AI & Agentic Systems
Agent není chatbot. Agent je pracovník.
Stavíme AI agenty s governance, bezpečností a produkčním provozem. Žádné demo, žádný PoC na poličce.
RAG & Knowledge Base
AI odpovídá z vašich dokumentů — přesně, s citacemi, bez halucinací. Stavíme retrieval pipeline s hybridním vyhledáváním, re-rankingem a chunk strategiemi optimalizovanými na vaši doménu.
Agentní workflow
Agent provádí kroky v systému — čte, zapisuje, rozhoduje, eskaluje. Orchestrujeme multi-step workflow s tool-use, paralelním zpracováním a human-in-the-loop eskalací.
Evaluace & monitoring
Měříme kvalitu odpovědí, latenci, náklady a drift. Produkční AI bez evaluace je časovaná bomba — stavíme observability stack od prvního dne.
Governance & bezpečnost
RBAC, audit trail, kill-switch, eskalace na člověka, prompt injection ochrana. AI v produkci vyžaduje stejnou governance jako každý jiný kritický systém.
Fine-tuning & optimalizace
Ladíme modely na vaše data — menší, rychlejší, levnější. Distillation z velkých modelů do produkčních, domain-adapted embeddings, prompt engineering na míru.
Integrace do procesů
AI není ostrov. Napojíme na ERP, CRM, ticketing, email, interní systémy. Stavíme robustní integrační vrstvu s retry logikou, circuit breakery a monitoring.
AI Agent
Autonomní AI pracovník s definovaným cílem, kontextem, nástroji a oprávněními. Na rozdíl od chatbotu agent aktivně jedná v systémech.
- ✓ Má definované oprávnění (co smí a co nesmí)
- ✓ Loguje každou akci (audit trail)
- ✓ Má kill-switch a eskalaci na člověka
- ✓ Je měřený (success rate, latence, náklady)
Jak to děláme
Discovery Workshop
Zmapujeme procesy, identifikujeme use-casy pro AI agenty a definujeme metriky úspěchu.
PoC na reálných datech
Postavíme funkční prototyp agenta na vašich datech a ověříme přínos v praxi.
Governance & integrace
Napojíme agenta na vaše systémy, nastavíme pravidla, bezpečnost a audit trail.
Shadow mode & rollout
Agent běží paralelně s lidmi, ladíme přesnost a postupně přebírá rutinní úlohy.
Provoz & optimalizace
Kontinuální monitoring, retraining modelů a rozšiřování na další use-casy.
Kdy AI agent dává smysl¶
AI agent se vyplatí tam, kde máte opakující se proces s jasně definovanými pravidly, ale příliš komplexní na jednoduchou automatizaci. Klíčový indikátor: proces vyžaduje porozumění nestrukturovaným datům (text, dokumenty, emaily) a rozhodování v kontextu.
Rozhodovací matice¶
| Kritérium | Klasická automatizace | AI Agent | Člověk |
|---|---|---|---|
| Strukturovaná data, jasná pravidla | ✅ Ideální | ❌ Overkill | ❌ Drahé |
| Nestrukturovaná data, jasná pravidla | ⚠️ Obtížné | ✅ Ideální | ⚠️ Pomalé |
| Strukturovaná data, komplexní rozhodování | ⚠️ Limitované | ✅ Vhodné | ✅ Vhodné |
| Nestrukturovaná data, kreativní rozhodování | ❌ Nemožné | ⚠️ S dohledem | ✅ Nutné |
Typické use-cases¶
1. Zpracování dokumentů Faktury, smlouvy, reklamace, objednávky. Agent přečte dokument (PDF, scan, email), extrahuje strukturovaná data, validuje proti business pravidlům, zapíše do cílového systému. Typický výsledek: 85-95% dokumentů zpracováno plně automaticky, zbytek eskalován s pre-filled daty.
2. Customer support L1/L2 Agent odpovídá z knowledge base, řeší standardní požadavky (změna adresy, stav objednávky, reklamace), eskaluje složité případy s plným kontextem. Typický výsledek: 60-70% ticketů vyřešeno bez lidského zásahu, průměrná doba odpovědi z hodin na sekundy.
3. Data enrichment & research Agent prochází interní i externí zdroje, obohacuje CRM/ERP záznamy, připravuje rešerše, monitoruje konkurenci. Typický výsledek: úspora 15-20 hodin/týden na manuálním research.
4. Monitoring & anomaly detection Agent analyzuje logy, metriky, tickety, finanční transakce. Detekuje anomálie, klasifikuje severity, notifikuje správné lidi s kontextem. Typický výsledek: MTTD (mean time to detect) z hodin na minuty.
5. Interní asistent / knowledge management Agent zná vaše procesy, dokumentaci, historii rozhodnutí. Odpovídá zaměstnancům, pomáhá s onboardingem, vyhledává v interní knowledge base. Typický výsledek: 40-60% redukce času stráveného hledáním informací.
6. Compliance & audit automation Agent kontroluje transakce, dokumenty, procesy proti regulatorním požadavkům. Generuje compliance reporty, detekuje porušení, eskaluje. Typický výsledek: 80% redukce manuální compliance práce.
Jak postupujeme¶
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DISCOVERY WORKSHOP (1 den) │
│ → Identifikace top 3 use-cases s nejvyšším ROI │
│ → Analýza dat, systémů, procesů │
│ → Definice success metrics │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PoC (4 týdny) │
│ → Funkční prototyp na reálných datech │
│ → Evaluace: accuracy, latence, náklady │
│ → Go/no-go rozhodnutí s tvrdými čísly │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PRODUKCE (4-8 týdnů) │
│ → Governance: RBAC, audit trail, kill-switch │
│ → Integrace do cílových systémů │
│ → Monitoring & alerting stack │
│ → Shadow mode → pilot (10% traffic) → full rollout │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ PROVOZ & OPTIMALIZACE (ongoing) │
│ → Kontinuální evaluace a monitoring │
│ → Prompt/model optimalizace na základě dat │
│ → Rozšiřování scope (nové use-cases, nové zdroje) │
│ → Měsíční reporting pro stakeholdery │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Technologický stack¶
| Vrstva | Technologie |
|---|---|
| LLM | Claude, GPT-4, Llama, Mistral (volíme per use-case) |
| Orchestrace | LangGraph, custom DAG engine, event-driven |
| Vector DB | Qdrant, Weaviate, pgvector |
| Embeddings | OpenAI, Cohere, domain-tuned open-source |
| Monitoring | LangSmith, custom dashboards, Grafana |
| Infra | Kubernetes, serverless (AWS Lambda/Azure Functions) |
| Integrace | REST, GraphQL, webhooks, message queues |
Co nedělá smysl¶
Buďme upřímní — AI agent není řešení na všechno:
- Jednoduché if/then pravidla → klasická automatizace je levnější a spolehlivější
- Kreativní rozhodování s vysokým rizikem → člověk musí rozhodnout, AI může připravit podklady
- Procesy bez dat → agent potřebuje kontext, bez kvalitních dat nemá z čeho čerpat
- One-off úlohy → ROI se vrátí až při opakovaném zpracování (typicky 100+ případů/měsíc)
Časté otázky
Ano. Produkční AI v regulovaném prostředí = přístupy, audit, evaluace, provoz. Máme zkušenosti s nasazením v bankovním sektoru.
Retrieval-Augmented Generation. Způsob, jak AI odpovídá z vašich dat — bez halucinací, s citacemi zdrojů.
Závisí na komplexitě. Typický projekt: workshop (1 den) → PoC (4 týdny) → produkce (4-8 týdnů). Cena od 500K CZK.
Kombinujeme komerční (Claude, GPT-4) a open-source (Llama, Mistral). Volíme podle use-case, regulace a nákladů.
Ne nutně. Většina agentů běží na API. Pro citlivá data nabízíme on-premise nasazení s open-source modely.
Typicky 8-12 týdnů od kickoffu. Discovery workshop (1 den) → PoC na reálných datech (4 týdny) → produkční nasazení s governance (4-8 týdnů). Iterujeme v 2-týdenních sprintech.
Halucinace jsou vlastnost, ne bug — každý LLM je generuje. Proto stavíme vícevrstvou obranu: RAG s citacemi, output validation, faithfulness scoring, confidence thresholds a human-in-the-loop eskalaci. Měříme hallucination rate a kontinuálně optimalizujeme.
Každý agent má definovaný permission boundary — co smí číst, kam smí psát, kdy musí eskalovat. Implementujeme RBAC, audit trail, prompt injection ochranu, PII redaction. Pro regulované sektory dodáváme compliance reporty.