Autonomní procesní agenti
- Automatizace vícekrokové business logiky napříč ERP systémy, databázemi a API.
- Konec opakovaného ručního přepisování, kontroly faktur a křížového dohledávání.
20 let podnikové architektury × moderní aplikovaná AI
Deterministické AI systémy pro procesy malých a středních firem
Pomáháme malým a středním firmám automatizovat manuální procesy. Přinášíme disciplínu z velkých podnikových systémů — bez jejich rozpočtů a bez zdlouhavého čekání na výsledek.
Proč Kraus AI
Tři důvody, proč u nás projekt neskončí u prezentace.
20 let v podnikových systémech
Rozumíme ERP systémům, nákupu, logistice i správě kmenových dat. Postupy, které fungují v korporacích, nasazujeme v měřítku, které dává smysl vám. Nemusíte nám vysvětlovat, co je schvalovací workflow.
RAG architektura bez halucinací
Neukotvený model odpoví i tam, kde nemá z čeho. U interní poznámky to nevadí, u výkladu smlouvy nebo směrnice za to někdo ručí. Proto je každá odpověď doložena konkrétním dokumentem nebo záznamem v databázi včetně citace stránky.
Funkční prototyp do dvou týdnů za dohodnutou cenu
Snižte riziko investice. Nejpozději do dvou týdnů postavíme funkční a testovatelný prototyp na vašich reálných datech za předem dohodnutou cenu — žádný otevřený rozpočet.
Co pro vás postavíme
Tři formáty spolupráce podle toho, jak daleko jste.
Privátní znalostní systémy (RAG)
- Okamžité vyhledávání a strukturovaná syntéza napříč stovkami i tisíci interních dokumentů, manuálů a smluv.
- Postaveno na podnikových vektorových databázích, rerankerech a striktním modelu oprávnění.
Architektonický sprint: funkční prototyp do dvou týdnů
- Rychlé zúžení zadání a implementace funkčního prototypu přesně na vaše úzké hrdlo.
- Předáváme architektonický návrh, zdrojový kód a jasné metriky návratnosti.
- Cena od 20 000 Kč bez DPH podle rozsahu. Na úvodním hovoru rozsah upřesníme a cenu potvrdíme — od té chvíle se nemění.
Jak spolupráce probíhá
Tři kroky od prvního hovoru k produkčnímu nasazení.
- Krok 1
Hovor o procesu (20–45 minut)
Najdeme úzké hrdlo s nejvyšší návratností, posoudíme technickou proveditelnost a dohodneme měřitelné kritérium, podle kterého poznáte, že prototyp uspěl.
- Krok 2
Prototypový sprint do dvou týdnů
Postavíme a otestujeme řešení na reprezentativním vzorku vašich dat.
- Krok 3
Nasazení a předání
Produkční nasazení, integrace přes API, bezpečnostní validace a zaškolení týmu.
Dva týdny jsou náš prototyp, ne váš projekt. Mezi druhým a třetím krokem běží ověřovací provoz u vás — typicky dva až tři měsíce, po kterých se teprve rozhodujete o produkčním nasazení.
Kdy je čas na nás
Ne každá firma potřebuje to, co stavíme. Podle toho, jak daleko jste, se liší i to, kdo vám pomůže nejvíc — a v prvních dvou fázích to nejsme my.
- 01
Zatím jste nezačali
Nikdo ve firmě AI systematicky nepoužívá a nevíte, kdo ji zkouší sám od sebe.
- Co potřebujete
- Placené účty a jednu stránku pravidel, jaká data do nich smí.
- Kdo to řeší
- Zvládnete sami
- 02
Každý si to dělá po svém
Lidé si nechávají psát e-maily nebo hledat v dokumentech, ale nikdo neví, co z toho obstojí.
- Co potřebujete
- Zaškolení lidí a společnou knihovnu ověřených postupů.
- Kdo to řeší
- Školitel nebo workshop
- 03
Postup máte ověřený, brzdí vás ruční přenášení dat
Změřili jste si, že to funguje. Data ale pořád překlápí člověk mezi dvěma okny.
- Co potřebujete
- Propojení hotových nástrojů, dokud jejich možnosti stačí.
- Kdo to řeší
- Automatizační specialista
- 04
Narazili jste na vlastní systémy a na odpovědnost
Proces sahá do ERP, databáze nebo API. Za chybu někdo ručí a výsledek musí být doložitelný, ne jen přesvědčivý.
- Co potřebujete
- Návrh architektury a implementaci na míru vašim datům a oprávněním.
- Kdo to řeší
- Tady začínáme my
Na čem to stavíme
Stavíme LLM agnostická řešení — model je vyměnitelná součástka, ne závislost. Framework vybíráme podle procesu, ne podle trendu.
