V době, kdy se z umělé inteligence stává „spíš software než kouzlo“, jsem v rozhovoru s Ashe Magalhaes znovu a znovu narážel na jednu myšlenku: dobré nástroje nemají jen urychlovat práci. Mají zvyšovat moji přítomnost, propojenost a záměrnost. Ashe k tomu jde přes agentické produkty, vlastní „druhý mozek“ a praktický systém na budování věcí, které sama používá.
Ashe začala už dřív než většina trhu pořádně pochopila, co je to „agent“. V roce 2022 založila Hearth AI jako první agentic CRM. V roce 2023 se snažila rozjíždět agentické workflowy v prostředí, které bylo ještě křehké. Z dnešního pohledu je zajímavé sledovat, jak se jí tehdy podařilo přepnout filozofii z „stavíme infrastrukturu rok dopředu“ na „stabilizujeme zkušenost v produktu, i když je pod kapotou chaos“.
V tomhle článku zpracovávám klíčové principy a konkrétní workflowy tak, aby daly smysl i bez kontextu rozhovoru. Ber to jako zprávu z terénu a zároveň jako inspiraci: jak budovat agentické systémy rychle, ale s oporou v praxi, vztazích a vkusné kreativitě.
Obsah
- 🧠 Od raných agentů k agentickému CRM: proč je pro mě důležitá stabilita UX
- 🚀 Střih života technika, který staví i věci do vesmíru: od solárního auta po AI CRM
- 🎨 Builder jako umělec: proč agentické systémy potřebují vkus, ne jen funkce
- 🤝 Proč je jádro Hearth AI v lidském propojení: relational intelligence a „arc of progress“
- 🧬 Druhý mozek: symbióza, ne aplikace na pozadí
- 🛠️ Build in public jako výrobní linka: rychlost, variance a validace
- 📡 Jak vypadá její agentický operační systém dnes: Slack kanály, alerty a opravování
- 🎬 Aesthetic video jako platforma: od prototypu k standalone produktu v krátkém cyklu
- ⏱️ Rychlost jako disciplína, ne jako impuls: „autocross mindset“ pro software
- 📈 Validace přes budování v procesu: když někdo řekne „udělej to pro nás“
- 🧩 Proč instrumentace a observability nejsou volitelné u agentů
- 📣 OpenClaw a distribuce: agenty jako pomocníci, ne jako spam roboti
- 🧍♀️ Přítomnost a méně obrazovky: proč Ashe řeší wearables a hardware
- 🌍 Jak mají stavět ostatní: kreativita jako severní hvězda a autenticita jako prémiová hodnota
- 🧭 Jak se role inženýra a produktového člověka mohou míchat: osobní nastavení jako cesta
- 📦 Závěr: moje pravidla pro budování agentických systémů, které zvyšují propojení
🧠 Od raných agentů k agentickému CRM: proč je pro mě důležitá stabilita UX
Ashe popisuje začátek Hearth AI jako období, kdy se agentic stack musel „tahat za rukáv“ a pořád se rozebíral. Normy v AI tehdy byly hodně jiné: v klasickém strojovém učení se často čekalo, až se nejdřív postaví potrubí dat a až potom přijdou modely a predikce.
U agentů to ale nefungovalo tak hladce. Ashe říká, že LLM a agentická infrastruktura byly v prvních vlnách hodně nedeterministické. A uživatelsky to není téma pro debatní klub. Uživatel je nezajímá, jestli je technologie „nová“. Chce flexibilitu, výkon a hlavně plynulý průběh v reálném produktu.
To je pro mě důležité, protože to nastavuje tempo i způsob práce:
- Stabilizuji zkušenost, i když je podklad křehký.
- Nečekám na dokonalý svět, protože uživatelé ho neumí používat bez toho, abych jim pomohl pochopit interakci.
- Vzdělávám chování: v roce 2023 uživatelé často nečekali, že bot v Slacku bude reagovat jako „konverzační partner“, spíš jako outbound ping.
Ashe zmiňuje i velmi rané snahy o strukturované výstupy, ještě před tím, než se to stalo standardem. Tehdy chtěla dělat „retrieval with JSON schemas“ a snažila se získat kontrolu nad tím, jak agent tvoří výstupy. I když to zní dnes samozřejmě, tehdy to byla tvrdá práce na hraně možností.
Jestli si z toho mám odnést jednu věc, tak je to: agent není jen model. Agent je produktový systém, který musí fungovat v situacích, které ne vždy umím předem popsat. A proto potřebuju opakovat, měřit a zkoušet rychleji, než by odpovídalo „tradičnímu“ strojovému učení.
