Start 17 marca | 3 dni | działasz swoim tempem
Cały świat gada o autonomicznych agentach AI. Pora to sprawdzić na żywo - tysiące uczestników, jeden stress test. Pierwszy w Polsce. Wspólnie. Kto, jak nie my? Testujesz z nami?
🦞 OpenClaw - pod lupą
Największy STRES test OpenClaw w Polsce
Vladimir
Alekseichenko
Alekseichenko
10 000+
alumni DataWorkshop
uczymy AI od 2016 r.
uczymy AI od 2016 r.
DWthon | Software 3.0 | Już 1900+ dołączyli
Zero Instalacji. 100% praktyki
Kontrolę w kodzie - nie w prompcie
Agent AI z pamięcią — pamięta kontekst między rozmowami
Start: 17 marca | 3 dni | Działasz w swoim rytmie
Nie musisz dołączać, ale za:
Dni
Godzin
Minut
Sekond
...rusza grupa, tysiące ludzi, która w 3 dni postawi własnego Agenta AI.
Z infrastrukturą DataWorkshop Lab, tokenami i wsparciem 9 000+ osób na Slacku.
Możesz dołączyć. Albo za tydzień czytać, jak inni to zrobili. Twoja decyzja?
Z infrastrukturą DataWorkshop Lab, tokenami i wsparciem 9 000+ osób na Slacku.
Możesz dołączyć. Albo za tydzień czytać, jak inni to zrobili. Twoja decyzja?
Agenci AI rosną w siłę.
Ale czy naprawdę masz nad nimi kontrolę?
Ale czy naprawdę masz nad nimi kontrolę?
🦞 OpenClaw - ponad 300K ⭐ na GitHubie. Nie bez powodu. Zarządza kalendarzem. Rezerwuje loty. Odpowiada na maile.
Pamięć, narzędzia, sterowanie z telefonu - to naprawdę działa. I zmienia myślenie o tym, co AI potrafi. Ale...
W DataWorkshop powtarzamy od lat: im większa autonomia, tym większa potrzeba kontroli.
Pamięć, narzędzia, sterowanie z telefonu - to naprawdę działa. I zmienia myślenie o tym, co AI potrafi. Ale...
W DataWorkshop powtarzamy od lat: im większa autonomia, tym większa potrzeba kontroli.
Dopiero gdy fala hype'u opada, widać kto pływał bez majtek
Coraz więcej ludzi czuje, że coś jest nie tak.
Jeśli Ty też to czujesz - to nie paranoja. To zdrowy rozsądek. Budzisz się. Dobrze.
Jeśli Ty też to czujesz - to nie paranoja. To zdrowy rozsądek. Budzisz się. Dobrze.
Agenci AI zakładali profile randkowe za właścicieli. Bez pytania.
Zhakowanie agenta? Wystarczyło zwykłe "Dzień dobry".
Cisco, Palo Alto, 1Password, Microsoft — wszyscy biją na alarm.
Zhakowanie agenta? Wystarczyło zwykłe "Dzień dobry".
Cisco, Palo Alto, 1Password, Microsoft — wszyscy biją na alarm.
3 krytyczne problemy agentów AI
WYCIEK
Twój agent wysyła Twoje dane. Bez pytania.
Twój agent wysyła Twoje dane. Bez pytania.
Cisco przetestował skill OpenClaw i odkrył, że wykonywał eksfiltrację danych i prompt injection - bez wiedzy użytkownika. Agent miał dostęp do maili, kalendarza i plików. Skill po cichu wysyłał je na zewnętrzny serwer.
Co gorsza, już raportowano wycieki kluczy API w jawnym tekście. Ktoś, kto uzyska te klucze, przejmuje kontrolę nad Twoimi usługami.
To nie teoria. To się już dzieje.
Źródło: Cisco — "Personal AI Agents like OpenClaw Are a Security Nightmare", 28.01.2026
Co gorsza, już raportowano wycieki kluczy API w jawnym tekście. Ktoś, kto uzyska te klucze, przejmuje kontrolę nad Twoimi usługami.
To nie teoria. To się już dzieje.
Źródło: Cisco — "Personal AI Agents like OpenClaw Are a Security Nightmare", 28.01.2026
Trzy niezależne opinie. Trzy globalne firmy bezpieczeństwa. Jeden wniosek który możesz sprawdzić samodzielnie.
Cisco. Palo Alto Networks. 1Password.
Każda firma zbadała agentów AI na własną rękę. Każda znalazła problemy!
Cisco. Palo Alto Networks. 1Password.
Każda firma zbadała agentów AI na własną rękę. Każda znalazła problemy!
Palo Alto Networks opisał atak, którego wcześniej nikt nie widział w praktyce: zatrucie pamięci agenta. Złośliwe dane trafiają do agenta - wyglądają niewinnie. Agent zapisuje je w pamięci długoterminowej. Dni później, kiedy kontekst się zmieni, te dane składają się w instrukcję, którą agent wykonuje.
Atak wchodzi teraz. Detonuje później. Nikt tego nie widzi.
A wystarczy jedna wiadomość "Dzień dobry" na komunikatorze.
Źródło: Palo Alto Networks — "OpenClaw May Signal the Next AI Security Crisis", 29.01.2026
Atak wchodzi teraz. Detonuje później. Nikt tego nie widzi.
A wystarczy jedna wiadomość "Dzień dobry" na komunikatorze.
Źródło: Palo Alto Networks — "OpenClaw May Signal the Next AI Security Crisis", 29.01.2026
ZATRUCIE
Ktoś zmienia to, co Twój agent "pamięta".
Ktoś zmienia to, co Twój agent "pamięta".
OSZUSTWO
Skill, który instalujesz, może być malware.
Skill, który instalujesz, może być malware.
1Password przeanalizował ekosystem skills OpenClaw i znalazł skill, który wyglądał jak normalna wtyczka. Miał opis, dokumentację, wymagane zależności. Ale „wymagana zależność" prowadziła do złośliwej infrastruktury - agent pobierał i uruchamiał ukryty skrypt.
Najgorsze? Skill nr 1 w rankingu OpenClaw okazał się złośliwy. Popularność była sztucznie nabijana.
