Jak vytvořit AI asistenta s vlastním rozhraním: Kompletní průvodce MCP a agentními frameworky

Od chatbota k autonomnímu agentovi: Architektura moderního AI asistenta

Současný vývoj v oblasti umělé inteligence umožňuje přechod od tradičních chatbotů k pokročilejším systémům známým jako AI agenti. Zatímco chatboty jsou typicky navrženy pro automatizaci jednoduchých, opakujících se konverzací, AI agenti představují významný posun. Jsou definováni svou schopností uvažování, plánování, paměti a autonomního používání nástrojů k dosažení cílů zadaných uživatelem.

Cílem tohoto projektu je vytvořit takzvaného "cílově orientovaného agenta" (goal-based agent), který dokáže provádět vícekrokové úkoly k dosažení konkrétního výsledku. Příkladem je schopnost naplánovat schůzku, což vyžaduje nejen konverzaci s uživatelem, ale i aktivní interakci s externími systémy, jako je kalendář.

Čtyřvrstvá architektura pro robustního AI agenta

Pro vytvoření škálovatelného a udržovatelného systému je klíčové přijmout modulární architekturu. Navrhovaná architektura se skládá ze čtyř hlavních vrstev:

• Prezentační vrstva: Vlastní webové rozhraní ("tvář"), které komunikuje s backendem prostřednictvím dobře definovaného API
• Logická vrstva (Reasoning Layer): "Mozek" systému poháněný orchestračním frameworkem (např. LangGraph, AutoGen)
• Akční vrstva (Action Layer): "Ruce" agenta tvořené nástroji zpřístupněnými přes MCP
• Deploymentová vrstva: Infrastruktura hostující logickou a akční vrstvu (serverless funkce, kontejnery, PaaS)

Model Context Protocol (MCP): "USB-C pro AI"

Model Context Protocol (MCP) je otevřený standard vyvinutý společností Anthropic, který řeší problém vytváření zakázkových, křehkých a jednorázových integrací pro každý nástroj. Nahrazuje tyto ad-hoc přístupy jednotným, standardizovaným protokolem, což je často přirovnáváno k funkci USB-C portu pro AI aplikace.

Základní architektura MCP se skládá ze tří klíčových komponent:

• MCP Hostitel/Klient: AI aplikace, která využívá nástroje
• MCP Server: "Chytrý adaptér" zpřístupňující nástroj nebo zdroj
• MCP Protokol: Standardizovaný soubor pravidel pro komunikaci (obvykle JSON)

Ekosystém dostupných MCP nástrojů

Vznik platforem jako Zapier MCP představuje pro vývojáře klíčový strategický bod. Zapier zpřístupňuje ekosystém s více než 7 000 aplikacemi a 30 000 akcemi prostřednictvím jediného, bezpečného MCP endpointu. Pro běžné úkoly, jako je plánování schůzek, je použití Zapier MCP výrazně jednodušší než vývoj vlastního serveru.

Dostupné MCP servery lze kategorizovat podle funkce:

• Automatizace prohlížeče: Playwright a Puppeteer pro web scraping a automatizaci
• API Wrappery: MCP rozhraní pro populární API (YouTube, Open Library)
• Lokální systémy: Interakce s aplikacemi jako Apple Reminders
• Platform-as-a-Service: Spravované MCP endpointy (Zapier MCP)

Srovnání hlavních agentních frameworků

Výběr správného frameworku je klíčový pro úspěch projektu. Zde je přehled hlavních možností:

LangChain & LangGraph
• Filozofie: Otevřený, kompozitní framework s 600+ integracemi
• Silné stránky: Bezkonkurenční flexibilita, jemnozrnná kontrola pro složité workflow
• LangGraph nabízí stavové, kontrolovatelné workflow s podporou human-in-the-loop
• Složitost: Vysoká křivka učení kvůli nízkoúrovňové povaze

LlamaIndex
• Filozofie: Zaměření na kontextově obohacené AI agenty
• Silné stránky: Nejlepší pro RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline
• AgentWorkflow abstrakce zjednodušuje tvorbu agentních systémů
• Složitost: Střední, vysokoúrovňové abstrakce usnadňují začátek

Microsoft AutoGen
• Filozofie: Víceagentní konverzační aplikace
• Silné stránky: Ideální pro úkoly rozdělené do odlišných rolí (Plánovač, Kodér, Kritik)
• Nabízí no-code UI AutoGen Studio pro rychlé prototypování
• Složitost: Paradigma více agentů může být koncepčně složité

Microsoft Semantic Kernel
• Filozofie: Integrace LLM do stávajících podnikových aplikací
• Silné stránky: Podpora více jazyků (Python, C#, Java)
• Plugin architektura kompatibilní s MCP
• Složitost: Strukturovanější a názorovější než LangChain

Bezpečnost agenta: Ochrana před prompt injection

Prompt injection je nejvýznamnější zranitelnost LLM aplikací. Útočník může poskytnout vstup, který přiměje LLM ignorovat původní instrukce a provést nezamýšlené akce. U agenta s nástroji to může znamenat mazání událostí v kalendáři, odesílání spamových e-mailů nebo únik citlivých dat.

Klíčová bezpečnostní opatření zahrnují:

• Princip nejmenších privilegií: Nástroje mají pouze minimální nutná oprávnění
• Validace vstupů: Přísná kontrola všech dat předávaných nástrojům
• Human-in-the-Loop: Kritické akce vyžadují explicitní potvrzení uživatele
• Sandboxing: Agenti běží v izolovaných prostředích (Docker kontejnery)
• Monitorování: Logování všech volání nástrojů a rate limiting

Doporučený technologický stack a implementační plán

Na základě analýzy doporučujeme následující technologický stack:

• Prezentační vrstva: Vlastní webový frontend (React, Vue)
• Logická vrstva: LangGraph pro kontrolu a spolehlivost vícekrokových úkolů
• Akční vrstva: Hybridní přístup - Zapier MCP pro rychlý start + vlastní MCP servery
• Deployment: FastAPI a Docker pro přenositelnost a škálovatelnost

Implementační plán je rozdělen do čtyř fází:

Fáze 1: Minimální životaschopný agent (MVA)
Vytvoření FastAPI backendu s LangGraph agentem a integrace Zapier MCP pro kalendář.

Fáze 2: Webová integrace
Vývoj vlastního UI a implementace API volání včetně streamování odpovědí.

Fáze 3: Bezpečnost a vlastní nástroje
Implementace human-in-the-loop workflow a vytvoření prvního vlastního MCP serveru.

Fáze 4: Škálování a monitorování
Nasazení na cloud (Google Cloud Run, AWS Fargate) a integrace monitorovacích nástrojů.

Vytvoření sofistikovaného AI asistenta není jen o technologii, ale o strategickém přístupu k architektuře. Přijetí MCP od začátku představuje investici do budoucnosti, kdy se AI agenti stanou běžnou součástí digitální infrastruktury. Tento průvodce poskytuje roadmapu pro vytvoření robustního, bezpečného a škálovatelného AI asistenta, který může růst s vašimi potřebami.

Aktualizace 16.9.2025: Platforma jako Dedalus Labs radikálně zjednodušuje celý proces, který jsme popsali v předchozím návodu. Eliminuje potřebu složitého nastavování vlastní infrastruktury a řeší přesně ty největší bolesti, se kterými se vývojáři AI agentů potýkají. Abychom tyto nové poznatky co nejlépe zužitkovali, máme zcela novou infografiku - Vercel pro AI Agenty. Ta se zaměřuje na představení Dedalus Labs a ukazuje, jak jejich přístup mění pravidla hry.