🚀 Střih života technika, který staví i věci do vesmíru: od solárního auta po AI CRM
Ashe má široký záběr, který není jen marketingové „měl jsem různé projekty“. Ona popisuje kontinuitu mezi rizikem, rigorózností a tím, jak později přenesla stejnou mentální disciplínu do softwaru a agentických systémů.
Zažila věci jako práci v ML na Airbnb, práci na satelitech v NASA a hlavně projekt solárního racing auta. Dva roky budovala s týmem solární vůz pro Stanford solár Car Team. Dělala telemetry, CAD modelování, meshing a nakonec i závodila. Vůz se posílal do Austrálie na Bridgestone World Solar Challenge. Připravovali se tam tři měsíce, kempovali v australském outbacku a ona řídila dlouhé úseky, pak následovala samotná jízda Darwin až Adelaide.
Nejde jen o „wow“ faktor. Ashe říká, že vůz nebyl hotový od nějaké firmy. Stavěli ho end-to-end. A když se v týmech dějí nehody, člověk si uvědomí, že to, co dělá, je „na jejím těle“ i na těle týmu. Rigor a risk management se pak přirozeně přenese do další práce.
V rozhovoru to zformulovala tak, že tahle úroveň rizika a přísnosti trénuje schopnost dělat bezpečná rozhodnutí a zároveň posouvat hranici toho, co je technicky možné. To samé se dá vztáhnout na agentické systémy: když jsou volnější, „otevřenější“ a méně deterministické, roste význam toho, jak navrhuju limity, pravidla a stabilitu.
🎨 Builder jako umělec: proč agentické systémy potřebují vkus, ne jen funkce
Ashe popisuje „builder archetype“ jako blízký archetypu umělce. Říká, že je nejšťastnější, když se na sebe dívá jako na „kanál“ kreativity. Inženýrství pro ni není jen nástroj na výkon, ale způsob, jak věci tvoří a „inkarnovat“ nápady do hmatatelného světa. V jejím světě to zahrnuje kód, ale i satelity, auta a i kreativní formáty jako poezie nebo videa.
To je důležitý rozdíl: pokud buduju jen „funkční prototyp“, můžu rychle vyrobit věci, které fungují v demo režimu. Ashe ale zdůrazňuje, že uživatelé nechtějí technologii. Chtějí flexibilitu, ale v UX, které je konzistentní. A vkus je ten filtr, který mi pomáhá rozlišit, co je „hezky použitelné“ od toho, co je jen „technicky možné“.
Ještě konkrétnější: Ashe mluví o budování s krásou a o tom, že i správa agentů má mít estetiku. Když člověk nastavuje svůj systém jako platformu pro vlastní druh mozku, nechce další chaos. Chce prostředí, kde se bude cítit přirozeně.
🤝 Proč je jádro Hearth AI v lidském propojení: relational intelligence a „arc of progress“
Ashe v rozhovoru propojuje technické téma agentů s hlubším humanitním rámcem. Říká, že cítila, že jí chybí „spirituální opora“. Přestože měla přístup k frontier technologiím a akademickým i inženýrským možnostem, chtěla se víc vrátit k otázce: na čem mi bude záležet na sklonku života?
Nejde o to shodit technologii. Spíš ji zasadit do správného měřítka. Ashe zmiňuje knihu „When Breath Becomes Air“ (Paul Kalanithi) jako moment, který ji přiměl přemýšlet o tom, co člověk řeší, když se dívá na život z perspektivy konečnosti. Vrací se k tomu, že nejspíš nebude řešit satelity ani ML detaily, ale jak propojená byla k sobě a k lidem kolem sebe.
Tohle přetavila do teze, kterou nazývá relational intelligence. Její interpretace zní: AI má augmentovat lidskou zkušenost a pomoci cítit se víc propojeně. Má rozšířit moji schopnost uvažovat o tom, s kým jsem spojený, proč a jak se moje vztahy vyvíjí v čase.
V tomhle kontextu se agentic CRM nejeví jen jako další CRM systém. Ashe ho popisuje jako „multiplayer pass“ na starý problém: jsme propojení s mnohem větším množstvím lidí, než kdy dřív. Zároveň ale můžeme být osamělí a hůř schopní jednat na základě toho potenciálního propojení. Agentic CRM má být most mezi množstvím a jednáním.
🧬 Druhý mozek: symbióza, ne aplikace na pozadí
Ashe miluje pojem „second brain“, protože je méně technický. V jejím pojetí jde o symbiotický vztah mezi mnou a mými AI produkty. Nejde o to, že mi aplikace ukrajuje čas nebo mě jen doplňuje informacemi. Klíčové je slovo „relationship“.
