Prolog nezmizel. Jeho hlavní myšlenku dnes potkáváme v nástrojích, které se Prologu na první pohled nepodobají: v CodeQL pro analýzu kódu, v Rego pro policy-as-code, v Z3 pro práci s omezeními a v Leanu pro formální důkazy. Každý řeší jiný problém, ale všechny připomínají totéž: někdy je lepší popsat vztahy, pravidla, omezení nebo tvrzení než vrstvit další if.
Většina AI agentů v roce 2026 vám nabízí pohodlí výměnou za kontrolu — běží na cizí infrastruktuře, ukládají vaše data neznámo kam a fungují jen tak, jak je jejich tvůrci navrhli. Hermes od Nous Research jde opačným směrem: je open-source, nainstalujete si ho na vlastní server za pár dolarů měsíčně, připojíte k libovolnému LLM a necháte ho, aby si sám psal vlastní schopnosti podle toho, co od něj potřebujete. Výsledek? Agent, který skutečně patří vám a po pár týdnech používání rozumí vašemu setupu lépe než kterýkoli komerční asistent. Podívejme se, co Hermes umí, jak ho rozjet a pro koho dává smysl.
Robots.txt zůstává základní signál pro slušné crawlery, ale už neumí popsat hlavní problém: stejný veřejný obsah může sloužit klasickému vyhledávání, AI odpovědím, tréninku modelů i načtení na pokyn uživatele. Provozovatel webu proto musí oddělit účel přístupu, ověřovat identitu botů, měřit dopad na infrastrukturu a u hodnotného obsahu řešit i vynucení pravidel mimo samotný robots.txt.
