Nowe szkolenie ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania

Poznaj nowe szkolenie ChatGPT AI Agent Builder – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Nowe szkolenie Kurs ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania pokazuje, jak przejść od prostego pisania promptów do budowania agentów, które wykonują wieloetapowe zadania, wspierają decyzje i porządkują powtarzalne procesy. To kurs przydatny dla osób, które chcą wykorzystać AI w pracy bez programowania, zwłaszcza w obszarach obsługi klienta, administracji, analizy dokumentów i organizacji pracy zespołu. Szkolenie pomaga rozwiązać realny problem wielu firm: dużo pytań, danych i procedur, a za mało czasu na ręczne działania. Warto się nim zainteresować, jeśli potrzebujesz praktycznej wiedzy, kiedy agent AI ma sens, czym różni się od zwykłego chatbota i jak wdrażać takie rozwiązania rozsądnie oraz użytecznie.

Dlaczego agenci AI stali się ważnym narzędziem w pracy zawodowej i biznesie

Agenci AI stali się ważni, bo firmy coraz rzadziej potrzebują wyłącznie prostych odpowiedzi, a coraz częściej całych działań wykonywanych według ustalonych zasad. Zwykły chatbot głównie rozmawia z użytkownikiem, natomiast agent AI potrafi przejść przez kilka kroków, analizować dane, podejmować decyzje i uruchamiać kolejne zadania. Właśnie dlatego Kurs ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania odpowiada na realną zmianę w sposobie pracy z AI.

• Agent AI to coś więcej niż chatbot – nie tylko odpowiada na pytanie, ale może realizować proces, na przykład przyjąć zgłoszenie, sprawdzić dokument i przygotować wynik.
• Firmy przechodzą od pojedynczych promptów do workflow – jednorazowe polecenie pomaga doraźnie, workflow porządkuje kroki, a agent łączy logikę, kontekst i działanie w jednym przepływie.
• Rośnie potrzeba automatyzacji pracy powtarzalnej – agenci mogą wspierać obsługę zapytań klientów, analizę dokumentów, selekcję informacji i przygotowanie odpowiedzi według ustalonych reguł.
• Ważna staje się powtarzalność i jakość – dobrze zaprojektowany agent działa według określonego scenariusza, co pomaga ograniczać chaos, skracać czas reakcji i zmniejszać liczbę błędów.
• Znaczenia nabiera myślenie procesowe – w pracy zawodowej liczy się już nie tylko umiejętność napisania dobrego promptu, ale też rozbicie zadania na etapy, warunki i decyzje.
• Agenci dobrze sprawdzają się tam, gdzie trzeba łączyć dane i reguły – mogą pracować na treści dokumentów, danych wejściowych użytkownika i narzędziach zewnętrznych, co zwiększa ich użyteczność w biznesie.
• Pracodawcy i zespoły szukają praktycznych kompetencji AI – coraz cenniejsze jest nie samo korzystanie z modeli, lecz umiejętność zaprojektowania rozwiązania, które wspiera konkretny proces.
• Nie każdy przypadek wymaga agenta – jeśli zadanie jest jednorazowe, bardzo proste albo nie wymaga wieloetapowej logiki, lepszy może być zwykły prompt lub prosty chatbot. To także ważna kompetencja biznesowa.

Korzyści z nauki tworzenia agentów AI na praktycznych przykładach

Największą wartością nauki tworzenia agentów AI jest możliwość przećwiczenia całego procesu na realnych scenariuszach, a nie tylko poznania teorii. Dzięki temu uczestnik kursu szybciej rozumie, jak przejść od prostego promptu do uporządkowanego workflow i gotowego agenta, którego da się wykorzystać w codziennej pracy.

• Ćwiczenia na konkretnych przypadkach pokazują różnicę między chatbotem a agentem AI, więc łatwiej dobrać właściwe rozwiązanie do zadania.
• Praca na przykładach biznesowych uczy myślenia procesowego: jak rozbić zadanie na kroki, dodać decyzje, warunki i logiczny przepływ danych.
• Uczestnik widzi w praktyce, jak projektować agentów sekwencyjnych i decyzyjnych, co ułatwia późniejsze tworzenie własnych rozwiązań bez kodowania.
• Scenariusze takie jak obsługa zapytań klientów czy analiza dokumentu pomagają szybko przenieść wiedzę na zadania wykonywane w firmie.
• Ćwiczenia z promptingu w workflow uczą, jak poprawiać skuteczność odpowiedzi agenta i unikać typowych błędów już na etapie projektowania.
• Praktyka z warunkami if else oraz obsługą wyjątków pokazuje, jak budować agentów reagujących na różne sytuacje zamiast jednego sztywnego schematu.
• Praca na dokumentach i danych wejściowych użytkownika pomaga zrozumieć, jak bezpiecznie wykorzystywać informacje w procesach wewnętrznych i zewnętrznych.
• Testowanie, debugowanie i optymalizacja podczas szkolenia sprawiają, że po kursie łatwiej samodzielnie wdrożyć agenta i szybciej osiągnąć użyteczny efekt.

Program szkolenia ChatGPT AI Agent Builder – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

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.

