Pokročilá AI: asistenti, agenti, vibe coding a automatizace procesů

Posuňte práci s umělou inteligencí od běžného používání ChatGPT a Claude k vlastním AI agentům, automatizovaným procesům a funkčním aplikacím. V tomto dvoudenním praktickém kurzu se naučíte využívat jazykové modely jako centrální pracovní prostředí, propojovat je s firemními nástroji a vytvářet řešení, která vám ušetří rutinní práci.

Vyzkoušíte si tvorbu vlastních AI agentů, opakovatelných pracovních postupů (Skills), automatizovaných úloh i workflow v n8n a Zapier. Seznámíte se s lokálními jazykovými modely a pomocí vibe codingu vytvoříte vlastní jednoduchou aplikaci, kterou následně propojíte s AI nebo automatizací. Kurz je postavený na praktických workshopech a reálných pracovních scénářích. Předchozí znalost programování není potřeba.

Lektor kurzu

Cílová skupina

• Profesionálové a specialisté, kteří již používají AI nástroje a chtějí pokročit k vlastním agentům, automatizacím a aplikacím.
• Manažeři a vedoucí týmů, kteří hledají možnosti automatizace pracovních procesů, efektivnějšího využívání dat a snížení rutinní administrativy.
• Podnikatelé a majitelé firem, kteří chtějí vytvářet vlastní AI řešení bez nutnosti programování nebo zapojení vývojového týmu.
• Inovátoři a procesní specialisté, kteří chtějí propojovat AI s firemními nástroji a zavádět praktické automatizace.

Kurz není primárně určen programátorům, kteří hledají školení zaměřené na vývoj softwaru s podporou AI.

Cíle kurzu

Cílem kurzu je naučit účastníky samostatně navrhovat, vytvářet a spravovat AI řešení, která zjednodušují každodenní práci a mají konkrétní přínos. Účastníci se naučí využívat ChatGPT a Claude nejen jako chatboty, ale také jako prostředí pro práci s dokumenty, nástroji, agenty a automatizovanými procesy.

V rámci praktických cvičení a workshopů se naučíte:

• Vytvářet vlastní AI agenty v prostředí ChatGPT a Claude a nastavovat jejich instrukce, nástroje a oprávnění.
• Pracovat se Skills a převádět opakované pracovní postupy do znovu použitelných řešení.
• Nastavovat automatizované a podmíněné AI úlohy pro reporting, monitoring a přípravu podkladů.
• Propojovat jazykové modely s externími aplikacemi pomocí konektorů, Plugins, MCP a API.
• Navrhovat a vytvářet automatizovaná workflow v n8n a Zapier.
• Orientovat se v možnostech lokálních jazykových modelů a jejich využití.
• Vytvářet jednoduché webové aplikace pomocí vibe codingu bez předchozí znalosti programování.
• Propojovat vlastní aplikace s AI agenty a automatizovanými procesy.

Co si z kurzu odnesete

• Vlastního AI agenta nastaveného pro konkrétní pracovní proces.
• Vlastní Skill pro opakovaně využitelný pracovní postup.
• Naplánovanou nebo podmíněnou AI úlohu.
• Praktickou zkušenost s tvorbou automatizací v n8n nebo Zapier.
• Základní orientaci v provozu lokálních jazykových modelů.
• Vlastní jednoduchý web nebo aplikaci vytvořenou pomocí AI.
• Schopnost vybrat vhodné řešení mezi jazykovým modelem, AI agentem, API a deterministickou automatizací.

Osnova

Den 1: LLM jako centrální řízení nástrojů AI

ChatGPT, Claude, AI agenti, vlastní Skills, Plugins a automatizované úlohy

1) Jak fungují jazykové modely a jak vybrat ten správný

• Principy fungování LLM a způsob generování odpovědí.
• ChatGPT vs. Claude: silné stránky a vhodné scénáře použití.
• Výběr modelu podle kvality, rychlosti, složitosti úlohy a ceny.
• Kontextové okno, paměť, reasoning, halucinace a limity.
• Co jsou tokeny, jak se spotřebovávají a jak optimalizovat náklady.
• Předplatné vs. API: kdy stačí tarif platformy a kdy je nutné platit API samostatně.

2) Vlastní AI agent v ChatGPT a Claude

• Rozdíl mezi běžným chatem a agentním způsobem práce.
• Definice rolí, instrukcí, nástrojů, rozhodovacích pravidel a výstupů.
• Práce s vlastními dokumenty, daty a znalostními zdroji.
• Projekty a agentní prostředí v ChatGPT a Claude.
• Napojení na externí aplikace a nastavení oprávnění.
• Kontrola kvality, bezpečnost a schvalování akcí.
• WORKSHOP: Vytvoření vlastního AI agenta
  • Agent pro obchodní podklady, analýzu dokumentů nebo práci s firemními daty.

3) Skills – přenos vlastních pracovních postupů do AI

• Co je Skill a jak se liší od agenta a jednorázové instrukce.
• Jak strukturovat opakovatelný postup: pravidla, příklady, soubory a podmínky použití.
• Tvorba a praktické využití Skills v podporovaných prostředích.
• Zajištění konzistentních výstupů a aktualizace firemního know-how.
• Předávání a sdílení připravených postupů v týmu.
• WORKSHOP: Tvorba vlastního Skillu
  • Skill pro zpracování faktur, pravidelný reporting, analýzu nabídek nebo přípravu dokumentů.

