Vzorce workflow AI agentů: 7 vzorců a kdy každý skutečně vyhrává (2026)

Vzorce workflow AI agentů: 7 vzorců a kdy každý skutečně vyhrává (2026)

Vzorce workflow AI agentů mají konečně čísla: v lednu 2026 vyhodnotil Google Research 180 konfigurací agentů a zjistil, že táž změna koordinace zvedla paralelizovatelné finanční uvažování o 80,9 %, zatímco sekvenční plánování srazila na PlanCraftu až o 70 %. Stejná páka, opačné výsledky. Rozhodující proměnnou je rozložitelnost úlohy, nikoli počet agentů, a sedm vzorců níže posuzujeme podle publikovaných dat, ne podle diagramů prodejců.

• Rozhoduje sedm vzorců: sekvenční, směrování, paralelizace, orchestrátor-pracovníci, reflexe, ReAct a plan-and-execute.
• O vítězi rozhoduje rozložitelnost úlohy. Paralelizovatelná práce získává, sekvenní se zhoršuje.
• Začněte s jedním agentem. Druhého přidejte, teprve když se jeden agent zasekne pod zhruba 85% přesností.

Vzorce workflow AI agentů v kostce: co říkají data

Sedm vzorců AI agentů tvoří sekvenční (řetězení promptů), směrování (handoff), paralelizace (fan-out/fan-in), orchestrátor-pracovníci, reflexe (evaluator-optimizer), ReAct a plan-and-execute. Dokumentace pěti prodejců je pojmenovávají různě, ale těchto sedm tvarů pokrývá každou taxonomii, kterou dnes Anthropic, OpenAI, Vercel, Microsoft a Google Cloud publikují. Human-in-the-loop není jedním ze sedmi: je to řídicí vrstva, která obaluje kterýkoli z nich.

Sloupec s měřeními čtěte skepticky. Tři řádky nesou reálná čísla, čtyři nesou „žádné veřejné měření“, což je poctivý stav oboru v roce 2026. Pět prodejců publikuje pět různých názvů pro to, co jsou ve skutečnosti tři nebo čtyři základní tvary. Poslední sloupec existuje proto, abyste kterýkoli z těchto názvů mohli namapovat zpět na tvar pod ním; zbytek článku pak rozebírá jednu rodinu po druhé.

Dva sloupce, o kterých nikdo na SERP nemluví, jsou tokenové náklady a latence. Sekvenční a směrování spotřebují nejméně obojího, orchestrátor-pracovníci nejvíce obojího a paralelizace směňuje tokenové náklady za reálný čas. Vybírejte vzorec podle zdroje, který vaše úloha skutečně omezuje, ne podle diagramu, který vypadá impozantně.

Co jsou vzorce workflow AI agentů (a jaké jsou 4 fáze workflow AI)?

Vzorce návrhu workflow AI agentů jsou opakovaně použitelné tvary pro uspořádání volání LLM, použití nástrojů a řídicí logiky do systému. Sedm, které se vracejí v každé taxonomii prodejců, jsou sekvenční, směrování, paralelizace, orchestrátor-pracovníci, reflexe, ReAct a plan-and-execute. Každý jinak směňuje tokenové náklady, latenci a přesnost, takže správná volba závisí na struktuře úlohy, ne na frameworku, který zrovna používáte.

Typické workflow AI agentů běží ve smyčce ve čtyřech fázích:

1. Plán: model se rozhodne, co udělá dál, na základě cíle a dosavadní historie.
2. Akce: zavolá nástroj, což v roce 2026 obvykle znamená MCP server nebo function call. Model Context Protocol (MCP) standardizuje tuto vrstvu nástrojů napříč modely.
3. Pozorování: výsledek nástroje se vrátí do kontextu jako nová zpráva.
4. Reflexe / smyčka: model posoudí, zda je výsledek dost dobrý, a buď pokračuje ve smyčce, nebo skončí.

