Ještě nedávno se většina z vás setkávala s AI hlavně jako s chatbotem. Zadali jste dotaz a model odpověděl. Dnes se ale pozornost přesouvá k systémům, které zvládnou udělat víc než jen vrátit text. AI agent dostane cíl, například připravit rešerši, upravit projekt, projít webové stránky nebo poslat pravidelný report, a sám rozloží práci do jednotlivých kroků.
To je důvod, proč se o agentech mluví jako o dalším posunu v praktickém využití AI. Nejde jen o lepší konverzaci. Jde o software, který umí pracovat samostatně. V praxi to může znamenat plánování schůzek, zpracování e-mailů, dohledávání informací, automatizaci rutinní agendy nebo pomoc s vývojem aplikací.
Z pojmu AI agent se stal sice populární "buzzword", kterým se v marketingu nešetří, rozdíly v jejich reálném využití jsou přitom zásadní. Některé nástroje jsou skvělé pro programování, jiné pro každodenní workflow a další fungují spíš jako platforma, na které si postavíte vlastního asistenta podle svých potřeb.
Napojte OpenClaw a další AI agenty na standardizované API pro práci s jazykovými modely bez nutnosti hostovat vše lokálně.
Chci LLM API pro AI agenty
Jednoduchá definice zní takto: AI agent je software, který dostane cíl a sám podniká kroky k jeho splnění. Důležité je slovo "sám". Uživatel mu nediktuje každý jednotlivý mezikrok, ale zadá výsledek, kterého chce dosáhnout.
Typický agent může mít několik vlastností. Často pracuje autonomně, někdy si drží persistent memory, bývá napojený na nástroje jako web, souborový systém, terminál nebo externí API a umí se rozhodovat, jaký krok dává v dané chvíli smysl.
V praxi může zadání vypadat velmi jednoduše. Například: "zjisti, co nabízí konkurence, porovnej to s naším produktem a připrav krátký report". Běžný chatbot Vám spíše poradí, jak takový report napsat. Agent se pokusí jednotlivé kroky opravdu vykonat.
Vedle schopností samotného agenta je dobré sledovat i to, na čem poběží a na jaký model bude napojený. Právě tady začíná být důležitá infrastruktura a způsob nasazení.
Matyho TIP:
Chcete mít agenta neustále k dispozici? Nechte ho běžet na serveru
- OpenClaw dokonce podporuje i Windows! Samotné jazykové modely si pak jednoduše napojíte přes externí API. Vyhnete se tak nutnosti hostovat výkonově náročné modely lokálně na vlastním železe.
Největší zmatek kolem AI agentů vzniká ve chvíli, kdy se v jednom seznamu míchají úplně odlišné nástroje. Jeden agent může být vyloženě specialista na kód, jiný je univerzálnější pomocník pro osobní produktivitu a další je framework, ve kterém si vlastního agenta teprve stavíte.
Praktické rozdělení proto může vypadat takto. Specializovaní agenti cílí na jednu oblast a snaží se v ní být co nejsilnější. Sem dobře zapadá Claude Code. Workflow agenti propojují chat, web, kalendář, e-mail a další nástroje, aby zvládali reálnou každodenní agendu. Sem patří OpenClaw. A pak jsou tu frameworky nebo platformy, které dávají vývojáři velkou volnost při stavbě vlastního řešení. Právě takto je vhodné přemýšlet o Hermes Agentu.
Toto rozdělení je důležité i při výběru infrastruktury. Pokud chcete jen dlouhodobě provozovat agenta nad běžnými nástroji, vystačíte si často s klasickým VPS serverem. Pokud ale chcete mít pod kontrolou i vlastní modely, inference a vyšší výkon, dává smysl sáhnout po AI/GPU serveru.
Provozujte AI agenty nepřetržitě, automatizujte úkoly a získejte prostor i pro vlastní modely na NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Chci AI/GPU server na 7 dní zdarma
OpenClaw se soustředí na propojení AI s každodenními nástroji a úkoly. Smyslem je, aby agent fungoval přes chat aplikace, uměl pracovat s webem, soubory, skripty a různými službami, které používáte na denní bázi.
Jeho největší výhodou je, že může běžet na vašem vlastním zařízení, podporuje více modelových backendů a funguje napříč komunikačními kanály jako WhatsApp, Telegram, Discord nebo Slack. To z něj dělá praktického asistenta pro uživatele, kteří chtějí ovládat automatizaci z prostředí, které už znají.
Zajímavá je i kombinace persistentní paměti, ovládání prohlížeče a přístupu k systému. Právě tato kombinace dává prostor pro automatizaci úkolů jako práce s e-maily, plánování, vyplňování formulářů nebo opakované procesy se soubory. Na druhou stranu nejde o hlubokého specialistu na jednu technickou oblast. Jeho síla je hlavně v praktickém workflow.
OpenClaw......RIGHT NOW??? (it's not what you think) Zdroj: https://www.youtube.com/watch?v=T-HZHO_PQPY
Claude Code je agent, který se oproti OpenClaw zaměřuje hlavně na programování. Jeho silná stránka není v tom, že by řešil všechno kolem osobní produktivity, ale v tom, že se pohybuje přímo v codebase, rozumí souvislostem mezi soubory a pomáhá s reálnou vývojářskou prací.