Její představa druhého mozku zahrnuje spojitý feedback loop nad mým proudem myšlenek. AI má fungovat jako „bird’s eye intelligence“, tedy něco jako intelekt s odstupem, který mi pomáhá vidět dál než moje vlastní kognitivní limity.
To je ale zároveň místo, kde nastupuje sociální a etická vrstva. Ashe říká, že nechce ambient recording. V budoucnu si podle ní představuje, že vznikne „social etiquette layer“: takové pravidlo soužití, kde třeba já řeknu něco zajímavého, ono se to zachytí do druhého mozku, ale zároveň tam bude respekt a možnost říct „nejsem s tím komfortní“.
V tomhle vidím praktický signál: i když buduju agentické systémy, nemůžu ignorovat to, co je pohodlné pro lidi. Stejně jako UX je stabilita pro konverzaci v produktu, etika a social etiquette je stabilita pro vztahy.
🛠️ Build in public jako výrobní linka: rychlost, variance a validace
Když Ashe přechází na dnešní workflow, opírá se o dvě věci: rychlost a budování „v otevřeném“ prostoru. Její přístup není „pracovat v tichu a pak jednou vypustit verzi 1.0“. Spíš prototypuje jako tvůrce v krátkých cyklech a průběžně sbírá signály.
Popisuje, že má public web ash.ai a za „secrets page“ pro sebe, kde spouští nápady. Dřív (v rozhovoru říká, že dnes už používá konkrétní nástroj a model, aby mohla jet rychle) pracuje tak, že:
- Když přijde nápad, odpálí ho ze své secrets stránky.
- Rychle prototypuje a přenese ho do prostředí, kde může okamžitě získat reakci.
- Když to začne mít tah, extrahuje část do standalone produktu nebo ji open source.
- Také ověřuje vlastní používání: co si sama dělá jako nástroj, co skutečně používá každý den, má nejlepší šanci být elegantní a udržitelné.
Ashe zdůrazňuje rychlost: jméno hry je „speed“. Ale současně dodává, že rychlost bez instrumentace může vést k „vibe-coded“ produktu, který se rozpadá. Proto k rychlosti přidává měření: observability, layer instrumentation a sledování chyb.
📡 Jak vypadá její agentický operační systém dnes: Slack kanály, alerty a opravování
Ashe ukazuje svůj Ash AI Slack workspace jako centrální mapu agentických workflow. Hlavní myšlenka je, že agenti jsou „up-managed“: mají za úkol jí odlehčit, snížit screen time, ale zároveň ji nepustit do slepé uličky. Každý produkt nebo oblast má svůj kanál.
Konkrétní příklad z jejího systému:
- Má kanály pro různé oblasti života: news, birthdays, goals, money.
- Každý kanál propojuje konkrétní agentické workflow.
- Když se něco pokazí, dostává alerty, takže může rychle spustit opravnou práci.
- Pro její „aesthetic video“ používá kanály s chybami, aby zachytila problémy jako „infinite load“ na drafts stránce.
Tohle pro mě není jen ukázka „cool dashboardu“. Je to vzorec, jak dělat agentické systémy udržitelné: každý agent musí mít metriky, stopky a schopnost znovu nastartovat správný průběh.
🎬 Aesthetic video jako platforma: od prototypu k standalone produktu v krátkém cyklu
Ashe uvádí, že estetické video se stalo startem projektu, který měl nejdřív formu interního hubu. Po získání validace to pak vytáhla do standalone produktu.
Co v tom bylo užitečné:
- Pro hosty má systém přístup ke všemu, co řeknou, a zároveň umožňuje označit citlivé části.
- Ukládá a organizuje obsah v jednom místě, včetně automatických časových značek.
- Vytváří „video guide“ a umí dělat i agentic clipper na krátké reels.
- Napojí i další vrstvy, například X integraci a vyhledávání přes embeddings.
Jedna věc mě na tom zaujala: Ashe není posedlá jen tím, že AI umí napsat kód. Zajímá ji, jestli ten systém bude její každodenní obslužný nástroj. Když to sama používá opakovaně, má to větší šanci být stabilní, ergonomické a skutečně použitelné pro ostatní.
V rozhovoru také popisuje, že když lidé chtěli open source, použila rychlou extrakci částí. Něco jako „Codex breakdown chunk to standalone“ se u ní stává procesním krokem: nejdřív zkusím prototyp, ověřím, pak vyštěpím produkt.