Každý vzorec v tomto článku je jiný způsob zapojení těchto čtyř fází. Sekvenční fixuje pořadí v kódu. ReAct nechává model vybrat další fázi v každém kole. Orchestrátor-pracovníci rozdělují smyčku mezi několik modelů.

Než přijdou na řadu jednotlivé vzorce, je důležitý jeden rozdíl. Workflow jsou předem dané cesty v kódu, agent předává řízení modelu. Anthropic vede hranici takto v Building Effective Agents: „Workflows offer predictability and consistency for well-defined tasks, whereas agents are the better option when flexibility and model-driven decision-making are needed at scale.“

Pokud jste přišli hledat klasické typy agentů v AI (jednoduchý reflexní, na modelu založený, na cíli založený, učící se), tato taxonomie je starší než LLM; sedm vzorců výše jsou ty, které rozhodují o tom, zda se váš build dostane do produkce.

Deterministické vzorce: sekvenční, směrování a paralelizace

Tři vzorce drží řízení ve vašem kódu, ne v modelu. Jsou nejlevnější na provoz a nejsnadnější na ladění a doporučení týmu Claude z března 2026 je ohledně toho, kde začít, nekompromisní: „Start with the simplest pattern that solves your problem. Default to sequential.“

Sekvenční (řetězení promptů)

Jedno volání živí další. Složitou úlohu rozdělíte na seřazené kroky a každý krok dostane jako vstup výstup toho předchozího. Výhrou je čitelnost: můžete zkontrolovat každý mezivýsledek a každý krok cachovat. Vyhněte se mu, když jsou dílčí úlohy nezávislé, protože platíte latencí za řazení, které nepotřebujete. Pokud musí stav přežít mezi kroky nebo napříč relacemi, je to problém paměti, ne řetězení; rozdělení popisuje náš průvodce pamětí agentů. Jediné publikované doporučení, které má, je status výchozí volby: žádná studie neměří přínos samotného řetězení, protože je to baseline, kterou musí každý další vzorec za cenu navíc porazit.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def chain(steps: list[str], context: str = "") -> str:
    for step in steps:
        msg = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            max_tokens=1024,
            messages=[{"role": "user", "content": f"{context}\n\n{step}"}],
        )
        context = msg.content[0].text
    return context

summary = chain([
    "Extract the five key claims from this report: {report}",
    "Rewrite those claims as bullets an engineer would trust.",
])

Směrování (handoff)

Levný klasifikátor přečte vstup a předá ho specializovanému promptu nebo modelu. OpenAI to v dokumentaci Agents SDK formuluje takto: „A triage agent routes the conversation to a specialist, and that specialist becomes the active agent for the rest of the turn.“ Směrování se vyhněte, když je klasifikátor méně spolehlivý než prosté spuštění jedné obecné cesty, protože každé špatné směrování je tichá chybná odpověď. Pojmenovaný režim selhání je zde ztráta kontextu při předání: specialista vidí jen to, co mu směrovač pošle. Přenést celou stopu je rozhodnutí kontextového inženýrství a právě jeho špatné uchopení způsobuje, že směrované systémy působí zapomnětlivě. Tokenová matematika přesto nahrává směrování: klasifikátor běží na malém modelu (výše gpt-4o-mini), takže směrovač přidá na každý požadavek pár set levných tokenů místo druhého drahého volání.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
SPECIALISTS = {
    "billing": "You answer billing and refund questions.",
    "technical": "You debug API errors and integration issues.",
}

def route(question: str) -> str:
    triage = client.responses.create(
        model="gpt-4o-mini",
        input=f"Reply with exactly one of {list(SPECIALISTS)}: {question}",
    )
    key = triage.output_text.strip().lower()
    return client.responses.create(
        model="gpt-4o",
        instructions=SPECIALISTS.get(key, SPECIALISTS["technical"]),
        input=question,
    ).output_text

