Konec programátorů? AI agenti Anthropicu a tajný systém Apple Ask
Report Anthropicu z ledna 2026 popisuje posun od pair programmingu k orchestraci agentů: ve špičkových tech firmách už inženýři většinu kódu nepíší, ale definují úkoly pro agenty a kontrolují výsledek. Zadání typu „implementuj platební bránu včetně ošetření chyb a logování“ spustí hlavního agenta-architekta, který úkol rozpadne na podúkoly a zavolá agenta Codera, Testera a Dokumentaristu. Zásadní je schopnost self-correction — když Tester najde chybu v kódu od Codera, vrátí mu to zpátky bez zásahu člověka. Agenti navíc nejsou omezeni na text a API: reálně otevírají prohlížeč, hledají v dokumentaci a proklikají se webovou konzolí AWS, kde nastaví instance i security groups. Mění to ekonomiku vývoje — náklady na tokeny jsou zanedbatelné proti hodinové sazbě seniorního vývojáře.
Hlavní body
- Anthropic popisuje posun od pair programmingu s AI k orchestraci agentních systémů.
- Inženýři ve špičkových firmách už většinu kódu nepíší — definují úkoly a kontrolují výsledek.
- Hlavní agent-architekt rozpadne zadání na podúkoly a zavolá agenty Codera, Testera a Dokumentaristu.
- Klíčová je self-correction: Tester vrací chybu Coderovi bez zásahu člověka.
- Agenti ovládají i grafické rozhraní — proklikali se webovou konzolí AWS a nastavili instance EC2 i security groups.
- Ekonomika se mění: agent za 5 dolarů v tokenech udělá práci, která by člověku trvala 5 hodin.
- API integrace jsou deterministické a spolehlivější, vizuální computer use je křehký vůči změnám rozhraní.
- Vizuální agenti jsou ale jedinou cestou k automatizaci starých legacy systémů bez API.
- Apple nasadil interní framework Ask, který poradcům AppleCare generuje syntetizované odpovědi s odkazy na články.
- Zkrátilo to průměrnou dobu hovoru o téměř 25 %.
- Apple má i vlastní variantu Copilotu pro Xcode, trénovanou na Swiftu, Objective-C a privátních API.
- Model zvládá doplňování kódu i automatické generování unit testů a architekturou připomíná Mixture of Experts.
- Siri podle reportu z 21. ledna využívá pro část dotazů servery Google — TPU pody verze V6.
- Offloadují se general knowledge dotazy a shrnutí webů, které nevyžadují přístup ke kontaktům či kalendáři.
- Při zátěži Private Cloud Compute nad 80 % se provoz automaticky routuje na Google; latence navíc asi 150 ms.
- OpenAI se spojila s Etsy a Shopify pro platbu přímo v ChatGPT bez odchodu na externí web.
- Model čísla karty nevidí — potvrzovací okno generuje platební brána, uživatel platbu schvaluje biometricky.
Na co epizoda odpovídá
Co znamená orchestrace agentů ve vývoji softwaru?
Posun od zadávání jednotlivých promptů k definování úkolů pro systém agentů. Dřív jste modelu řekli „napiš funkci X“ a on ji napsal. Dnes inženýr zadá třeba „implementuj platební bránu včetně ošetření chyb a logování“, což spustí hlavního agenta-architekta. Ten úkol rozpadne na podúkoly a zavolá agenta Codera, Testera a Dokumentaristu, kteří běží paralelně nebo v sekvenci. Inženýr pak kontroluje výsledek.
Co je self-correction u AI agentů?
Schopnost autonomní opravné smyčky. Když agent Tester najde chybu v kódu od agenta Codera, vrátí mu ji zpátky k opravě, aniž by do toho musel zasáhnout člověk. Právě tahle autonomní smyčka je podle Anthropicu klíčová — bez ní by šlo jen o rychlejší generování kódu, s ní o skutečné převzetí části vývojového cyklu.
Kdy dává smysl vizuální agent místo API?
API integrace jsou deterministické, a proto spolehlivější; computer use, tedy ovládání rozhraní klikáním, je křehké — stačí změnit rozložení stránky nebo barvu tlačítka a vizuální model může selhat. Jenže ne všechno má API. U starých legacy systémů v bankách nebo ve státní správě jsou vizuální agenti jedinou cestou k automatizaci. Výsledkem bude spíš koexistence: moderní svět přes API, starý přes vizuální agenty.
