Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Práce porovnává dva přístupy k implementaci AI agentů pro automatizaci podnikových procesů: low-code platformu n8n a programovací framework Python/LangGraph. Teoretická část propojuje klasické agentní architektury s moderními implementacemi na bázi velkých jazykových modelů. Audit procesů ve společnosti SANTIM, českém e-commerce podniku zaměřeném na bazénovou chemii, identifikoval čtyři příležitosti k automatizaci; pro praktické srovnání byl vybrán AI e-mailový asistent jako nejkomplexnější případ zahrnující klasifikaci přirozeného jazyka, komunikaci mezi agenty a integraci externího API. Oba systémy byly implementovány paralelně a vyhodnoceny na shodné sadě 33 syntetických zákaznických e-mailů (165 běhů na systém) ve třech dimenzích: přesnost směrování, adaptabilita vývoje a efektivita běhu. Oba systémy dosáhly 100\,\% přesnosti na standardních případech; na krajních případech byl n8n úspěšnější (100\,\% vs 88,9\,\%). Přidání nové e-mailové kategorie trvalo v n8n přibližně 7 minut oproti 25 minutám v Pythonu. n8n spotřeboval průměrně o 19\,\% méně tokenů a byl o 10\,\% rychlejší. Python implementace ovšem zahrnuje vícevrstvou bezpečnostní ochranu, XML izolaci vstupu, redakci osobních údajů a ověření totožnosti odesílatele, kterou n8n s předpřipravenými uzly není schopna replikovat. Pro malý tým s omezenými technickými prostředky nabízí n8n rychlejší nasazení; pro prostředí s vyššími požadavky na bezpečnost poskytuje Python větší kontrolu.
Author: Jalůvka, Ondřej
Language: English
Subfield: Management Information Systems
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7165498574