⚠️ DŮLEŽITÉ: Všechny funkce jsou experimentální, v aktivním vývoji. Použití na vlastní riziko. Přizpůsobení vašemu workflow je nutné.

© 2026 GLG, a.s. | ← Zpět na obsah

13. Reálné scénáře použití

Scénář A: Samostatný agent s pamětí (Community)

Setup: 1 AI asistent, osobní použití, žádný tým.

pip install uaml-memory
uaml --accept-eula && uaml init

from uaml.facade import UAML
uaml = UAML()

# Denní workflow:
quick = uaml.search("rozhodnutí o migraci databáze", limit=3)
if quick:
    context = "\n".join([r.content for r in quick])
else:
    uaml.learn(
        "Rozhodli jsme se pro PostgreSQL místo MySQL. "
        "Důvody: lepší JSON podpora, PostGIS pro geo dotazy.",
        topic="decisions", confidence=0.95
    )

Cena: Zdarma. ~1 000 vzpomínek. Bez API, bez dashboardu.

Scénář B: Vývojářský agent s Focus Engine (Starter)

Setup: 1 AI asistent pro kódování, potřebuje chytrý recall a dashboard.

uaml = UAML()
uaml.apply_preset("standard")

# Při code review — recall relevantních architektonických rozhodnutí:
context = uaml.recall(
    "vzory autentizačního middleware",
    budget_tokens=800
)
# Focus Engine vrátí jen relevantní záznamy do 800 tokenů

# Dashboard na http://localhost:8780 — vizuální ladění filtrů

Cena: €8/měs. 10K vzpomínek. REST API + dashboard + Focus Engine.

Scénář C: Power user s MCP integrací (Professional)

Setup: 1 AI agent připojený přes MCP, plná správa dat.

# MCP bridge řeší vše automaticky
# Export pro zálohu:
uaml.export("weekly-backup.jsonl", format="jsonl")

# Pojmenované konfigurační presety pro různé úkoly:
# "coding" preset — striktní, zaměřený na kód
# "research" preset — široký, explorativní
# Přepínání podle aktuálního úkolu

Cena: €29/měs. 100K vzpomínek. MCP + export/import + uložené konfigurace + audit.

Scénář D: AI tým s koordinací (Team)

Setup: 5 agentů — koordinátor, 2 kodéři, výzkumník, marketing. Sdílené znalosti.

# === RÁNO: Koordinátor plánuje den ===
coord.claim(agent="leader", scope="daily-plan", reason="Ranní plánování")
yesterday = uaml.recall("co bylo dokončeno včera?", budget_tokens=1000)
# Přidělí úkoly → agenti pracují nezávisle

# === PŘES DEN: Agenti pracují ===
# Každý agent má Focus Engine nakonfigurovaný pro svou roli
# Kodéři vidí kód + architekturu (deny: marketing)
# Marketing vidí obsah + SEO (deny: infrastruktura)

coord.claim(agent="coder-1", scope="src/api/v2/*", reason="Nový endpoint")
# ... kóduje, testuje ...
uaml.learn("Implementován /v2/recall s paginací. 15 testů projde.",
           topic="code", confidence=0.95)
coord.release(agent="coder-1", scope="src/api/v2/*")

# === KREATIVNÍ ÚKOL: Texty webu ===
# Vedoucí vyhlásí: „Pošlete návrhy"
# Každý agent pošle návrh ze svého pohledu
# Vedoucí shromáždí → sumarizuje → vlastník vybere

# === NOUZOVÉ ZASTAVENÍ: Vlastník řekne „STOP" ===
# Bridge detekuje → HALT poslán všem → agenti se zastaví do 30s

# === KONEC DNE: Synchronizace ===
sync.export_delta(since="2026-03-16T00:00:00")

Cena: €190/měs. 500K vzpomínek. Federation + RBAC + koordinace + GDPR.

Scénář E: Regulované prostředí (Enterprise)

Setup: Finanční instituce, 20+ agentů, přísný compliance.

# Post-kvantové šifrování: ML-KEM-768 (NIST FIPS 203)
# GDPR compliance — právo na výmaz:
auditor.gdpr_erasure(customer_id="C-12345")
# → Všechny vzpomínky zákazníka smazány
# → Audit trail zachován (zákonná povinnost)

# Plný audit:
report = auditor.full_audit()
# Skóre: 94.2% | Kritická zjištění: 0 | Doporučení: 3

# On-premise nasazení — žádná závislost na cloudu
# Custom SLA: 99.9% dostupnost, 4h reakční doba

Cena: Individuální. Neomezeno. PQC + compliance + SLA + on-prem.