A MCP tego nie ochroni. Cytując 1Password: "złośliwy skill po prostu omija MCP przez bezpośrednie instrukcje shell".
Źródło: 1Password — "From Magic to Malware: How OpenClaw's Agent Skills Become an Attack Surface", 01.2026
Najgorsze? Skill nr 1 w rankingu OpenClaw okazał się złośliwy. Popularność była sztucznie nabijana.
A MCP tego nie ochroni. Cytując 1Password: "złośliwy skill po prostu omija MCP przez bezpośrednie instrukcje shell".
Źródło: 1Password — "From Magic to Malware: How OpenClaw's Agent Skills Become an Attack Surface", 01.2026
To nie są nasze opinie. To są fakty sprawdzalne...
Przeczytaj źródła i wyciągnij wnioski, a już potem zadaj sobie pytanie:
- ❌ Czy chcesz budować agenta AI na fundamencie, który trzy niezależne firmy nazywają "koszmarem"?
- ✅ Czy jednak na fundamencie, który to kontroluje?
Na DWthonie pokażemy Ci więcej niż możliwości.
Pokażemy, jak zbudować Agenta AI, któremu możesz zaufać - bo rozumiesz, co jest pod spodem.
Pokażemy, jak zbudować Agenta AI, któremu możesz zaufać - bo rozumiesz, co jest pod spodem.
O co chodzi z tym 🦞OpenClaw?
To naprawdę działa. I naprawdę zmienia myślenie o tym, co AI potrafi.
Autonomia bez kontroli to nie zaleta!
To dużo ryzyko operacyjne.
To dużo ryzyko operacyjne.
60 000 ⭐ na GitHubie w 72 godziny. Dziś 300K+. Najszybciej rosnący projekt open-source w historii. To robi wrażenie.
ALE...
ALE...
OpenClaw - to osobisty agent AI, który:
↳ rezerwuje loty i restauracje
↳ zarządza kalendarzem i mailem
↳ pamięta kontekst między sesjami
↳ działa 24/7 przez Telegram lub WhatsApp
↳ uruchamia skrypty, kontroluje przeglądarkę, zarządza plikami
↳ zarządza kalendarzem i mailem
↳ pamięta kontekst między sesjami
↳ działa 24/7 przez Telegram lub WhatsApp
↳ uruchamia skrypty, kontroluje przeglądarkę, zarządza plikami
Użytkownik Reddita dał agentowi dostęp do komputera i danych płatniczych.
Cel: sprawdzić, czy agent sam znajdzie możliwości zarobku.
Agent obejrzał filmy Alexa Hormoziego. Ocenił, że kurs za ok. 3k dolarów przyniesie zwrot. I kupił. Sam. Kartą właściciela. Bez żadnego pytania.
Cel: sprawdzić, czy agent sam znajdzie możliwości zarobku.
Agent obejrzał filmy Alexa Hormoziego. Ocenił, że kurs za ok. 3k dolarów przyniesie zwrot. I kupił. Sam. Kartą właściciela. Bez żadnego pytania.
To nie jedyny przypadek:
↳ Agenci OpenClaw samodzielnie płacili za serwery przez Bitcoin Lightning - mimo oficjalnego zakazu dyskusji o krypto na Discordzie
↳ Aplikowali o zlecenia freelancerskie na Upwork - w imieniu właściciela, bez jego wiedzy
↳ Handlowali kontraktami futures - tworząc własne podrzędne boty
↳ Agenci OpenClaw samodzielnie płacili za serwery przez Bitcoin Lightning - mimo oficjalnego zakazu dyskusji o krypto na Discordzie
↳ Aplikowali o zlecenia freelancerskie na Upwork - w imieniu właściciela, bez jego wiedzy
↳ Handlowali kontraktami futures - tworząc własne podrzędne boty
SOFTWARE 3.0 Autonomia AI - 7 poziomów
Dlaczego prawdziwy rozwój, kompetencje nie hype w AI TERAZ są ważne ...
PHASE 1: FOUNDATION (Levels 1-2)
├─ Level 1: Conversational AI
│ └─ Basic prompting, UI interaction
│
└─ Level 2: Programmable AI
└─ Structured output, intelligent RPA
├─ Level 1: Conversational AI
│ └─ Basic prompting, UI interaction
│
└─ Level 2: Programmable AI
└─ Structured output, intelligent RPA
PHASE 2: CONNECTED AI (Levels 3-4)
├─ Level 3: Integrated AI
│ └─ RAG, hybrid systems
│
└─ Level 4: Contextual AI
└─ Memory, tools, context-aware actions
PHASE 3: AUTONOMOUS AI (Levels 5-7)
├─ Level 5: Strategic AI
│ └─ Adaptive planning, structured reasoning
│
├─ Level 6: Meta-Autonomous AI
│ └─ Self-modification, meta-reasoning
│
└─ Level 7: Full Autonomous AI - AGI
└─ "Human Independent AI"
├─ Level 3: Integrated AI
│ └─ RAG, hybrid systems
│
└─ Level 4: Contextual AI
└─ Memory, tools, context-aware actions
PHASE 3: AUTONOMOUS AI (Levels 5-7)
├─ Level 5: Strategic AI
│ └─ Adaptive planning, structured reasoning
│
├─ Level 6: Meta-Autonomous AI
│ └─ Self-modification, meta-reasoning
│
└─ Level 7: Full Autonomous AI - AGI
└─ "Human Independent AI"
poziomy 2 i 3
Software 3.0 – To nie kolejny framework.
To nowy paradygmat — największa zmiana w IT od czasu powstania kompilatorów.
Jeśli myślisz "kolejny buzzword, za rok nikt o tym nie pamięta" - rozumiem. Ale sprawdź datę deprecacji modeli, które rok temu ogłaszano jako "rewolucję i koniec starego świata". Większość tutoriali sprzed 12 miesięcy nadaje się dziś do kosza.
Taki los spotyka technologię opartą na hype'ie. Fundamenty — nie.
Na czym polega problem z LLM?
LLM to nie baza danych. To kreatywny generator. Raz zwraca JSON. Raz wiersz. Raz ma rację. Raz halucynuje.
Im więcej autonomii dajesz agentowi — tym bardziej ten chaos kosztuje.
