Vladimir Alekseichenko ma 10+ lat w praktycznym ML, wdrożenia dla Fortune 500 oraz przeszkolił 5000+ osób z ML z firm takich jak Google, IBM, Intel, Microsoft, Orange, Oracle, Cisco, Nokia, Motorola, Adobe, General Electric, Allegro, OLX, Asseco, Comarch, Ryanair, UBS, Revolut, Santander, ING, PKO, RTV EURO AGD, RTB House, Brainly i wiele innych.

jak delegować, aby spać spokojnie

LLM, RAG, Agenci AI - jakość pod kontrolą!

100% praktyki

Posłuchaj praktyka
Webinar: 10 kwietnia, 11:00 - 12:30

Dołącz teraz i 🎁 dostań nagrania z poprzedniego spotkania!

Agenci AI pod kontrolą

Agenci AI magiczny framework ❌

Działający agenci AI to znacznie więcej niż tylko gotowe biblioteki czy modne hasła marketingowe. Ich realna wartość ujawnia się w praktyce, gdy rozwiązywane są konkretne problemy biznesowe. Kluczowa jest tu przemyślana konstrukcja: precyzyjne definiowanie celów, klarowny przepływ pracy oraz odpowiednio ustawione, bezpieczne ramy autonomii. Świadome podejście pozwala uniknąć pułapek, jakie wynikają ze ślepego zaufania technologii, i daje nam prawdziwą kontrolę nad jakością rezultatów. Dopiero wtedy możemy w pełni wykorzystać ich możliwości i osiągnąć realne korzyści.

O czym będzie mowa?

W ramach spotkania porozmawiamy o agentach AI konkretnie i bez magicznego myślenia.
RAG vs agent AI w praktyce
Zrozumiesz fundamentalne różnice między systemami RAG (ang. Retrieval-Augmented Generation) a autonomicznymi agentami AI. Dowiesz się, w jakich konkretnych zadaniach biznesowych każde z podejść sprawdza się najlepiej, aby świadomie wybrać odpowiednią technologię.
Mapa wiedzy - nawigacja agentów
Nauczysz się, jak kluczowe jest precyzyjne określenie zakresu działania i dostępu do wiedzy dla agenta AI. Zobaczysz, jak tworzyć skuteczne "mapy wiedzy" i ograniczenia, aby agent realizował konkretne, powierzone mu zadania, a nie działał w próżni.

Autonomia agentów w praktyce - mity vs praktyka
Oddzielimy marketingowy szum od rzeczywistości "autonomicznych" agentów. Dowiesz się, na czym naprawdę polega delegowanie zadań AI, jak ustawić bezpieczne granice ich działania i uniknąć pułapki myślenia "AI zrobi to samo".

Jawne ścieżki zamiast losowego błądzenia
Nauczysz się projektować kontrolowane przepływy pracy dla agentów AI. Zamiast zdawać się na przypadek, zdefiniujesz klarowne etapy działania, punkty decyzyjne i mechanizmy weryfikacji, zapewniając przewidywalność i jakość wyników.
Praktyczne podejście do koordynacji zadań
Zobaczysz, jak projektować i zarządzać współpracą wielu agentów AI nad złożonymi procesami. Omówimy wyzwania związane z koordynacją, komunikacją i podziałem odpowiedzialności, aby system działał spójnie i efektywnie.

Struktura zamiast chaosu
Dowiesz się, jak projektować i wdrażać agentów w oparciu o kontrolowany workflow i jawnie zdefiniowane ścieżki współpracy, zamiast zdawać się na losowe błądzenie. Zobaczysz, jak metodyczne podejście gwarantuje przewidywalność, jakość i możliwość realnego delegowania zadań.

Agenci AI – rewolucja czy pułapka?

Słyszysz o agentach AI niemal wszędzie i brzmi to niezwykle obiecująco, prawda?


Automatyzacja zadań, zwiększona efektywność, prawdziwa biznesowa rewolucja – możliwości są imponujące. Jednak sama ekscytacja technologią i podążanie za modą rzadko przynoszą oczekiwane rezultaty. Realne korzyści pojawiają się jedynie wtedy, gdy do wdrażania agentów AI podejdziemy rozsądnie, pragmatycznie i z jasno określonym celem.


Dlaczego "jakość pod kontrolą” jest kluczowa przy wdrażaniu AI?

