Agenti AI: Co jsou a co znamenají pro vaše podnikání

�Co Je Generativní AI (GenAI)?

Generativní AI se zaměřuje na vytváření obsahu - textu, obrázků, videa nebo kódu - pomocí velkých jazykových modelů (LLM) trénovaných na obrovských datových sadách.

Typické případy použití:

• Psaní e-mailů, článků, popisů produktů
• Generování grafiky a obrázků
• Vytvoření kódu nebo marketingové kopie
• Zákaznická podpora prostřednictvím chatu založeného na AI

Ale navzdory svým schopnostem není GenAI univerzální řešení.

‍

Jaké další typy AI existují?

1. Analytická umělá inteligence

Tento typ AI se zaměřuje na analýzu dat, identifikaci vzorů a vytváření předpovědí. Nevytváří obsah, ale poskytuje postřehy a rozhodnutí založená na logice a datech.

Případy použití:

• Predikce odchodu zákazníka nebo celoživotní hodnoty
• Hodnocení úvěrového rizika
• Detekce podvodů
• Segmentace zákazníků

2. Optimalizace AI

Spíše než analyzovat nebo generovat, tato AI najde nejlepší možné řešení založené na definovaném cíli nebo omezení.

Případy použití:

• Logistika a plánování přepravy
• Dynamické stanovení cen
• Plánování výroby a pracovních sil

3. Symbolická AI (systémy založené na pravidlech)

Tato starší, ale stále relevantní forma použití AI logická pravidla a rozhodovací stromy. Je vysvětlitelný, auditovatelný a spolehlivý - zejména v regulovaných prostředích.

Případy použití:

• Právní nebo lékařské expertní systémy
• Dodržování předpisů
• Automatizované rozhodování v bankovnictví nebo pojišťovnictví

4. Posilovací učení

Tato AI se učí pokus a omyl v dynamickém prostředí. Používá se, když se systém potřebuje přizpůsobit na základě zpětné vazby a výsledků.

Případy použití:

• Autonomní vozidla
• Robotika
• Komplexní automatizace procesů

‍

Kdy byste měli (nebo neměli) používat GenAI?

‍

Co to znamená pro vaše podnikání?

Pokud používáte pouze GenAI, možná vám chybí významný potenciál. The skutečná hodnota spočívá v kombinaci typů AI.

Příklad:

• Použijte analytickou umělou inteligenci k segmentaci svých zákazníků.
• Pomocí GenAI generujte personalizované e-maily pro každý segment.
• Využijte optimalizační AI k efektivnímu časování a cílení kampaní.

Tento vícevrstvý přístup přináší lepší návratnost investic, spolehlivost a strategickou hloubku.

‍

Shrnutí: GenAI ≠ Celá AI

The Evolution of AI Agents frameworks: From Autogen to LangGraph

In the past, severallibraries such as Autogen and Langchain Agent Executor were usedto create AI agents and the workflow of their tasks. These tools aimed tosimplify and automate processes by enabling multiple agents to work together inperforming more complex tasks. But for the past several months, we have beenworking with LangGraph and felt in love with it for the significantimprovements it offers to AI developers.

Autogen was oneof the first frameworks and provided a much needed higher level of abstraction,making it easier to set up AI agents. However, the interaction between agentsfelt often somewhat like "magic" — too opaque for developers whoneeded more granular control over how the processes were defined and executed.This lack of transparency could lead to challenges in debugging andfine-tuning.

Then came LangchainAgent Executor, which allowed developers to pass "tools" toagents, and the system would keep calling these tools until it produced a finalanswer. It even allowed agents to call other agents, and the decision on whichagent to use next was managed by AI.

However, the LangchainAgent Executor approach had its drawbacks. For instance:

• It was difficult to track the individual steps of each agent. If one     agent was responsible for searching Google and retrieving results, it     wasn’t easy to display those results to the user in real-time.
• It also posed     challenges in transferring information between agents. Imagine one agent     uses Google to find information and another is tasked with finding related     images. You might want the second agent to use a summary of the article as     input for image searches, but this kind of information handoff wasn’t     straightforward.
  ‍

State of the art AI Agents framework? LangGraph!

LangGraphaddresses many of these limitations by providing a more modular and flexibleframework for managing agents. Here’s how it differs from its predecessors:

FlexibleGlobal State Management

LangGraph allowsdevelopers to define a global state. This means that agents can eitheraccess the entire state or just a portion of it, depending on their task. Thisflexibility is critical when coordinating multiple agents, as it allows forbetter communication and resource sharing. For instance, the agent responsiblefor finding images could be given a summary of the article, which it could useto refine its keyword searches.