Paralelizace (fan-out/fan-in)

Nezávislé dílčí úlohy běží najednou a krok slévání je spojí. Anthropic to dělí na sekcionování (rozdělit práci) a hlasování (spustit stejnou úlohu několikrát a porovnat). Právě tento tvar změřil Google Research v lednu 2026 na +80,9 % oproti jednomu agentovi na paralelizovatelném finančním uvažování, přesně proto, že se úloha čistě rozkládala. Vyhněte se mu v okamžiku, kdy krok n+1 závisí na výstupu kroku n; paralelizace řetězce závislostí jen rychleji přehází chybné odpovědi. Latence je druhá polovina přínosu: nezávislá volání běží souběžně, takže reálný čas klesá zhruba s počtem pracovníků, zatímco celkové tokenové náklady zůstávají stejné.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def run(subtask: str) -> str:
    msg = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=1024,
        messages=[{"role": "user", "content": subtask}],
    )
    return msg.content[0].text

def fan_out(subtasks: list[str]) -> list[str]:
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=len(subtasks)) as pool:
        return list(pool.map(run, subtasks))

parts = fan_out([
    "Summarize Q1 revenue drivers in two sentences.",
    "Summarize Q1 churn drivers in two sentences.",
])
merged = run(f"Combine into one executive summary:\n{parts}")

ReAct vs. plan-and-execute: který uvažovací vzorec použít?

ReAct prokládá uvažování s akcí: model přemýšlí, zavolá nástroj, pozoruje výsledek a teprve pak rozhodne o dalším kroku. Plan-and-execute sepíše celý plán dřív, než se spustí jakýkoli nástroj, a pak kroky provede v pořadí. ReAct se přizpůsobuje překvapením za běhu; plan-and-execute zaplatí jedno velké plánovací volání předem a trase důvěřuje.

ReAct rozhoduje o dalším kroku po každém pozorování; plan-and-execute se zaváže k celé trase před prvním voláním nástroje.

ReAct pochází od Yao a kol. (arXiv 2210.03629, v1 říjen 2022, v3 březen 2023), kteří reportovali +34 % absolutní úspěšnosti na ALFWorld a +10 % na WebShop oproti baseline imitace a posilovaného učení, a to s pouhými jedním nebo dvěma in-context příklady. Je to výchozí smyčka většiny agentů používajících nástroje a je to mezera třetího výsledku na SERP: 7 133 slov dlouhý dokument Microsoft Learn o orchestraci ReAct zcela vynechává. Právě kadence pozorovat-rozhodnout je důvod, proč si ReAct vede u otevřených úloh („prohlížej, dokud nenajdeš X“) lépe než jakýkoli předem daný plán: plán by musel uhodnout, co stránky obsahují, ještě než si je přečte.

Plan-and-execute pochází od Wang a kol., Plan-and-Solve Prompting (arXiv 2305.04091, ACL 2023), která nejprve sestaví plán dělící úlohu na dílčí úlohy a pak je provede. Článek reportuje překonání zero-shot chain-of-thought na všech deseti hodnocených datasetech; necitujeme žádný souhrnný údaj, protože abstrakt článku žádný nepublikoval. Použijte ho, když je trasa předvídatelná a přeplánování po každém kroku by plýtvalo tokeny. Daní je křehkost: pokud třetí krok selže, smyčka plan-and-execute potřebuje explicitní hook pro přeplánování, zatímco ReAct přeplánovává už ze své konstrukce.

Řádek s naměřenými důkazy je poctivé vodítko. ReAct má článek z roku 2022 s čísly na úrovni úloh; plan-and-execute má přehled přes deset datasetů a žádný titulní údaj, což je jeden z důvodů, proč se cituje častěji, než se benchmarkuje.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

def react(question: str, tools: list, max_steps: int = 8) -> str:
    messages = [{"role": "user", "content": question}]
    for _ in range(max_steps):
        msg = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-5",
            max_tokens=1024,
            tools=tools,
            messages=messages,
        )
        if msg.stop_reason == "end_turn":
            return msg.content[0].text
        messages.append({"role": "assistant", "content": msg.content})
        messages.append({"role": "user", "content": dispatch(msg.content)})
    return "Stopped: hit the iteration cap with no final answer."

