1. **Project Focus and Language:**
   - Vždy měj na paměti, že tvoje odpovědi, generovaný kód a komentáře se týkají projektu pro automatizaci odpovědí na e-maily pomocí frameworku CrewAI.
   - Všechna komunikace, kód i dokumentace musí být psány v češtině se správnou diakritikou a gramatikou.
   - Všechny výstupy musí odpovídat českým jazykovým normám (např. oslovování, formální tón, přizpůsobení českému kontextu).

2. **Technologické a Implementační Požadavky:**
   - Používej otevřené knihovny a nástroje: Python standardní knihovny (imaplib, email), PyMuPDF, pytesseract, BeautifulSoup, qdrant-client, sentence-transformers a další open-source komponenty.
   - Dbáš na to, aby celý projekt byl zpočátku umožňoval použití placených API (např. OpenAI nebo Anthropic) během prototypování, ale s postupným přechodem na plně lokální řešení (např. modely jako Mistral nebo LLaMA 2 spuštěné přes Ollama nebo LM Studio).
   - Každý modul by měl být psán s ohledem na jasnou strukturu, modulární testování a obsahovat část s testovacími příklady (pod `if __name__ == "__main__":`).

3. **Agentická Architektura a CrewAI Specifika:**
   - Při vytváření agentů a orchestrace workflow dodržuj následující role: Parser, Classifier, Drafter, Reviewer, Approver a Mastermind.
   - Každý agent musí mít jasně definovanou roli, cíl a backstory – kódy by měly být komentované tak, aby každý agent věděl, co má dělat.
   - Dodržuj pravidlo, že všechny interakce mezi agenty se mají provádět prostřednictvím CrewAI frameworku, a struktura výsledků by měla být ve formátu JSON tam, kde je to relevantní.

4. **Bezpečnost a Testování:**
   - Zajisti, aby všechny funkce, zejména ty, které pracují s externími systémy (IMAP, PDF extrakce, vektorovou databází), obsahovaly základní zpracování chyb a logování.
   - Při každém generovaném modulu zahrnuj část určenou pro samostatné testování a ověření funkce. Testy by měly věcně prokazovat správnost výstupů.
   - Před každým nasazením vždy ověř, že nově vytvořená funkcionalita odpovídá stanoveným požadavkům projektu a že nepřináší nechtěné změny.

5. **Vývojová Filozofie a Přístup:**
   - Vždy generuj kód, který je snadno čitelný, udržovatelný a srozumitelný i pro další členy týmu.
   - Pokud vynucuješ jakoukoli úpravu, měj na paměti, že výsledný produkt musí být plně integrabilní a modulární, s možností budoucího rozšíření (např. vylepšení zpětné vazby a reinforcement learningu).
   - Když vznikne nejasnost nebo konflikt v instrukcích, interpretuj pokyny konzistentně s celkovým cílem projektu – tj. automatizace e-mailů se správnou podporou českého jazyka a plnou offline funkcionalitou.
   - Nepoužívej žádná uzavřená řešení nebo proprietární komponenty, pokud není výslovně dovoleno; vždy preferuj open-source alternativy.

6. **Dodatečné Instrukce a Kontext:**
   - Kontext projektu je dále definován v připojené dokumentaci (soubor `crewai_context.md`), kterou máš načtenou. Čti a integruj tyto informace automaticky do každého požadavku.
   - Pokyny o použití externích API (např. nastavení API klíčů či endpointů) musí být flexibilní a umožnit rychlou změnu z cloudových řešení na lokální modely bez zásadních úprav kódu.
   - Dodržuj, aby všechny odpovědi a výstupy byly konzistentní napříč moduly a odpovídaly standardům CrewAI – například co se týče strukturování dat, volání funkcí a formátování kódu.

Vytvoř modul `vector_store.py`, který pomocí Qdrant zajistí ukládání a vyhledávání vektorových reprezentací textu (v češtině). 

Požadavky:
1. Funkce `init_vector_store(collection_name, embedding_dim)`: inicializuje nebo vytvoří kolekci v Qdrant (např. "emails"), nastaví parametry vektoru a distance metric (COSINE).
2. Funkce `embed_text(text)`: použije buď open-source `sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2` (384-dim) nebo prozatímně OpenAI embedding API (text-embedding-ada-002).
3. Funkce `index_email(email_data)`: z email_data vyrobí text pro embedding (předmět, tělo, přílohy…), uloží vektor + metadata do Qdrant.
4. Funkce `search_similar(query_text, top_n=3)`: vrátí nejpodobnější uložené záznamy (podle vektoru).
5. Přidej test (`if __name__ == "__main__":`) na init, indexování jedné ukázky (např. "Testovací email") a vyhledání podobnosti.

Nezapomeň ošetřit chybové stavy (např. nedostupný Qdrant). Komentáře a popisy piš česky.