Kurs Agenci AI w praktyce – automatyzacja pracy z kodem, tekstem i przeglądarką

Proces szkoleniowy

Analiza potrzeb szkoleniowych

Jeśli masz życzenie dotyczące programu szkolenia, przeprowadzimy dla Ciebie analizę potrzeb szkoleniowych, która będzie wskazówką dla nas, na jakie aspekty programu położyć większy nacisk – tak, by program szkolenia spełniał konkretne potrzeby.

Co zyskujesz?

Projektowanie agentów do zadań - Nauczysz się przygotowywać agentów AI do pracy wieloetapowej, tak aby planowali działania, wykonywali zadania i sprawdzali wynik zamiast działać jak zwykły chatbot.

Automatyzacja pracy z treścią i plikami - Dowiesz się, jak przyspieszyć redagowanie tekstów, przygotowanie SEO, analizę dokumentów i masowe operacje na plikach, aby ograniczyć ręczne poprawki i żmudne porządkowanie.

Szybsza praca z kodem - Przećwiczysz wykorzystanie agenta do generowania skryptów, analizy istniejącego kodu, szukania błędów i refaktoryzacji, dzięki czemu szybciej dowieziesz techniczne zadania.

Budowa użytecznych workflow - Zobaczysz, jak łączyć kolejne kroki w jeden proces z punktami akceptacji użytkownika, aby automatyzować raporty, monitoring danych i codzienne zadania wykonywane według schematu.

Integracje z narzędziami przez MCP - Nauczysz się podłączać agentów do aplikacji, baz danych, plików i innych systemów przez MCP, tak aby AI mogła bezpiecznie wykonywać konkretne operacje w Twoim środowisku pracy.

Automatyzacja działań w przeglądarce - Opanujesz sterowanie przeglądarką z użyciem Playwright MCP, aby klikać elementy, wypełniać formularze, pobierać dane, robić zrzuty ekranu i testować wdrożenia bez ręcznej obsługi.

Tworzenie powtarzalnych procedur - Dowiesz się, jak zamieniać firmowe procedury na skille i instrukcje dla agentów, aby utrzymać spójny sposób działania zespołu i wielokrotnie używać tych samych sprawdzonych schematów.

Lepsza kontrola nad realizacją - Nauczysz się oddzielać planowanie od wykonania, tworzyć specyfikacje i kryteria akceptacji oraz dzielić zadania między subagentów, aby zmniejszyć liczbę błędów i nieporozumień.

Program szkolenia

1. Wprowadzenie do agentów AI

czym jest agent AI i czym różni się od klasycznego chatbota,
samodzielne wykonywanie zadań przez agentów AI,
schemat działania agenta: planowanie, wykonanie, kontrola i poprawa wyniku,
delegowanie złożonych zadań i praca wieloetapowa,
tworzenie skutecznych instrukcji dla agentów,
definiowanie celu, kontekstu, ograniczeń i oczekiwanego rezultatu,
akceptacja planu działania przed wykonaniem zadania,
pliki instrukcji projektu, np. AGENTS.md,
tworzenie stałych zasad dotyczących projektu, firmy i klienta.

2. Agenci AI w pracy z tekstem i plikami

tworzenie oraz redagowanie treści z wykorzystaniem agentów AI,
przygotowywanie briefów, artykułów, opisów i treści SEO,
generowanie meta title, meta description i struktur treści,
analiza i modyfikacja wielu dokumentów jednocześnie,
masowe operacje na plikach,
porządkowanie, zmiana nazw i klasyfikacja dokumentów,
konwersja plików pomiędzy różnymi formatami,
automatyczna edycja i aktualizacja wielu dokumentów,
analiza danych znajdujących się w plikach,
generowanie raportów, podsumowań i rekomendacji.

3. Agenci AI w pracy z kodem

generowanie kodu na podstawie opisu w języku naturalnym,
tworzenie prostych skryptów automatyzujących codzienną pracę,
analiza istniejącego kodu,
wyszukiwanie błędów i proponowanie poprawek,
rozbudowa i refaktoryzacja kodu,
tworzenie dokumentacji technicznej,
wykonywanie wieloetapowych zadań programistycznych przez agenta,
kontrola rezultatów i testowanie wygenerowanego rozwiązania.