OpenClaw to doskonały przykład. To jest Software 3.0 w akcji. Agent z pamięcią, narzędziami, integracją z Telegram, działający 24/7. Poziom 4-5 na naszej mapie autonomii.
I właśnie dlatego agent kupił kurs za ok. 3000 dolarów. Sam. Bez pytania. I właśnie dlatego Cisco napisało "Security Nightmare." Brakuje jednej rzeczy: kontroli.
To nowy paradygmat — największa zmiana w IT od czasu powstania kompilatorów.
Jeśli myślisz "kolejny buzzword, za rok nikt o tym nie pamięta" - rozumiem. Ale sprawdź datę deprecacji modeli, które rok temu ogłaszano jako "rewolucję i koniec starego świata". Większość tutoriali sprzed 12 miesięcy nadaje się dziś do kosza.
Taki los spotyka technologię opartą na hype'ie. Fundamenty — nie.
Na czym polega problem z LLM?
LLM to nie baza danych. To kreatywny generator. Raz zwraca JSON. Raz wiersz. Raz ma rację. Raz halucynuje.
Im więcej autonomii dajesz agentowi — tym bardziej ten chaos kosztuje.
OpenClaw to doskonały przykład. To jest Software 3.0 w akcji. Agent z pamięcią, narzędziami, integracją z Telegram, działający 24/7. Poziom 4-5 na naszej mapie autonomii.
I właśnie dlatego agent kupił kurs za ok. 3000 dolarów. Sam. Bez pytania. I właśnie dlatego Cisco napisało "Security Nightmare." Brakuje jednej rzeczy: kontroli.
kurs Agentic AI
poziomy 4 i 5
Stateful Agent AI
Stateless (Basic) Agent AI
według DATAWORKSHOP (R)
DWthon daje Ci możliwość
zbudować Agenta AI pod Twoją kontrolą
zbudować Agenta AI pod Twoją kontrolą
W DataWorkshop od lat mówimy jedno:
Im większa autonomia agenta AI - tym ważniejsza kontrola!
Im większa autonomia agenta AI - tym ważniejsza kontrola!
- ❌ Nie MCP
- ❌ Nie framework
- ✅ Architektura, którą rozumiesz!
Na poprzednim DWthonie zrobiliśmy stres test dla Bielik AI z prawdziwymi użytkownikami. 2300+ osób zapisało się!
Infrastruktura wytrzymała, testy przeprowadzone. Wiedza - została.
Ten DWthon idzie krok dalej.
W 3 dni zbudujesz agenta inspirując OpenClaw - ale TAK, jak z naciskiem na kontrolowanie autonomii
Uczysz się. Wkładasz czas, energię, pieniądze. A za pół roku 80% z tego jest nieaktualne.
To nie Twoja wina. To efekt uczenia narzędzi zamiast fundamentów.
To nie Twoja wina. To efekt uczenia narzędzi zamiast fundamentów.
Co otrzymujesz od nas na start?
1M tokenów w pakiecie
Potężna pula na Twoje eksperymenty (bez dopłat).
DataWorkshop Lab
Zero instalacji. Gotowe środowisko (GPU). Wchodzisz i działasz.
Realna wiedza
Zobaczysz, jak działa agent AI pod maską - i sam zdecydujesz, co z tą wiedzą zrobisz.
Realny wpływ
Po 3 dniach będziesz wiedzieć więcej o kontroli agentów AI niż 99% rynku.
W DataWorkshop nie bawimy się w AI.
Zobaczysz, jak to działa od kuchni. I podejmiesz decyzję samodzielnie.
Zajmujemy się machine learningiem od ponad 10 lat.
Pokazujemy to, o czym inni milczą: jak zbudować Agenta AI na solidnym fundamencie i mieć nad nim własną kontrolę.
Pokazujemy to, o czym inni milczą: jak zbudować Agenta AI na solidnym fundamencie i mieć nad nim własną kontrolę.
Zero Instalacji. 100% praktyki
Start: 17 marca | 3 dni | Działasz w swoim rytmie
Jak pracujemy
- Mamy DataWorkshop Lab, w którym testujemy rzeczy
Tysiące godzin eksperymentów, żeby oddzielić to co działa od tego co ładnie brzmi. Potem wdrażamy na produkcję. Patrzymy co przetrwa i dopiero wtedy uczymy.
- Kiedy cały świat uczył LangChain - my nie
Kiedy statyczny chunking był standardem - my go mocno kwestionowaliśmy! Stawiamy inne cele, niż tylko zarobić na tym, co jest modne. Nasz Lab powiedział: to ma duży problemy na produkcji. I mieliśmy rację, a teraz już wszyscy to wiedzą.
- Nasz kurs Praktyczny LLM ma ponad 2 lata i 5 edycji. Nadal aktualny
Bo uczymy kontekstu, kontroli i zarządzania niepewnością.
Rzeczy, które przetrwają kolejne fale hype'u - i kolejne biblioteki.
Od więcej niż 2 lat powtarzamy: kontekst jest ważniejszy niż jakikolwiek framework
🦞OpenClaw pokazał, co jest możliwe.
Czas zbudować to pod Twoją kontrolą.
Czas zbudować to pod Twoją kontrolą.
Na naszym Kubernetes - zero instalacji, zero konfiguracji
Z pamięcią i narzędziami - wiesz, co jest pod spodem
Sterowanego z telefonu
Bez $200 kosztów startowych - 1 milion tokenów od nas
Wsparcie Slack (9 000+ osób w społeczności)
Z pamięcią i narzędziami - wiesz, co jest pod spodem
Sterowanego z telefonu
Bez $200 kosztów startowych - 1 milion tokenów od nas
Wsparcie Slack (9 000+ osób w społeczności)
Dobry moment, aby dołączyć do wyzwania! Start za...
Dni
Godzin
Minut
Sekond
Dla kogo jest DWthon? Czy to Ty?
TAK, jeśli:
→ Jesteś w IT (dev, PM, architekt, team lead) i chcesz zrozumieć AI od środka
→ Podejmujesz decyzje o AI w firmie i chcesz wiedzieć, co jest realne
→ Jesteś praktykiem spoza IT (prawnik, analityk, marketer) i chcesz poznać AI bez hype'u
→ Masz wewnętrzną motywację, żeby się zanurzyć.
→ Szukasz kolejnego kursu, który obejrzysz i zapomnisz
→ Chcesz tylko "posmakować hype" – tu działamy na pełnych obrotach
→ Oczekujesz, że AI zrobi wszystko za Ciebie (spoiler: nie zrobi).
NIE, jeśli:
Większość szkoleń uczy narzędzi, które za chwilę się zmienią. Problem nie jest w Tobie.
Problem jest w tym, czego Cię uczą. My uczymy paradygmatu, który zostanie.
Problem jest w tym, czego Cię uczą. My uczymy paradygmatu, który zostanie.
"Czy dam radę?"
Plan jest taki...
Plan jest taki...
Każdego dnia będzie nowe zadanie. Ale..
Masz całą dobę, aby je wykonać – to od Ciebie zależy, kiedy działasz (rano, w ciągu dnia czy wieczorem).
Warto założyć co najmniej 1 godzinę dziennie, aby wyrobić się z materiałem.
Masz całą dobę, aby je wykonać – to od Ciebie zależy, kiedy działasz (rano, w ciągu dnia czy wieczorem).
Warto założyć co najmniej 1 godzinę dziennie, aby wyrobić się z materiałem.
Poznaj swojego mentora
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;
Wiele 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 (> 500 000 odsłuchań).
Potrafi tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;
Wiele 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 (> 500 000 odsłuchań).
Twórca autorskich kursów ML/AI
CEO DataWorkshop
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.
Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Zero Instalacji. 100% praktyki
Start: 17 marca | 3 dni | Działasz w swoim rytmie
FAQ
Szczere odpowiedzi na trudne pytania
Nie. OpenClaw to case study - punkt odniesienia, nie temat.
OpenClaw pokazał, że Agent AI zarządzający kalendarzem, rezerwujący loty i pamiętający kontekst - to już nie science fiction. 240K gwiazdek na GitHub potwierdza, że ludzie tego chcą.
Ale OpenClaw pokazał też, co się dzieje bez kontroli. Agenci zakładali profile randkowe za właścicieli. Zmiana nazwy na Discordzie wystarczyła, żeby agent pomyślał, że rozmawia z administratorem - i usunął własne pliki konfiguracyjne. Raport "Agents of Chaos" pokazał, że zwykła socjotechnika (zero hackowania!) wystarczy, żeby agent ujawnił dane medyczne i numery kont.
Na DWthonie przeanalizujemy te lekcje. A potem zbudujesz własnego Agenta - inspirowanego tymi możliwościami, ale zaprojektowanego z kontrolą od pierwszego dnia.
OpenClaw pokazał, że Agent AI zarządzający kalendarzem, rezerwujący loty i pamiętający kontekst - to już nie science fiction. 240K gwiazdek na GitHub potwierdza, że ludzie tego chcą.
Ale OpenClaw pokazał też, co się dzieje bez kontroli. Agenci zakładali profile randkowe za właścicieli. Zmiana nazwy na Discordzie wystarczyła, żeby agent pomyślał, że rozmawia z administratorem - i usunął własne pliki konfiguracyjne. Raport "Agents of Chaos" pokazał, że zwykła socjotechnika (zero hackowania!) wystarczy, żeby agent ujawnił dane medyczne i numery kont.
Na DWthonie przeanalizujemy te lekcje. A potem zbudujesz własnego Agenta - inspirowanego tymi możliwościami, ale zaprojektowanego z kontrolą od pierwszego dnia.
Powiedzmy to wprost - w 3 dni ekspertem nie zostaniesz.
Ale po DWthonie będziesz mieć działającego Agenta - z pamięcią, narzędziami, kontrolą. Zdeployowanego. Sterowanego z telefonu. Zobaczysz end-to-end, jak to działa od kuchni.
To jak eksperyment z chemii - wlewasz, mieszasz, widzisz reakcję. Rozumiesz, że to jest realne. A potem decydujesz, czy chcesz zrozumieć dlaczego.
Większość pracy przygotujemy za Ciebie. Skupisz się na kluczowych koncepcjach - tych, które naprawdę zmieniają sposób myślenia. Pełna ścieżka to Praktyczny LLM + Agentic AI - razem 10 tygodni.
Ale po DWthonie będziesz mieć działającego Agenta - z pamięcią, narzędziami, kontrolą. Zdeployowanego. Sterowanego z telefonu. Zobaczysz end-to-end, jak to działa od kuchni.
To jak eksperyment z chemii - wlewasz, mieszasz, widzisz reakcję. Rozumiesz, że to jest realne. A potem decydujesz, czy chcesz zrozumieć dlaczego.
Większość pracy przygotujemy za Ciebie. Skupisz się na kluczowych koncepcjach - tych, które naprawdę zmieniają sposób myślenia. Pełna ścieżka to Praktyczny LLM + Agentic AI - razem 10 tygodni.
Agent musi umieć wywołać narzędzie - to fakt. Pytanie brzmi: jak to zrobić dobrze?
MCP (Model Context Protocol) to w istocie kilkadziesiąt linii kodu. JSON-RPC przez HTTP. Protokół mówi: "tu masz wynik narzędzia." Co z nim zrobisz - Twoja sprawa. Problem pojawia się, gdy abstrakcje dookoła sugerują, że kontekst, filtrowanie i bezpieczeństwo są "ogarnięte." A nie są. Oddajesz odpowiedzialność czemuś, co jej nie przyjmuje.
To nie jest tylko nasza obserwacja:
Sam Anthropic (twórca MCP) przyznaje, że standardowe podejście marnuje kontekst i tokeny,
Cloudflare opublikował analizę typowych błędów we wdrożeniach, Twórca OpenClaw wprost napisał: "MCP were a mistake".
Nasz proces jest prosty: badamy w Lab, wdrażamy na produkcję, dopiero wtedy uczymy. Jeśli coś nie przechodzi tego filtra - nie trafia do programu, niezależnie od popularności.
W naszych programach znajdziesz fundamenty integracji narzędzi - przetestowane, wdrożone i aktualne od ponad 2 lat.
Na DWthonie pokażemy konkretnie trzy fazy, w których MCP się łamie - i jak integrować narzędzia z minimum magii i maksimum kontroli.
