Každý druhý CTO v Česku dnes řeší stejnou otázku: máme investovat do AI agentů, nebo je to stále jen hype? Odpověď v únoru 2026 je jednoznačná — agenti už nejsou experiment, jsou produkční nástroj. Ale jen pokud víte, kde nasadit, jak měřit návratnost a čemu se vyhnout. Tohle je průvodce, který vám ušetří šest měsíců zkoušení naslepo.

1. Co jsou AI agenti a proč se liší od všeho, co jste zkoušeli

Zapomeňte na chatboty. Zapomeňte na RPA. AI agent je autonomní softwarový systém, který přijme cíl, naplánuje kroky k jeho dosažení, používá nástroje (API, databáze, soubory) a průběžně se adaptuje na základě výsledků. Na rozdíl od klasické automatizace nepotřebuje předem definovaný rozhodovací strom — umí se rozhodovat v situacích, které jste nepředvídali.

V praxi to znamená zásadní posun. RPA bot přestane fungovat, když se změní layout formuláře. AI agent pochopí, že se formulář změnil, najde správná pole a pokračuje v práci. Chatbot odpovídá na dotazy. AI agent odpovídá na dotaz, zjistí, že zákazník má otevřený ticket, propojí kontext, navrhne řešení a — pokud má oprávnění — ho rovnou provede.

Klíčový rozdíl oproti roku 2024: dnes máme ověřené produkční patterny. Bounded autonomy (agent má jasné mantinely, co smí a nesmí), governance layers (validace akcí před provedením) a hierarchická paměť (agent si pamatuje kontext přes stovky interakcí). Agenti přestali být demo a stali se infrastrukturou.

2. Čísla, která přesvědčí vašeho CFO

CTO rozumí technologii. CFO rozumí ROI. Bez obojího se projekt neschválí. Tady jsou data z reálných enterprise nasazení za poslední rok.

Důležité je, kde se ROI reálně generuje. Nejde o nahrazení lidí — jde o eliminaci repetitivní práce, kterou dnes dělají kvalifikovaní lidé místo toho, aby dělali práci, pro kterou jste je najali. Seniorní analytik, který tráví 30 % času zpracováním reportů, může s AI agentem tu samou práci delegovat a věnovat se analýze. Agent zpracuje data, vytvoří draft reportu, analytik validuje a doplňuje kontext.

Typická enterprise firma s 500+ zaměstnanci má desítky procesů, kde agenti generují okamžitou hodnotu: zpracování příchozích e-mailů, klasifikace a routing ticketů, generování compliance reportů, onboarding dokumentace, interní knowledge base Q&A. Žádný z těchto use cases není sexy. Všechny šetří stovky hodin měsíčně.

3. Top 6 use cases pro české enterprise firmy

Ne všechny use cases jsou si rovny. Tady jsou ty, kde vidíme nejrychlejší návratnost a nejnižší implementační riziko v českém prostředí.

4. Technický stack: co potřebujete pod kapotou

Vybrat správný technický stack je rozhodnutí, které vás bude provázet roky. Tady je architektura, kterou nasazujeme v enterprise prostředí a která přežila kontakt s realitou.

Orchestrace

LangGraph je dnes de facto standard pro produkční agentní workflow. Stavové grafy s cykly, nativní human-in-the-loop přes interrupt nodes, persistent checkpointing. Když agent čeká na schválení manažera, stav se serializuje a agent pokračuje až po potvrzení — žádné čekání v paměti, žádné ztracené stavy.

Knowledge & retrieval

LlamaIndex pro RAG pipeline — indexování firemních dokumentů, strukturované query routing, knowledge graphs. V kombinaci s vektorovou databází (Qdrant, Weaviate) a grafovou databází (Neo4j) pro relační kontext. Důležité: hybrid search (vektorový + keyword) je v češtině nutnost — čistě sémantický search na českých textech stále zaostává za angličtinou.

LLM modely

Multi-model přístup. Claude 3.5 Sonnet nebo GPT-4o pro komplexní reasoning. Gemini 2.0 Flash pro rychlé, levné operace (klasifikace, routing). On-premise modely (Llama 3, Mistral) pro regulované prostředí, kde data nesmí opustit infrastrukturu. Vendor lock-in na jednoho poskytovatele LLM je v enterprise nepřijatelný — potřebujete abstrakční vrstvu.

5. Bezpečnost a governance — kde se láme chleba

Tady padá 80 % enterprise PoC projektů. Ne proto, že technologie nefunguje — ale proto, že nikdo nevyřešil bezpečnost a governance dřív, než to vyžadoval CISO.

Pět pilířů agentní bezpečnosti

• Bounded autonomy: Agent má explicitní whitelist akcí. Cokoliv mimo něj vyžaduje human approval. Žádné „agent smí všechno a my doufáme, že to bude OK."
• Input/output guardrails: Každý vstup a výstup prochází validační vrstvou. Prompt injection detection, PII filtering, output sanitization. V regulovaném prostředí je to non-negotiable.
• Audit trail: Kompletní log každé akce, rozhodnutí a tool callu. Kdo (agent), co (akce), proč (reasoning), kdy (timestamp), s jakým výsledkem. Musí být immutable a queryable.
• RBAC a data isolation: Agent vidí jen data, ke kterým má přístup uživatel, který ho spustil. Žádný agent nemá „god mode" přístup k celé databázi. Role-based access control se propaguje z firemního IAM.
• Kill switch: Možnost okamžitě zastavit agenta, rollbacknout jeho akce a přepnout na manuální režim. Pokud tohle nemáte, nemáte produkční systém.

