-
AI v praxi: Čtyři lekce z provozu, které vám prezentace neukáže
Čtyři ostré lekce z provozu AI: co dělat, když nejde doložit rozhodnutí, data mlčí nebo automatizace obejde zákaz.
-
Cloudflare mění výchozí nastavení AI botů. Kdo zablokuje trénink, přijde i o Google
Od 15. září platí nové výchozí nastavení. Blokace tréninku bere i Googlebota, a pozná se to až podle impresí.
-
Kdy se má autonomní agent zeptat znovu
Schvalovalo se to znovu proto, že se změnil hash, ne proto, že se změnilo riziko. Hranice, která z toho vznikla.
-
Evropské rejstříky se otevírají. Jenom jiné, než jsem měřil
Nová pravidla míří na rejstříky skutečných majitelů, ne na obchodní rejstříky. Moje čtyřka minus tím nemizí.
-
Od AI agentů k AI organizaci: kdo přemýšlí, kdo jedná a kdo nese odpovědnost
Vícevrstvá AI organizace odděluje plánování, ML měření, fyzickou akci a lidskou odpovědnost.
-
„Jsme čistí“ je tvrzení. Tohle je postup, který z něj dělá fakt
npm červ v rodině keyv/cacheable zasáhl 4. srpna přes 400 balíčků. Většina textů o něm hrozbu jen referuje. Tenhle ukazuje sedm konkrétních kontrol, bez kterých věta „jsme čistí“ neznamená nic — a dvě místa, kde jsem si pak vlastní pravidlo porušil.
-
x402: první skutečná mince. A čtyři háčky, co našel až ostrý běh
Minule dorazily jen sondy. Teď se na Base mainnetu usadila první skutečná mince — reálné USDC, end-to-end. Poctivě: řízená demonstrace, ne platící zákazník. A čtyři háčky, které projdou unit testy a projeví se až u reálného protějšku.
-
Smazal jsem sebekontrolu své AI — a výstup se zlepšil
Napsal jsem své AI víc instrukcí, jak má být pečlivá — a udělal tím její výstup horší. Nová generace modelů se ověřuje sama, explicitní verifikační pokyny vedou k over-verification. Proč jsem ty části manuálu smazal, a jednu jedinou nechal.
-
MCP zahodil stav. Co to znamená pro toho, kdo servery provozuje
MCP dostal 28. 7. 2026 největší revizi od svého vzniku: přechod na bezstavové jádro. Provozuju osm veřejných MCP serverů — a tady je, co ta změna reálně znamená pro provoz, ne recyklovaná tisková zpráva.
-
Šest modelů, jedno zadání: co panel AI odhalil o mém webu i o sobě
Pustil jsem šest různých AI modelů na stejný subjektivní úkol — recenzovat pozicování vlastního webu. Každý dostal identické podklady a neviděl odpovědi ostatních. Zajímavější než verdikt bylo, kde se všechny shodly, kde se rozešly a co jeden odhalil a ostatní přehlédli.
-
Ředitel a vykonavatel: vydání řízené po jedné kartě
Novou verzi vlastního produktu jsem nevydal prostřednictvím jednoho agenta. Silný model plánoval a ověřoval, slabší vykonával vždy jen jednu ohraničenou kartu a vracel důkazy. Log skutečného běhu: co drželo, kde to zaseklo a proč rozhoduje struktura, ne chytřejší agent.
-
Regulace chce u AML agentů doložitelné „proč". Dobrá architektura ho dává zadarmo
Regtech 2026 žádá u AML/KYC agentů vysvětlitelnost — doložitelný řetěz úvah za každým rozhodnutím, ne jen skóre z černé skříňky. Kdo staví agenta jako soubor nástrojů, ten audit trail dostává z podstaty architektury. Z praxe provozu due-diligence nástrojů.
-
Jak jsem přestal vyplňovat knihu jízd ručně
Do vlastní aplikace na knihu jízd jsem pustil jazykový model. Nejtěžší nebylo naučit ho rozumět větě „v úterý Praha–Brno a zpět“. Nejtěžší bylo rozhodnout, co všechno mu nesmím dovolit — a proč je ta hranice celý produkt.
-
x402 roste. Na moje servery z něj dorazily jen sondy
x402 zpracoval přes 169 milionů plateb a přidali se Stripe, AWS i Google. Moje MCP servery z toho nevidí ani korunu — vidí jen sondy, které zjišťují, jestli umím přijmout platbu. Poctivý rozbor toho, co to znamená a co ne.
-
Tři druhy AI botů: jeden z nich je váš zákazník
Cloudflare od 15. 9. 2026 mění výchozí nastavení pro AI boty. Titulky říkají „blokujeme AI crawlery“, jenže kdo provozuje MCP servery, ten by blokací kategorie Agent zavřel vlastní distribuci. Jak to čtu já a co s tím dělám.
