu či komunikovať s používateľmi) a pritom sa prispôsobovať novým informáciám alebo nečakaným prekážkam.

Generatívna AI verzus agentická AI (generative vs. agentic AI)

Aj keď generatívna a agentická AI patria do tej istej rodiny technológií a môžu spolu úzko spolupracovať, každá z nich plní inú úlohu.

Ako napovedá už samotný názov, generatívna AI sa zameriava na tvorbu nového obsahu. Dokáže generovať texty, obrázky, hudbu či programový kód na základe vstupných pokynov. Jej základom sú veľké jazykové modely (LLM), ktorých sila spočíva v schopnosti vytvárať alebo upravovať obsah podľa potrieb používateľa. Okrem samotnej tvorby obsahu zvláda aj jednoduchšie úlohy, ako sú volania funkcií alebo spájanie krokov do krátkych reťazcov činností.

Digitalizácia26 min.

1. 12. 2025

Generatívna umelá inteligencia (GAI): Čo dokáže a ako funguje?

Zaujíma ťa, ako funguje generatívna AI? Zisti, ako tvorí texty, obrázky a ako ju môžeš využiť v práci i v súkromí.

Agentická AI predstavuje pokročilejšiu nadstavbu generatívnej AI. Namiesto toho, aby sa sústredila len na produkciu obsahu, dokáže plánovať, koordinovať a vykonávať komplexné činnosti prostredníctvom AI agentov. V tomto prípade jazykový model slúži ako mozog, ktorý riadi agentov a umožňuje im samostatne dosahovať ciele. Takýto systém dokáže nielen generovať obsah, ale aj integrovať sa do podporných nástrojov a prostredí, napríklad volať API, pracovať s databázami, riadiť workflow či prispôsobovať svoje správanie v reálnom čase.

Praktický rozdiel sa dá ilustrovať na marketingu:

• generatívna AI vie vytvoriť texty, grafiky a príspevky na sociálne siete,
• agentická AI tieto materiály nielen pripraví, ale ich aj automaticky publikuje, sleduje odozvu používateľov a následne prispôsobuje stratégiu tak, aby bol dosiahnutý lepší výsledok.

Ako funguje agentická AI?

Agentická AI pracuje prostredníctvom siete autonómnych softvérových komponentov (AI agentov), ktorí konajú samostatne, učia sa z dát a z interakcie s používateľmi a časom sa zlepšujú. Každý agent má vlastné ciele a schopnosti, no spolupracujú medzi sebou, aby dokázali riešiť aj komplexné úlohy.

Základom tejto architektúry sú technológie ako strojové učenie, spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), reprezentácia znalostí a prediktívna analytika. Agenti môžu bežať distribuovane na viacerých serveroch, čím sa zabezpečuje škálovateľnosť, výkon a spoľahlivosť. Vedia zdieľať informácie v reálnom čase, koordinovať svoje akcie a tak prirodzene komunikovať s používateľmi aj s externými systémami.

Štyri kľúčové fázy fungovania agentickej AI

Aby mohla agentická AI fungovať samostatne a spoľahlivo, prechádza štyrmi základnými fázami. Každá z nich má v procese autonómneho rozhodovania svoju špecifickú úlohu:

#1 Vnímanie (perceive)

Agenti zbierajú a spracúvajú dáta z rôznych zdrojov: dokumentov, databáz, rozhraní API či senzorov. Využívajú pritom metódy ako OCR alebo NLP, aby vyfiltrovali to, čo je v danom kontexte najrelevantnejšie.

#2 Uvažovanie (reason)

Jadro tvorí veľký jazykový model (LLM), ktorý interpretuje ciele, plánuje stratégiu a prispôsobuje sa novým informáciám. Okrem samotného plánovania môže zapájať špecializované modely, napríklad na predikciu dopytu, generovanie obsahu či analýzu obrazu. Využíva aj dlhodobú pamäť a techniky ako retrieval-augmented generation (RAG), aby vedel pracovať s aktuálnymi a presnými dátami.

