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 wdrażać, aby spać spokojnie

Cykl webinarów dla firm, które wdrażają AI mądrze lub chcą tak działać

100% praktyki, bezpłatnie dla pracowników firm

Posłuchaj praktyka
LLM, RAG, MCP, Agentic AI

Dołącz teraz i otrzymaj 🎁 dostęp do całego cyklu webinarów dla firm wdrażających AI

Agenci AI pod kontrolą

⭐ Naucz zespół programować agentów AI tak, by umieć zarządzać jakością ⭐

Temat agentów AI jest bardzo głośny i obiecuje wiele. To prawda jest wiele możliwości, ale trzeba umieć zarządzać agentami w taki sposób, aby nie robiły tego, na co nie chcemy im pozwolić. Da się zbudować stabilny system, gdzie mamy pod kontrolą powtarzalalną jakość, ale potrzeba do tego podejść w konkretny sposób. Dzielę się kluczowymi elementami tej całej układanki w materiale, do którego możesz mieć dostęp wraz z zespołem. Koniecznie obejrzyj, jeśli chcesz rozwijać temat Agentów AI w swojej organizacji.

Agenci AI
magiczny framework ❌

Działający agenci AI to znacznie więcej niż tylko gotowe biblioteki, narzędzia 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. To wszystko da się kontrolować z pomocą kodu, ale wymaga odpowiedniej architektury. Świadome podejście pozwala uniknąć pułapek, jakie wynikają ze ślepego zaufania technologii i daje nam prawdziwą kontrolę nad jakością rezultatów i system, który możesz audytować. Dopiero wtedy możemy w pełni wykorzystać ich możliwości i osiągnąć realne korzyści.

Czego musisz się dowiedzieć?

Poznaj perspektywę "wdrożeniowca" i czym się dzielę z Tobą i Twoim zespołem w kilku krótkich, ale mocno merytorycznych krokach
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.

Seria webinarów dla firm wdrażających rozwiązania AI
Trzymać jakość pod kontrolą w świecie LLM i agentów AI
📌 Zapisz się
📌 Zapisz się
Agenci AI pod kontrolą - jak wdrażać, aby spać spokojnie
✅ Dostępne
✅ Dostępne
Jakość pod kontrolą w modelach LLM - fundament
✅ Dostępne
✅ Dostępne
RAG w LLM pod kontrolą - dobre i złe praktyki
✅ Dostępne
✅ Dostępne
Klasyczne modele ML czy LLM, a może razem - hype vs praktyka
✅ Dostępne
✅ Dostępne
Który model LLM wybrać i jak to zrobić dobrze?
💡Wkrótce live
💡Wkrótce live
🔴MCP i Agentic AI
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.


⚠️ Stosowanie frameworków typu LanChain LlamaIndex (lub podobne)

Kto będzie dzielil się wiedzą?
Praktyczne doświadczenie w uczeniu maszynowym – 10+ lat, w programowaniu – 15+ lat;

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

Setki modeli ML wdrożonych na produkcji;

CEO i założyciel DataWorkshop;

Konsultuje i wspiera przy wdrażaniu duże i małe firmy (Fortune 500 i inne) w praktycznym podejściu do ML/ LLM i szeroko pojętego AI,

Autor 7 praktycznych kursów: LLM - jakość pod kontrolą, ML/DS w praktyce, analiza danych w Python, statystyka w Python, 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:

Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Zobacz, co ludzie najbardziej doceniają w naszym podejściu
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska