AI agenti ve firmě a v e-shopu: co umí a co jsme reálně postavili

Krátce: AI agent je program postavený na jazykovém modelu, který dostane cíl, ne přesný postup. Sám si rozhodne, jaké kroky udělá: zjistí si data, použije nástroje (API e-shopu, databázi, prohlížeč), podívá se na výsledek a pokračuje, dokud není hotovo, nebo dokud nedojde k bodu, kde má rozhodnout člověk. Chatbot odpovídá na otázky, automatizace opakuje pevný postup, agent řeší úkol. Níže je vysvětlení bez žargonu a hlavně agenti, které u nás ve Webotvůrcích reálně běží, včetně toho, co se nepovedlo.

Co je AI agent

Anthropic, firma za modelem Claude, v textu Building effective agents rozlišuje dvě věci. Workflow je systém, kde model prochází cestou, kterou mu předem napsal programátor. Agent je systém, kde model sám řídí, co udělá a jaké nástroje k tomu použije. Právě tomu druhému se dnes říká AI agent.

V praxi má agent čtyři části: model, který přemýšlí, nástroje, kterými sahá na data a systémy, smyčku, ve které zkouší, kontroluje a opravuje, a hranice, kde se musí zastavit. Zadání pak nevypadá jako „klikni sem a pak tam“, ale třeba takhle: „Najdi v Search Console stránky s nejhorším CTR a navrhni nové titulky, nic nenasazuj.“ Agent si sám stáhne data, projde stránky, porovná je a vrátí návrh. O tom, co z návrhu platí, rozhodnete vy.

Čím se agent liší od chatbota a od automatizace

Ty tři pojmy se pletou, protože všechny „něco dělají samy“. Rozdíl je v tom, kdo určuje kroky.

Pravidlo, které používáme i na AI školení: co se opakuje a má jasný vstup i výstup, patří do automatizace. Co vyžaduje úsudek, dělá agent. Automatizace je levnější a spolehlivější, takže agent má smysl jen tam, kde pevný postup nestačí. V praxi se to často kombinuje: automatizace v n8n hlídá, kdy se má něco stát, a agent posoudí, co s tím.

Co jsme s agenty reálně postavili

Agenty u nás nejsou ukázka na konferenci, ale způsob práce. Tady jsou ty, o kterých jsme psali veřejně, i s odkazy na podrobnosti.

Agent, který řídí celý web

EshopRadar.cz je náš bezplatný nástroj pro majitele e-shopů na Shoptetu. Od května 2026 ho řídí AI agent v Claude Code: čte Search Console, plánuje čtrnáctidenní sprinty, rozděluje práci mezi sub-agenty, píše články a nasazuje kód. Každé číslo v článku musí sub-agent ověřit v primárním zdroji, a co ověřit nejde, vynechá.

Kliky z Googlu vyrostly z 3 na 44 týdně. Pak přišly tři měsíce bez jediného zásahu a kliky za 28 dní spadly o 39 %. Agent je provoz, ne jednorázový projekt. Na člověku zůstal cíl, přístupy, souhlas s mazáním dat a obchodní kontext. Celou případovou studii i s chybami najdete v článku Nechali jsme AI agenta čtyři měsíce řídit web.

AI audit: devět agentů a jedna šťoura

AI audit Shoptetu dělá devět specializovaných agentů. Každý má jednu oblast: Božena měření a kvalitu dat v GA4, Josef rychlost a Core Web Vitals, Marie mobilní nákupní cestu, Zdeněk SEO ze Search Console a další. Nejdůležitější je Květa: bere zjištění ostatních a snaží se je vyvrátit. Co u ní neprojde, do reportu se nedostane. Nakonec Bohumil složí manažerské shrnutí a roadmapu podle dopadu a náročnosti.

Na tomhle příkladu je dobře vidět, proč se agenti vyplatí dělit. Jeden univerzální agent by toho zvládl míň a hůř se kontroluje. Nad celou sestavou pořád stojí naše lidská kontrola, protože odpovědnost za report máme my.

Claude napojený na administraci Shoptetu

Aby agent mohl s e-shopem pracovat, potřebuje k němu přístup. K tomu slouží MCP (Model Context Protocol), otevřený standard, přes který si AI asistent sám vytáhne data nebo zavolá povolenou operaci. Nejdřív jsme pro Shoptet Premium postavili vlastní open-source server jen pro čtení. Od 29. 7. 2026 má Shoptet oficiální Shoptet MCP, který je pro Premium zdarma, umí číst i omezeně zapisovat, ale mazání a hromadné změny záměrně ne.

Pro majitele e-shopu to znamená, že se Claude nebo ChatGPT zeptá přirozeným jazykem „co dojde na skladě před víkendem?“ a odpověď je z reálných dat, ne z exportu z minulého týdne. Stejně jsme Claude napojili i na Google Analytics 4 a Search Console.

Agenti ve firemním systému

Celou firmu řídíme přes vlastní systém Webotvůrčí Paluba (WeboApp), postavený s AI. Když do Paluby přibyly tikety nad Gmail API, přibyli i agenti. Připravují návrhy odpovědí klientům, ale nikdy je neodesílají sami: koncept, lidská kontrola, teprve pak odeslání. A když klient odsouhlasí nabídku, agent z tiketu založí projekt i s úkoly.

Testování e-shopu očima zákazníků

Čtyři AI persony ušité na konkrétní e-shop projdou nákup na mobilu i desktopu až k pokladně a sepíšou, kde to drhne. Je to typická práce pro agenta: každá persona se rozhoduje jinak a výsledek se nedá napsat jako pevný skript. Reálný příklad je v článku Uživatelské testování e-shopu pomocí AI.

Co mají všichni společné

Ani jeden z těch agentů nepracuje úplně sám. Nevratné kroky, tedy nasazení na produkci, mazání dat, odeslání e-mailu nebo platbu, schvaluje člověk a každý úkol má jméno konkrétního člověka, který za výsledek ručí. Proč to tak děláme, rozepisuje článek Human in the loop.

Kdy se agent vyplatí a kdy ne

Agent se vyplatí, když:

• práce se opakuje, ale vstup pokaždé vypadá trochu jinak: e-maily, recenze, dotazy zákazníků, data z několika zdrojů,
• je potřeba úsudek, ne jen přesun dat: shrnout, porovnat, navrhnout,
• výsledek jde rychle zkontrolovat, třeba koncept odpovědi nebo návrh titulků,
• data jsou dostupná přes API nebo MCP, takže agent nemusí nic přepisovat ručně.

Agent se nevyplatí, když:

• je postup pevně daný. Export objednávek do tabulky zvládne klasická automatizace levněji a spolehlivěji,
• nemáte data nebo přístupy. Bez nich agent jen hádá,
• je chyba drahá a nevratná a nikdo nebude výstup kontrolovat,
• jde o jednorázovou věc. Na tu stačí obyčejný chat s ChatGPT nebo Claude.

Častá chyba: firma chce „AI agenta“ na něco, co je ve skutečnosti obyčejná automatizace. Tím nic nezkazíte, jen zaplatíte víc za řešení, které bude méně předvídatelné.

Jak začít

Podle toho, kde jste, máte tři cesty:

1. Chcete AI pochopit a používat sami. Na AI školení a konzultaci si agenty, MCP a automatizace osaháte na vlastních datech. Online za 2 500 Kč/h, celý den u vás za 15 000 Kč bez DPH.
2. Máte e-shop na Shoptetu a nevíte, kde začít. AI audit vám do 5 pracovních dnů ukáže, kde e-shop ztrácí peníze, a dá vám roadmapu. Od 1 990 Kč bez DPH.
3. Víte, co má AI dělat. Postavíme vám AI agenty a automatizace na míru, napojené na Shoptet Premium a další systémy, i se schvalovacími body.

Když si nejste jistí, začněte hodinovou konzultací. Obvykle se z ní vyklube, jestli potřebujete agenta, automatizaci, nebo jen lépe používat nástroje, které už máte.