Tento limit iterací není volitelný. Smyčka ReAct bez ukončení pálí tokeny, dokud vám nedojde rozpočet; max_steps je nejlevnější zábradlí v celém tomto článku. Plan-and-execute potřebuje tutéž pojistku o úroveň výš: omezte přeplánování, ne jen kroky, jinak se selhávající plán bude regenerovat donekonečna.

Vzorce kvality: reflexe, evaluator-optimizer a human-in-the-loop

Vzorce kvality utrácejí tokeny navíc, aby zvedly kvalitu výstupu, a vyplatí se jen tehdy, když je kvalita měřitelná. Reflexe (Anthropic ji nazývá evaluator-optimizer) spouští generátor a kritika ve smyčce: jeden model navrhne, druhý kritizuje, návrh se zlepší. Pokud výstup nedokážete ohodnotit testem, rubrikou nebo hodnoticím modelem, je kritik jen pár tokenů navíc, které se hádají samy se sebou. Postavit takový scorer je ta těžká část; co obnáší použitelná hodnoticí funkce, pokrývá náš průvodce vyhodnocováním agentů v produkci. Kde podmínka platí, je vzorec levná pojistka: Anthropic popisuje evaluator-optimizer jako dvě volání LLM ve smyčce, jedno generuje a jedno kritizuje, což kupuje měřitelné zlepšení kvality za pár sekund latence navíc.

Režim selhání, který nikdo nekreslí do diagramů, je utržená reflexe: kritik a generátor se smyčkují navěky, nebo hůř, kmitají. Opravou je tvrdý limit iterací plus přerušení při absenci zlepšení, napsané v kódu, ne vyžádané v promptu:

def refine(task: str, score_fn, max_rounds: int = 4) -> str:
    best = generate(task)
    best_score = score_fn(best)
    for _ in range(max_rounds):
        critique = critic(task, best)
        candidate = generate(f"{task}\n\nCritique:\n{critique}")
        score = score_fn(candidate)
        if score <= best_score:
            break  # no improvement: stop spending tokens
        best, best_score = candidate, score
    return best

Human-in-the-loop je řídicí vrstva, ne osmý vzorec. Obaluje kterýkoli ze sedmi: člověk schvaluje, než se spustí nevratný krok. Pokrývají ho jen 2 ze 6 nejlepších výsledků na SERP. Bránu umístěte k nevratným akcím, reálným výdajům a ke všemu, co váš systém opouští jako externí komunikace. Všechno ostatní by mělo běžet bez dozoru, nebo vůbec. Brána samotná by měla být hloupý kód, ne další LLM: schvalovací fronta, práh výdajů, allowlist domén. Svěřit modelu rozhodování o tom, zda se na to má podívat člověk, maže celý smysl.

Vyplatí se multi-agent za 15× více tokenů? Co skutečně říkají benchmarky

Orchestrátor-pracovníci je sedmý vzorec: vedoucí agent rozloží úlohu, deleguje části na pracovní agenty a slévá, co vrátí. „Multi-agent“ je tento vzorec dohnaný do extrému, ne samostatný tvar, takže otázka ve skutečnosti zní, kdy si orchestrátor zaslouží svou režii.

Kdy byste měli použít multi-agent místo jednoho agenta? Jen když se jeden agent na dané úloze zasekne pod zhruba 85% přesností. Toto pravidlo palečkové kolovalo 23. 4. 2026 na r/AI_Agents spolu se studií Google Research a odpovídá naměřeným datům: nad touto laťkou přidaní agenti přidávají náklady a zesilování chyb, ale nepřidávají přesnost.