Potwierdzają to badania naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley. Przeanalizowali oni ponad 150 scenariuszy z udziałem wielu współpracujących agentów AI (Multi-Agent Systems – MAS) i zidentyfikowali aż 14 typowych problemów ograniczających efektywność tej technologii. To dowód, że kluczowe jest zdroworozsądkowe i świadome podejście do wdrażania AI.


🤔 Dlaczego systemy wieloagentowe oparte o LLM zawodzą?

👇👇👇

Przykład

Naukowce z UC Berkeley i zidentyfikowali aż 14 typowych problemów ograniczających efektywność tej technologii
Dlaczego Agenci AI nie zawsze działają tak, jak zaplanowano?

Projektując agentów AI, nie możemy zapominać o kluczowych fundamentach zapewniających "jakość pod kontrolą". Żadne narzędzia ani gotowe biblioteki nie zastąpią naszego świadomego myślenia— im wcześniej zadbamy o te podstawy, tym większa skuteczność w praktyce. Istnieją szczególnie trzy główne obszary, które mogą generować problemy:


✅ Błędy projektowania i specyfikacji

Niedokładnie określone zadania, niejasne role agentów albo słaba architektura systemowa skutkują chaosem komunikacyjnym, obniżoną efektywnością, a nawet błędnymi rezultatami.


🔄 Problemy z koordynacją i współpracą między agentami

Nieskuteczna komunikacja i brak jasnych reguł współpracy między agentami często powodują konflikty, „dryfowanie” celów oraz oddalanie się od pierwotnych założeń projektu.


⚠️ Nieskuteczna kontrola jakości i weryfikacja wykonania zadań

Zaniedbanie mechanizmów kontrolnych skutkuje tym, że zadania kończą się przedwcześnie lub pozostają wykonane niekompletnie. Rezultaty stają się przez to niestabilne i wątpliwe jakościowo.

Agenci AI to iteracja

Kiedy zaczniesz pracę nad rzeczywistym projektem, szybko zobaczysz ogrom niuansów oraz wyzwań – co jest zupełnie naturalne. W praktyce każdy realny projekt wymaga iteracyjnego podejścia z wieloma cyklami usprawnień, testów i szczegółowych korekt. Nie wystarczy tu po prostu "wrzucić danych" licząc na magiczne działanie AI (w tym też LangChain, CrewAI czy baz wektorowych). Kluczem sukcesu jest zbudowanie świadomie zorganizowanego procesu pozwalającego systematycznie rozpracować każdy problem, wprowadzać zmiany bez chaosu i punktowo reagować na bieżące wyzwania. Dopiero gdy masz taki system działania (solidne fundamenty pod spodem), możesz rzeczywiście utrzymywać jakość pod kontrolą oraz skutecznie zarządzać nawet bardzo złożonymi wdrożeniami agentów AI.


Jest to diametralnie inne, dojrzalsze podejście niż to popularyzowane w mainstreamowym przekazie, skupionym na szybkim „wyklikaniu” magicznego rozwiązania bazującego np. wyłącznie na prostej bazie wektorowej.





Przykład

Prawdziwy przykład projektu, nad którym pracujemy obecnie w DataWorkshop – Mentor AI. Jest wiele wyzwań oraz sytuacji, których nie sposób idealnie przewidzieć na początku.

Dlatego działamy iteracyjnie, krok po kroku doskonaląc szczegóły rozwiązania w oparciu o bieżące obserwacje i bezpośrednią informację zwrotną użytkowników.
🔥 Zapomnij o LangChain!

Zobacz frameworki typu LangChain czy LlamaIndex (lub inne) są popularne, bo oferują atrakcyjny skrót – "wrzuć dane, kliknij, gotowe!" Brzmi super? Ale jeśli budujesz coś poważnego, to droga donikąd. To dobre narzędzia do szybkich eksperymentów, ale na produkcji potrafią zawodzić spektakularnie.



😱 Ostre słowa? TAK – ale prawdziwe!

Chcesz tworzyć solidne, produkcyjne rozwiązania, które działają stabilnie i przewidywalnie? To musisz przestać ufać modnym "gotowcom".


Twoja konkurencja pewnie już ugrzęzła w magicznym myśleniu, wierząc, że AI zrobi wszystko za nich. Efekt? Plaga halucynacji, nieprzewidywalnych odpowiedzi i tygodnie frustracji.