ModularDesign with Graph Structure

At the core of LangGraphis a graph-based structure, where nodes represent either calls to alanguage model (LLM) or the use of other tools. Each node functions as a stepin the process, taking the current state as input and outputting an updatedstate.

The edges in thegraph define the flow of information between nodes. These edges can be:

• Optional: allowing the process to branch     into different states based on logic or the decisions of the LLM.
• Required: ensuring that     after a Google search, for example, the next step will always be for a     copywriting agent to process the search results.
  ‍

Debuggingand Visualization

LangGraph also enhancesdebugging and visualization. Developers can render the graph, making it easierfor others to understand the workflow. Debugging is simplified throughintegration with tools like Langsmith, or open-source alternatives like Langfuse.These tools allow developers to monitor the execution in real-time, displayingactions such as which articles were selected, what’s currently happening, andeven statistics like token usage.

TheTrade-Off: Flexibility vs. Complexity

While LangGraph offerssubstantial improvements in flexibility and control, it does come with asteeper learning curve. The ability to define global states, manage complexagent interactions, and create sophisticated logic chains gives developerslow-level control but also requires a deeper understanding of the system.

LangGraph marks asignificant evolution in the design and management of AI agents, offering apowerful, modular solution for complex workflows. For developers who needgranular control and detailed oversight of agent operations, LangGraph presentsa promising option. However, with great flexibility comes complexity, meaningdevelopers must invest time in learning the framework to fully leverage itscapabilities. That’s what we have done, making LangGraph our tool of choice forall complex GenAI solutions that need multiple agents working together.

‍

‍

‍

Důvod + akt = chytřejší AI

Původně navrženo ve společném příspěvku Princetonské univerzity a Google, ReAct zavádí metodu, která spojuje dvě základní schopnosti LLM:

• Odůvodnění, často dosažené technikami, jako je výzva k řetězci myšlenek
• Herectví, což zahrnuje generování a provádění akčních plánů (např. volání nástrojů, načítání dat)

Jejich kombinací již LLM nejsou jen pasivními generátory textu. Stávají se agenty schopnými rozhodovat, interagovat s prostředím a vylepšovat svůj proces, když pracují na řešení úkolu.

Z praktického hlediska ReACT umožňuje LLM strukturovat a provádět sekvenci operací - získávat externí data, provádět výpočty a iterovat, dokud není dosaženo smysluplného, použitelného výstupu. Je to změna hry v tom, jak přistupujeme k automatizaci úkolů.

‍

‍

LangChain ReAct: Od teorie k praxi

Ve společnosti BigHub využíváme LangChain React, jedna z nejpřístupnějších a nejvýkonnějších implementací paradigmatu ReAct. LangChain zabalí logiku uvažování a jednání do exekutoři agentů, umožňující modelům přemýšlet krok za krokem a dynamicky interagovat s nástroji.

‍

‍

Pojďme to rozebrat zábavným - ale technicky přesným - příkladem:

> Entering new AgentExecutor chain...
  Query: "Find Leo DiCaprio's girlfriend and calculate her age raised to 0.43 power."
  Action: Search
  Action Input: "Leo DiCaprio girlfriend"
  Observation: Camila Morrone
  Thought: "Need to find Camila Morrone's age"
  Action: Search
  Action Input: "Camila Morrone's age"
  Observation: 25 years
  Thought: "Need to calculate 25 raised to the 0.43 power"
  Action: Calculator
  Action Input: 25^0.43
  Observation: Answer: 3.991298452658078
  Thought: "I now have the final answer"
  Final Answer: Camila Morrone is Leo DiCaprio's girlfriend and her current age raised to the 0.43 power is 3.991298452658078.
> Finished chain.

‍

To ilustruje schopnost modelu uvažovat, jednat a doručit konečnou odpověď - bez lidského zásahu mezi kroky.

‍

Proč je to důležité pro podnikání

Zatímco výše uvedený příklad je hravý, Obchodní důsledky jsou hluboké. Vezměme si pojišťovnictví:
Asistent poháněný LangChain React by mohl autonomně:

• Načíst výpočetní vzorce z interních znalostních bází
• Požádejte uživatele o chybějící vstupy
• Provádění výpočtů v reálném čase
• Okamžitě doručte konečné výsledky

Žádné ručně kódované toky. Žádné rigidní skripty. Prostě dynamické, citlivé a inteligentní interakce.

Od automatizace pracovních postupů zákaznických služeb až po umožnění hlubokých analytických dotazů napříč datovými sadami, ReACT otevírá dveře k případům použití napříč průmyslovými odvětvími — finance, zdravotnictví, logistika, právní a další.