MCP (Model Context Protocol) to w istocie kilkadziesiąt linii kodu. JSON-RPC przez HTTP. Protokół mówi: "tu masz wynik narzędzia." Co z nim zrobisz - Twoja sprawa. Problem pojawia się, gdy abstrakcje dookoła sugerują, że kontekst, filtrowanie i bezpieczeństwo są "ogarnięte." A nie są. Oddajesz odpowiedzialność czemuś, co jej nie przyjmuje.
To nie jest tylko nasza obserwacja:
Sam Anthropic (twórca MCP) przyznaje, że standardowe podejście marnuje kontekst i tokeny,
Cloudflare opublikował analizę typowych błędów we wdrożeniach, Twórca OpenClaw wprost napisał: "MCP were a mistake".
Nasz proces jest prosty: badamy w Lab, wdrażamy na produkcję, dopiero wtedy uczymy. Jeśli coś nie przechodzi tego filtra - nie trafia do programu, niezależnie od popularności.
W naszych programach znajdziesz fundamenty integracji narzędzi - przetestowane, wdrożone i aktualne od ponad 2 lat.
Na DWthonie pokażemy konkretnie trzy fazy, w których MCP się łamie - i jak integrować narzędzia z minimum magii i maksimum kontroli.
Święta zasada LLM: im mniej szumu w kontekście - tym lepiej model działa. Każde zbędne zdanie to szum. Model próbuje się dostosować, traci fokus.
Który framework? Która baza? MCP czy nie? To ważne pytania - ale drugorzędne. Jeśli masz zatruty kontekst, nic innego nie pomoże.
Dlatego w DataWorkshop kontekst jest fundamentem wszystkiego, czego uczymy. Cała reszta - narzędzia, frameworki, bazy - to warstwa, którą dobierasz do problemu. Kontekst to warstwa, bez której nic nie działa.
Który framework? Która baza? MCP czy nie? To ważne pytania - ale drugorzędne. Jeśli masz zatruty kontekst, nic innego nie pomoże.
Dlatego w DataWorkshop kontekst jest fundamentem wszystkiego, czego uczymy. Cała reszta - narzędzia, frameworki, bazy - to warstwa, którą dobierasz do problemu. Kontekst to warstwa, bez której nic nie działa.
Bo intuicja z programowania tu nie działa - i to jest naturalna pułapka, w którą łatwo wpaść.
W klasycznym kodzie 2+2 zawsze równa się 4. Napisz więcej kodu - dostaniesz więcej funkcji. Dodaj więcej instrukcji - system zrobi więcej. To logiczne. W kodzie.
W LLM to tak nie działa. Dodajesz więcej tekstu do prompta - i model nie staje się lepszy. Często staje się gorszy. Każde dodatkowe zdanie to szum, z którym model musi sobie poradzić. A model nie powie Ci "mam za dużo informacji." Po prostu cichutko traci jakość.
Dlatego łatwo wpaść w pułapkę: tworzyć ogromne pliki instrukcji (AGENTS.md), budować rozbudowane system prompty, ładować całe bazy wiedzy do kontekstu - myśląc, że "im dokładniej opiszę, tym lepiej zrozumie." To jest przeniesienie logiki deterministycznej na system niedeterministyczny.
ETH Zurich potwierdził to naukowo: automatycznie generowane pliki kontekstowe pogarszają działanie agentów o 3% i zwiększają koszty o 20%+. Nawet pliki pisane ręcznie dają marginalny zysk (+4%). Twórcy Claude Code przeszli tę samą drogę - próbowali bazy wektorowej, wrócili do prostszych rozwiązań.
Wniosek: mniej szumu, lepsza jakość.
W DataWorkshop zarządzanie kontekstem to fundament programu. Uczymy jak kontrolować co trafia do modelu, ile tego jest i w jakiej formie. Bo to jest ta warstwa, która decyduje o jakości wszystkiego powyżej.
W klasycznym kodzie 2+2 zawsze równa się 4. Napisz więcej kodu - dostaniesz więcej funkcji. Dodaj więcej instrukcji - system zrobi więcej. To logiczne. W kodzie.
W LLM to tak nie działa. Dodajesz więcej tekstu do prompta - i model nie staje się lepszy. Często staje się gorszy. Każde dodatkowe zdanie to szum, z którym model musi sobie poradzić. A model nie powie Ci "mam za dużo informacji." Po prostu cichutko traci jakość.
Dlatego łatwo wpaść w pułapkę: tworzyć ogromne pliki instrukcji (AGENTS.md), budować rozbudowane system prompty, ładować całe bazy wiedzy do kontekstu - myśląc, że "im dokładniej opiszę, tym lepiej zrozumie." To jest przeniesienie logiki deterministycznej na system niedeterministyczny.
ETH Zurich potwierdził to naukowo: automatycznie generowane pliki kontekstowe pogarszają działanie agentów o 3% i zwiększają koszty o 20%+. Nawet pliki pisane ręcznie dają marginalny zysk (+4%). Twórcy Claude Code przeszli tę samą drogę - próbowali bazy wektorowej, wrócili do prostszych rozwiązań.
Wniosek: mniej szumu, lepsza jakość.
W DataWorkshop zarządzanie kontekstem to fundament programu. Uczymy jak kontrolować co trafia do modelu, ile tego jest i w jakiej formie. Bo to jest ta warstwa, która decyduje o jakości wszystkiego powyżej.
Chat to Poziom 1 na naszej skali Autonomii AI i 90% rynku tu siedzi. Piszesz prompt, dostajesz odpowiedź, zero powtarzalności, zero kontroli.
Agent AI to system, który może być na Poziomie 2, 3, 4 lub 5 w zależności od tego, co potrafi: strukturyzować odpowiedzi, sięgać po wiedzę, korzystać z pamięci i narzędzi, planować.
Ale uwaga na pułapkę językową.
"Agent AI" nie oznacza poziomu zaawansowania.
Możesz mieć głupiego Agenta na Poziomie 1 (chatbot z instrukcją "jesteś piratem") i strategicznego agenta na Poziomie 5 (planuje, adaptuje się, wykonuje złożone zadania).
Na rynku modne jest doklejanie słowa "Agentic" do wszystkiego.
