Vytvoření Vlastního AI Asistenta

Přehled technologií pro integraci AI agentů s vlastní tváří a MCP serverem pro ovládání nástrojů přímo na vašem webu.

Architektura řešení: 3 klíčové komponenty

Úspěšný systém se skládá ze tří hlavních částí, které spolu komunikují přes API. To vám dává plnou kontrolu nad vzhledem a funkčností.

🖥️

1. Vlastní Front-end ("Tvář")

Uživatelské rozhraní na vašem webu. Může to být chatovací okno, animovaný avatar nebo hlasový asistent. Plně ve vaší režii.

🧠

2. AI Jádro (Konverzační Logika)

Srdce asistenta, které zpracovává jazyk a vede konverzaci. Využívá velký jazykový model (LLM).

⚙️

3. MCP Server (Ovládání Nástrojů)

"Ruce" asistenta. Umožňuje AI jádru připojit se k externím API – například ke kalendáři, CRM nebo e-mailu.

Jak to funguje v praxi: Plánování schůzky

Následující diagram ukazuje typický komunikační tok mezi jednotlivými komponentami, když uživatel požádá o naplánování schůzky.

Uživatel na webu

"Chci si domluvit schůzku."

AI Jádro

Rozpozná záměr "schedule_meeting".

MCP Server

Zavolá nástroj `check_calendar`.

Externí API

Připojí se ke Google Calendar API a získá volné termíny.

AI Jádro

Zpracuje termíny a připraví odpověď.

Uživatel na webu

"Mám volno v tyto dny: ... Který termín Vám vyhovuje?"

Výběr technologií pro AI Jádro a MCP Server

Frameworky pro vývoj agentů

Tyto nástroje zjednodušují propojení LLM s externími nástroji (vytvoření MCP serveru) a správu konverzační logiky.

Typické využití LLM modelů

Pro váš účel jsou klíčové modely, které excelují v "Function Calling" – schopnosti rozpoznat, kdy a jak použít externí nástroj.

Složitost implementace podle frameworku

Následující graf porovnává odhadovanou náročnost jednotlivých částí vývoje. Nižší hodnota znamená jednodušší implementaci v dané oblasti.

Doporučení a další kroky

Pro rychlý start

Zkuste kombinaci LangChain (pro svou obrovskou komunitu a množství příkladů) a OpenAI API (GPT-4), které má špičkovou schopnost function callingu.

Pro maximální flexibilitu

Pokud potřebujete plnou kontrolu a optimalizaci, zvažte vlastní řešení v Pythonu (např. s frameworkem FastAPI) a open-source model jako Llama 3, který si můžete sami hostovat.

Integrace s webem

Váš AI backend bude poskytovat jednoduché REST API. Z vašeho webu (vytvořeného v Reactu, Vue, atd.) budete pouze volat toto API pro odeslání zprávy a přijetí odpovědi.