Kurs ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania

1. Wprowadzenie do agentów AI

• czym jest agent AI vs chatbot,
• różnice: prompt → workflow → agent,
• przykłady zastosowań agentów w firmach,
• kiedy nie warto używać agentów.

2. Architektura ChatGPT AI Agent Builder

• czym jest Agent Builder i gdzie działa,
• pojęcie canvas / workflow,
• typy elementów (nodes):
  • input / output
• zadania LLM,
• decyzje i warunki,
• narzędzia i integracje,
• przepływ danych w agencie.

3. Projektowanie logiki agenta

• myślenie procesowe vs myślenie promptami,
• rozbijanie procesu na kroki,
• projektowanie:
  • agentów sekwencyjnych,
  • agentów decyzyjnych,
• ćwiczenie:
  • agent odpowiadający na zapytania klientów,
  • agent analizujący dokument i podejmujący decyzję.

4. Prompting w agentach

• różnice: prompt jednorazowy vs prompt w workflow,
• instrukcje systemowe vs kontekst zadania,
• zarządzanie kontekstem,
• typowe błędy w promptach agentowych,
• ćwiczenie: poprawa skuteczności odpowiedzi agenta.

5. Agenci wieloetapowi i warunki logiczne

• If / else w Agent Builderze,
• agenci reagujący na różne scenariusze,
• obsługa wyjątków i błędów,
• cwiczenie: agent HR / agent ofertowy.

6. Integracje i dane

• praca na dokumentach (PDF, DOCX, tekst),
• wykorzystanie danych wejściowych użytkownika,
• integracje z narzędziami (koncepcja MCP),
• granice i bezpieczeństwo dostępu do danych.

7. Testowanie i optymalizacja agentów

• testy scenariuszowe,
• debugowanie workflow,
• optymalizacja kosztów i czasu odpowiedzi,
• wersjonowanie agentów.

8. Wdrożenie agentów w organizacji

• gdzie można uruchomić agenta,
• scenariusze:
  • wewnętrzne (pracownicy),
  • zewnętrzne (klienci),
• role i odpowiedzialności,
• governance i kontrola jakości.