Standardní AI agent pracuje takto: dostane prompt, načte dokumentaci (případně „druhý mozek"), prohrabe se zdrojovými soubory a snaží se poskládat kontext z dostupných dat, aby na základě nejlepšího odhadu vygeneroval řešení.
AITM (AI Task Manager) funguje jinak. Udržuje si vlastní, neustále aktualizovanou znalostní bázi celého kódu, kterou agentovi předá ještě předtím, než začne pracovat.
Past enterprise projektů Když velké projekty rostou, jednotlivé kusy (moduly, zdrojový kód, dokumentace) dřív nebo později narazí na své limity. Vývoj se zpomalí a spadnete do pasti:
• Informace, které AI nasbírá, jsou nekompletní, nesouvislé, nebo v nejhorším případě úplně špatné.
• AI důvěřuje chybným datům a vy důvěřujete AI.
• Kód už neodpovídá dokumentaci.
• I správně napsaný prompt funguje v iluzi, že vše je v pořádku, zatímco realita je úplně jinde.
Přidejte trochu halucinace a výsledek se od očekávání vzdálí na hony.
Znalosti v AITM mají 4 pevné vrstvy:
- Kontrakty
Logické jednotky propojující klíčové informace pro AI: unit testy, zdrojové soubory, odkazy na další kontrakty a dokumentaci.
Více v dokumentaci Business Logic & Contracts.
- DOM elementy
Každý UI element nese svůj vlastní AITM tag napojený na business a behaviorální logiku. Pomocí AITM Dev Tools lze tyto elementy vložit přímo do promptu. AI tak přesně ví, který element upravuje a jaké eventy z něj vycházejí.
Více v dokumentaci DOM Explorer.
- Chování (Behaviour)
Definuje funkčnost viditelnou pro uživatele: jaké akce může uživatel provést a co mu v tom brání (např. kliknutí na toto tlačítko spustí validaci a následně zavolá ukládací funkci). Podle potřeby se pohybuje od abstraktních popisů až po přímé odkazy na funkce, třídy nebo soubory.
- Business logika
Pravidla a závislosti, které by jinak existovaly pouze v hlavách vývojářů.
Jak AITM udržuje pravdu a řeší konflikty V AITM vytvoříte Task (definici toho, co má software dělat). Systém pak vygeneruje kód, dokumentaci, kontrakty a testy.
Co se stane, když si informace odporují?
Požadavky uživatele mají vždy nejvyšší priorita;
Dokumentace, kontrakty a výsledný kód se zkontrolují proti tasku;
Pokud vznikne nesoulad (např. požadavek odporuje architektuře systému), AITM automaticky zaloguje Bug.
Konečné slovo má vždy člověk. AI na konflikty upozorní, ale co je správně, určuje člověk.
Osobní zkušenost: stavím bez napsání jediného řádku kódu rukou AITM stavím uvnitř AITM samotného. Je napsaný na 100 % AI. Jako vývojář jsem se kódu manuálně nedotkl. Moje role je čistě definovat architekturu, design patterny a provozní pravidla.
Díky AI můžu navrhovat mnohem abstraktnější a komplexnější struktury, které zůstávají striktně oddělené a zároveň hluboce propojené.
Klíčový poznatek: Pro kód psaný AI musíte vymyslet nové architektury a patterny – takové, které jsou vysoce čitelné pro AI, i když se lidem mohou zdát komplikované. S AI vás nelimitují technické hranice, jen vaše schopnost navrhnout a řídit architekturu.
Co dělám jinak a co bude dál To, co jsem popsal v předchozích článcích, platí podobně pro většinu AI orchestrátorů. Tady se ale začínáme lišit.
V dalších článcích rozeberu konkrétní rozdíly v AITM – v čem se lišíme, proč jsme zvolili tuto cestu a jaké výhody to přináší.
AITM má dnes přes 500 000 řádků kódu, a i v tomto rozsahu celý proces zvládám řídit jako jediný vývojář. Výsledky jsou výrazně lepší a na rozdíl od krabicových řešení, která se spoléhají na volně propojené agenty a pluginy, se tu nic nevymyká kontrole.