Nie znaleziono tematu
Wszystkie tematyAgenci AI - autonomiczne systemy, które wykonują zadania samodzielnie.
Centrum wiedzy o agentach AI
Kiedy mówimy „agent AI”, większość ludzi widzi Iron Mana i Jarvisa. W praktyce agent to po prostu skrypt — tylko zamiast sztywnych reguł ma w środku LLM, który podejmuje decyzje.
Tu pokażę Ci, czym agenci realnie się zajmują, jak działa RAG (gdy chcesz, żeby AI „wiedziało” o Twoich danych) i jak to się składa w produkt, który możesz sprzedać. Vivomeal jest tego przykładem — zbudowany z AI, działający SaaS.
w sprzedaży i biznesie. AI nauczyłem się tak, jak uczyłem 50 000+ ludzi przed nim — przez praktykę.
prowadzę między innymi Galerię Sztuki Współczesnej Kersten i AI Evolution. Każda używa AI inaczej. Każda zarabia.
buduję od zera — m.in. Vivomeal, BoostUrContent, IGCreator, Vixma. Testuję na własnych firmach, zanim oddam Ci to w kursie.
Agent AI to program, który dostaje cel (np. „znajdź najlepszą ofertę dostawcy X”), planuje kroki, wywołuje narzędzia (przeglądarkę, API, bazę), analizuje wyniki i sam decyduje, co dalej. Pod spodem siedzi LLM, który podejmuje decyzje na każdym kroku.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) to wzorzec: zamiast karmić LLM całą wiedzą Twojej firmy w prompcie, trzymasz ją w bazie i podsuwasz tylko fragmenty, które są potrzebne do bieżącego pytania. Dzięki temu agent „zna Twoją firmę” bez wycieku tej wiedzy do dostawcy modelu.
Agent dostaje notatkę ze spotkania, sam pisze maila follow-up, wstawia do CRM zadania „zadzwoń za 7 dni”, ustawia przypomnienie. To, co handlowiec robił w 30 minut, dzieje się w tle, kiedy on idzie na kolejne spotkanie.
Pakujesz instrukcje, regulaminy i bazę FAQ do RAG. Pracownik pyta po polsku — dostaje odpowiedź z konkretnym fragmentem dokumentu jako źródło. Bez kradzieży danych w prompt. Bez halucynacji.
Vivomeal używa tego mechanizmu pod spodem. Vixma i BoostUrContent — też. Brand book wpięty w model, agent generuje content, który nie wygląda jak wygenerowany.
Test Andon Labs: GPT-6 Astra zarobił trzykrotnie więcej niż Claude Fable 5.1 w symulowanym biznesie i przy tym rzadziej łamał zasady wobec klientów.
Google Photos dostaje osobistego asystenta AI. Gemini Spark segreguje albumy, tworzy wspólne kolekcje i zamienia zdjęcia w wydarzenia kalendarza.
Google wprowadza agentic video understanding w Gemini - model sam skanuje segmenty wideo, tnąc zużycie tokenów nawet o 88% i koszty o 66%.
Mistral AI wprowadza Agentic Search - system, który nie tylko szuka informacji w dokumentach, ale też weryfikuje źródła. Precyzja wzrosła z 27% do 86%.
DeepSeek wypuścił Harness jako open-source. 140 000 gwiazdek na GitHubie w kilka dni. Ale to nie jest kolejny Claude Code - to fundament pod agentów AI, gdzie wszystko jest wtyczką.
OpenAI wypuszcza GPT-5.6 Luna, Terra i Sol. Startupy raportują 64% niższe koszty i lepsze wyniki przy niższym reasoning effort. Sprawdzamy, co się zmieniło.
Alibaba Cloud wypuszcza Qwen AI Arena - miejsce, gdzie testujesz agentów AI na prawdziwych zadaniach biznesowych. Pierwsze wyzwanie: e-commerce w trzech językach.
DeepSeek-V4-Flash za 0,14 dolara wygrał wszystkie pięć benchmarków z Claude Opus 4.8. Sekret? Nie model, tylko system wykonawczy.
Cloudflare wypuszcza Kitesurf - pierwszą przeglądarkę zaprojektowaną od podstaw dla agentów AI. Mniej zasobów niż Chromium, więcej możliwości automatyzacji.
DeepSeek V4 Flash zużył 8 bilionów tokenów w ciągu doby na jednym narzędziu. To więcej niż cały OpenRouter dziennie. Ekonomia agentów AI właśnie zmieniła zasady gry.
Ant Group pokazuje, że rozmiar to nie wszystko. Ich nowy model z 124B parametrów pokonuje własny model z 1T parametrów w 11 z 12 benchmarków. A to dopiero początek.
Poznaj krok po kroku, jak stworzyć agenta AI łączącego wyszukiwanie, pobieranie danych i pamięć konwersacji - bez wiedzy programistycznej.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
118 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