Jak je zabezpečená platba přímo v ChatGPT?
Model samotný čísla karty nevidí — jen sestaví požadavek na transakci. Vyskočí nativní okno, které je oddělené od kontextového okna jazykového modelu a generuje ho přímo platební brána; uživatel platbu potvrdí biometricky na svém zařízení a modelu se vrátí pouze token o úspěšné platbě. Model tak nemůže potvrdit jinou částku, než jakou uživatel v potvrzovacím okně vidí. OpenAI k tomu musela implementovat standardy PCI DSS na nejvyšší úrovni.
Přepis epizody
Vítejte u 60. epizody podcastu Kde skončí zítřek. Dnes se podíváme pod kapotu několika zásadních událostí, které formují jak korporátní sféru, tak koncový trh. Ahoj, Alfrede. Ahoj, Iveto, a zdravím i naše posluchače.
Dnes to bude hodně o infrastruktuře a o tom, jak se modely, o kterých jsme mluvili loni, reálně implementují do produkčního prostředí. Máme tu zprávy o Apple, které jsou poměrně, řekněme, detailní, zprávu od Anthropicu o orchestraci agentů a vrátíme se i k partnerství OpenAI se Shopify a Etsy. Než se do toho pustíme, mám tu jednu organizační věc. Dejte nám follow v aplikaci, ve které nás posloucháte, aby vám už žádná novinka o AI neunikla. Algoritmy jsou neúprosné a nám to pomáhá držet se v žebříčcích.
Tak, Alfrede, začneme v Cupertinu? Ano, začneme u Apple. Mluvíš o tom frameworku Ask, že? V podstatě ano. Ale s tím rozdílem, že to běží v extrémně zabezpečeném prostředí. AppleCare poradci dříve museli prohledávat znalostní báze pomocí klíčových slov. Ask jim generuje syntetizovanou odpověď, včetně odkazů na příslušné články. Zajímavé číslo, které v reportu zaznělo, je, že to zkrátilo průměrnou dobu hovoru o téměř 25 %. To je u call centra obrovská úspora nákladů.
To rozhodně, ale mě v té zprávě zaujala spíše ta část týkající se vývojářů. Píšou tam, že mají vlastní variantu Copilotu pro Xcode, která je ale mnohem hlouběji integrovaná do jejich CICD pipelines. Jde o nástroj pro inženýry. Apple si uvědomil, že nemůže nechat své vývojáře posílat kód do GitHub Copilotu nebo ChatGPT kvůli riziku úniku duševního vlastnictví. Takže vytrénovali model specificky na Swiftu a Objective-C a, co je důležité, na jejich privátních API, která nejsou veřejně zdokumentovaná. Ten model údajně zvládá nejen doplňování kódu, ale i automatické generování unit testů, což je, přiznejme si, věc, kterou programátoři zanedbávají nejčastěji.
To je pravda. Je tam zmínka o parametrech toho modelu? Nepřímo počet parametrů, ale architektura naznačuje, že používají směs expertů, tedy MoE, Mixture of Experts. To jim umožňuje mít nižší latenci při inferenci, protože se neaktivuje celý model, ale jen relevantní část sítě. Běží to na jejich on-premise serverech, pravděpodobně na čipech M Ultra v jejich datacentrech, o kterých se bavíme už od loňska.
Což nás plynule přivádí k druhé zprávě ze stejného dne a ta je možná trochu kontroverzní. Týká se to Siri a jejího back-endu. Kontroverzní, spíše pragmatická. Zpráva z 21. ledna odhaluje, že navzdory marketingovým tvrzením o Private Cloud Compute, Apple ve velké míře využívá servery Google pro zpracování složitějších dotazů Siri.
Počkej, abychom to uvedli na pravou míru. Apple Intelligence, jak ji představili, má mít dvoustupňový proces. On-device zpracování pro lehké úkoly a Private Cloud Compute pro ty těžké. Private Cloud Compute, tedy PCC, běží na Apple Siliconu v datacentrech. Jenže kapacita zřejmě nestačí poptávce, která po vydání nových iPhonů na podzim 2025 explodovala. Report uvádí, že Apple uzavřel, nebo spíše rozšířil, dohodu s Googlem o pronájmu výpočetního výkonu. Konkrétně jde o využití jejich TPU podů, tedy Tensor Processing Units, verze V6 pro inferenci modelů, které nejsou tak citlivé na osobní data.
