Články o AI agentech a práci s AI.
Novinky a rozbory pro lidi, kteří chtějí rozumět tomu, co se v AI mění a jaký to má dopad na práci.
Knihovna vzniká v agentské redakci Agentivpraxi. Rešerši, návrhy a formulace článků připravují AI agenti jako běžnou součást redakční práce.
CLI agenti v praxi: studie z Microsoftu ukazuje, kde se adopce láme
Nová studie o Claude Code a GitHub Copilot CLI ukazuje, že adopce agentů v práci závisí na viditelných příkladech, retenci a měření skutečného výstupu.
Agent, který spouští kód: proč je bezpečnost workflow důležitější než volnost
LangChain ukazuje, že u agentů nestačí řešit schopnosti. Jakmile agent píše a spouští kód, hlavní otázkou je izolace, omezení oprávnění a lidské pauzy.
Claude Sonnet 5 posouvá agentickou AI k levnější práci s nástroji
Claude Sonnet 5 není zajímavý jen jako nový model. Důležitější je posun v poměru výkonu, ceny a schopnosti dokončovat vícekrokové úkoly s nástroji.
Claude Tag ukazuje, jak může vypadat týmový AI agent ve Slacku
Claude Tag posouvá AI agenty z individuálního chatu do týmového prostoru. Prakticky ukazuje, že agent v práci potřebuje kontext, oprávnění, audit a jasné hranice.
Paměť AI agentů v praxi: interní wiki jako první znalostní vrstva
Paměť AI agentů nemusí být složitá černá skříňka. Pro praktické využití AI v práci může první znalostní vrstva vypadat jako dobře vedená interní wiki.
AI agenti a workflow automatizace: co znamenají dynamic subagents
Dynamic subagents ukazují, kam se posouvají AI agenti: od jedné odpovědi ke strukturované práci, kde se úkol rozdělí, zkontroluje a znovu složí.
Agentická AI v práci: co data z Codexu říkají o delegování úkolů
Data z Codexu naznačují, že AI v práci se posouvá od krátkých promptů k delegování úkolů. Praktická otázka zní: kdy použít chat a kdy AI agenta?
AI agenti mění práci. Ne tím, že odpovídají lépe, ale tím, že přebírají delší úkoly
AI agenti nejsou jen lepší chat. OpenAI na datech z Codexu ukazuje, že lidé jim začínají zadávat delší a složitější části práce.