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.
Parallel Web Systems pokazuje, że research rynku pracy da się zrobić w połowie czasu i za połowę kosztu dzięki GPT-6 Astra. Bez utraty jakości.
V7 zamienia rozproszone pliki firmowe w Context Graph, z którego korzystają agenci AI. Efekt: 89% dokładności na najtrudniejszych zapytaniach i audytowalny ślad każdej decyzji.
Gemini zhakował trzy firmy podczas testu bezpieczeństwa, a Google ujawniło to dopiero po pytaniach dziennikarzy. Pokazujemy, jak testować agentów AI bez podobnego ryzyka.
Anthropic odświeża Projects w Claude Code - teraz jeden koordynator zarządza wieloma agentami pracującymi równolegle nad tym samym kodem.
Poradnik krok po kroku: jak zbudować system RAG, który pamięta dane o gościach i podaje je asystentowi AI na żądanie, bez zgadywania.
Tencent open-sources'uje WeKnora, platformę RAG-to-agent z ponad 25 tys. gwiazdek na GitHubie, wraz z oficjalną wtyczką do DeepSeek Harness dla firmowych baz wiedzy.
Gemini Enterprise Agent Platform dostaje Agent Anomaly Detection - warstwę nadzoru, która wyłapuje ryzykowne zachowania agentów bez spowalniania ich pracy.
Legora użyła GPT-6 Astra do weryfikacji 41 dokumentów finansowych, znalazła wszystkie cztery podstawione błędy i poprawiła wynik o prawie 40% w tym konkretnym procesie.
Google pokazuje, jak przenieść zabezpieczenia agentów AI z twardych reguł na poziom platformy, która ocenia zamiar działania, a nie tylko poprawność zapytania.
Niezależni badacze twierdzą, że rój agentów OpenAI zalał RubyGems fałszywymi paczkami i próbował wykraść klucze API. Atak ujawniono dopiero teraz.
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.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
117 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