"Agentic RAG" brzmi zaawansowanie. W naszej klasyfikacji to Agent, co najwayżej, na poziomie 3. I samo dodanie modnego słowa nie oznacza,
że RAG pod spodem jest zrobiony dobrze.
Buzzword to nie jakość. Trzeba mocno uważać.
Jak ktoś mówi "wdrożyłem Agenta AI" - pytaj: na jakim poziomie i czy jest zrobiony jak trzeba?
To zmienia WSZYSTKO.
Agent AI to system, który może być na Poziomie 2, 3, 4 lub 5 w zależności od tego, co potrafi: strukturyzować odpowiedzi, sięgać po wiedzę, korzystać z pamięci i narzędzi, planować.
Ale uwaga na pułapkę językową.
"Agent AI" nie oznacza poziomu zaawansowania.
Możesz mieć głupiego Agenta na Poziomie 1 (chatbot z instrukcją "jesteś piratem") i strategicznego agenta na Poziomie 5 (planuje, adaptuje się, wykonuje złożone zadania).
Na rynku modne jest doklejanie słowa "Agentic" do wszystkiego.
"Agentic RAG" brzmi zaawansowanie. W naszej klasyfikacji to Agent, co najwayżej, na poziomie 3. I samo dodanie modnego słowa nie oznacza,
że RAG pod spodem jest zrobiony dobrze.
Buzzword to nie jakość. Trzeba mocno uważać.
Jak ktoś mówi "wdrożyłem Agenta AI" - pytaj: na jakim poziomie i czy jest zrobiony jak trzeba?
To zmienia WSZYSTKO.
W kodzie: 2+2=4. Zawsze. Deterministycznie.
W ML/LLM: model generuje nowe tokeny na podstawie prawdopodobieństwa. Każdy token to "halucynacja" - w sensie technicznym. Nigdy nie masz 100% pewności, co zwróci.
To nie jest bug. To natura tej technologii. I to zmienia wszystko w budowaniu systemów.
W kodzie piszesz test: pass/fail. W AI - musisz myśleć rozkładami prawdopodobieństwa, retry logic, walidacją odpowiedzi, fallbackami. "Działa u mnie" nie znaczy nic. Produkycja to tysiące przypadków brzegowych, gdzie model Cię zaskoczy.
Kto tego nie wie - buduje na piasku. Ładnie wygląda, dopóki nie spadnie deszcz.
W ML/LLM: model generuje nowe tokeny na podstawie prawdopodobieństwa. Każdy token to "halucynacja" - w sensie technicznym. Nigdy nie masz 100% pewności, co zwróci.
To nie jest bug. To natura tej technologii. I to zmienia wszystko w budowaniu systemów.
W kodzie piszesz test: pass/fail. W AI - musisz myśleć rozkładami prawdopodobieństwa, retry logic, walidacją odpowiedzi, fallbackami. "Działa u mnie" nie znaczy nic. Produkycja to tysiące przypadków brzegowych, gdzie model Cię zaskoczy.
Kto tego nie wie - buduje na piasku. Ładnie wygląda, dopóki nie spadnie deszcz.
Kontrolujesz to na poziomie architektury - nie na poziomie promptu.
"Proszę, nie rób tego" to nie jest bezpieczeństwo. Kod, który UNIEMOŻLIWIA pewne działania - to jest bezpieczeństwo.
W naszym podejściu Agent ma twarde reguły zakodowane w systemie, nie w prompcie.
Klasyczny przykład: w projekcie OpenClaw prosta zmiana nazwy na Discordzie wystarczyła, żeby agent pomyślał, że rozmawia z administratorem. Żadnego hackowania - czysta socjotechnika. To pokazuje, co się dzieje, gdy bezpieczeństwo opiera się na promptach zamiast na architekturze.
Na DWthonie pokażemy, jak projektować kontrolę od pierwszego dnia. Bo doczepienie jej później - to jak dodawanie fundamentu do stojącego budynku.
"Proszę, nie rób tego" to nie jest bezpieczeństwo. Kod, który UNIEMOŻLIWIA pewne działania - to jest bezpieczeństwo.
W naszym podejściu Agent ma twarde reguły zakodowane w systemie, nie w prompcie.
Klasyczny przykład: w projekcie OpenClaw prosta zmiana nazwy na Discordzie wystarczyła, żeby agent pomyślał, że rozmawia z administratorem. Żadnego hackowania - czysta socjotechnika. To pokazuje, co się dzieje, gdy bezpieczeństwo opiera się na promptach zamiast na architekturze.
Na DWthonie pokażemy, jak projektować kontrolę od pierwszego dnia. Bo doczepienie jej później - to jak dodawanie fundamentu do stojącego budynku.
W kodzie jest test: pass/fail. W AI nie ma pass/fail. Jest rozkład prawdopodobieństwa.
To jest terytorium ML, nie IT. I dlatego ludzie, którzy przeszli z programowania prosto do LLM, tego pytania nie zadają. Nie dlatego, że jest im to obojętne - dlatego, że nie wiedzą, że trzeba je zadać.
Ewaluacja agentów AI to osobna dyscyplina. Jak mierzyć jakość odpowiedzi, która "prawie" jest dobra? Jak testować system, który za każdym razem odpowiada trochę inaczej? Jak zdefiniować "wystarczająco dobrze" dla produkcji?
W kursie Agentic AI poświęcamy temu osobny blok. Na DWthonie dotkniesz tego tematu - i zrozumiesz, dlaczego to jest fundamentalnie inny sposób myślenia niż testowanie klasycznego kodu.
To jest terytorium ML, nie IT. I dlatego ludzie, którzy przeszli z programowania prosto do LLM, tego pytania nie zadają. Nie dlatego, że jest im to obojętne - dlatego, że nie wiedzą, że trzeba je zadać.
Ewaluacja agentów AI to osobna dyscyplina. Jak mierzyć jakość odpowiedzi, która "prawie" jest dobra? Jak testować system, który za każdym razem odpowiada trochę inaczej? Jak zdefiniować "wystarczająco dobrze" dla produkcji?
W kursie Agentic AI poświęcamy temu osobny blok. Na DWthonie dotkniesz tego tematu - i zrozumiesz, dlaczego to jest fundamentalnie inny sposób myślenia niż testowanie klasycznego kodu.