V podstatě ano. General knowledge dotazy, shrnutí webových stránek, které nevyžadují přístup k tvým kontaktům nebo kalendáři, jsou offloadovány. Technicky je to řešeno přes zabezpečené API tunely, kde Apple tvrdí, že data jsou anonymizována ještě před tím, než opustí jejich ekosystém. Ale je to zajímavý posun. Ukazuje to, že ani Apple s jejich hotovostí nedokáže postavit datacentra dostatečně rychle na to, aby uspokojil tu inferenční poptávku. Uvádí se tam průměrná latence navíc v řádu 150 milisekund, což je pro uživatele u složitějších dotazů sotva postřehnutelné. Siri už nereaguje okamžitě. Thinking Time je teď u AI standardem. Spíše zajímavé, že se tím potvrzuje, že Apple v podstatě používá Google Cloud jako takový overflow ventil, když jejich PCC servery dosáhnou 80 % zátěže, traffic se automaticky routuje na Google.
Dobře, pojďme se přesunout od infrastruktury k samotnému chování AI. Máme tu čerstvý report od Anthropicu, který vyšel teď v lednu 2026. Název je Engineers Orchestrate Agents a to slovo orchestrate je tam klíčové. Ano, Anthropic v té zprávě analyzuje posun v práci softwarových inženýrů. Většinou v letech 2024 a 2025 jsme byli zvyklí na pair programming s AI. Teď se bavíme o agentních systémech. Podle jejich dat už ve špičkových tech firmách inženýři nepíší většinu kódu. Oni definují úkoly pro agenty a pak kontrolují výsledek.
Oni tam popisují konkrétní workflow. Zaujala mě ta smyčka. Můžeš to technicky rozebrat? Jistě. Dříve jsi dala modelu prompt. Napiš funkci X. On ji napsal. Teď inženýr zadá. Implementuj platební bránu Stripe, včetně ošetření chyb, a logování. To spustí hlavního agenta, řekněme architekta. Ten si úkol rozpadne na podúkoly. Zavolá agenta Codera, agenta Testera a agenta Dokumentaristu. Tito agenti běží paralelně nebo v sekvenci. Co je ale zásadní, a to Anthropic zdůrazňuje, je schopnost self-correction. To znamená, že když agent Tester najde chybu v kódu od Codera, vrátí mu to zpátky, aniž by do toho musel zasáhnout člověk? Je to tak. Ta autonomní smyčka je klíčová.
Je tam zmíněná i integrace do prostředí, protože vím, že Anthropic loni hodně tlačil na to jejich computer use, kdy AI ovládá rozhraní. Ano, to je další level. Report popisuje, že agenti nejsou omezeni jen na textový výstup nebo volání API. Oni reálně otevírají prohlížeč, hledají v dokumentaci třetích stran, stahují knihovny, testovali to na scénáři, kdy AI musela nasadit aplikaci na AWS, kde nebylo dostupné API, ale jen webová konzole. Agent se proklikal, nastavil instance EC2, nakonfiguroval security groups. To je ta orchestrace v praxi.
Hlavně to mění ekonomiku vývoje softwaru. Náklady na tokeny jsou zanedbatelné oproti hodinové sazbě seniorního vývojáře. Pokud agent za 5 dolarů v tokenech udělá práci, co by člověku trvala 5 hodin, matematika je jasná.
Pojďme od vývoje k obchodu. Máme tu zprávu agentury Reuters, která sice vyšla už na konci září 2025, ale teď v lednu vidíme reálné dopady. OpenAI se spojila s Etsy a Shopify pro integraci ChatGPT přímo do procesu placení. Checkout. Ano, to bylo velké oznámení. Reuters tehdy psali o strategickém partnerství, jehož cílem je odstranit tření v nákupním procesu. Do té doby, když jsi chtěla v ChatGPT něco koupit, většinou ti to odkázalo na externí web. Tady je link, tam si to kup. Konverze na tomto kroku padala o desítky procent.