⏱️ Rychlost jako disciplína, ne jako impuls: „autocross mindset“ pro software
Ashe propojuje sprinty se způsobem, jak staví i jako inženýr. Jako inženýr měla „speed“ jako defining atribut. Vždy chtěla řešit problémy a ne žít dlouho jen v hlavě. Real world feedback loop pro ni znamená co nejrychlejší nasazení do prostředí, kde se může ukázat realita.
Dnes to podle ní umožňuje posun v nástrojích. Zmínila, že magie posledních měsíců spočívá v tom, že dokáže velmi rychle jet „productization“ i s nástroji, které dřív byly spíš pomalé nebo křehké.
Její způsob práce je cyklický a více podobný kreativitě než inženýrskému maratonu. Popisuje „creative operating in bursts“: jeden produkt, který ji naplňuje, zvládne sprintově během hodin, pak publikuje, sbírá signály a přepne na něco dalšího. Tím se liší od minulých režimů, kde podobné úkoly šly odsedět třeba 11 hodin v kuse.
📈 Validace přes budování v procesu: když někdo řekne „udělej to pro nás“
Ashe často popisuje moment, který přepne prototyp na produkt: když dostane signál od lidí. Příklad, který zmiňuje, je projekt s jejím Aura Ring. Měla wake up times a položila to na „goals“ stránku ash.ai. Někdo reagoval návrhem: „Uděláš sociální verzi, kde budeme mít accountability pro probouzení v pět ráno?“
Ashe z toho udělala další rychlý sprint, místo aby to nechala jako „zajímavou myšlenku“. A protože už měla svůj systém, napojení a základní platformu, mohla to rozšířit bez přepisování od nuly.
Tady je konkrétní lesson pro mě: validace nemusí přijít až po „plné verzi“. Může přijít jako komentář a návrh, který mi řekne, že moje vnitřní potřeba je zároveň potřebou někoho dalšího.
🧩 Proč instrumentace a observability nejsou volitelné u agentů
Když agenti začnou pracovat rychle, dělají chyby jinak než klasické aplikace. Ashe proto říká, že k rychlosti přidává „instrumentation and observability“. V jejím systému běží sledování přes Slack: získává alerty, vidí chyby, ví, v jakých kanálech se co láme a může rychle opravovat.
Z pohledu product engineeringu to znamená:
- Nechci jen logovat. Chci předvídat a odhalovat, když se chování odchýlí od očekávání.
- Nechci reagovat ručně pokaždé. Chci mít mechanismus, který mi dá signál a zkrátí time-to-fix.
- Chci mít vrstvy, které mi řeknou, kde přesně v agentic workflow došlo k problému.
Tahle disciplína je podle Ashe klíčový rozdíl. Bez ní by rychlé prototypování končilo produktem, který je frustrující na údržbu.
📣 OpenClaw a distribuce: agenty jako pomocníci, ne jako spam roboti
Ashe v rozhovoru řeší i distribuci a uvádí, že je rychlá v tom, že „pullne“ state-of-the-art věci do svých agentických stacků a workflowů. Zmiňuje, že do hloubky šla s OpenClaw, i když nemá marketing background.
Její zkušenost je, že OpenClaw jí pomáhá dostat příspěvek ven z místa, kde je přirozeně aktivní (X), a umožňuje, aby se obsah reshailoval i na jiné platformy. Důležité je, že to nechce „spammy“.
Popisuje jemnou hranici:
- Použije agenty k tomu, aby z jednoho postu udělaly verze, které odpovídají jazyku a stylu dané platformy.
- Na Redditu to zafungovalo překvapivě dobře, se zdánlivě lidskými odpověďmi a poměrně rychle.
Výsledek je stejný jako u prototypů: agenty jí uvolní kapacitu, aby se mohla věnovat myšlenkám a přítomnosti, zatímco systém se postará o část práce kolem distribuce.
🧍♀️ Přítomnost a méně obrazovky: proč Ashe řeší wearables a hardware
Ashe přidává do svého „relational intelligence“ rámce i wearables a hardware. Důvod je pro ni jednoduchý: chce život, který se cítí přítomně. Chce být víc naproti lidem. Chce minimalizovat screen time, telefon a desktop.
Tohle je pro mě zajímavé, protože to převrací typickou logiku „AI jako produktivita“. Ashe ji posouvá k tomu, aby produktivita podporovala přítomnost, ne aby ji rozhryzla.
Zmiňuje dva směry:
- Sociální etiketa: nechce ambient recording. Chce budoucnost, kde se stream of consciousness bere citlivě a s možností odmítnutí.
