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.
Google DeepMind publikuje AI Control Roadmap - framework zabezpieczeń dla agentów AI, które mogą nie być w pełni wyrównane z celami firmy. Monitorowanie w czasie rzeczywistym i obrona warstwowa.
Startup twierdzi, że firmy będą musiały zarządzać agentami AI jak pracownikami. Goldman Sachs i McKinsey już to robią - a NewCore ma na to platformę.
Trzy czwarte liderów HR twierdzi, że agenci AI zmienią wszystko w pracy. Nie chodzi o automatyzację - chodzi o nowy model zespołu, gdzie ludzie i AI pracują razem.
Każda sesja Claude Code zostawia ślad w pliku .jsonl. Problem? Nikt tego nie czyta. Her robi to za Ciebie - analizuje, flaguje ryzykowne ruchy i pokazuje, gdzie poszły tokeny.
Alibaba pozwala firmom wdrażać własnych agentów AI w aplikacji Qwen. KFC, Luckin Coffee i China Eastern Airlines już testują zamówienia przez czat.
Po latach partnerstwa Microsoft i OpenAI poszli swoimi drogami. Na konferencji Build 2026 gigant z Redmond pokazał, że jest gotów rządzić AI bez pomocy z zewnątrz.
Chiński MiniMax wypuścił M3 - model AI z milionem tokenów kontekstu, który samodzielnie odtwarza eksperymenty naukowe. Sprawdzamy, co to oznacza w praktyce.
Zespoły sprzedażowe tracą godziny na badanie prospektów, ocenę dopasowania i aktualizację CRM. LangGraph pozwala zautomatyzować te powtarzalne procesy za pomocą agentów AI.
Warp udostępnił kod terminala jako open source i wprowadził Open Agentic Development. 90% pull requestów w firmie tworzy już AI. GPT-5.5 obniżył koszty o 30%.
Google Pay wprowadza Universal Commerce Protocol i serwer MCP dla agentów AI. Twój asystent będzie mógł zarządzać płatnościami, analizować trendy i generować kod integracji.
Krytyczna podatność w pakiecie Starlette (325 mln pobrań tygodniowo) otwiera dostęp do serwerów AI. Wystarczy jeden znak w nagłówku HTTP.
19 maja 2026 Google wypuścił Gemini 3.5 Flash - model, który bije własnego flagowca Gemini 3.1 Pro w większości benchmarków. I robi to przy 300 tokenach na sekundę.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
118 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