✅ Chcesz REALNYCH rezultatów?

  • Zapomnij o beztroskim wrzucaniu danych do mainstreamowych frameworków
  • Odrzuć hype i obietnice bez pokrycia
  • Zacznij wdrażać metodologię ludzi, którzy naprawdę rozwiązali problemy, z którymi teraz się mierzysz


🧠 AI myśli lepiej, gdy TY myślisz pierwszy!


Wniosek ⇒ LangChain nie zastąpi Twojego myślenia!



Nie wierzysz na słowo? Potrzebujesz dodatkowego potwierdzenia? Dobrze, rozumiem. Np. już rok temu Technology Radar obniżył status LangChain do najniższej kategorii "Hold" 💀.

Przykład

RAG może pozwolić analitykom finansowym precyzyjnie wyciągać kluczowe wnioski ze sprawozdań finansowych, automatycznie dostarczając precyzyjne odpowiedzi o kondycję finansową firm i potencjalne ryzyka inwestycyjne.
Seria webinarów
poznaj jak trzymać jakość pod kontrolą w świecie LLM
✅ 7 marca
✅ 7 marca
Jakość pod kontrolą w LLM - podstawowe kroki
✅ 20 marca
✅ 20 marca
Niepewność odpowiedzi W LLM - jak sobie z tym radzić (struktura)
✅ 3 kwietnia
✅ 3 kwietnia
RAG w LLM pod kontrolą - dobre i złe praktyki
📌 10 kwietnia
📌 10 kwietnia
📌 (teraz) Agenci AI pod kontrolą - jak delegować, aby spać spokojnie
24 kwietnia
24 kwietnia
Klasyczne modele ML czy LLM, a może razem - hype vs praktyka
8 maja
8 maja
Który model LLM wybrać i jak to zrobić dobrze?
Praktyczne doświadczenie w uczeniu maszynowym – 10+ lat, w programowaniu – 15+ lat;

Potrafi tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;

Dziesiątki (raczej setki) modele uczenia maszynowego wdrożonych do produkcji;

CEO i założyciel DataWorkshop;

Konsultuje i wspiera przy wdrażaniu duże i małe firmy (Fortune 500 i inne) w praktycznym podejściu do uczenia maszynowego;

Autor 7 praktycznych kursów: LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;

Regularny prelegent i twórca międzynarodowej konferencji DWCC poświęconej uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji.;

Twórca wiele inicjatyw i warsztatów z uczenia maszynowego dla dziesiątki tysięcy ludzi: "Korona wyzwań", "Matryca", "DWgym", "DWthon", "DWTools", "DWChampions".

Prowadzi podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań), słuchasz?
Twórca autorskich kursów ML/AI
CEO DataWorkshop
Vladimir Alekseichenko
Mocne strony:

Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Co wolisz z LLM: "łatwiznę" czy jakość pod kontrolą?

Świat AI pełen jest półśrodków, iluzji i udawanych sukcesów. Większość zespołów wdrażających LLM kończy frustracją – topiąc ogrom pieniędzy i czasu w wiecznie „prawie działających” rozwiązaniach, które zawodzą zawsze wtedy, gdy liczy się najbardziej.


Czy tego naprawdę chcesz?

Jeśli szukasz solidnych podstaw, przewidywalności i prawdziwej wartości biznesowej, musisz zacząć robić coś innego niż wszyscy — coś, co naprawdę działa na produkcji.


⚠️ STOP łatwiźnie i "modnym" rozwiązaniam!

❌ Koniec z halucynacjami

❌ Koniec z niestabilnością

❌ Koniec z chaosem na produkcji


Zamiast tego wybierz:

✅ Stabilne systemy działające pod Twoją kontrolą

✅ Sprawdzone i przetestowane podejście produkcyjne

✅ Efekty, które poprawiają Twoje wyniki biznesowe tu i teraz


Wybór należy do Ciebie

Ty decydujesz, czy Twoje wdrożenie LLM będzie kolejnym przykładem iluzji sukcesu, który za miesiąc zamieni się w katastrofę produkcyjną, czy zbudujesz przewagę konkurencyjną opartą na solidnych i przewidywalnych rozwiązaniach AI.

Zobacz, co ludzi najbardziej doceniają w naszym podejściu
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska