Jak pracovat v Mergado Marketing Buddy?#

Rozhraní Mergado Marketing Buddy je podobné běžně dostupným AI chatům. Je rozděleno do několika logických částí, které umožňují efektivní správu, týmovou spolupráci i automatizaci úkolů.

Aktuální stav kreditu je trvale zobrazen v levé spodní části rozšíření.

Organizace#

V rozhraní Mergado Marketing Buddy je možné v části Organizace (Your organizations) vytvořit a přepínat různé pracovní prostory (workspace). Do každé organizace je pak možné pozvat další uživatele (např. kolegy z vašeho týmu) a sdílet s nimi chaty, agenty, kontexty a veškeré informace obsažené v daném pracovním prostředí.

V rámci správy každé organizace uvidíte přehled odeslaných a zatím nepřijatých pozvánek. Zde také spravujete přihlašovací údaje k externím službám, jako je Fakturoid, MailerLite, GitHub a další, které následně Mergado Marketing Buddy skrze tooly využívá ke své práci.

Chat#

Interakce a komunikace s Mergado Marketing Buddy probíhá v rámci chatů, kde můžete své dotazy zadávat jak textově, tak hlasem. Zároveň můžete přikládat soubory buď nahráním z počítače, nebo vložením veřejné URL adresy. Přímo v okně chatu volíte konkrétní LLM modely (Anthropic, OpenAI, Google) a aktivujete skupiny nástrojů (toolů), ke kterým má mít Mergado Marketing Buddy v dané konverzaci přístup.

Seznam proběhlých konverzací se zobrazuje v levém panelu, kde je lze vyhledávat podle názvu, přejmenovávat, mazat nebo připínat na začátek seznamu pro rychlý přístup.

Kontexty#

Na stránce Kontexty (Contexts) můžete spravovat dokumenty, které slouží jako znalostní báze pro AI. Jedná se o dokumenty obsahující specifické informace, které lze připojit k chatu, aby AI odpovídala v souladu s těmito daty. Každý kontext má přiděleno unikátní ID, které je možné použít přímo v promptech pro urychlení dotazování.

Jednotlivé dokumenty vytváříte a upravujete přímo v rozšíření. K tomu slouží editor s podporou Markdownu i klasického zobrazení WYSIWYG.

Agenti#

Agenti představují specializované virtuální pomocníky s konkrétním zaměřením. Jsou hlavní silou Mergado Marketing Buddy a umožňují automatizovat rutinní úkoly. Spouštět, vytvářet a spravovat je můžete na stránce Agenti (Agents).

Agenty lze duplikovat, mazat nebo plánovat jejich opakované spouštění v nastavených intervalech. Agenti mohou být také součástí pokročilých workflow, kde jeden hlavní agent řídí práci více subagentů.

Typy agentů#

  • Veřejní agenti (Public Agents) – Předpřipravení agenti, kteří jsou navrženi pro konkrétní úlohy. Kliknutím na vybraného agenta spustíte jeho úvodní systémový prompt a můžete s ním začít konverzovat.

  • Uživatelští agenti (Your User Agents) – Agenti, které si vytváříte sami přesně pro své specifické potřeby.

Jak vytvořit vlastního agenta#

  • V záložce Agenti klikněte na tlačítko Vytvořit agenta.

  • Zadejte název, krátký popisek, který se zobrazí v seznamu agentů, a zvolte ikonku pro snadné odlišení agenta v seznamu.

  • Definujte systémový prompt, tedy instrukce, jakou roli má agent plnit, jak má postupovat a jaké výstupy od něj očekáváte.

  • Vyberte výchozí LLM model (např. z rodiny GPT, Claude nebo Gemini).

  • Aktivujte potřebné nástroje (tooly), které má mít agent k dispozici (např. přístup k datům v Mergado Editoru, Websearch nebo Scraping Camel).

  • Volitelně zadejte úvodní otázky, které agent položí uživateli pro získání vstupních informací před začátkem analýzy.

FAQ#

Jak vypadá rozhraní Mergado Marketing Buddy?#

Rozhraní je podobné běžným AI chatům. Je rozděleno do několika logických částí – chaty, kontexty, agenti a organizace – které umožňují efektivní správu, týmovou spolupráci i automatizaci úkolů.

Kde v rozhraní vidím, kolik mi zbývá kreditů?#

Aktuální stav kreditu je trvale zobrazen v levé spodní části rozšíření.

Co je workspace (organizace) a k čemu slouží?#

Workspace je pracovní prostor, ve kterém sdílíte chaty, agenty a kontexty s kolegy. Můžete jich mít více a libovolně mezi nimi přepínat. V každém workspace také spravujete přihlašovací údaje k externím službám, jako je Fakturoid, MailerLite nebo GitHub.

Jak mohu pozvat kolegy do svého workspace?#

V části Organizace odešlete pozvánku. Přehled odeslaných a zatím nepřijatých pozvánek pak vidíte přímo ve správě dané organizace.

Jakými způsoby mohu zadávat dotazy v chatu?#

Dotazy lze zadávat textově i hlasem. Zároveň lze přikládat soubory, buď nahráním z počítače, nebo vložením veřejné URL adresy.

Mohu v chatu přepínat mezi různými AI modely?#

Ano. Přímo v okně chatu volíte konkrétní LLM model od Anthropic (Claude), OpenAI (GPT) nebo Google (Gemini).

Jak se dostanu k předchozím konverzacím?#

Seznam proběhlých konverzací se zobrazuje v levém panelu. Lze je vyhledávat podle názvu, přejmenovávat, mazat nebo připínat na začátek seznamu pro rychlý přístup.

Co jsou kontexty a jak je používat?#

Kontexty jsou dokumenty, které slouží jako znalostní báze pro AI. Připojíte je k chatu a AI pak odpovídá v souladu s informacemi, které obsahují. Každý kontext má unikátní ID, které lze použít přímo v promptech pro urychlení dotazování.

Jak vytvořím nebo upravím dokumenty v kontextech?#

Přímo v rozšíření, pomocí editoru s podporou Markdownu i klasického zobrazení WYSIWYG.

Mohu agenta spustit automaticky v pravidelných intervalech?#

Ano. U každého agenta lze naplánovat opakované spouštění v nastavených intervalech. Výsledek se pak uloží do vybraného kontextu nebo zůstane v nově vytvořeném chatu.

Může jeden agent řídit práci dalších agentů?#

Ano. Agenti mohou být součástí pokročilých workflow, kde jeden hlavní agent koordinuje práci více subagentů a jejich výsledky zpracuje do jednoho finálního výstupu.

Jak vytvořím vlastního agenta?#

V záložce Agenti klikněte na Vytvořit agenta. Zadejte název, popisek a ikonku, definujte systémový prompt, vyberte výchozí LLM model a aktivujte nástroje (tooly), které má agent k dispozici. Volitelně můžete zadat úvodní otázky, které agent položí uživateli před začátkem analýzy.

Jaké nástroje (tooly) mohu agentovi přidělit?#

Například přístup k datům v Mergado Editoru, Websearch pro prohledávání internetu nebo Scraping Camel pro analýzu produktových dat z konkrétních URL adres.

Byl tento článek užitečný?