Podle dostupného popisu pracuje přímo v lokálním prostředí, umí číst kód, zapisovat změny, spouštět testy a obsloužit i širší vývojový workflow. Důležité je, že nejde jen o doplňování jedné funkce. Umí se zorientovat ve větším projektu, navrhovat změny napříč více soubory a pomoci i s přechodem od issue k hotovému pull requestu.
To z něj dělá velmi zajímavý nástroj pro vývojáře a technické týmy, které chtějí zrychlit běžnou práci v terminálu, IDE nebo v návaznosti na Git workflow. Jeho výhoda je přesnost a hloubka v oblasti kódu. Současně ale platí, že mimo coding není jeho přínos tak univerzální jako u workflow agentů.
Claude Code - Full Tutorial for Beginners Zdroj: https://www.youtube.com/watch?v=ntDIxaeo3Wg
Hermes Agent patří mezi nejzajímavější nové projekty hlavně proto, že zvládá velmi široký záběr. Umí pokrýt část scénářů, které lidé řeší přes Claude Code, a současně zasahuje i do oblasti, kterou připomíná OpenClaw. Není to tedy jen úzce zaměřený nástroj na jednu disciplínu, ale agent, který spojuje práci s kódem, automatizaci, web, paměť a komunikaci přes více kanálů.
Podle dostupného popisu podporuje širokou škálu platforem, například Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, e-mail nebo CLI. Zajímavé je také to, že se zaměřuje na dlouhodobější běh. Pracuje s persistentní pamětí, umí vytvářet nové skills, plánovat úlohy v čase a delegovat práci na izolované subagenty. Díky tomu zvládne fungovat jako dlouhodobě běžící agent, který si drží kontext a postupně rozšiřuje, co všechno umí.
Silnou stránkou Hermes Agenta je i to, že už při instalaci přináší spoustu vestavěných nástrojů. Podporované jsou různé back-endy od lokálního běhu přes Docker a SSH až po Modal nebo Singularity. Současně nabízí web search, browser automation, vision, práci se soubory, spouštění kódu i více modelů najednou. Právě tento rozsah je důvod, proč může být pro řadu uživatelů zajímavější než nástroje, které řeší jen jednu část práce.
Hermes Agent není nejjednodušší nástroj na první seznámení, ale jeho výhoda je v tom, že umí obsáhnout velmi široké spektrum úloh bez toho, aby byl omezený jen na chat nebo jen na kód. Právě proto dává smysl hlavně tam, kde chcete vlastní agentní systémy a pokročilé workflow.
Hermes Agent The 24/7 Self-Evolving AI Agent! Zdroj: https://www.youtube.com/watch?v=cu2fgknmemA
Pokud si chcete rychle ujasnit, který směr dává smysl právě pro Vás, pomůže jednoduché srovnání. Důležité je nevnímat tyto nástroje jako přímé soupeře ve stejné disciplíně. Každý totiž slouží k něčemu jinému.
| Nástroj | Typ | Vhodné použití | Silná stránka | Omezení |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Specializovaný agent | Vývoj software a práce v codebase | Přesnost a hloubka v kódu | Mimo coding menší univerzálnost |
| OpenClaw | Workflow agent | Automatizace práce a osobní agenda | Praktické použití v běžném dni | Postrádá úzkou specializaci |
| Hermes Agent | Framework | Vlastní agentní systémy a pokročilé workflow | Flexibilita, paměť a široké nástroje | Vyšší složitost |
V praxi tak nejde o to najít jednoho vítěze. Důležitější je zvolit nástroj podle cíle.
Pro dlouhodobý provoz AI agentů potřebujete spolehlivou infrastrukturu. Pokud nechcete experimentovat na vlastním počítači a riskovat, že "rozbijete" systém doma nebo v práci, pronajměte si cloudové řešení u ZonerCloudu.
Pro běžné workflow agenty jako OpenClaw vám postačí Linux VPS. Pokud preferujete Windows prostředí, součástí každého Windows serveru je plnohodnotné grafické prostředí (GUI) jako jste zvyklí z desktopu, což je ideální, pokud se nechcete učit práci v terminálu Linuxu. Pro náročnější nasazení s vlastními modely a vyšším výkonem je tu AI/GPU server. A samotné jazykové modely pak napojíte přes externí LLM API, aniž byste je museli hostovat lokálně.
Dlouhodobě se nabízí otázka, zda se AI agenti nestanou novou vrstvou nad aplikacemi. Místo toho, abyste ručně přepínali mezi kalendářem, e-mailem, browserem, editorem a dalšími nástroji, může stále více práce probíhat přes jednoho asistenta, který jednotlivé služby propojí.
To ale neznamená, že agent bude vždy rozhodovat správně. S rostoucí autonomií roste i význam kontroly, auditovatelnosti a bezpečnosti. Rizikem zůstávají chybné kroky, přehnaná důvěra v automatizaci nebo špatně nastavený přístup k datům a systémům.
Realistický závěr proto zní jednoduše. AI agenti nejsou náhradou lidí, ale posunem v tom, jak bude vypadat práce s digitálními nástroji. Ten, kdo se v nich naučí orientovat včas, získá praktickou výhodu. Ne proto, že všechno přenechá stroji, ale proto, že bude umět lépe delegovat rutinu a soustředit se na důležitější část práce.
čeština 
slovenčina 
english