4) Automatizované úlohy – AI pracuje i bez dalšího zadání

• Jednorázové, opakované a podmíněné úlohy v podporovaných platformách.
• Pravidelný reporting, monitoring změn a příprava pracovních podkladů.
• Práce s připojenými aplikacemi a zdroji informací.
• Omezení a dostupnost funkcí podle konkrétní platformy a tarifu.
• Nastavení spolehlivosti, vyhodnocování výsledků a notifikací.
• WORKSHOP: Nastavení vlastní automatizované úlohy
  • Pracovní briefing, týdenní obchodní report nebo sledování důležitých změn.

5) LLM jako univerzální místo pro řízení procesů

• LLM jako jednotné rozhraní k e-mailu, kalendáři, dokumentům, CRM a dalším službám.
• MCP, konektory a Plugins pro přístup k externím nástrojům.
• Spouštění procesů v přirozeném jazyce.
• Kdy použít AI agenta a kdy deterministickou automatizaci.
• Bezpečnost, lidské schvalování a dohled nad výsledky.
• ZÁVĚR DNE: Ukázka řízení více pracovních činností z jediného prostředí LLM. Účastníci mají vlastního agenta, Skill a automatizovanou úlohu.

Den 2: Automatizace, lokální AI a vibe coding

Od pevně definovaného workflow k vlastnímu webu nebo aplikaci

1) Deterministické automatizace – n8n a Zapier

• Princip deterministických automatizací a jejich rozdíl oproti AI agentům.
• Srovnání n8n a Zapier: možnosti, složitost, náklady a vhodné scénáře.
• Triggery, akce, podmínky, větvení, smyčky a webhooky.
• Propojení firemních nástrojů, e-mailu, tabulek a CRM.
• Ošetření chyb, opakování kroků a kontrola průběhu workflow.

2) Tvorba automatizací s pomocí LLM

• ChatGPT a Claude jako pomocníci při návrhu workflow.
• Generování kroků, výrazů, filtrů a jednoduchého kódu.
• Diagnostika chyb a opravy nefunkčních automatizací.
• LLM uvnitř workflow pro práci s nestrukturovanými daty.
• Propojení automatizací s AI agenty a externími službami.
• WORKSHOP: Tvorba funkčního automatizovaného procesu
  • Přijetí e-mailu, vytěžení informací z dokumentu a zápis dat do tabulky nebo CRM.

3) Lokální jazykové modely – vlastní AI na počítači

• Kdy dává smysl lokální LLM oproti cloudové službě.
• Soukromí, náklady, dostupnost, výkon a hardwarové nároky.
• Ollama: instalace a základní použití.
• Výběr a spuštění lokálního modelu.
• Práce s lokálním modelem přes API a jeho napojení na další nástroje.
• PRAKTICKÁ UKÁZKA: Spuštění lokálního LLM a ukázka jeho zapojení do pracovního procesu.

4) Vibe coding – vlastní web nebo aplikace bez programování

• Princip vibe codingu a jeho možnosti i omezení.
• Lovable, Replit a Google AI Studio – volba nástroje podle projektu.
• Jak zadat AI srozumitelné požadavky na aplikaci.
• Tvorba uživatelského rozhraní, jednoduché databáze a interních nástrojů.
• Testování, iterace, nasazení, bezpečnost a správa přístupů.
• WORKSHOP: Tvorba vlastní aplikace
  • Návrh a vytvoření vlastního funkčního webu nebo jednoduché aplikace s pomocí AI.

5) Propojení vlastní aplikace s LLM a automatizacemi

• Propojení aplikace s LLM prostřednictvím API, MCP nebo automatizační platformy.
• Čtení dat a spouštění vybraných funkcí aplikace z LLM prostředí.
• Zabezpečení API klíčů, oprávnění a schvalování akcí.
• Jak vytvořené řešení průběžně spravovat a rozvíjet.
• ZÁVĚREČNÝ WORKSHOP: Propojení aplikace s AI
  • Propojení vlastní aplikace s automatizací nebo AI agentem a ovládání vybraných funkcí prostřednictvím LLM.

Technické požadavky

Vlastní notebook s připojením k internetu. Pro praktická cvičení budou potřeba účty ve vybraných AI a automatizačních platformách. Seznam doporučených nástrojů, případných API kreditů a technických požadavků obdrží účastníci před kurzem.

Dostupnost některých funkcí závisí na konkrétní platformě a zvoleném tarifu.

Předpoklady účastníka

• Základní znalost práce s jazykovými modely a zkušenost s používáním ChatGPT nebo obdobného nástroje, například z absolvování kurzu Umělá inteligence ve vaší firmě: Dvoudenní praktický workshop ke zvyšování AI kompetencí.
• Základní orientace v práci s online aplikacemi a uživatelskými účty.
• Zájem o praktické využití AI, automatizaci procesů a tvorbu vlastních řešení.

Znalost programování není vyžadována.