# Akt 1: Seznamte se se svým AI výzkumným asistentem 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/cs/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## Výzva Spouštíte „Future Bytes,“ svůj nový tech podcast. Epizoda 1 je o nejnovějších průlomech v AI, ale máte 24 hodin na to, abyste: 1. Prozkoumali téma 2. Našli důvěryhodné zdroje 3. Napsali poutavý scénář 4. Zajistili, aby to znělo přirozeně **Zvrat v příběhu**: Nemusíte to dělat sami. Právě se chystáte vytvořit svého prvního AI asistenta, který s tím vším může pomoci. Pojmenujme ho Alex — váš neúnavný výzkumný partner, který nikdy nepotřebuje spát. ## Proč malé jazykové modely? (Naznačení: Jsou skvělé) Představte si malé jazykové modely (SLM) jako svého osobního AI, který žije *na vašem* počítači. Žádný cloud, žádné měsíční poplatky, žádné pochybná sdílení dat. **Proč jsou SLM 🔥:** - **🏠 Běží na vašem stroji**: notebook, desktop, dokonce i výkonný Raspberry Pi - **💸 Žádné průběžné náklady**: žádné poplatky API vám neberou peníze na oběd - **🔒 Priorita soukromí**: vaše data nikdy neopustí vaše zařízení - **⚡ Bleskově rychlé**: žádné zpoždění internetu, okamžité odpovědi - **🪦 Lehká váha**: 1B-10B parametrů oproti 100B+ u velkých modelů **Oblíbené SLM**: Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (pro tento workshop používáme Qwen) ## Vaše vybavení ### Ollama: Správce AI modelů [Ollama](https://ollama.com/) je jako Steam pro AI modely. Stahujte, spusťte a spravujte modely pomocí jednoduchých příkazů. **Co ji dělá skvělou:** - Jeden příkaz ke stažení a spuštění jakéhokoli modelu - Funguje na Macu, Windows i Linuxu - Automaticky využije vaši GPU, pokud ji máte - Velmi efektivní na paměť ### Microsoft Agent Framework: Kde se děje magie [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) je vaše hřiště pro budování AI agentů, kteří mohou: - 💬 Chatovat a pamatovat si, o čem jste mluvili - 🛠️ Používat vlastní nástroje (jako vyhledávání na webu nebo kontrola počasí) - 🧠 Řešit složité problémy krok za krokem - 🤝 Spolupracovat s dalšími agenty jako tým - 🔌 Připojit se k různým poskytovatelům AI (OpenAI, Ollama, Azure) **Stavební kameny:** - **Agenti**: vaši AI asistenti s konkrétními úkoly - **Nástroje**: speciální schopnosti, které jim dáte - **Paměť**: aby nezapomněli váš rozhovor - **Uvažování**: naučit je přemýšlet, ne jen odpovídat ## Váš výcvikový montage: 4 mise ### Mise 1: Vytvořte svého prvního agenta 📓 [Otevřít zápisník](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **Úkol**: Vytvořte Alexa, vašeho AI scénáristu podcastu. Alex musí generovat dialog mezi dvěma moderátory, kteří diskutují o tech tématech. **Co se naučíte**: - Jak „probudit“ AI agenta (je to jednodušší než vstávat v pondělí) - Dát mu osobnost a instrukce - Nechat ho generovat skutečné podcastové scénáře - Porozumět tomu, co vám říká zpět **Podmínka úspěchu**: Alex vytvoří scénář pro pilotní epizodu „Future Bytes“ o AI! 🎯 ### Mise 2: Dejte Alexovi superschopnosti (Nástroje!) 📓 [Otevřít zápisník](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **Úkol**: Alex je chytrý, ale nezná dnešní počasí ani čas. Opravme to tím, že mu dáme nástroje! **Co se naučíte**: - Vytvořit vlastní Python funkce jako „nástroje“ - Nechat Alexa rozhodnout *kdy* použít který nástroj - Pozorovat, jak autonomně řeší problémy - Kombinovat více nástrojů pro složité úkoly **Podmínka úspěchu**: Zeptejte se „Jaké je počasí v Tokiu?