-
AI Act se neodložil. Odložilo se to, co se vás netýká
Článek 50 AI Actu platí od 2. srpna 2026 a odklad se ho netýkal. Kdo provozuje chatbota nebo AI agenta, má tři týdny. Co si sám procházím na vlastních produktech — včetně otázky, na kterou neznám odpověď: kdo přiznává stroj u MCP serveru?
-
Vysvědčení evropských rejstříků: od estonského bulk downloadu po německé PDF za peníze
Kolik zemí v EU se dá pokrýt due-diligence daty jen z volných rejstříků, aniž byste zaplatili za jediný výpis? Napojoval jsem je do vlastního nástroje a rozdal známky. Estonsko bere jedničku s hvězdičkou, Německo čtyřku minus — a nejhůř dostupná data mají zrovna země, na které se lidé ptají nejvíc.
-
Provozní manuál z AI modelu: co přežije, když se model zdraží
Koloval článek s radou: nech si od drahého modelu napsat, jak myslí, a nahraj to levnějšímu. Vzal jsem tu radu doslova a ověřil ji nastraženým testem — hype se nepotvrdil, ale zůstalo něco cennějšího: přenositelná disciplína, ne surová kapacita modelu.
-
RAG nad důvěrnými dokumenty: půjč si GPU, než ji koupíš
Grafika za desítky tisíc se dá vyzkoušet před koupí za cenu oběda. Benchmark lokálního RAG nad citlivými dokumenty na půjčené RTX 3090 a 5090 z vast.ai — a proč polovina výsledku nebyla o hardwaru, ale o dvou env varech a jednom tichém defaultu.
-
Modely jako poradci, ne věštci
Proč nechávám panel AI modelů připravit rozhodnutí — tři nezávislá čtení, neshody, na kterých nejvíc záleží, a proč samotné rozhodnutí zůstává vždy lidské.
-
Kdo zaplatí za agenta? x402, karty a banky v souboji o agentní platby
Internet nikdy nedostal nativní platební vrstvu pro stroje. V roce 2025 se o ni začaly prát tři tábory — x402, karetní tokeny a banky. Co každý umí, kde selhává, a proč rozhoduje vrstva identity a mandátu, ne přenos peněz.
-
Jak jsem za jeden den postavil platební QR — a co mě naučil Claude Desktop
Za odpoledne bezplatný generátor evropských platebních QR, celý v prohlížeči. Co bylo snadné, co mě překvapilo — a princip, který platí pro každý AI nástroj: model navrhuje, deterministická vrstva ověřuje a nese odpovědnost.
-
ARES, ISIR, ČNB: máme data, chybí nám rozhraní
Česko má překvapivě dobrá otevřená data. Problém je rozhraní: SOAP z 2005, nulový sandbox, breaking changes bez notice. Co se dá učit z Estonska a co ne — a proč to nečekat.
-
MCP server pro české compliance: Co jsem se za 6 měsíců naučil
Open-source ARES, ISIR, sankce a due-diligence aggregátor jako MCP servery. Technické gotchas, architektonická rozhodnutí a proč jsem přidal SaaS vrstvu.
-
Jak se AI agent naučil číst český obchodní rejstřík
Příběh o stavbě cz-agents — open-core ekosystému MCP serverů, které propojují Claude/ChatGPT s českými daty (ARES, ISIR, sankce). Jak si první organický uživatel našel projekt přes oficiální MCP Registry, a proč jsem se rozhodl pro open-core split místo plný open source.
-
Architektura pro jednoho: Váš první vlastní LLM je skoro jistě chyba
Postavit vlastní RAG pipeline nebo finetunovat open-source model zní jako strategická výhoda. Skoro vždycky je to drahá prokrastinace. Default je platit za API. Tahle analýza je o té jedné situaci z deseti, kdy to prokrastinace není — a o čtyřech branách, které vás v ní udrží.
-
Ekonomika špinavých dat: Kdy nasadit Vision AI a kdy je to past
Klasický ETL nad nestrukturovanými daty je křehký a drahý na údržbu. Vision AI slibuje úlevu — ale za jakou cenu? Rozhodovací rámec na čtyřech osách (cena, přesnost, škálovatelnost, audit) a aplikace na case study z české gov data domény.
-
Past velkého kontextu: proč je 1M tokenů často dražší a hloupější řešení než RAG
Možnost nacpat celou knihu do promptu vypadá jako svatý grál. Realita je vysoká latence, astronomická cena a problém „lost in the middle". Kdy je velký kontext oprávněná volba a kdy je to líná architektura, která zhoršuje produkt.