Zde je každé publikované číslo, které se nám podařilo ověřit, vedle sebe:

Jedno varování, než se proklikáte: každý údaj Google Research výše pochází z blogového příspěvku z 28. 1. 2026 a článek za ním (arXiv 2512.08296) byl od té doby revidován, takže jeho aktuální verze reportuje 260 konfigurací a R² = 0,373 místo blogových 180 a 0,513. Směr platí v obou případech; přesné údaje závisí na tom, kterou verzi čtete.

Dva z těchto řádků se běžně citují chybně, takže zde je ta aritmetika. Údaj Anthropicu 15× je měřen vůči chatové interakci a jeho jednoagentový údaj je 4×. Takže multi-agent stojí zhruba 15 / 4 = 3,75× tokenů jednoho agenta, ne 15×. A zesilování chyb 17,2× u nezávislých agentů versus 4,4× u centralizovaných u Google Research znamená, že orchestrátor obsahuje zhruba 17,2 / 4,4 = 3,9× méně zesilování chyb než nechat agenty běžet bez dozoru.

Když čteme popis Anthropicu proti číslům Google Research, náš závěr je, že rozhodující proměnnou je rozložitelnost, ne počet agentů. Výzkumná úloha Anthropicu se čistě dělila na paralelní dílčí hledání, takže více agentů pomohlo. Sekvenční plánovací úlohy Googlu se nedělily, takže si více agentů navzájem překáželo.

To odpovídá tomu, co říkají praktici, jakmile systémy narazí na produkci. Na r/AI_Agents vlákno s názvem „Multi agent systems are a total nightmare in production“ (23. 4. 2026, 56 bodů, 68 komentářů) založil autor, který nasadil přes 20 klientských systémů: „The ones that actually stay running… are almost embarrassingly simple“ a „every time one agent talks to another, you lose context. It's like that game of Telephone.“ Nejlepší komentář celou sekci shrnuje: „try to solve your problem with a single agent. If this agent has >85% accuracy a multi agent system will not add any more value.“

Než přidáte agenta, vyzkoušejte levné opravy, které Anthropic změřil: jeden vylepšený popis nástroje přinesl 40% pokles času dokončení úlohy a paralelní volání nástrojů zkrátilo čas výzkumu až o 90 %. Obojí poráží druhého agenta v nákladech. Pokud přesto multi-agent v reálném nástroji nasadíte, subagenti Claude Code jsou orchestrátor-pracovníci, které můžete kontrolovat řádek po řádku.

Stejný vzorec, pět názvů: frameworková Rosettská tabulka

Stejné čtyři tvary se v dokumentaci každého prodejce objevují pod různými názvy a názvy se mezi frameworky nepřenášejí. „Magentic“ a „group chat“ Microsoftu neříkají v OpenAI SDK nic, dokud je nepřeložíte, a tato daň z překladu je reálný náklad, který tato tabulka odstraňuje.

Pět prodejců, pět slovníků, tři nebo čtyři reálné tvary. Praktická cena se projeví, když měníte framework: tým přecházející z Agent Framework Microsoftu na OpenAI SDK musí přemapovat „magentic“ na agents-as-tools a „group chat“ na graf handoffů dřív, než se přenese jediná řádka kódu. Taxonomie Google Cloud s jedenácti názvy je nejdelší, sedmijmenný seznam Anthropicu je nejcitovanější a tři názvy z blogu Claude jsou ty, které budete implementovat jako první. Čtěte tvar, pak čtěte SDK. Záhlaví sloupců jsou samotné dokumenty: Anthropic, blog Claude, OpenAI Agents SDK, Vercel AI SDK, Microsoft Learn a Google Cloud. Jakmile tvary uvidíte, výběr frameworku je samostatné rozhodnutí; to pokrývá náš přehled nejlepších frameworků AI agentů v roce 2026 a srovnání LangGraph vs. CrewAI vs. OpenAI Agents SDK.