- Agentní frameworky
- DeepAgents (LangChain)
- LangGraph
- PydanticAI
- Google ADK
- Claude Agent SDK
- OpenAI Agents SDK
- MCP (Model Context Protocol)
- Jazykové modely
- Claude (Opus 5, Sonnet 5)
- GPT
- Gemini
- Otevřené modely (Llama, Qwen)
- Lokální provoz: Ollama, vLLM
- Data a vyhledávání
- PostgreSQL + pgvector
- Qdrant
- Elasticsearch
- Rerankery
- Parsování PDF a OCR
- Sledování a ladění (LLMOps)
- Tracing všech volání modelu
- Hodnocení kvality odpovědí
- Ladění promptů podle traců
- Regresní testy promptů
- Sledování nákladů a latence
- LangSmith, Langfuse, OpenTelemetry
- Provoz a integrace
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- Docker
- REST / OData / SAP
- n8n (workflow a orchestrace)
- On-premise i privátní cloud
Aplikační logika je oddělená od konkrétního modelu, takže lze přejít na jiného poskytovatele nebo na lokální model bez přepisování řešení. Stack skládáme podle vašich požadavků na bezpečnost, provoz a rozpočet. Pokud vám dnes stačí propojení hotových nástrojů, řekneme vám to. Když už nestačí, vlastní řešení na ně umíme navázat — n8n u nás obsluhuje okolí procesu, ne rozhodovací logiku.
PŘÍPADOVÁ STUDIE / ŽIVÝ PROJEKT
Kecalo: jak u nás vypadá hotový systém, ne demo
- Ověřitelnost místo důvěry: pod každou odpovědí stojí dokument, článek a strana. Když odpověď někdo reklamuje, nástroj v administraci ukáže, z jakých pasáží a s jakým skóre vznikla.
- Systém předáváme provozuschopný: znalostní bázi, chování bota i oprávnění mění váš člověk z administrace. Změna chování nevyžaduje nás ani nasazení nové verze.
- Měřitelná kvalita, data zůstávají vaše: latence, spotřeba a hodnocení u každého dotazu, retenční lhůty i výmaz podle GDPR přímo v aplikaci. Na datech klienta netrénujeme modely.
kecalo — Náhled rozhraní Kecalo
Jaká je výpovědní lhůta v rámcové smlouvě s dodavatelem?
Výpovědní lhůta činí tři měsíce a začíná běžet prvním dnem měsíce následujícího po doručení výpovědi.
[Článek 12.3, Strana 8]
Zdroj ověřen
Kdo za tím stojí
Ing. Tomáš Kraus
Zakladatel a hlavní architekt
Přes 20 let podnikového poradenství, návrhu podnikových procesů a systémové architektury v SAP. Dnes AI konzulant a programátor se zaměřením na deterministické nasazení jazykových modelů tam, kde je chyba drahá.
Jazyky
- Čeština (rodilý mluvčí)
- Němčina (plynně, business)
- Angličtina (plynně)
- Italština (konverzačně, business)
Působnost
- Česká republika
- DACH (Německo, Rakousko, Švýcarsko)
- Mezinárodně
Na co se nás ptají
Šest otázek, které padnou skoro vždycky. Odpovídáme na ně dřív, než je musíte vyslovit.
Co nám zbyde, když spolupráce skončí?
Zdrojový kód, architektonický návrh, dokumentace, prompty i konfigurace. Řešení běží na vaší infrastruktuře nebo ve vašem cloudu, ne u nás. Převzít ho může jiný dodavatel i váš vlastní člověk.
Nezůstaneme viset na jednom modelu nebo dodavateli?
Aplikační logika je oddělená od modelu, takže výměna poskytovatele nebo přechod na model běžící u vás neznamená přepsat řešení. Postupy a prompty předáváme spolu s kódem.
Kolik to celé stojí, když prototyp vyjde?
Cenu prototypu potvrdíme dopředu. O rozsahu navazujícího nasazení se rozhoduje až podle jeho výsledku a podle kritéria, které jsme si dohodli na prvním hovoru — ne podle odhadu na začátku.
Kam tečou naše data?
Na vaši infrastrukturu nebo do vašeho cloudového prostoru. Na datech klienta netrénujeme modely. Přístup k dokumentům řídí model oprávnění, takže uživatel uvidí jen to, k čemu má právo.
Může někdo agenta obelstít textem vloženým do dokumentu?
Je to reálné riziko u každého systému, který zpracovává příchozí dokumenty a e-maily. Bráníme se tím, že instrukce držíme oddělené od zpracovávaných dat, agent dostane jen oprávnění potřebná pro daný krok a citlivé akce potvrzuje člověk.
Co na to řeknou lidé, kterým to sáhne do práce?
Agent přebírá opakovanou část, rozhodnutí zůstává u člověka. U každého procesu dopředu určíme, kde je kontrolní bod a kdo výstup schvaluje — bez toho by systém stejně neprošel interním schválením u vás.
Pro koho to není
- Na první pokus s AI. Začněte placenými účty a vlastním zkoušením, vrátí se to rychleji.
- Na jednorázový výstup. Text, prezentaci nebo rychlou analýzu zvládnete v chatu bez nás.
- Na nástroj, který obslouží pět lidí jednou měsíčně. Nezaplatí se.
Pojďme probrat vaše nejdražší procesy.
Napište mi, kde vás to nejvíc brzdí. Na prvním hovoru zjistíme, jestli to má smysl automatizovat.