- Analogová zkušenost: analogový prožitek u lidí, kde technologie funguje jako asistenční vrstva, aby ona mohla lépe poslouchat, ne koukat do displeje.
Vnímá také, že lidský mozek je limitovaný. Vztahy v ní chápání zrcadlí sebe. Takže „intelligence layer“, která mi pomáhá navigovat množství informací o tom, s kým jsem spojený a jak, může být klíčová pro budoucnost vztahů.
🌍 Jak mají stavět ostatní: kreativita jako severní hvězda a autenticita jako prémiová hodnota
Když Ashe dostane otázku na „brave new world“ pro buildery, nedává seznam technických tipů. Spíš nastavuje kompas: curiosity a zábava.
Říká, že když mají touhy nebo zvědavost, existuje pro to důvod. Vzít ten risk je způsob, jak zjistit, co se stane. To je v podstatě stejný princip jako u inženýra, jen teď v rychle měnícím se světě.
Ještě konkrétněji: Ashe povzbuzuje, aby lidé „leaned into creativity as the North Star“. Zmiňuje historické srovnání s italským sochařem Berninim, který pracoval intenzivně několik hodin a zbytek dne si nechal na procházky, drinky a tanec. Pointa je: pokud je proces příliš sterilní, nejspíš nechytím to, co mě opravdu žene.
V době šumu na sociálních sítích Ashe upozorňuje, že se zvyšuje hodnota zranitelnosti. Ne jde o to být „dokonalý“, ale být autenticky spojený. Uživatelé jsou podle ní citliví na AI-written obsah, který nevzbuzuje respekt. Proto prémiová hodnota spočívá v trust layer: proč bych měl věřit člověku, který mi nabízí nástroj, zvlášť když do toho vkládá data a důvěru.
🧭 Jak se role inženýra a produktového člověka mohou míchat: osobní nastavení jako cesta
Ashe se dotkne i otázky role a spolupráce. Říká, že je moment, kdy se lidé mají nejdřív individuálně naladit na sebe: co je krásné, co je pro mě dopadové, co jsem tu vytvořit do světa. A až z té individuality vychází, pak spolupracuji.
Podle Ashe přichází éra personalized software jako zrcadlo na mě. Co chceš přinést do života? Ne jen jak to prodat „masovému trhu“. Přizpůsobení pro mě samotného často vede i k tomu, že to přirozeně ocení i ostatní, kteří mají podobnou potřebu.
V tomhle vidím velmi praktickou interpretaci: když stavím osobní nástroje, nemusím je brát jako „ego“. Můžu je brát jako výzkum, ve kterém jsem zároveň i uživatel.
📦 Závěr: moje pravidla pro budování agentických systémů, které zvyšují propojení
Po tomhle pohledu do Asheiny práce si odnáším několik principů, které se dají snadno přenést do mých vlastních projektů. Nejsou to fráze. Jsou to opakované kroky, které se v jejím světě skládají do funkčního systému:
- Stabilizuj UX dřív než „ideál infrastruktury“. Agentic systémy budou volatilní, takže UX musí být pevné.
- Buduj rychle, ale s instrumentací. Observability není detail, je to bezpečnostní pás.
- Validuj přes real feedback. Komentář, který změní prototyp na produkt, může být ten správný signál.
- Extrahuj a škáluj jen to, co se skutečně osvědčí. Pro Ashe je to vyštěpení chunku do standalone nebo open source po ověření.
- Žij jako tvůrce, ne jako továrna. Bursty kreativity často vedou k lepšímu vkusovému výsledku.
- Vkus a autenticita jsou prémiová vrstva. AI obsah je všude, důvěra a propojení jsou vzácné.
- Etika a sociální etiketa jsou součást produktu, ne jeho pozdější oprava.
A na úplném konci: Ashein nejopakovanější vzkaz je jednoduchý. Buď zvědavý. Bav se. Přiveď do věcí svoje „já“ v plné autenticity. A pak nechej systémy, agenti a nástroje dělat to, co umí nejlíp. Ty mezitím zůstávej přítomný člověk, ne další proces na pozadí.
Váš seznam odkazů je prázdný. Abych mohl vložit relevantní odkazy do textu (v souladu s požadavkem na 1–3 slova v odstavci), potřebuji do zprávy doplnit konkrétní dvojice text → URL.
Pošlete prosím seznam odkazů ve formátu:
{"text":"Agent","url":"https://example.com"}
...
Jakmile je budu mít, navrhnu konkrétní místa k vložení (v odstavcích) podle témat v článku: agentické CRM, instrumentace/observability, build in public, relational intelligence, second brain, sociální etiketa a další.
