---
title: Agentní design systémy – proč JSON pro MCP a Markdown pro pravidla
date: 2026-11-09
edition: 2026-11-09
rubric: Trendy
perex: Indeed převedl dokumentaci 77 komponent z MDX do strukturovaného JSON a agenti pak odpovídali přesněji s přibližně 80 % méně tokeny. Z případové studie vychází jednoduché pravidlo pro každý design systém, který mají používat agenti.
topics: [design-systemy, mcp]
---

„Agentní design systém“ je systém, se kterým agent umí víc než ho jen číst: dotazovat se na konkrétní token, zjistit přesné props komponenty a navrhnout změnu k revizi. Supernova to popisuje ve čtyřech stupních – a většina týmů je zatím na druhém.

## Čtyři stupně zralosti

1. **Dokumentovaný** – texty pro lidi.
2. **Strojově čitelný** – tokeny mají dohledatelné hodnoty, komponenty strukturované props a varianty.
3. **Dotazovatelný** – data se agentovi servírují na vyžádání, typicky přes MCP. Tady je největší praktický přínos.
4. **Agentní** – agent navrhuje změny tokenů, píše dokumentaci, zakládá issues. Plně tu skoro nikdo není.

## Případ Indeed: Markdown vs. JSON

Tým Indeedu rozparsoval dokumentaci **77 komponent** z MDX do JSON metadat a otestoval **1 056 promptů** v **8 konfiguracích MCP**. Výsledek podle prezentace na AI Design Systems Conference 2026:

<figure>
<svg viewBox="0 0 520 150" role="img" aria-label="Tokeny na dotaz: Markdown přibližně 30 000, JSON přibližně 6 000" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="width:100%;height:auto;font-family:inherit">
  <text x="0" y="34" font-size="14" fill="currentColor">Markdown</text>
  <rect x="100" y="18" width="400" height="24" rx="4" fill="#e8480f" opacity="0.35"/>
  <text x="108" y="35" font-size="13" fill="currentColor">~30 000 tokenů / dotaz · 82 % pokrytí</text>
  <text x="0" y="94" font-size="14" fill="currentColor">JSON</text>
  <rect x="100" y="78" width="80" height="24" rx="4" fill="#e8480f"/>
  <text x="190" y="95" font-size="13" fill="currentColor">~6 000 tokenů (−80 %) · vyšší přesnost</text>
  <text x="0" y="140" font-size="11" fill="currentColor" opacity="0.6">Data: Indeed (vlastní měření prezentované na konferenci), přepočet z uvedené úspory 80 %</text>
</svg>
<figcaption>Spotřeba tokenů na jeden dotaz agenta podle formátu dokumentace.</figcaption>
</figure>

Roční náklady klesly zhruba pětinásobně (uváděno 300 vs. 1 500 USD) a pilot vyprodukoval 4 300 AI prototypů za čtyři měsíce. Čísla jsou z prezentace řečníka, nezávisle ověřená nejsou.

## Pravidlo, které si odnést

**JSON pro MCP, Markdown pro instrukce.** Strukturovaná data komponent (props, varianty, velikosti, stavy) patří do JSON, který agent dotazuje přes MCP. Přirozeně jazyková pravidla – kdy co použít, tón, principy – můžou zůstat v Markdownu, ideálně v `AGENTS.md`, který agent čte vždy.

Pozor: MCP vrací jen to, na co se agent zeptá. Základy (spacing, barvy, typografie) proto potřebují pravidla, která platí pořád, ne jen na dotaz.

## Záměr v popisech komponent

Romina Kavcic (The Design System Guide) doporučuje psát do popisů komponent ve Figmě **záměr**: k čemu komponenta slouží, kdy ji nepoužít a s čím ji kombinovat. Figma MCP i Figma Console MCP tyhle popisy agentovi předají – a ten pak vybere správnou komponentu místo té nejpodobnější.

## Jak začít

1. Napiš JSON schéma pro jednu komponentu: identita, props, varianty, velikosti, stavy, použití.
2. Doplň záměr do popisů tří nejpoužívanějších komponent ve Figmě.
3. Pojmenovávej tokeny sémanticky (`danger.background`, ne `red-500`).
4. Ke každé akci agenta urči úroveň důvěry: jen návrh, draft PR, nebo automatický merge drobných oprav.
5. Než se rozhodneš pro formát, porovnej JSON, Markdown a kombinaci na skutečných dotazech týmu.

Supernova k tomu nabízí jednoduchý test: dostane agent přesnou hodnotu tokenu, úplnou signaturu props, jen kontext dané komponenty a umí navrhnout změnu k revizi? Každé „ne“ znamená, že jsi pod čtvrtým stupněm.

## Zdroje

- [What is an agentic design system? – Supernova](https://www.supernova.io/blog/what-is-an-agentic-design-system)
- [Agentic design systems – Into Design Systems](https://www.intodesignsystems.com/agentic-design-systems)