#3 Konanie (act)

Agenti vykonávajú úlohy prostredníctvom API alebo priamo v externých aplikáciách. Môžu spúšťať kód, spravovať databázy, migrovať aplikácie alebo komunikovať s používateľmi. V citlivých prípadoch sa využívajú ochranné mechanizmy a schvaľovanie človekom (human-in-the-loop), aby bola zachovaná bezpečnosť a zhoda s pravidlami (compliance).

#4 Učenie sa (learn)

Každá interakcia prináša spätnú väzbu, z ktorej sa agenti učia pomocou metód posilňovaného učenia (napr. PPO, Q-learning). Vedia vyhodnocovať svoju úspešnosť na základe metrík ako presnosť, rýchlosť či miera úspechu. V prostredí s viacerými agentmi sa skúsenosti zdieľajú, čo zrýchľuje zlepšovanie celého systému.

Príklad agentickej AI: Automatické spracovanie faktúry z e-mailu

Agentická AI využíva celý cyklus vnímania, uvažovania, akcie a učenia, aby dokázala spracovať komplexnú úlohu od začiatku až po koniec, bez potreby neustáleho ľudského zásahu. Vysvetlíme si to na praktickom príklade.

Predstavme si agenta, ktorého úlohou je spracovať prichádzajúcu faktúru zaslanú e-mailom vo formáte PDF:

1. Vnímanie: Agent si načíta e-mail, otvorí prílohu a pomocou OCR a parsovania získa kľúčové údaje, napríklad dodávateľa, sumu a dátum vystavenia.
2. Uvažovanie: Rozhodne sa, že vyextrahované údaje porovná s databázou otvorených objednávok. Ak všetko sedí, pokračuje ďalej; ak nie, faktúru označí na manuálnu kontrolu.
3. Konanie: Agent zavolá interné API účtovného systému a uloží záznam faktúry. Overí, či bol záznam vložený úspešne. V prípade chyby vykoná rollback alebo upozorní na problém človeka. Súčasne pošle dodávateľovi potvrdenie o prijatí a zapíše udalosť do audit logu.
4. Učenie sa: Všetky získané údaje a výsledok spracovania si agent uloží do pamäte. Vďaka tomu sa vie pri ďalších podobných faktúrach rýchlejšie prispôsobiť, napríklad rozpoznať špecifický formát faktúr konkrétneho dodávateľa, zlepšiť presnosť parsovania, alebo lepšie reagovať na už známe chyby.

Tento príklad ukazuje, že AI agent negeneruje len text, ale skutočne vykonáva sekvenciu akcií vrátane overenia a integrácie.

Oblasti využitia agentickej AI

Agentická AI má veľmi široké možnosti použitia – od jednoduchých úloh, ako je generovanie obsahu, až po komplexné procesy v podnikových systémoch. Vďaka autonómnym agentom dokážu organizácie automatizovať prácu, šetriť čas a zvyšovať kvalitu služieb.

Zákaznícky servis

Agentická AI zefektívňuje zákaznícku podporu automatizovaním rutinných komunikácií a rozšírením samoobslužných možností. To skracuje čas odpovede a zvyšuje spokojnosť klientov.

Pokročilou formou sú tzv. digitálni ľudia (virtuálni asistenti), ktorí v reálnom čase komunikujú so zákazníkmi a dokážu odľahčiť ľudských operátorov pri vysokej záťaži.

Tvorba obsahu

AI agentov môžu využívať marketingové tímy na rýchlu tvorbu personalizovaného obsahu, od textov cez grafiky, až po celé kampane. Takto sa ušetria hodiny práce a zostáva viac priestoru na stratégiu a inovácie.

Softvérové inžinierstvo a testovanie

AI agenti dokážu automatizovať rutinné programátorské úlohy aj časť testovania softvéru. Namiesto jednoduchého spúšťania testovacích skriptov vedia analyzovať požiadavky, generovať testovacie prípady a poskytovať reálne využiteľné odporúčania. Očakáva sa, že do roku 2030 môže byť automatizovaných až 30 % pracovného času vývojárov, čo im uvoľní ruky na riešenie náročnejších problémov (zdroj: Mckinsey.com).

