Kurs Tworzenie Agentów AI – automatyzacja procesów biznesowych dla AI Agent Developer

1. Wprowadzenie do świata agentów AI

• definicja agenta AI i różnice względem tradycyjnych programów,
• przykłady zastosowań w biznesie i codziennym życiu.

2. Architektura i komponenty agentów AI

• kluczowe moduły: percepcja, przetwarzanie, decyzje, akcje,
• projektowanie struktury i celów agenta,
• komunikacja z otoczeniem (użytkownikiem i systemami).

3. Technologie i frameworki do budowy agentów

• przegląd: LangChain, AutoGen, CrewAI, Hugging Face Agents,
• wprowadzenie do architektury narzędzi,
• wybór technologii pod kątem zastosowania.

4. Projektowanie konwersacyjnych interfejsów

• NLP i NLU – rozpoznawanie intencji i zarządzanie kontekstem,
• generowanie odpowiedzi – prompt engineering i output shaping,
• projektowanie rozmów i user experience agenta.

5. Integracja z zewnętrznymi systemami i API

• łączenie z bazami danych, CRM, e-commerce, aplikacjami SaaS,
• autoryzacja, protokoły REST, GraphQL, webhooki,
• zarządzanie błędami i bezpieczeństwo transmisji.

6. Implementacja mechanizmów uczenia i adaptacji

• feedback loops i analiza zachowań użytkownika,
• uczenie ze wzmocnieniem i dynamiczne dostosowanie strategii,
• personalizacja doświadczeń użytkownika.

7. Testowanie i debugowanie agentów AI

• testy jednostkowe i scenariuszowe,
• walidacja zachowań i logiki decyzyjnej,
• identyfikacja i korekcja halucynacji oraz anomalii.

8. Optymalizacja wydajności i skalowalność

• zarządzanie zasobami: cache’owanie, throttling, load balancing,
• monitoring agentów w czasie rzeczywistym,
• wydajne przetwarzanie wielu zapytań jednocześnie.

9. Bezpieczeństwo i etyka w agentach AI

• prompt injection i metody ochrony,
• prywatność, RODO i przejrzystość algorytmiczna,
• etyczne projektowanie i audyt agentów.

10. Wdrażanie i monitorowanie w środowisku produkcyjnym

• DevOps dla agentów AI – CI/CD, konteneryzacja,
• monitorowanie stanu, logowanie i alertowanie,
• utrzymanie i rozwój po wdrożeniu.

11. Przypadki użycia i studia przypadków

• obsługa klienta, sprzedaż, HR, logistyka, IT support,
• analiza efektywności i ROI,
• lekcje z wdrożeń w różnych branżach.

12. Przyszłość agentów AI i trendy rozwoju

• agenci multimodalni i wieloagentowe systemy,
• integracja z AR/VR i agentami fizycznymi (roboty),
• rozwój GPT-5+, AGI i implikacje dla rynku.