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.
Tencent wypuścił Hunyuan Hy3 - model 295B MoE z 21B aktywnymi parametrami. W testach WorkBuddy rozwiązuje 90% zadań agentowych i bije DeepSeek V4 Pro na ClawEval.
Doubao i Qwen jednocześnie wycofują funkcje agentów AI. Synchronizacja przypadkowa? Raczej nie. Oto co się stało z chińskim rynkiem agentów konsumenckich.
Mówisz AI "wyślij maila". Jedno go napisze, drugie wyśle, trzecie zapyta czy na pewno. Różnica między LAM a agentycznymi LLM to nie semantyka - to fundamentalnie inne podejście do działania.
Skill-MAS zamienia doświadczenie projektowania systemów wieloagentowych w tekstowe meta-umiejętności. Bez fine-tuningu, bez przeszukiwania - jeden krok generacji.
Seryjny przedsiębiorca stawia 30 milionów własnych pieniędzy na platformę, która ma połączyć pracę, wiedzę i AI w jednym miejscu. Czy to rozwiązanie problemu, czy kolejne narzędzie do kolekcji?
Badanie 300 ekspertów pokazuje, gdzie agenci AI już działają samodzielnie - a gdzie ludzie wciąż muszą pilnować. Różnica? Kontekst biznesowy, którego agentom brakuje.
DeepSeek, znany z tanich modeli AI, inwestuje w infrastrukturę i rekrutuje inżynierów Harness. Zmiana strategii z lekkiej na ciężką może zmienić chiński rynek AI.
Agently Mail to dedykowana poczta dla agentów AI - z izolacją od Twoich prywatnych maili, weryfikacją tożsamości i automatyzacją biznesowych procesów.
Szwedzki startup łączy rozmowy kwalifikacyjne prowadzone przez AI z krótkimi profilami wideo. Efekt? Coś między LinkedIn a TikTokiem - ale czy to działa?
Automatyczne powiadomienia Slack od agentów AI brzmią jak science fiction? Już nie. Pokazuję krok po kroku, jak połączyć workflow AI z komunikacją zespołową - bez kodowania.
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.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
117 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