4. Automatyzacja zadań i procesów

automatyczne wykonywanie powtarzalnych zadań,
tworzenie cyklicznych raportów,
monitoring danych, plików i wybranych procesów,
automatyczne przetwarzanie nowych informacji,
projektowanie workflow z wykorzystaniem agentów AI,
łączenie kilku kroków w jeden automatyczny proces,
określanie momentów wymagających akceptacji użytkownika.

5. Integracje agentów AI z narzędziami zewnętrznymi – MCP

wprowadzenie do Model Context Protocol,
rola MCP w pracy agentów AI,
podłączanie agentów do zewnętrznych aplikacji i źródeł danych,
udostępnianie agentowi narzędzi do wykonywania konkretnych operacji,
przykłady integracji z systemami, plikami, bazami danych i aplikacjami,
bezpieczeństwo i kontrola uprawnień agenta.

6. Playwright MCP – automatyzacja pracy w przeglądarce

sterowanie przeglądarką przez agenta AI,
automatyczne otwieranie stron i przechodzenie pomiędzy podstronami,
klikanie elementów oraz obsługa formularzy,
wprowadzanie i pobieranie danych ze stron,
automatyzacja powtarzalnych czynności wykonywanych w panelach internetowych,
testowanie formularzy i linków,
weryfikacja działania stron internetowych,
testowanie widoku desktopowego i mobilnego,
automatyczne wykonywanie zrzutów ekranu,
audyt wdrożeń i kontrola poprawności zmian,
tworzenie raportu z przeprowadzonych testów.

7. Skille – tworzenie powtarzalnych procedur dla agentów

czym są skille i kiedy warto je stosować,
zamiana firmowych procedur w instrukcje wykonywane przez AI,
budowanie wielokrotnie wykorzystywanych procedur,
standaryzacja sposobu wykonywania zadań,
tworzenie skillów dla konkretnych działów i procesów,
łączenie kilku skillów w bardziej rozbudowany workflow.

8. Subagenci – podział złożonych zadań

czym są subagenci,
delegowanie części zadania do wyspecjalizowanych agentów,
podział pracy według kompetencji,
agent odpowiedzialny za research, treść, kod, testy i kontrolę jakości,
koordynacja wyników pracy wielu agentów,
budowanie wieloagentowych procesów.

9. OpenSpec – specyfikacja przed wykonaniem zadania

dlaczego warto oddzielić planowanie od realizacji,
tworzenie specyfikacji rozwiązania przed rozpoczęciem pracy,
definiowanie wymagań i kryteriów akceptacji,
weryfikacja zakresu przed wdrożeniem,
akceptowanie i modyfikowanie planu przez użytkownika,
ograniczanie błędów i nieporozumień przy większych projektach,
przejście od zatwierdzonej specyfikacji do realizacji.

10. Warsztaty praktyczne – budowa własnego workflow z agentem AI

wybór procesu do automatyzacji,
przygotowanie instrukcji i zasad dla agenta,
zaplanowanie kolejnych etapów działania,
dodanie narzędzi oraz integracji,
automatyzacja pracy z tekstem, plikami lub przeglądarką,
testowanie działania agenta,
analiza błędów i poprawa workflow,
przygotowanie rozwiązania możliwego do wykorzystania w codziennej pracy.

Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?

Sprawna obsługa komputera - Powinieneś swobodnie pracować na komputerze, poruszać się po folderach, otwierać pliki i korzystać z przeglądarki, aby skupić się na pracy z agentami, a nie na podstawach.

Podstawy pracy z tekstem i plikami - Powinieneś umieć redagować tekst, kopiować dane między dokumentami i rozpoznawać popularne formaty plików, bo szkolenie obejmuje automatyzację takich codziennych zadań.

Podstawowe rozumienie procesów pracy - Powinieneś potrafić opisać kroki własnego procesu pracy, wskazać miejsca ręcznej pracy i momenty akceptacji, aby sensownie zaprojektować workflow z agentem AI.

Podstawy logiki technicznej - Nie musisz być programistą, ale powinieneś rozumieć proste zależności typu krok po kroku, warunek i wynik, bo szkolenie obejmuje automatyzację, testy i pracę z kodem.