“ a Alex to zjistí sám! ☁️ ### Mise 3: Naučte Alexa přemýšlet 📓 [Otevřít zápisník](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **Úkol**: Nechte Alexe ukázat svůj postup. Když řeší problémy, chcete vidět *jak* přemýšlí, ne jen odpověď. **Co se naučíte**: - Aktivovat „režim uvažování“ (je to jako ukazovat svůj postup při matice) - Vidět Alexův krok za krokem myšlenkový proces - Pochopit princip „chain-of-thought“ promptů - Ladit chyby, když se Alex ztratí **Podmínka úspěchu**: Zeptejte se složité matematické otázky a sledujte, jak ji Alex postupně řeší! 🧠 ### Mise 4: Připojte Alexa k internetu 📓 [Otevřít zápisník](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **Úkol**: Alexovy znalosti mají datum ukončení. Připojme ho k webu pro aktuální informace! **Co se naučíte**: - Vytvořit vlastní nástroj pro vyhledávání na webu - Integrovat externí API - Elegantně zvládat síťové chyby - Získat informace za hranicemi Alexova tréninku **Podmínka úspěchu**: Zeptejte se na dnešní tech novinky a získejte čerstvé výsledky! 📰 ## Než začnete 🚀 **Požadované vybavení**: - Nainstalovaný Python 3.10+ - Ollama spuštěná (zkontrolujte s `ollama --version`) - VS Code s Python rozšířením - Nejlépe 8 GB RAM (16 GB, pokud chcete plynulý chod) ## Pořadí misí Následujte zápisníky v pořadí pro kompletní příběh: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Seznamte se s Alexem (váš první agent) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — Čas na upgrade! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Naučte Alexa přemýšlet 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Odblokujte přístup na internet! ## Co zvládnete Po aktu 1 budete umět: - ✅ Spouštět AI modely na svém hardwaru (žádný cloud není potřeba!) - ✅ Vytvářet agenty s vlastními osobnostmi a schopnostmi - ✅ Dát agentům nástroje k řešení reálných problémů - ✅ Nechat agenty ukazovat svůj postup myšlení - ✅ Připojit agenty k externím datovým zdrojům - ✅ Ladit, když se něco pokazí ## Když něco selže (a jak to spravit) 🔧 ### „Alex se nenačítá! Nedostatek paměti!“ **Oprava**: Váš počítač bojuje. Zkuste zavřít jiné aplikace nebo přejít na menší model. 8 GB RAM je minimum. ### „Alex je hrozně pomalý“ **Oprava**: Zapněte GPU akceleraci v nastavení Ollama. Nebo zmenšete velikost kontextového okna. Režim bleskového rychlíka aktivován! 🏎️ ### „Nástroje nefungují!“ **Oprava**: Dvakrát zkontrolujte podpisy svých funkcí. Alex potřebuje správné typové nápovědy, aby pochopil, co nástroj dělá. Představte si to jako jasné instrukce. ## Užitečné odkazy 🔗 - [Agent Framework Docs](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Oficiální průvodce a příklady - [Ollama Model Library](https://ollama.com/library) — Prohlédněte si všechny dostupné modely - [Qwen Model](https://ollama.com/library/qwen3) — Poznejte mozek svého AI - [Kódové příklady](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Inspirujte se zde ## Co dál: Akt 2 🎬 Máte jednoho agenta. Ale co kdybyste měli *tým* agentů, kteří spolupracují? V Aktu 2 postavíte svůj plný produkční tým podcastu: - **Researcher Agent**: Najde nejlepší zdroje - **Writer Agent**: Vytvoří dokonalý scénář - **Editor (vy!)**: Schvaluje nebo žádá změny Nastartujme AI magii! → [Akt 2: Sestavte svůj produkční tým](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **Uvízli jste?** Ptejte se během workshopu. Všichni se učíme společně! 🙌 --- **Vyloučení odpovědnosti**: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Přestože usilujeme o přesnost, berte prosím na vědomí, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za závazný zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.