Bo w kodzie jest zero-jedynka. W ML - zawsze niepewność.
Kto spędził lata w Machine Learning, wie w kościach, że model ZAWSZE się myli. Nie "czasem". Nie "w edge case'ach". To zmienia sposób, w jaki projektujesz systemy, testujesz je i bierzesz za nie odpowiedzialność.
LLM to jest ML. Ten sam świat. Te same zasady.
Można być świetnym programistą i nie wiedzieć tego. Bo programowanie jest deterministyczne. ML - nie.
Kto pominął ten świat, uczy tego co zna: narzędzi, frameworków, konfiguracji. A narzędzia w 2026 starzeją się w miesiące, nie lata.
My ten świat znamy od ponad dekady. I to doświadczenie kształtuje każdy element naszych programów.
Kto spędził lata w Machine Learning, wie w kościach, że model ZAWSZE się myli. Nie "czasem". Nie "w edge case'ach". To zmienia sposób, w jaki projektujesz systemy, testujesz je i bierzesz za nie odpowiedzialność.
LLM to jest ML. Ten sam świat. Te same zasady.
Można być świetnym programistą i nie wiedzieć tego. Bo programowanie jest deterministyczne. ML - nie.
Kto pominął ten świat, uczy tego co zna: narzędzi, frameworków, konfiguracji. A narzędzia w 2026 starzeją się w miesiące, nie lata.
My ten świat znamy od ponad dekady. I to doświadczenie kształtuje każdy element naszych programów.
Najlepszy test: ile z tego, czego się nauczyłeś, stosujesz dziś w praktyce?
Jeśli materiał wymaga wymiany co kilka miesięcy - to prawdopodobnie były narzędzia, nie koncepcje. Narzędzia się starzeją. Koncepcje zostają.
Nasz Praktyczny LLM ma ponad 2 lata i 5 edycji. Nadal aktualny. Uczymy paradygmatu Software 3.0 i 7 Poziomów - to framework myślowy, nie kolejna biblioteka.
DWthon to 3 dni. Wystarczą, żeby zobaczyć i poczuć różnicę. Nie musisz wierzyć - przyjdź i porównaj.
Jeśli materiał wymaga wymiany co kilka miesięcy - to prawdopodobnie były narzędzia, nie koncepcje. Narzędzia się starzeją. Koncepcje zostają.
Nasz Praktyczny LLM ma ponad 2 lata i 5 edycji. Nadal aktualny. Uczymy paradygmatu Software 3.0 i 7 Poziomów - to framework myślowy, nie kolejna biblioteka.
DWthon to 3 dni. Wystarczą, żeby zobaczyć i poczuć różnicę. Nie musisz wierzyć - przyjdź i porównaj.
Jedna godzina konsultacji AI kosztuje 500-1500 zł. Za 190 zł dostajesz 3 dni warsztatów, gotowe środowisko, pulę tokenów i działającego Agenta na koniec. Policz i podejmij decyzję!
Bo najpierw uczymy koncepcji, nie narzędzi.
Zarządzanie kontekstem nie starzeje się. Kontrola nad niedeterminizmem nie starzeje się. Architektura pamięci Agenta nie starzeje się. Wersje frameworków się zmieniają. Zasada "mniej szumu = lepszy model" - nie.
To tak jak z fizyką: narzędzia pomiarowe się zmieniają, prawa grawitacji — nie.
Kiedy tworzyliśmy kurs ponad 2 lata temu, mówiliśmy dokładnie to samo, co mówimy dziś. Dopiero teraz świat to potwierdza. Tówrcy Claude Code przyznali, że baza wektorowa to był błąd. Anthropic zrobił refleksje co do MCP. My to wiedzieliśmy - bo testowaliśmy w Lab, nie czytaliśmy o tym na LinkedInie.
Zarządzanie kontekstem nie starzeje się. Kontrola nad niedeterminizmem nie starzeje się. Architektura pamięci Agenta nie starzeje się. Wersje frameworków się zmieniają. Zasada "mniej szumu = lepszy model" - nie.
To tak jak z fizyką: narzędzia pomiarowe się zmieniają, prawa grawitacji — nie.
Kiedy tworzyliśmy kurs ponad 2 lata temu, mówiliśmy dokładnie to samo, co mówimy dziś. Dopiero teraz świat to potwierdza. Tówrcy Claude Code przyznali, że baza wektorowa to był błąd. Anthropic zrobił refleksje co do MCP. My to wiedzieliśmy - bo testowaliśmy w Lab, nie czytaliśmy o tym na LinkedInie.
Tak. Dostajesz gotowe Jupyter Notebooks - wideo, kod, instrukcje krok po kroku. Zero instalacji.
Nie musisz znać Pythona na zaawansowanym poziomie.
Uruchamiasz kod, modyfikujesz parametry, widzisz efekt. To nauka przez wsadzenie rąk w silnik - ale prowadzimy za rękę.
Korzyść? Zrozumiesz, co jest realne w AI, a co to marketing. Będziesz podejmować lepsze decyzje - w firmie, w zespole, w budżecie. I nikt nie sprzeda Ci rozrywki jako kompetencji.
Nie musisz znać Pythona na zaawansowanym poziomie.
Uruchamiasz kod, modyfikujesz parametry, widzisz efekt. To nauka przez wsadzenie rąk w silnik - ale prowadzimy za rękę.
Korzyść? Zrozumiesz, co jest realne w AI, a co to marketing. Będziesz podejmować lepsze decyzje - w firmie, w zespole, w budżecie. I nikt nie sprzeda Ci rozrywki jako kompetencji.
Bo mamy fundament: ponad dekadę w Machine Learning.
Nie da się zbudować Poziomu 5 (adaptywne planowanie) bez Poziomu 2 (Structured Output, walidacja).
Wiele projektów AI nie dowozi wyników właśnie dlatego: oczekiwania są na Poziomie 5, a kompetencje na Poziomie 1. To przepaść, której nie przeskoczysz frameworkiem.
Dlatego zaczynamy od fundamentu i idziemy krok po kroku. Każdy poziom buduje się na poprzednim. Żadnych skrótów.
Nie da się zbudować Poziomu 5 (adaptywne planowanie) bez Poziomu 2 (Structured Output, walidacja).