Zdravotníctvo a vývoj liekov

Agenická AI umožňuje lekárom rýchlejšie vyhodnocovať veľké množstvo dát pacientov a prijímať lepšie rozhodnutia. Agenti zároveň znižujú administratívnu záťaž, napríklad automatickým zapisovaním poznámok alebo plánovaním návštev.

Okrem toho urýchľujú výskum nových liekov, analyzujú obrovské databázy, hľadajú potenciálne liečivá a predpovedajú ich účinnosť, čím skracujú vývojové cykly a znižujú náklady.

Analýza videa a vizuálnych dát

Firmy aj verejný sektor využívajú AI agentov na spracovanie veľkého množstva videí zo senzorov, kamier či vozidiel. Títo agenti dokážu vyhľadávať konkrétne udalosti, sumarizovať záznamy, odpovedať na otázky o obsahu videa a upozorniť na anomálie. Takto pomáhajú zlepšiť bezpečnosť, kvalitu výroby aj prediktívnu údržbu.

Poisťovníctvo

Pri spracovaní poistných udalostí dokáže agentická AI okamžite posúdiť platnosť nároku, získať dáta z interných aj externých systémov a komunikovať so zákazníkmi. Ľudskí pracovníci zostávajú v procese ako finálni schvaľovatelia, no väčšina administratívnej záťaže sa presúva na AI.

Logistika a dodávateľský reťazec

Agenti v reálnom čase analyzujú obrovské objemy dát, optimalizujú trasy, predpovedajú zdržania a upravujú zásoby podľa dopytu. Takto pomáhajú firmám znižovať náklady a doručovať tovar rýchlejšie a spoľahlivejšie.

Financie a investície

V bankovníctve a investičnom sektore dokáže agentic AI analyzovať trhové trendy, hľadať investičné príležitosti či navrhovať finančné plány šité na mieru. Navyše pomáha pri riadení rizika, identifikuje slabé miesta, vyhodnocuje potenciálne hrozby a uľahčuje dodržiavanie regulačných pravidiel.

Riziká a výzvy agentickej AI

Agentická AI síce prináša obrovský potenciál v automatizácii a škálovaní procesov, zároveň so sebou nesie nové riziká a výzvy, ktoré nemožno podceniť. Autonómne rozhodovanie, prepojenie s nástrojmi a schopnosť konať v reálnom svete zvyšujú nároky na bezpečnosť, spoľahlivosť a transparentnosť celého systému.

Systémový dizajn a komplexnosť

Navrhnúť spoľahlivého AI agenta nie je triviálna úloha. Agent musí zvládať plánovanie, správu úloh, prácu s viacerými nástrojmi a koordináciu krokov tak, aby sa vyhol slepým uličkám alebo neefektívnemu správaniu. S rastúcou autonómiou rastie aj komplexnosť architektúry a tým aj riziko neočakávaných interakcií medzi komponentmi.

Testovanie a ladenie (debugging)

Agent sa na rozdiel od klasického softvéru správa stochasticky, teda jeho výstupy nemusia byť vždy identické pri rovnakom vstupe. To komplikuje testovanie, validáciu a hľadanie chýb.  Vývojári musia navrhovať špeciálne stratégie testovania, ktoré overujú nielen správnosť jedného výsledku, ale aj robustnosť správania agenta v rôznych situáciách.

Dôvera a transparentnosť

Používatelia potrebujú rozumieť, prečo sa agent rozhodol práve tak, ako sa rozhodol. Vysoká úroveň autonómie však často znamená, že rozhodovací proces je pre človeka netransparentný (black box efekt). To vyvoláva otázky dôveryhodnosti, auditovateľnosti a možnosti spätne overiť, prečo agent vykonal konkrétnu akciu.

Bezpečnosť a mantinely

Autonómny agent, ktorý má prístup k API, databázam alebo dokonca finančným transakciám, predstavuje potenciálne riziko. Bez prísnych obmedzení a kontrol (tzv. guardrails) by mohol vykonať neželané alebo škodlivé akcie, či už z dôvodu chybného zadania (promptu), nesprávnej interpretácie úlohy alebo zneužitia zo strany útočníka.

