Co je AI agent?

Jedna otázka, která odděluje agenta od chatbota

Kdo rozhoduje, co se stane dál?

U chatbota nikdo. Pošlete zprávu, model vytvoří jednu odpověď a tah končí. Pokud odpověď potřebuje navázání, napíšete ho vy. Model nikdy nejedná ve světě, pouze píše text.

U agenta rozhoduje model. Když dostane cíl, vybere akci, například vyhledávání na webu, spuštění kódu, otevření stránky nebo úpravu souboru, dostane výsledek zpátky jako text, přečte ho a vybere další akci. Pokračuje, dokud neusoudí, že cíl je splněn, nebo dokud ho nezastaví limit kroků. Model je řadičem cyklu.

Technický průvodce Anthropic "Building effective agents" z prosince 2024 vede hranici na stejném místě: workflow jsou systémy, kde model běží uvnitř kódu, který určuje cestu, a agenti jsou systémy, kde model sám řídí svůj postup i použití nástrojů. Tento průvodce je také přímočarý v tom, co stavět jako první, a jeho odpovědí je workflow.

Chatbot, workflow, agent: stejný model, tři různé cykly

Všechny tři mohou běžet na stejném jazykovém modelu. Liší se to, co ho obklopuje.

Sloupec workflow je místo, kde žije většina užitečné automatizace. Pipeline, která shrne dokument, pak vytáhne data a poté navrhne odpověď, jsou tři volání modelu v pevném pořadí. Je spolehlivá, protože cestu určil vývojář. Není to agent, ať už landing page tvrdí cokoli, a nazývat ji tak zastírá skutečný kompromis: pevná cesta je předvídatelná a levná, cesta zvolená modelem je flexibilní a ani jedno z toho.

Jak vypadá cyklus krok za krokem

Konkrétní běh. Cíl: "Zjisti, jestli náš konkurent tento měsíc změnil ceny, a napiš mi shrnutí ve dvou odstavcích."

1. Model přečte cíl a rozhodne o první akci: vyhledávání stránky s cenami konkurenta na webu.
2. Nástroj pro vyhledávání vrátí seznam výsledků jako text. Model ho přečte a vybere jeden k otevření.
3. Nástroj prohlížeče vrátí stránku. Model vytáhne aktuální ceny.
4. Model usoudí, že potřebuje staré ceny, vyhledá archivovanou kopii a otevře ji.
5. Porovná obě verze, usoudí, že má dost informací, a napíše shrnutí.

Pět kroků, čtyři volání nástrojů, šest volání modelu. Každý krok je plná odpověď modelu, se vstupem obsahujícím celou dosavadní historii. To poslední je hnacím motorem nákladů: v pátém kroku model při každém volání znovu čte čtyři stránky výsledků hledání a textu stránek. Co jsou tokeny v AI vysvětluje, proč vstup, který roste s každým tahem, je ta drahá podoba.

A každý krok je místo, kde se dá udělat chyba. Pokud vyhledávání v kroku 1 vrátí špatnou firmu, kroky 2 až 5 sebejistě shrnou špatné ceny. Cyklus násobí chyby stejným způsobem, jakým násobí pokrok. Limit kroků a lidská kontrola před odesláním čehokoli nejsou volitelné.

Kolik stojí běh agenta oproti jedné odpovědi

Aritmetika je jednoduchá a lidé ji přeskakují. Jedna standardní odpověď, 1 000 tokenů na vstupu a 500 na výstupu, má ceníkovou cenu podle modelu v indexu cen AI modelů, s cenami OpenRouter staženými 2026-08-20. Běh agenta o 20 krocích je minimálně 20 takových odpovědí, v praxi víc, protože vstup s každým krokem roste.

Dvacet kroků na Claude Sonnet 5 je $0.14 při nejnižší sazbě, oproti $0.007 za jednu odpověď; na Claude Opus 5 je to $0.35, a při běhu každou hodinu to dělá zhruba $250 měsíčně ještě před násobitelem rostoucího vstupu. Ve Whizi kreditech čte stejnou aritmetiku žebříček Auto výše: 100 kreditů je 100 rychlých dotazů na domácím modelu nebo 5 reasoning tahů na GPT-5.6 Sol, takže cyklus o 20 krocích na reasoning úrovni je 400 kreditů, asi šestina 2500kreditového Pro měsíce, a stejný cyklus na domácím modelu je 20. Proto správný návrh směruje plánovací kroky na silný model a rutinní kroky na levný, a proto je multi-model workspace přirozeným domovem pro práci agentů, ne předplatné jednoho modelu.

Které produkty jsou opravdu agenti

Asistenti pro programování, kteří upravují soubory a spouštějí testy jsou agenti v přísném smyslu: dostanou hlášení o chybě, přečtou kód, provedou změnu, spustí testovací sadu, přečtou si selhání a zkusí to znovu. Cyklus je skutečný a model ho řídí.

Režimy Deep Research v ChatGPT, Gemini a Perplexity jsou agenti: hledají, čtou, hledají znovu podle toho, co zjistily, a skončí, až usoudí, že otázka je pokrytá. Počet kroků se liší podle otázky, a to je ten poznávací znak.

Většina "agentů" v nabídkách produktů jsou persony nebo workflow. Řádek ve výběru modelu označený jako daňový agent nebo studijní mentor bývá pevný systémový prompt plus jeden nebo dva nástroje. Vlastní sekce Whizi Agenti je v tom upřímná: řádek Canadian CPA je přednastavení, které při každém tahu vynutí vyhledávání na webu, omezené na sedm vyhledávání, s větším rozpočtem tokenů 55 000 na vstupu a 40 000 na výstupu. To je persona s připojeným nástrojem a větším rozpočtem, a je užitečná právě proto, že cesta je pevná. Není to cyklus, který řídí model, a průvodce Auto routing vysvětluje, co skutečně vybírá model za každou zprávou.

Slovník se posouvá k tomu, že se agentem nazývá cokoli. Otázka, kterou je třeba položit u produktu, je ta z úvodu této stránky: kdo rozhoduje o dalším kroku? Pokud je odpověď "skript" nebo "nikdo", kupujete workflow nebo chatbota, a to může být přesně to, co chcete.

Kdy je agent správný nástroj, a kdy ne

Agent si vydělá na svou cenu tam, kde cestu nelze znát předem: výzkum, kde druhé vyhledávání závisí na prvním výsledku, ladění chyb, kde oprava závisí na výsledku testu, procházení webu, kde další klik závisí na obsahu stránky. Flexibilita je tu produktem.

Agent je špatný nástroj, když je cesta známá. Shrnout, vytáhnout data, přeložit, přeformátovat, zařadit do kategorií: to jsou jedno volání nebo pevná sekvence volání, a zabalit je do cyklu přidává náklady, zpoždění a nový způsob selhání, aniž by to přidalo schopnosti. Rada z průvodce Anthropic platí: začněte jedním voláním, přejděte na workflow, když jedno volání nestačí, a po agentovi sáhněte, jen když workflow stále potřebuje větvení, které nelze předvídat.

Rozhodovací pravidlo: pokud dokážete kroky nakreslit na tabuli ještě předtím, než začnete, agenta nestavte.