Zapisy na szkolenie ChatGPT AI Agent Builder – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

03-04 gru

16 godzin lekcyjnych

6800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

17-18 gru

16 godzin lekcyjnych

6800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

28-29 gru

16 godzin lekcyjnych

6800 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

07-08 sty

16 godzin lekcyjnych

6800 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie agentów AI po szkoleniu w codziennej pracy

Po ukończeniu Kurs ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania uczestnik może od razu przenieść zdobytą wiedzę do codziennej pracy. To szkolenie pomaga nie tylko lepiej pisać prompty, ale przede wszystkim projektować procesy, w których agent AI wykonuje konkretne zadania, podejmuje decyzje i pracuje na danych w uporządkowany sposób.

• Automatyzowanie odpowiedzi na powtarzalne zapytania klientów z uwzględnieniem różnych scenariuszy i warunków.
• Tworzenie agentów analizujących dokumenty, takie jak PDF, DOCX i tekst, aby szybciej wyciągać wnioski lub kierować sprawę do dalszego kroku.
• Budowanie workflow do obsługi procesów wewnętrznych, na przykład w HR, sprzedaży lub wsparciu operacyjnym.
• Projektowanie agentów decyzyjnych, które reagują inaczej w zależności od danych wejściowych użytkownika.
• Lepsze testowanie i poprawianie jakości działania agentów dzięki pracy na scenariuszach i debugowaniu przepływu.
• Bezpieczniejsze korzystanie z danych i narzędzi przez świadome ustawianie granic dostępu oraz kontrolę przepływu informacji.
• Wdrażanie agentów zarówno do użytku wewnętrznego dla pracowników, jak i w procesach zewnętrznych skierowanych do klientów.

Najczęstsze błędy przy projektowaniu agentów AI i jak szkolenie pomaga ich unikać

Przy projektowaniu agentów AI najwięcej problemów nie wynika z samego narzędzia, ale z braku uporządkowanego podejścia do procesu, logiki i testów. Kurs ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania pomaga zrozumieć, jak budować agenta krok po kroku, dzięki czemu łatwiej uniknąć typowych błędów już na etapie projektu.

• Traktowanie agenta jak zwykłego chatbota zamiast systemu wykonującego proces. Na szkoleniu uczestnik uczy się rozróżniać prompt, workflow i agenta AI oraz dobierać właściwe rozwiązanie do zadania.
• Projektowanie wszystkiego w jednym długim promptcie. Kurs pokazuje, jak rozbijać pracę na etapy, decyzje, wejścia i wyjścia, co poprawia przewidywalność działania agenta.
• Brak logiki warunkowej dla różnych scenariuszy. Uczestnicy ćwiczą budowanie ścieżek if else, dzięki czemu agent potrafi reagować inaczej w zależności od danych i sytuacji.
• Zbyt ogólne lub nieprecyzyjne instrukcje dla modelu. W trakcie szkolenia omawiane są typowe błędy w promptach agentowych oraz sposoby lepszego zarządzania kontekstem zadania.
• Pomijanie obsługi wyjątków i błędów. Kurs uczy, jak przewidywać problemy w workflow i przygotować agenta na niepełne dane, nietypowe przypadki lub niejednoznaczne wejście.
• Chaotyczne korzystanie z dokumentów i danych użytkownika. Szkolenie porządkuje pracę na plikach, danych wejściowych i integracjach oraz pokazuje granice bezpiecznego dostępu do informacji.
• Brak testów scenariuszowych przed wdrożeniem. Uczestnik poznaje podejście do debugowania, sprawdzania różnych przypadków użycia oraz poprawiania jakości odpowiedzi przed uruchomieniem agenta.
• Niewystarczająca kontrola nad kosztem i czasem odpowiedzi. Podczas kursu omawiana jest także optymalizacja workflow, aby agent działał sprawnie i nie był niepotrzebnie rozbudowany.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu Kurs ChatGPT AI Agent Builder – projektowanie i wdrażanie agentów AI bez kodowania uczestnik będzie umiał samodzielnie zaprojektować, zbudować i przetestować agenta AI dopasowanego do konkretnego procesu. To szkolenie rozwija nie tylko znajomość narzędzia, ale przede wszystkim sposób myślenia o automatyzacji pracy, logice działań i bezpiecznym wdrażaniu agentów w organizacji.

• rozróżni agenta AI od prostego chatbota i dobierze właściwe rozwiązanie do zadania,
• zaprojektuje workflow krok po kroku zamiast opierać działanie wyłącznie na pojedynczym promptcie,
• zbuduje agenta sekwencyjnego lub decyzyjnego bez kodowania,
• przygotuje skuteczne prompty agentowe z uwzględnieniem instrukcji systemowych i kontekstu zadania,
• skonfiguruje warunki logiczne if else oraz obsługę różnych scenariuszy i wyjątków,
• wykorzysta dane użytkownika i dokumenty takie jak PDF, DOCX oraz tekst w pracy agenta,
• lepiej oceni granice dostępu do danych i podstawowe zasady bezpieczeństwa wdrożenia,
• przetestuje działanie agenta, wykryje błędy w workflow i poprawi jakość odpowiedzi,
• zoptymalizuje czas działania i koszty pracy agenta,
• przygotuje agenta do użycia wewnętrznego dla pracowników lub zewnętrznego dla klientów.