Takže teď to funguje jak? Technicky. Ale co bezpečnost? Přece jen dávat modelu přístup k peněžence? To byl hlavní bod toho článku na Reuters. OpenAI musela implementovat standardy PCI DSS na nejvyšší úrovni. Model samotný ta čísla karty nevidí. On jen sestaví požadavek na transakci. Vyskočí ti nativní okno, které je oddělené od kontextového okna LLM. Ty to potvrdíš biometricky na svém zařízení a modelu se vrátí jen token o úspěšné platbě. Takže model nehalucinuje částku. Nestane se, že místo 50 dolarů potvrdím 500. Teoreticky by se to stát nemělo, protože to potvrzovací okno je generováno přímo platební bránou, ne modelem. Model tam jen pošle parametry. Položka ID 123, cena 50. Ty vidíš, cena 50. Pokud by model halucinoval a poslal cena 500, ty to uvidíš v tom potvrzovacím okně a neschválíš to. Ale ten prvek lidské kontroly tam musí být.
Zajímavé je, jak to mění roli e-shopů. Shopify už vlastně není jen platforma pro tvorbu webů, ale stává se back-endem pro AI agenty. Rozumím tomu stejně. Shopify v tom vidí budoucnost. Lidé přestanou chodit na www.obchod.cz. Řeknou svému asistentovi, kup mi ty červené tenisky, co jsem viděl včera, ale najdi nejlepší cenu na Etsy nebo Shopify Storech. AI to provede na pozadí. Prodejce řeší jen logistiku. Frontend se stává irelevantním. To je docela brutální představa pro designéry e-shopu.
Je to transformace. Stejně jako Apple transformuje interní procesy pomocí Ask, stejně jako vývojáři orchestrací agentů, tak se i e-commerce mění na headless operaci řízenou AI. Všechny ty čtyři zprávy, které jsme dnes probrali, mají společného jmenovatele. Integrace. Už to není o tom, wow, chatbot mluví. A to všechno s latencí, kterou už skoro nevnímáme, pokud zrovna data neputují mezi Cupertinem a datacentry Google. Malá daň za pokrok. Ale vážně, rok 2026 bude rokem, kdy se tyto piloty stanou standardem. Firmy, které nebudou mít svá data připravená pro AI agenty, jako by neexistovaly.
Když se podívám na tu zprávu o Apple a Google, myslíš, že to partnerství vydrží? Nebo je to pro Apple jen dočasná záplata, než dostaví vlastní kapacity? A co Anthropic? Myslíš, že jejich přístup k agentům, kteří ovládají počítač, převálcuje klasické API integrace? Vždycky spolehlivější. Je deterministické. Computer use, tedy to klikání myší, je křehké. Změníš barvu tlačítka nebo rozložení stránky a vizuální model může selhat. Ale ne všechno má API. Staré legacy systémy v bankách, ve státní správě. Tam jsou ti vizuální agenti od Anthropicu jedinou cestou k automatizaci. Takže spíše uvidíme koexistenci. Moderní svět pojede přes API a ten starý se bude automatizovat přes vizuální agenty. V podstatě ano. Je to takový digitální tmel.
Dobrá. Máme za sebou Apple a jejich interní Ask a Xcode nástroje, Siri běžící na Google TPU, agenty od Anthropicu, kteří se sami opravují a OpenAI, která nám umožní utrácet peníze rychleji než kdy dřív, přímo v
chatu. Alfrede, nějaké shrnutí na závěr?
Krásně řečeno.
Jsme na konci dnešní epizody. Doufám, že se vám tento hlubší ponor do technických detailů líbil. Chain News i Reuters najdete v popisku epizody. Díky, že posloucháte podcast Kde skončí zítřek. Nové díly vycházejí každé pondělí, středu a pátek. Tak následujte, ať vám nic neuteče. Podpořit a sledovat nás lze na Substacku, všech sociálních sítích i na webu www.aipokusi.cz.
Krátké upozornění. Tento podcast vzniká s pomocí umělé inteligence, která asistuje při přípravě obsahu i hlasové syntéze. Koneckonců, i přes snahu o dokonalost, může epizoda obsahovat drobné nepřesnosti.