Governance agent jako architektonický pattern

V multi-agent systémech nasazujeme dedikovaného governance agenta — komponentu (může být deterministická logika, může být LLM-based), která validuje každou akci před provedením. Kontroluje: je tato akce v souladu s business rules? Nepřekračuje agent svůj budget? Neporušuje GDPR? Má uživatel oprávnění?

V praxi governance layer zachytí 2–5 % všech agent akcí jako potenciálně problematické. To zní málo, ale u agenta, který zpracuje 10 000 interakcí denně, to je 200–500 zachycených situací, které by bez validace prošly do produkce. A stačí jedna chyba v compliance, abyste to pocítili.

6. Regulace v ČR a EU: co musíte splnit

EU AI Act je v platnosti a české firmy ho nemohou ignorovat. Pokud váš agent rozhoduje o lidech nebo o penězích, pravděpodobně spadáte do kategorie high-risk AI systém.

• High-risk klasifikace: Agent v HR (screening kandidátů), ve finance (credit scoring, AML), ve zdravotnictví nebo v kritické infrastruktuře = high-risk. Vyžaduje conformity assessment, technickou dokumentaci, risk management systém a lidský dohled.
• Transparence: Uživatel musí vědět, že komunikuje s AI. Automatizovaná rozhodnutí musí být vysvětlitelná. V praxi to znamená explainability pipeline — agent musí umět říct nejen co rozhodl, ale proč.
• GDPR implikace: LLM zpracovává osobní data? Potřebujete Data Processing Agreement s poskytovatelem modelu. Data nesmí opouštět EU bez adekvátního zabezpečení. On-premise modely řeší problém lokalizace, ale přidávají náklady na infrastrukturu.
• NIS2: Pokud vaše firma spadá pod NIS2 (energie, finance, zdravotnictví, digitální infrastruktura), AI agenti musí být součástí vašeho risk managementu a incident response plánu. NÚKIB tohle bude kontrolovat.

Regulace není překážka — je to konkurenční výhoda. Firma, která má governance, audit trail a compliance dokumentaci, může nasadit agenty tam, kde konkurence bez těchto věcí nemůže. V regulovaných odvětvích (banky, energetika, zdravotnictví) je compliance vstupenka do hry.

7. Implementační roadmapa: od nuly k produkci za 16 týdnů

Největší chyba, kterou firmy dělají? Začnou příliš velkým scope. „Chceme AI agenta, který vyřeší celý customer support." Výsledek: 9 měsíců vývoje, milionový budget a prototyp, který nikdo nepoužívá. Tady je roadmapa, která funguje.

Klíčový princip: start small, prove value, then scale. Jeden agent, který funguje v produkci a prokazatelně šetří čas nebo peníze, je nekonečně cennější než ambiciózní platforma, která existuje pouze v prezentaci.

8. Nejčastější chyby a jak se jim vyhnout

Za poslední rok jsme viděli desítky enterprise AI projektů. Některé uspěly, některé ne. Tady je seznam chyb, které se opakují s předvídatelnou pravidelností.

• „Nejdřív technologie, pak use case." Firma koupí licenci na AI platformu a pak hledá, k čemu by ji použila. Obrátit. Nejdřív identifikujte problém s jasnou business hodnotou, pak vyberte technologii.
• Podceněné evals. Bez eval pipeline nevíte, jestli agent funguje. A „funguje" znamená měřitelné metriky: accuracy, hallucination rate, task completion rate, user satisfaction. Investujte do evaluací minimálně 20 % effort.
• Ignorování provozních nákladů. LLM API nejsou zadarmo. Agent, který zpracuje 10 000 requestů denně s průměrným cost $0.05 per request, stojí $15 000 měsíčně. Zahrnujte cost modeling do plánování od začátku.
• Žádný human-in-the-loop. Plně autonomní agent bez lidského dohledu je recept na PR katastrofu. Human-in-the-loop není slabina — je to feature. Designujte ho od prvního dne.
• Monolitický agent. Jeden agent, který dělá všechno, je stejně špatný nápad jako monolitická aplikace. Specializovaní agenti s jasným scope, orchestrovaní router agentem — to je architektura, která škáluje.
• Podceněný change management. Technologie je 40 % úspěchu. Zbylých 60 % je adopce lidmi. Pokud zaměstnanci nevěří agentovi nebo nevědí, jak ho používat, je sebelepší technologie k ničemu. Investujte do školení a interní komunikace.

9. Jak to děláme v CORE SYSTEMS

Jsme systémová firma, ne AI startup. Neděláme dema — dodáváme systémy, které běží v produkci 24/7. A to zásadně mění přístup k tomu, jak stavíme agentní systémy.

Každý projekt začíná discovery workshopem. Ne PowerPointovou prezentací o budoucnosti AI, ale praktickou session, kde s vaším týmem identifikujeme konkrétní use case, zmapujeme datové zdroje, definujeme metriky úspěchu a odhadneme ROI. Workshop trvá 1–2 dny. Na konci máte jasnou roadmapu — nebo zjištění, že agent není pro váš případ správné řešení. I to je cenný výstup.

Náš technický přístup: open-source first (LangGraph, LlamaIndex, Qdrant), vlastní komponenty pro governance, security a enterprise integraci. Multi-model architektura bez vendor lock-in — podporujeme OpenAI, Anthropic, Azure, Google i on-premise modely. V regulovaném prostředí (banky, energetika) nasazujeme na privátní infrastruktuře klienta.

Každý systém, který dodáváme, obsahuje: governance layer, kompletní audit trail, eval pipeline, monitoring dashboard, incident playbook a SLA. Ne proto, že je to v nabídce jako checkbox — ale proto, že bez toho nemůžete agenta zodpovědně provozovat. A zodpovědnost je to, co odlišuje produkční systém od prototypu.