Kdy byste workflow agentů neměli používat vůbec?

Často neměli. Nejskloňovanější rozhodovací žebříček na r/AI_Agents (9. 3. 2026) to říká přímo: „If if…then statements will work use that. Then if traditional workflows will work use that. Otherwise use agentic AI.“ Dva ze tří nejlepších výsledků na SERP jsou cloudová dokumentace, která vám strukturálně nemůže říct, abyste stavěli méně. My můžeme. Data v tomto článku míří stejným směrem: oba největší naměřené zisky (+80,9 % a +90,2 %) vzešly z úloh, které se čistě rozkládaly, a největší naměřená ztráta (−70 %) vzešla z toho, že se agenti vnutili úloze, která se nerozkládala.

Režimy selhání mají jména a každý z nich teď má připojené číslo:

• Ztráta kontextu při předáních: každá zpráva agent-agent zahazuje stav (stížnost na „tichou poštu“ z r/AI_Agents, 23. 4. 2026).
• Zesilování chyb: 17,2× u nezávislých agentů versus 4,4× u centralizovaných (Google Research, 28. 1. 2026).
• Utržené reflexní smyčky: omezte iterace a přerušujte při absenci zlepšení, jako v kódu výše.
• Degradace sekvenčních úloh: o 39–70 % hůř, když paralelizujete práci, která se nerozkládá (Google Research, 28. 1. 2026).
• Nákladový průšvih: zhruba 15× více tokenů než chat u multiagentního systému (Anthropic, 13. 6. 2025).

Každý z těchto režimů selhání má strop, který napíšete na deset řádků kódu, a ten strop je vždycky levnější než agent, kterého jste se chystali přidat.

Walden Yan z Cognitionu učinil stejný případ ze strany stavitele v Don't Build Multi-Agents (12. 6. 2025): „Share context, and share full agent traces, not just individual messages“ a „Actions carry implicit decisions, and conflicting decisions carry bad results.“ Srovnání z r/AI_Agents je to, ke kterému se stále vracíme: „multi agent starts looking a lot like microservices. powerful when the boundaries are real, painful when they're invented.“

Jak Techsy přistupuje k výběru vzorce

Žebříček níže je naše čtení zjištění Google Research a Anthropicu plus vláken praktiků, ne náš vlastní naměřený výsledek. Procházíme ho shora dolů a zastavíme u prvního řádku, který sedí:

Z dat v tomto článku plynou tři věci. Začněte sekvenčně, protože Anthropic to říká a nic na SERP to nevyvrací. Paralelizujte jen to, co se rozkládá, protože táž změna koordinace, která se změřila na +80,9 %, se změřila i na −70 %. A s druhým agentem zacházejte jako s posledním východiskem, protože účet za tokeny je reálný a zesilování chyb je změřené. Společnou nití je, že přidávání agentů je škálovací tah, ne tah na kvalitu: benchmarky ho odměňují jen tam, kde se práce dělí, a vlákna praktiků to potvrzují všude jinde. Pokud chcete druhý názor na architekturu dřív, než ji postavíte, získejte bezplatnou konzultaci.

Často kladené otázky

Jakých je 7 vzorců AI agentů?

Sedm jmen tvoří sekvenční (řetězení promptů), směrování (handoff), paralelizace (fan-out/fan-in), orchestrátor-pracovníci, reflexe (evaluator-optimizer), ReAct a plan-and-execute. Vracejí se pod různými názvy v každé taxonomii prodejců, od Anthropicu po Google Cloud. Human-in-the-loop se probírá vedle nich, ale je to řídicí vrstva obalující kterýkoli ze sedmi, ne osmý vzorec.

Jaké jsou 4 fáze workflow AI agentů?