Etické a regulačné otázky

Rovnako ako pri iných AI technológiách, aj pri agentic AI vznikajú otázky súvisiace so zodpovednosťou. Kto nesie následky za chybu agenta? Ako zabezpečiť férovosť, aby agent neprinášal predsudky alebo diskriminačné výsledky? Aké regulačné rámce treba vytvoriť, aby bol vývoj aj používanie týchto systémov bezpečné a udržateľné?

Agentic AI – odporúčania a zaužívané postupy

Vývoj a nasadenie agentickej AI si vyžaduje zodpovedný prístup. Nestačí iba vytvoriť agenta, ktorý dokáže plniť úlohy, musí byť zároveň bezpečný, spoľahlivý a prispôsobený konkrétnemu prostrediu. Aby organizácie a vývojári predišli rizikám a dokázali vyťažiť z agentov maximum, oplatí sa riadiť osvedčenými postupmi.

Postupná autonómia

Odporúča sa zavádzať autonómiu agenta postupne. Začať s tzv. „human-in-the-loop“ prístupom, kde človek schvaľuje kľúčové kroky agenta, a až po dostatočnom otestovaní prejsť na väčšiu samostatnosť. Tým sa minimalizuje riziko nečakaného alebo neželaného správania.

Dobre definované ciele a hranice

Agent by mal mať jasne zadefinovanú úlohu, oblasť pôsobenia a limity. Široko formulované zadania (napr. optimalizuj firmu) sú nebezpečné, pretože agent môže voliť nežiaduce stratégie. Presné obmedzenia a rámce správania (tzv. guardrails) chránia pred chybami aj zneužitím.

Transparentnosť a vysvetliteľnosť

Agenti by mali poskytovať vysvetlenia svojich rozhodnutí alebo logovacie súbory. Aj jednoduchý mechanizmus spätnej väzby, napríklad popis krokov, ktoré agent vykonal, zvyšuje dôveru používateľov a umožňuje rýchlejšie odhaliť chyby.

Robustné testovanie a simulácie

Pred nasadením AI agentov do produkcie je vhodné testovať agentov v simulovaných prostrediach. Tieto tzv. sandboxy umožnia preveriť správanie agenta v rôznych scenároch, bez rizika reálnych škôd. Okrem funkčných testov sa odporúča aj stresové testovanie, teda overenie, ako agent reaguje na nezvyčajné, chybné alebo neúplné vstupy.

Bezpečnostné mechanizmy

Agenti by nikdy nemali mať neobmedzený prístup k zdrojom alebo API. Zavedenie viacúrovňovej autentifikácie, kvót a bezpečnostných filtrov znižuje riziko škôd. V kritických systémoch je vhodné uplatniť princíp least privilege, pri ktorom má agent prístup len k tomu, čo nevyhnutne potrebuje.

Neustála spätná väzba a iterácia

Agentská AI je dynamická oblasť, preto je dôležité zbierať a vyhodnocovať spätnú väzbu, sledovať reálne správanie agentov a systém priebežne optimalizovať. Zavedenie monitoringu a mechanizmov pre rýchle vypnutie agenta v prípade problémov (tzv. kill switch) je dnes už považovaný za štandard.

Dodržiavaním týchto princípov možno agentskú AI využívať efektívne, bez ohrozenia bezpečnosti a dôvery používateľov. Firmám a vývojárom to zároveň pomáha pripraviť sa na budúce regulačné požiadavky, ktoré sa v tejto oblasti nepochybne čoskoro objavia.

ChatGPT agent

Spoločnosť OpenAI predstavila 17. júla 2025 ChatGPT agenta. Ide o rozšírenie klasického ChatGPT, ktoré okrem generovania textu dokáže vykonávať aj viackrokové online úlohy.

Medzi jeho schopnosti patrí prehliadanie webu, práca s nahranými súbormi, spúšťanie príkazov, volanie API a prepojenie na externé služby cez autorizované konektory. Pri všetkých akciách s reálnym dopadom zostáva používateľ v slučke kontroly: agent vyžiada potvrdenie a umožní pozastavenie alebo prevzatie riadenia.

Prehľad funkcií

Agent kombinuje uvažovanie, výskum a praktické vykonávanie úloh. Typické činnosti zahŕňajú:

• navigáciu webom vrátane klikov, rolovania a vyplňovania formulárov,
• spracovanie nahraných súborov (CSV, dokumenty, tabuľky) a generovanie finálnych výstupov,
• spúšťanie kódu alebo analýz prostredníctvom terminálu a interpreteru kódu,
• priame API volania a integráciu s internými systémami,
• zostavovanie opakovateľných workflowov a orchestráciu viacstupňových procesov,
• tvorbu tabuliek, prezentácií a textov, ako aj posielanie notifikácií do mobilnej aplikácie ChatGPT.

Jednotlivé úlohy trvajú väčšinou 5 až 30 minút, pri rozsiahlych zberoch dát môže čas výrazne presiahnuť tento rámec.

Architektúra a nástroje

Agent v rámci jedného virtuálneho pracovného prostredia využíva viaceré technické nástroje: vizuálny prehliadač na grafické interakcie, textový prehliadač na efektívne spracovanie veľkých textov, code interpreter a terminál na prácu so skriptmi, konektory pre externé dátové zdroje a priame API volania. Kontext úlohy udržiava vo virtuálnom počítači, čo znamená, že súbory a priebežné výstupy ostávajú dostupné počas celého workflowu.

Konektory a integrácia

Konektory sú navrhnuté ako overené integrácie s obmedzenými oprávneniami. Podporované sú viaceré služby vrátane Gmailu, Google Kalendára a Disku, webového Outlooku a jeho kalendára, OneDrive, SharePointu, Microsoft Teams, GitHubu, Dropboxu a Boxu. Povolenie prístupu sa vždy udeľuje len pre konkrétnu úlohu a často je nastavené iba na čítanie (ako read-only).

Režim prevzatia a správa prihlásení

Ak je potrebné prihlásenie do externej služby, agent ponúkne režim Take over browser, kde používateľ manuálne zadá prihlasovacie údaje. Počas tohto procesu agent neukladá ani nezobrazuje obsah polí s heslom. Cookies a relácie (sessions) sa môžu zachovať medzi spusteniami, pričom ich odstránenie je možné prostredníctvom odhlásenia a vyčistenia cookies v nastaveniach. Údaje ako heslá sa nikdy neukladajú mimo samotného prihlasovania.

Spracovanie dát a história

Na interakciu so stránkami využíva agent screenshoty z virtuálneho prehliadača. Tieto záznamy, spolu s históriou prehliadania a chatom, zostávajú uložené v konverzačnej histórii používateľa, až kým nie sú vymazané. Odstránením chatu sa vymažú aj príslušné screenshoty.

Bezpečnostné opatrenia

Pred každou akciou so zásahom do citlivých dát alebo s veľkým dopadom, napríklad pri prihlasovaní alebo pri nákupe v e-shope, je potrebné udeliť súhlas používateľa. Schválenie sa vyžaduje aj pri úlohách ako odoslanie e-mailu. Medzi ďalšie ochranné prvky patria režimy dohľadu pre citlivé operácie, obmedzenie konektorov na nevyhnutné zdroje a detekcia škodlivých vstupov zo stránok. Organizácie by mali zohľadniť aj právne a etické aspekty pri práci s citlivými údajmi.

Odporúčané postupy nasadenia

Pri implementácii agenta sa odporúča začať s jednoduchými workflowmi, testovať správanie pri rôznych zdrojoch dát, nasadiť auditné logovanie a povoľovať konektory len na nevyhnutnú dobu. Pre operácie so zvýšenou citlivosťou sa odporúča aktívna verifikácia používateľom, pravidelná rotácia prístupových tokenov a revízia práv. Používateľ má možnosť kedykoľvek úlohy zastaviť, upraviť alebo prevziať kontrolu nad prehliadačom.

