ChatGPT odpovídá na otázky. AI agent jedná. Rozdíl? Agent má přístup k nástrojům — může prohledávat databáze, volat API, spouštět kód, a sám rozhoduje, jaký nástroj kdy použít.
Od chatbotů k agentům¶
Agent dostane úkol a aktivně pracuje na jeho splnění. Potřebuje data? Napíše SQL. Potřebuje aktuální info? Zavolá API. LLM funguje jako mozek agenta — ReAct pattern: Reasoning + Acting.
LangChain — anatomie frameworku¶
- Models: Wrapper nad LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face…)
- Prompts: Template systém s variables a few-shot examples
- Chains: Řetězení operací (query → retrieve → generate)
- Agents: Autonomní rozhodování s přístupem k tools
- Memory: Konverzační paměť (buffer, summary, vector store)
Výzvy a gotchas¶
Hallucinated tool calls. Agent občas zavolá neexistující tool. Robustní error handling je must-have.
Infinite loops. Max iterations limit je povinný.
Cost control. Komplexní úloha může znamenat 10-20 API calls.
Agenti jsou budoucnost AI aplikací¶
Začněte jednoduše — jeden agent, dva tools, jasný use-case. A postupně škálujte.
langchainai agentsllmpython