Projektowanie agentów od podstaw - Nauczysz się projektować agentów AI od celu biznesowego po architekturę działania, dzięki czemu samodzielnie zbudujesz rozwiązania dopasowane do procesów w firmie.
Dobór właściwego frameworka - Porównasz LangChain, AutoGen, CrewAI i Hugging Face Agents, więc szybciej wybierzesz technologię odpowiednią do skali projektu, zespołu i oczekiwanych efektów.
Lepsze doświadczenie użytkownika - Dowiesz się, jak projektować rozmowy, rozpoznawać intencje i utrzymywać kontekst, aby tworzony przez Ciebie agent odpowiadał trafnie i był wygodny w użyciu.
Integracje z systemami firmowymi - Opanujesz łączenie agentów z API, bazami danych, CRM i aplikacjami SaaS, dzięki czemu wdrożysz automatyzacje, które realnie działają w środowisku biznesowym.
Personalizacja i adaptacja - Poznasz mechanizmy feedback loop, analizę zachowań i adaptację strategii, aby budować agentów, którzy lepiej dopasowują odpowiedzi i działania do użytkownika.
Mniej błędów i halucynacji - Nauczysz się testować logikę, scenariusze i odpowiedzi agenta, co pomoże Ci szybciej wykrywać anomalie, ograniczać halucynacje i poprawiać niezawodność rozwiązania.
Skalowanie i produkcyjne wdrożenia - Zrozumiesz, jak przygotować agenta do pracy pod obciążeniem, wdrażać go z użyciem CI/CD i kontenerów oraz monitorować działanie po uruchomieniu produkcyjnym.
Bezpieczne i opłacalne wdrożenia - Poznasz zasady ochrony przed prompt injection, wymagania prywatności oraz sposoby mierzenia ROI, dzięki czemu wdrożysz agenta odpowiedzialnie i biznesowo.
Podstawy programowania - Powinieneś swobodnie czytać i pisać prosty kod oraz rozumieć zmienne, funkcje, warunki i pracę z danymi, aby skupić się na budowie logiki agenta.
Znajomość API i integracji - Powinieneś rozumieć, jak działają żądania HTTP, format JSON i podstawy REST, ponieważ podczas szkolenia będziesz łączyć agenty z usługami i systemami.
Podstawy pracy z danymi - Powinieneś znać podstawy baz danych i umieć interpretować struktury danych, aby łatwiej projektować integracje, kontekst agenta oraz przepływy informacji.
Orientacja w AI i NLP - Powinieneś kojarzyć podstawowe pojęcia związane z modelami językowymi, promptami i NLP, aby sprawniej wejść w temat architektury oraz testowania agentów.