Zhrnutie benefitov a limitov

Najväčšie prínosy spočívajú v zrýchlení viacstupňových procesov, v reprodukovateľnosti workflowov a v zjednodušení prístupu k technickým krokom aj pre netechnických používateľov. Slabinou zostáva omylnosť modelu, potreba dôsledného manažmentu prístupov a riziko manipulácie vstupov. Pri správnom nastavení kontrol a auditoch môže agent výrazne zefektívniť rutinné a opakovateľné pracovné procesy.

Budúcnosť a trendy agentickej AI

S nástupom ChatGPT agenta a ďalších podobných modelov, ktoré prídu od ostatných hráčov v AI, sme vstúpili do éry, keď si prakticky každý používateľ môže vytvoriť svojho vlastného AI agenta. Už nejde len o univerzálne nástroje pre podniky, čoskoro budú bežní ľudia schopní kreovať agentov pre konkrétne úlohy, ktoré im uľahčia život, na mieru.

Plánuješ vysnívanú dovolenku? Určite bude existovať AI agent, ktorý dokáže nájsť ideálnu dovolenku presne podľa tvojich preferencií, rezervovať voľný termín, nakúpiť letenky a dokonca pripraviť celý plán výletu a to všetko autonómne, bez potreby zdĺhavého hľadania a porovnávania ponúk cestovných kancelárií.

Podcasty17 min.

20. 11. 2024

Podcast #2: AI a budúcnosť práce v IT

Druhá epizóda podcastu Na vlne kódu sa zaoberá vplyvom umelej inteligencie na prácu IT špecialistov a jej budúcim potenciálom v IT odvetví.

AI agenti a ich prepojenie s okolitým svetom

Takýto personalizovaní AI agenti môžu fungovať ako digitálni asistenti, ktorí rozumejú tvojim zvykom, preferenciám a dokonca aj nálade. Vďaka nim sa rutinné úlohy presunú z našich ramien na inteligentné systémy, ktoré dokážu koordinovať viacero procesov naraz, od plánovania stretnutí cez online nákupy až po spracovanie osobných financií.

S týmto trendom sa prirodzene vytvorí digitálne trhovisko (marketplace) agentov, kde si ľudia budú môcť kúpiť alebo zdieľať hotových AI agentov pre rôzne účely. Niektorí agenti budú univerzálni, iní vysoko špecializovaní, napríklad agent na optimalizáciu stravy, spravovanie domácnosti, investičné poradenstvo či dokonca plánovanie kreatívnych projektov. Tento ekosystém môže pripomínať dnešné app store, no namiesto aplikácií si budeme vyberať inteligentných digitálnych pracovníkov, ktorí budú schopní konverzovať, rozhodovať a konať autonómne.

Ďalším krokom bude hybridná AI, kde sa agentská AI spojí s fyzickými zariadeniami, robotmi a IoT senzormi. Predstav si agenta, ktorý nielen plánuje dovolenku, ale zároveň ovláda domácnosť, nastavuje teplotu, objedná jedlo alebo pripraví auto na cestu. V dlhodobom horizonte môže takáto kombinácia viesť k úplnej personalizácii každodenného života, kde AI agenti spolupracujú nielen s nami, ale aj medzi sebou, optimalizujú naše prostredie a predvídajú naše potreby.

Po agentskej AI môžeme očakávať éru kolektívnej AI, kde jednotliví agenti budú prepojení do inteligentných ekosystémov, budú zdieľať svoje skúsenosti, zlepšovať sa vďaka spoločným dátam a vytvárať nové služby, ktoré si dnes ani nevieme predstaviť.

Zdieľaj článok

Agentic AI: Ako AI agenti menia spôsob práce s technológiami

Jozef Wagner

Viac ako 10 rokov programujem v Jave, momentálne pracujem v msg life Slovakia ako Java programátor senior a pomáham zákazníkom implementovať ich požiadavky do poistného softvéru Life Factory. Vo voľnom čase si rád oddýchnem v lese, prípadne si zahrám nejakú dobrú počítačovú hru.