LangChain a AI agenti — když LLM dostane nástroje

ChatGPT odpovídá na otázky. AI agent jedná. Rozdíl? Agent má přístup k nástrojům — může prohledávat databáze, volat API, spouštět kód, a sám rozhoduje, jaký nástroj kdy použít.

Od chatbotů k agentům¶

Agent dostane úkol a aktivně pracuje na jeho splnění. Potřebuje data? Napíše SQL. Potřebuje aktuální info? Zavolá API. LLM funguje jako mozek agenta — ReAct pattern: Reasoning + Acting.

LangChain — anatomie frameworku¶

• Models: Wrapper nad LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face…)
• Prompts: Template systém s variables a few-shot examples
• Chains: Řetězení operací (query → retrieve → generate)
• Agents: Autonomní rozhodování s přístupem k tools
• Memory: Konverzační paměť (buffer, summary, vector store)

Výzvy a gotchas¶

Hallucinated tool calls. Agent občas zavolá neexistující tool. Robustní error handling je must-have.

Infinite loops. Max iterations limit je povinný.

Cost control. Komplexní úloha může znamenat 10-20 API calls.

Agenti jsou budoucnost AI aplikací¶

Začněte jednoduše — jeden agent, dva tools, jasný use-case. A postupně škálujte.