AI agenti, kteří
pracují. Ne jen odpovídají.

Multi-step reasoning v praxi. Naši agenti nejsou jen wrapper nad API. Používají ReAct pattern — přemýšlí, plánují, jednají a vyhodnocují výsledky. Zvládají komplexní workflow s desítkami kroků.

Tool use: Agent pracuje s vašimi systémy — databáze, API, soubory, emaily. Každý nástroj má definované rozhraní, validaci vstupů a rate limiting. Sandbox execution pro bezpečnost.

Self-correction: Když agent udělá chybu, detekuje ji a opraví. Retry strategie, fallback modely, eskalace na člověka při nízké confidence. Production-grade znamená, že agent nikdy „zamrzne".

Příklad: Agent pro zpracování faktur — extrahuje data z PDF, validuje proti objednávkám, páruje platby a eskaluje nesrovnalosti. Zpracuje 2000+ faktur denně s 98.5% přesností.

Přesné odpovědi z vašich dat. RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombinuje vyhledávání v dokumentech s generativním AI. Výsledek: odpovědi podložené fakty, ne halucinace.

Chunk strategie: Správná granularita je klíčová. Používáme semantic chunking, hierarchický index a metadata filtering. Hybridní search (dense + sparse) zajistí, že se najde relevantní kontext.

Vektorové databáze: Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant — volíme podle objemu dat, latence a infrastruktury. Embedding modely fine-tunujeme na doménový slovník.

Citace a ověřitelnost: Každá odpověď obsahuje odkaz na zdrojový dokument. Uživatel si může ověřit kontext. Confidence scoring filtruje nejisté odpovědi.

LLM v produkci potřebují mantinely. Prompt injection, jailbreak, data exfiltration — reálné hrozby, které řešíme ještě před nasazením. Defense in depth, ne single-point ochrana.

Input validation: Detekce injection pokusů, content filtering, rate limiting. Výstupní validace kontroluje formát, PII detection a compliance s byznys pravidly.

Audit trail: Každý prompt, response a akce agenta jsou logovány. Reprodukovatelnost, debugging, compliance reporting. GDPR-compliant retention policies.

Kill-switch: Okamžité zastavení agenta při detekci anomálie. Graceful degradation — fallback na rule-based logiku místo kompletního výpadku.

Vidět a porozumět. Computer vision pro průmyslovou inspekci, OCR, rozpoznávání objektů a autonomní navigaci. Od prototypu po production deployment na edge zařízeních.

Defect detection: Automatická kontrola kvality ve výrobě. Modely trénované na vašich datech detekují vady s přesností přesahující lidskou inspekci. Real-time inference na produkční lince.

OCR & dokument processing: Extrakce dat z faktur, smluv, formulářů. Kombinace vision modelů s NLP pro strukturovaný výstup. Podpora rukou psaného textu.

Edge deployment: Inference přímo na kameře nebo edge zařízení. ONNX/TensorRT optimalizace, sub-100ms latence. Funguje i bez připojení k internetu.

Generické modely nestačí. Fine-tuning přizpůsobí LLM vašemu oboru, terminologii a stylu komunikace. Výsledek: přesnější odpovědi, nižší latence, nižší náklady za token.

Proces: Příprava trénovacích dat (RLHF, DPO), výběr base modelu, trénink s evaluací. LoRA/QLoRA pro efektivní fine-tuning bez nutnosti full-parameter update.

Eval pipeline: Automatizované testování na custom benchmarcích. Porovnání s baseline, detekce regrese, A/B testing v produkci. Model není hotový po tréningu — je hotový po evaluaci.

Hosting: Self-hosted inference (vLLM, TGI) nebo managed API. Náklady za inference klesají o 60-80 % oproti GPT-4 při srovnatelné kvalitě na doménových úlohách.

Zákaznická podpora, která nikdy nespí. Inteligentní chatboti a hlasoví asistenti, kteří rozumí kontextu, pamatují si historii a eskalují když je třeba.

Multi-channel: Web chat, WhatsApp, Messenger, telefon, interní Slack/Teams. Jednotný backend, konzistentní odpovědi napříč kanály.

Multilingvální: Čeština, slovenština, angličtina a další jazyky. Automatická detekce jazyka, přepínání v rámci konverzace. Lokalizovaný tón komunikace.

Human handoff: Seamless eskalace na lidského operátora s plným kontextem konverzace. Sentiment detection pro proaktivní eskalaci frustrovaných zákazníků.