Praktický workshop tvorby aplikací, AI agentů a řízených agentních týmů. Za dva dny vytvoříte vlastní funkční prototyp, specializovaného AI agenta a jednoduché víceagentní workflow — bez nutnosti umět programovat.
Máte nápad na aplikaci, interní nástroj nebo automatizaci, ale nechcete začínat několikaměsíčním studiem programování? V tomto workshopu se naučíte převést běžný pracovní problém do jasného zadání a pomocí AI jej postupně proměnit ve funkční řešení.
Nezůstaneme u jednorázového generování kódu. Projdete celým pracovním cyklem: navrhnout, postavit, spustit, otestovat, opravit a bezpečně předat. Druhý den rozšíříte prototyp o specializované AI agenty a naučíte se je skládat do řízeného týmu s jasnými rolemi, kontrolními body a lidským schválením.
Kurz není obecný úvod do AI ani klasický kurz programování.
Je to praktická dílna zaměřená na reálné pracovní výstupy.
Předchozí programátorská zkušenost není nutná. Účastník by měl mít základní zkušenost s generativní AI, běžně pracovat se soubory a být připraven zkoušet, kontrolovat a iterativně zlepšovat výsledek.
První den účastníci vytvoří bezpečné pracovní prostředí a vlastní Rapid AI Prototype v1. Každý blok končí konkrétním artefaktem, nikoli pouze ukázkou lektora.
Use case, uživatel, hodnota, workflow, data, pravidla, výjimky a definition of done. Rozhodnutí, kde má AI pomáhat a kde musí zůstat lidská kontrola.
Hands-on: Mapování vlastního nebo modelového procesu a vytvoření prvního backlogu.
Výstup: Use Case Canvas + Human–AI Workflow Map.
Projektové soubory, dlouhodobé instrukce, plánovací režim, oprávnění, diff a základní verzování. Jak zadat outcome, omezení, příklady a kritéria hotového výsledku.
Hands-on: Založení projektu, nastavení kontextu a schválení implementačního plánu.
Výstup: Připravené prostředí + projektové instrukce.
Plan → Build → Run → Inspect → Debug → Refine. Tvorba UI, práce se soubory a daty, ladění chyb podle logů a zpřesňování požadavků podle skutečného chování řešení.
Hands-on: Stavba malé interní utility, dashboardu, analytického nástroje nebo workflow helperu.
Výstup: Rapid AI Prototype v1.
Acceptance testy, hraniční případy, syntetická testovací data, kontrola druhým agentem, bezpečnostní otázky a rozdíl mezi demo, pilotem a produkcí.
Hands-on: Prototyp projde realistickými scénáři a účastník opraví nalezenou slabinu.
Výstup: Testovací záznam + README + seznam otevřených rizik.
Výsledek dne: Spustitelný a otestovaný prototyp, který účastník umí dále rozvíjet a srozumitelně představit uživateli nebo IT.
Druhý den účastníci přejdou od jedné AI konverzace k opakovatelnému pracovnímu systému: agentům se specializací, skills, řízenému předávání práce a lidskému dohledu.
Rozdíl mezi chatbotem, copilotem, automatizací, workflow a agentem. Rozdělení práce mezi člověka a AI podle neurčitosti, rizika a možnosti ověření.
Hands-on: Redesign procesu pomocí Human–AI Delegation Matrix.
Výstup: Mapa augmentovaného týmu a odpovědností.
Cíl, role, vstupní a výstupní kontrakt, znalosti, nástroje, oprávnění, práce s výjimkami a okamžik, kdy se agent musí zastavit nebo požádat člověka o schválení.
Hands-on: Vytvoření specializovaného agenta a opakovatelného skillu pro konkrétní úlohu.
Výstup: Agent Blueprint v1 + základní testy.
Sekvenční pipeline, paralelní specialisté, supervisor–worker, router, maker–checker a reviewer. Handoff, strukturované výstupy, řešení rozporů a limity paralelní práce.
Hands-on: Návrh týmu s koordinátorem, specialisty, kontrolorem a lidským vlastníkem.
Výstup: Agent Orchestration Map + funkční workflow.
Orchestrátor rozdělí práci mezi kontrolu dat, finanční analýzu, risk review a tvorbu manažerského shrnutí. Finální použití výstupu schvaluje člověk.
Hands-on: Spuštění workflow nad syntetickými produktovými daty a testování běžných i problémových scénářů.
Výstup: Víceagentní prototyp + analytický report + failure-mode inventory.
Zásadní princip: Agenti si pouze „nepovídají“. Každý má přesně definovaný úkol, vstup, výstup, nástroje, oprávnění a pravidlo předání další roli.
střední
2 dny
