Status: internal

AgentHub — orchestrácia AI agentov cez MCP

AgentHub je interný riadiaci uzol pre AI agentov v ekosystéme Redimo. Postavený je na Pythone a FastAPI a komunikuje cez Model Context Protocol (MCP) — otvorený štandard, ktorý definuje, ako modely typu Claude, GPT alebo lokálne LLM volajú vaše nástroje a dáta.

Každý agent (Claude, Calliope, Lumi, Zora) sa pripája k AgentHubu, ktorý mu poskytuje kontext, prístup k dátam a auditovateľný kanál pre vykonávanie akcií. Bez AgentHubu by každý agent musel mať vlastné poverenia ku každej databáze a každému API. S AgentHubom je prístup centralizovaný, logovaný a kedykoľvek odvolateľný.

Pre koho je AgentHub

AgentHub je interný produkt ekosystému Redimo. Pre externé nasadenie ho vieme prispôsobiť pre tieto profily:

1. CTO firmy nasadzujúcej viacerých AI agentov

Príklad — fintech startup s tromi agentmi (zákaznícka podpora, analýza, marketing):

„Mali sme tri samostatné integrácie každého agenta s naším systémom — tri rôzne autentifikácie, tri rôzne logy. Po nasadení AgentHubu máme jeden centrálny audit, jeden bod, kde odvolávam prístup, a jeden monitoring.”

2. Vedúci výskumného tímu pracujúceho s viacerými LLM

Príklad — výskumné oddelenie testujúce Claude, GPT-4 a Llamu na rovnakých úlohách:

„Potreboval som porovnať tri modely na 200 identických úlohách. AgentHub nám umožňuje rovnaký vstup poslať všetkým trom, zaznamenať výstupy a bezpečne ich uložiť pre neskoršiu analýzu.”

3. Bezpečnostný architekt overujúci AI prístupy

Príklad — security officer veľkej spoločnosti:

„Bez AgentHubu by každý vývojár mohol pripojiť agenta k produkčnej databáze. S AgentHubom prechádzajú všetky volania cez jeden bod, ktorý si auditujem, a viem v reálnom čase pozastaviť ktoréhokoľvek agenta.”

4. Konzultant nasadzujúci AI riešenia pre viacerých klientov

Príklad — agentúra dodávajúca AI automatizácie pre 12 klientov:

„Pre každého klienta sme nastavovali agentov ručne. S AgentHubom mám multi-tenant orchestráciu — každý klient má vlastný izolovaný priestor, ja vidím súhrnné metriky cez všetkých.”

Čo AgentHub dokáže

Plne kompatibilný s Model Context Protocol

  • MCP server endpoint dostupný cez HTTP a WebSocket, plne kompatibilný so špecifikáciou MCP 1.0.
  • Tool registry — registrujete svoje vlastné nástroje (databázové dotazy, API volania, súborové operácie) a všetci pripojení agenti ich môžu používať.
  • Prompts a Resources — zdieľané promptové šablóny a referenčné dáta pre konzistentnú kvalitu odpovedí.

Centralizovaná autentifikácia a autorizácia

  • API kľúče per agent — každý agent má vlastné poverenia, ktoré viete zrušiť bez ovplyvnenia ostatných.
  • Role-based access control — definujete, ktorý agent môže používať ktorý nástroj.
  • Rate limiting per agent — chráni vaše drahé externé API pred neúmyselným preťažením.

Audit log pre každú operáciu

  • Každé volanie nástroja je zaznamenané — kto, kedy, aké argumenty, aká odpoveď.
  • Štruktúrované logy v JSON formáte pre integráciu s vašimi monitoring nástrojmi (Grafana, Datadog, Loki).
  • Retencia 90 dní v defaulte, konfigurovateľná podľa vašich GDPR potrieb.

Bezpečné prepojenie agent ↔ nástroj

  • Sandbox pre rizikové operácie — destruktívne príkazy (delete, drop, kill) vyžadujú dvojfaktorové potvrdenie.
  • Allowlist pre URL volania — agent nemôže volať náhodný internet, len zoznam povolených domén.
  • Tajomstvá vault — API kľúče k externým službám sú uložené šifrovane, agent ich nikdy nevidí v plaintexte.

Pripojenie viacerých modelových providerov

  • Claude (Anthropic), OpenAI, lokálne LLM cez Ollama alebo vLLM.
  • Routing podľa typu úlohy — kreatívne úlohy idú na jeden model, analytické na druhý.
  • Fallback na záložný model pri výpadku primárneho.

Ako AgentHub funguje — typický workflow

  1. Agent (napr. Claude) sa pripojí k AgentHubu cez MCP s vlastným API kľúčom.
  2. AgentHub mu pošle zoznam dostupných nástrojov podľa role agenta.
  3. Agent zavolá nástroj (napr. „search_database(table=‘customers’, query=‘Praha’)“).
  4. AgentHub overí oprávnenie, zaloguje volanie a vykoná operáciu cez bezpečný proxy.
  5. Výsledok sa vracia agentovi, ktorý ho použije v odpovedi pre používateľa.
  6. Audit log uchováva celý reťazec pre neskoršie audity a debugging.

Technologický základ — prečo to funguje

  • Python 3.12 + FastAPI — moderný asynchrónny framework, vyvinutý pre vysokovýkonné API. Plne typovaný cez Pydantic.
  • PostgreSQL 17 pre audit log — overené, spoľahlivé, s plným JSON supportom pre flexibilný schema.
  • Redis pre rate limiting a session cache — výkon na úrovni státisícov požiadaviek za sekundu.
  • Docker Compose pre lokálny vývoj, Kubernetes pre produkčné nasadenie.
  • Open standard MCP — žiadny vendor lock-in, vaša integrácia ostáva funkčná aj pri zmene poskytovateľa LLM.

Prečo je to dôležité pre vás: stavíte na otvorenom protokole, ktorý podporuje Anthropic, OpenAI a postupne celý priemysel. Vaše agentové integrácie nikto nezatvorí ani nezruší pri zmene biznis stratégie jedného dodávateľa.

Bezpečnosť ako základ, nie doplnok

AgentHub bol navrhnutý s vedomím, že AI agenti sú útočná plocha. Preto:

  • Žiadne tajomstvá v promptoch — všetky API kľúče sú uložené šifrovane, agent dostáva len handle, nie hodnotu.
  • Čítací audit nezávislý od agenta — agent nemôže vymazať svoje logy.
  • Anomaly detection — neobvyklé vzory volaní (napr. masové vyčítanie celej databázy) automaticky pozastavia agenta.
  • GDPR-ready logy — pseudonymizácia osobných údajov v auditných záznamoch.

Začnite tu

AgentHub je aktuálne interný nástroj používaný pre prevádzku ekosystému Redimo. Pre externé nasadenie nás kontaktujte:

  1. E-mail na info@redimo.sk s popisom použitia (počet agentov, typy nástrojov, očakávaný objem).
  2. Konzultácia (1 hodina, bezplatne) — posúdime, či je AgentHub vhodný pre váš prípad.
  3. Pilotné nasadenie v rozsahu 4–8 týždňov, s preukázateľnými metrikami pred plnou implementáciou.

Pozrite si Calliope (kreatívny agent) →   |   Pozrite si Lumi (osobný asistent) →   |   Pre firmy →