Jak jsem postavil SEO agenta, který zvládne většinu práce senior specialisty
Produkční AI agent se 42 nástroji, který audituje stránky, sleduje pozice a posílá opravy jako GitHub pull requesty na denním, týdenním a měsíčním cronu. Co dělá, jak je postavený a tři věci, které mě naučil.
Většina SEO práce není kreativní. Jsou to pořád stejné kontroly dokola. Je každý titulek unikátní. Má každá stránka jednu čistou strukturu nadpisů. Je schema pořád validní. Nerozbil deploy potichu sitemapu. Která klíčová slova tenhle týden spadla a proč. Dobrý specialista tohle všechno zvládá, jenže je to repetitivní, a právě repetitivní práce patří autonomnímu systému.
Takže místo abych tuhle práci zadal ven, postavil jsem si na ni agenta. Není to chatbot, který odpovídá na SEO dotazy, ale systém, který běží podle rozvrhu, prohlédne reálný web, rozhodne, co opravit, a opravu pošle jako pull request. Pokryje zhruba devadesát procent toho, co jsem dřív dělal ručně, běží asi za dvacet osm dolarů měsíčně a jeho kód je open-source na GitHubu. Kompletní rozbor najdete na stránce agenta.
Co agent doopravdy dělá
Má 42 nástrojů, které může volat podle toho, co má zrovna před sebou. Během jednoho běhu dokáže tohle:
- Vytáhnout reálná čísla. Zeptat se Google Search Console na klíčová slova, imprese a pokrytí a u jednotlivých URL zkontrolovat stav indexace.
- Projet kompletní technický audit. Meta tagy, strukturu nadpisů, schema, Core Web Vitals, bezpečnostní hlavičky, hreflang i validaci sitemapy, a to celý web najednou.
- Sledovat konkurenci i trend. Hlídat pozice klíčových slov v čase a porovnávat je s konkurencí, takže propad zachytí ten týden, kdy nastane, ne až za čtvrt roku.
- Opravovat, ale bezpečně. Když najde něco, co se vyplatí změnit, změnu napíše a otevře GitHub pull request, takže než něco přistane, pořád to schvaluje člověk.
Když potřebuje pozornost, napíše na Discord. Běží denně, týdně i měsíčně na cronu, přičemž každá kadence dělá jinak hlubokou práci, od rychlé kontroly zdraví webu až po velký měsíční přehled.
Klíčová je zpětná vazba
Jednorázový audit je snadný. Spousta nástrojů vygeneruje seznam problémů a tím to hasne. Důvod, proč tenhle agent nahrazuje reálnou práci, je uzavřená smyčka kolem každého doporučení, které vydá.
Zaznamená, co navrhl, sleduje, jestli se ta změna opravdu nasadila, a pak měří, co to v následujících týdnech udělalo s pozicemi. Tím se ze statického reportu stává systém, který se postupně učí, která jeho vlastní doporučení pozicemi pohnula a která byla k ničemu. Bez té smyčky máte nástroj, který dává rady. S ní máte něco bližšího kolegovi, který si pamatuje, co vám řekl minulý měsíc, a ověří, jestli to zafungovalo.
| Statický SEO nástroj | Agent se zpětnou vazbou | |
|---|---|---|
| Výstup | Seznam problémů | Oprava jako pull request |
| Paměť | Po každém běhu zapomene | Pamatuje si, co navrhl |
| Zpětná vazba | Žádná | Měří, jestli změna zabrala |
| V čase | Pořád stejná rada | Učí se, co reálně pohne pozicemi |
Jak je postavený
Agent běží na Vercel AI SDK a kombinuje modely. Claude Sonnet dělá uvažování, které musí sedět, a Gemini bere levnější volání ve velkém objemu, kde lehčí model stačí. Je to Next.js aplikace řízená přes Vercel Workflow, takže dlouhé vícekrokové běhy přežijí restart a dají se opakovat krok po kroku, místo aby začínaly od nuly.
Skutečná návrhová práce je v těch čtyřiceti dvou nástrojích. Každý je malý, jednoúčelový a má jasně danou dohodu o tom, co do něj vstupuje a co z něj leze. To je záměr. Model je jen tak dobrý, jak dobré nástroje mu dáte a jaké mantinely kolem nich postavíte.
Tři věci, které mě to naučilo
Návrh nástrojů přebije výběr modelu. Většina kvality přišla z psaní přesných jednoúčelových nástrojů, ne z nasazení většího modelu. Když byl výstup špatně, řešením byl skoro vždycky ostřejší nástroj, ne chytřejší model.
Autonomie potřebuje bránu. Agent navrhuje změny jako pull requesty místo přímého zápisu do produkce. Právě tohle jedno rozhodnutí dělá běh bez dozoru bezpečným, protože mezi agentem a čímkoli nevratným pořád stojí člověk.
Pozorovatelnost není volitelná. Agent, na kterého nevidíte, je agent, kterému nemůžete věřit. Reporting na Discord a sledování každé akce udělaly z chytrého skriptu něco, co reálně nechávám běžet, aniž bych to musel hlídat.
Proč vás to zajímá, když vedete firmu
SEO agent je jeden příklad, ale ten vzorec je obecný. Vezměte jedno jasné opakující se úzké místo, obalte ho agentem, který běží v produkci, reportuje, co dělá, a nechává člověka na tom jednom místě, kde na něm záleží. Je to stejné, ať je tím úkolem SEO, faktury nebo příchozí poptávky.
Pokud to zní jako problém, který máte, nejrychlejší způsob, jak zjistit, jestli se vyplatí ho automatizovat, je si o tom popovídat.
Časté otázky
Opravdu nahradí senior SEO specialistu?
Pokryje zhruba devadesát procent opakující se rutinní práce, tedy audity, kontroly a monitoring, které běží pokaždé stejně. Strategie, kterou drží specialista, pořád patří člověku. Agent bere dřinu, aby na úsudek zbyl prostor.
Je bezpečné nechat ho měnit živý web?
Do produkce nikdy nezapisuje přímo. Každá změna je GitHub pull request, takže než něco přistane, schválí to člověk. Právě ta jedna brána dělá běh bez dozoru bezpečným.
Šel by ten vzorec použít i na něco jiného než SEO?
Ano. Vezměte jeden jasný opakující se úkol, obalte ho agentem, který běží v produkci, reportuje, co dělá, a nechává člověka na tom jednom místě, kde na něm záleží. Úkol se mění, tvar ne.