<h1>Gratulujeme! 🎉</h1> <p style="color:#637381;">Hotovo! Dokončili jste další milník.</p>

Pro pokračování zadejte prosím svůj e-mail k ověření.

Poslali jsme 6místný kód na #MAIL_ADDRESS#\nZkontrolujte prosím doručenou poštu nebo spam a zadejte níže kód pro pokračování.

Ověřovací kód odeslán

Děkujeme za platbu. Nyní můžete přistupovat k {collectionName} jednoduchým kliknutím na tlačítko níže.

Ano, úspěšně jste objednali! 🎉

Odemknout tento exkluzivní kurz

Zdá se, že vaše e-mailová adresa není momentálně na seznamu oprávněných přístupů. Ujistěte se prosím, že používáte e-mailovou adresu, která byla pozvána, nebo kontaktujte vlastníka obsahu pro pomoc.

Pro přístup je vyžadováno ověření

  Proč agentická AI mění pravidla hry

Co Je Agentická AI A Proč Je MCP (Model Context Protocol) Zásadní Pro Interoperabilitu

Evoluce Autonomních Agentů: Od Autogpt Po Aryaai A Weave

 Přehled Tržního Vývoje Do 2027 (Microsoft, Openai, Anthropic, Perplexity)

Architektura a protokol MCP

Komponenty Agenta: Paměť, Reasoning, Plánovač, Exekuce

A2A Komunikace, MCP Vrstvy A Jejich Role V Otevřeném Agentickém Ekosystému

 Příklady Platforem: Openagents, Copilot Studio, Aryaai Weave, Langgraph

 Praktická tvorba agentů

Tvorba Vlastního Agenta: Role, Nástroje, API, Akce

Nástroje A Frameworky: Langchain, Autogen Studio, Metagpt, Superagent

 Inspirace MVP Řešení: AI Super Helpers (Ruby, Xavier, Phoenix, Instar) Jako UX A Vizuální Model Pro Komerční Agenty

  Nasazení, orchestrátor a provoz

Nasazení Agentů Na Replit, Modal, Huggingface A Cloud Orchestrace

Multi-Agentní Plánování: Reflexe, Rollback, Robustnost, Bezpečnost

Monitoring Výkonu, Fallback Strategie, Správa Agentních Dialogů

Etika, regulace a dopad do praxe

Autonomie Vs. Odpovědnost: Rozhodovací Mechanismy Agentů

Dopady Na Trh Práce, Služby A Firemní Procesy

Open-Source Benchmarky A Soutěže: SWE-Bench, Agentarena, Evalagent

Závěrečná sekce

Shrnutí Nástrojů A Architektur, Doporučení Pro MCP-Ready Vývoj

Praktické Roadmapy K Nasazení Do Reálného Provozu

Doporučená Literatura A Zdroje:
Architects Of Intelligence, The Coming Wave, Agents Unleashed 2025,
The AI Agent Guide, The Age Of AI, Power And Prediction

Vstupte do fascinujícího světa agentické AI, kde se naučíte, jak vytvářet a nasazovat autonomní AI agenty s využitím nejmodernějších nástrojů a technologií. Tento kurz je navržen pro všechny, kteří chtějí porozumět klíčovým konceptům agentické AI a jejímu významu v nadcházejících letech. Od definice a trendů po praktické kroky k implementaci AI agentů do stávajících systémů, tento kurz vám poskytne znalosti a dovednosti potřebné k tomu, abyste se stali lídry v oblasti AI. Připravte se na prozkoumání technik orchestrálního řízení multi-agentních systémů a naučte se, jak efektivně využívat moderní nástroje jako Microsoft Copilot Studio a OpenAI Agents SDK pro konkrétní obchodní scénáře.

Agentická AI 2025–2026: Tvorba a nasazení autonomních AI agentů s MCP a nejnovějšími nástroji

Mini-course Title (CZ):
Agentická AI 2025–2026: Tvorba a nasazení autonomních AI agentů s MCP a nejnovějšími nástroji

🧠 Course Description (aktualizovaná verze):
Tento odborný minikurz nabízí nejaktuálnější vhled do světa agentické AI s využitím standardu Model Context Protocol (MCP) a nejvýkonnějších dostupných nástrojů na trhu. Účastníci si osvojí, jak tvořit, nasazovat a orchestrálně řídit multi-agentní systémy s reálným dopadem na podnikání, vývoj produktů, služby a automatizaci. Kurz propojuje cutting-edge vývoj z platforem Microsoft Copilot Studio, OpenAI Agents SDK, LangChain, MetaGPT, Perplexity, AryaAI, ale i konkrétní vizuální MVP řešení jako AI Super Helpers.

Agentická AI 2025–2026: Tvorba a nasazení autonomních AI agentů s MCP a nejnovějšími nástroji, 
Úvod do agentické AI a její význam v roce 2025-2026: Definice, klíčové koncepty a trendy v agentické AI, přehled aktuálních technologií a nástrojů
Vývoj a nasazení autonomních AI agentů: Praktické kroky k návrhu, implementaci a integraci AI agentů do existujících systémů, včetně best practices a případových studií
Orchestrální řízení multi-agentních systémů: Techniky a nástroje pro efektivní správu a koordinaci agentů, včetně analýzy výkonu a optimalizace
Využití moderních nástrojů a platforem: Hloubkový pohled na Microsoft Copilot Studio, OpenAI Agents SDK, LangChain, MetaGPT, Perplexity, AryaAI a jak je efektivně využít pro konkrétní obchodní scénáře a vizuální MVP řešení
  

<div class="simple-box-wrapper">    <div class="simple-box">        <div class="column">                        <p>Agentická AI představuje revoluční krok vpřed ve vývoji umělé inteligence, který se stává klíčovým faktorem pro transformaci obchodních modelů a zefektivnění procesů napříč různými odvětvími. V letech 2025 a 2026 se očekává, že autonomní AI agenti, vybaveni inovativními technologiemi a protokoly, jako je Model Context Protocol (MCP), budou hrát zásadní roli v interoperabilitě a spolupráci mezi různými systémy. Tento kurz se zaměřuje na klíčové koncepty agentické AI, její vývoj a nasazení, a poskytuje účastníkům důležité znalosti o aktuálních trendech, technologiích a nástrojích, které definují budoucnost autonomních agentů.</p>

<p>Praktická část kurzu se zaměří na konkrétní kroky potřebné k návrhu, implementaci a integraci AI agentů do stávajících systémů, přičemž účastníci se seznámí s nejlepšími postupy a reálnými případovými studiemi. Dále bude probrána orchestrální správa multi-agentních systémů, což zahrnuje techniky a nástroje pro efektivní koordinaci agentů, analýzu výkonu a optimalizaci. Využití moderních platforem, jako jsou Microsoft Copilot Studio a OpenAI Agents SDK, umožní účastníkům získat praktické dovednosti potřebné pro vývoj a nasazení agentů v reálném podnikatelském prostředí, čímž se otevřou nové možnosti pro inovace a zlepšení efektivity. Tento kurz je nezbytný pro všechny, kteří chtějí být na špici v oblasti agentické AI a přispět k její dynamické evoluci.</p>        </div>    </div></div>