Plán, akce, pozorování, reflexe. Model naplánuje další krok, akcí zavolá nástroj, pozoruje, jak výsledek nástroje vstupuje do kontextu, a pak posoudí, zda je cíl splněn, a pokračuje ve smyčce, nebo skončí. Každý vzorec v tomto článku je jiný způsob zapojení těchto čtyř fází dohromady.

Jaký je rozdíl mezi workflow AI a agentem AI?

Workflow sleduje předem dané cesty v kódu; agent nechává model řídit vlastní tok řízení. Pravidlo Anthropicu: workflow pro předvídatelnost u dobře definovaných úloh, agenti pro flexibilitu, když jsou potřeba rozhodnutí řízená modelem ve velkém měřítku. Většina produkčních systémů jsou workflow s několika agentními kroky uvnitř.

ReAct vs. plan-and-execute: který použít?

Použijte ReAct, když další krok závisí na tom, co vrátil poslední nástroj, a trasa se může za běhu měnit. Použijte plan-and-execute, když je trasa předvídatelná předem a přeplánování po každém kroku by plýtvalo tokeny. ReAct se změřil na +34 % na ALFWorld (Yao a kol., 2022); plan-and-execute porazil zero-shot CoT na deseti datasetech (Wang a kol., 2023).

Potřebuji framework jako LangGraph, abych tyto vzorce použil?

Ne. Každý blok kódu v tomto článku je prosté volání SDK a vzorce jsou starší než frameworky, které je pojmenovávají. Framework se vyplatí na perzistenci stavu, opakováních a trasování, ne na samotném vzorci. Pokud si jeden vybíráte, naše srovnání frameworků pokrývá kompromisy.

Jak zastavím reflexní smyčku, aby běžela navěky?

Dvě pojistky, obě v kódu: tvrdý limit iterací (používáme 4 kola) a přerušení při absenci zlepšení, které zastaví v okamžiku, kdy přepis od kritika nedosáhne lepšího skóre než aktuální návrh. Nespoléhejte na prompt, že smyčku ukončí; model nemá tušení, co věci stojí.

Kdy stačí jeden agent?

Když na dané úloze dosáhne zhruba 85% přesnosti. Tato heuristika, která kolovala na r/AI_Agents (23. 4. 2026) spolu se studií Google Research, odpovídá benchmarkům: nad touto laťkou přidaní agenti přidávají náklady a zesilování chyb, ale nepřidávají přesnost. Změřte baseline jednoho agenta dřív, než navrhnete cokoli většího.

Kde najdu příklady vzorců workflow AI agentů s kódem?

Pět bloků Pythonu výše pokrývá sekvenční, směrování, paralelizaci, ReAct a reflexi, všechny jako prostá volání SDK, která můžete přímo převzít. Na příklady ochucené prodejci: Vercel AI SDK dodává spustitelný TypeScript pro každý vzorec a dokumentace OpenAI Agents SDK pokrývá handoffy a agents-as-tools. Odkazy na oba najdete v seznamu zdrojů níže.

Zdroje

• Anthropic, Building Effective Agents (19. 12. 2024)
• Anthropic, How we built our multi-agent research system (13. 6. 2025)
• Google Research, Towards a science of scaling agent systems (28. 1. 2026); článek: arXiv 2512.08296
• Yao a kol., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (v3 10. 3. 2023)
• Wang a kol., Plan-and-Solve Prompting (ACL 2023)
• Claude od Anthropicu, Common workflow patterns for AI agents (5. 3. 2026)
• OpenAI Agents SDK, Orchestrating multiple agents
• Vercel AI SDK, Workflow Patterns
• Microsoft Learn, AI Agent Orchestration Patterns (aktualizováno 12. 5. 2026)
• Google Cloud, Choose a design pattern for your agentic AI system (28. 5. 2026)
• Cognition (Walden Yan), Don't Build Multi-Agents (12. 6. 2025)
• r/AI_Agents, Multi agent systems are a total nightmare in production (23. 4. 2026); Wait, are workflows actually better than multi-agent systems? (9. 3. 2026)