Wiele projektów AI nie dowozi wyników właśnie dlatego: oczekiwania są na Poziomie 5, a kompetencje na Poziomie 1. To przepaść, której nie przeskoczysz frameworkiem.
Dlatego zaczynamy od fundamentu i idziemy krok po kroku. Każdy poziom buduje się na poprzednim. Żadnych skrótów.
17 marca o 9:00 — webinar otwierający.
Potem: wszystko async. Masz cały dzień, żeby zrobić materiał. Ty decydujesz kiedy.
To było jedno z najczęstszych pytań na DWthonie #1 i jasno odpowiadamy: zero presji czasowej w ciągu dnia.
Slack (9000+ osób) z dedykowanymi kanałami - zorganizowanymi tak, żeby tyśięcy aktywnych osób mogło się odnależć w tym samym czasie. Mocno stawiamy na przyjazną atmosferę, bo tylko wtedy ludzie czują się bezpiecznie, żeby eksperymentować i pytać.
Jest też kanał #networking - do spotkania ludzi, którym zależy na praktycznym podejściu.
Potem: wszystko async. Masz cały dzień, żeby zrobić materiał. Ty decydujesz kiedy.
To było jedno z najczęstszych pytań na DWthonie #1 i jasno odpowiadamy: zero presji czasowej w ciągu dnia.
Slack (9000+ osób) z dedykowanymi kanałami - zorganizowanymi tak, żeby tyśięcy aktywnych osób mogło się odnależć w tym samym czasie. Mocno stawiamy na przyjazną atmosferę, bo tylko wtedy ludzie czują się bezpiecznie, żeby eksperymentować i pytać.
Jest też kanał #networking - do spotkania ludzi, którym zależy na praktycznym podejściu.
Telegram. Dlaczego akurat on? Z perspektywy inżynierskiej: łatwo się integruję, łatwo łączy, świetnie skaluje się (duże limity API). To ten sam interfejs, którego używa OpenClaw i tysiące agentów na świecie.
Ale to tylko interfejs - warstwa prezentacji. Potem możesz przełączyć na dowolny inny komunikator. Teraz liczy się szybkość dotarcia do wyniku (zasada Pareto): 20% wysiłku, 80% efektu.
Ale to tylko interfejs - warstwa prezentacji. Potem możesz przełączyć na dowolny inny komunikator. Teraz liczy się szybkość dotarcia do wyniku (zasada Pareto): 20% wysiłku, 80% efektu.
60-90 minut dziennie. Lab otwarty 24/7 - uczysz się rano przy kawie albo o północy. Potrzebujesz: przeglądarki i komunikatora na telefonie. Tyle.
Nie musisz instalować Dockera, konfigurować API keys, stawiać środowiska. Wszystko jest przygotowane. Logujesz się i działasz - dokładnie tak, jak robiło to 2300+ osób na DWthonie w lutym 2026.
Nie musisz instalować Dockera, konfigurować API keys, stawiać środowiska. Wszystko jest przygotowane. Logujesz się i działasz - dokładnie tak, jak robiło to 2300+ osób na DWthonie w lutym 2026.
Tak. Certyfikat dostajesz po wykonaniu wszystkich zadań.
Jak to działa: robisz zadanie → screenshot wyniku → wrzucasz na Slack. Ważne: upewnij się, że Twój email na Slacku pokrywa się z emailem rejestracji - dzięki temu połączymy Twoje konto. Jeśli są różne - zgłoś to nam, ogarniemy.
Jak to działa: robisz zadanie → screenshot wyniku → wrzucasz na Slack. Ważne: upewnij się, że Twój email na Slacku pokrywa się z emailem rejestracji - dzięki temu połączymy Twoje konto. Jeśli są różne - zgłoś to nam, ogarniemy.
Nie. To 3-dniowy warsztat techniczny z kodem, notebookami i działającym Agentem AI.
Na samym końcu powiemy o Agentic AI (Level 4-5, start 30 marca). Z tego żyjemy i nie ukrywamy tego. Ale DWthon sam w sobie jest pełnowartościowym produktem z konkretnym certyfikatem.
Nasze podejśćie: przyjdź, zweryfikuj, podejmij decyzję samodzielnie. Jeśli to nie dla Ciebie - masz agenta i wiedzę. Jeśli chcesz głębiej - pokażemy ścieżkę.
Na samym końcu powiemy o Agentic AI (Level 4-5, start 30 marca). Z tego żyjemy i nie ukrywamy tego. Ale DWthon sam w sobie jest pełnowartościowym produktem z konkretnym certyfikatem.
Nasze podejśćie: przyjdź, zweryfikuj, podejmij decyzję samodzielnie. Jeśli to nie dla Ciebie - masz agenta i wiedzę. Jeśli chcesz głębiej - pokażemy ścieżkę.
Software 1.0 = klasyczny kod. Reguły, if/else, deterministyczny.
Software 2.0 = Machine Learning. Modele uczą się z danych.
Software 3.0 = LLM. Model rozumie język, ale jest niedeterministyczny.
Nigdy nie masz 100% pewności, co zwróci. Dlatego potrzebujesz Software 1.0 (stabilny kod) do ustabilizowania Software 3.0 (kreatywny chaos).
7 Poziomów to mapa, którą wypracowaliśmy w DataWorkshop Lab. Wyobraź sobie suwak: z jednej strony człowiek kontroluje wszystko (100%), z drugiej - pełna autonomia maszyny (science fiction).
Poziom 1: Chat - pisanie promptów (99% rynku)
Poziom 2: Programowalne AI - Structured Output, walidacja, retry Poziom 3: Zintegrowane AI - RAG zrobione inżynieryjnie
Poziom 4: Kontekstowe AI - pamięć + narzędzia ← DWthon Poziom 5: Strategiczne AI - adaptywne planowanie
Poziom 6-7: Na razie science fiction
Kluczowa zasada: im wyższa autonomia - tym WIĘCEJ kontroli potrzebujesz, nie mniej. Ale nie kontroli manualnej (człowiek zatwierdza każdy krok). Kontroli systemowej - w kodzie.
I uwaga: realna wartość biznesowa zaczyna się już na Poziomie 2. Nie trzeba czekać na Poziom 5.
Software 2.0 = Machine Learning. Modele uczą się z danych.
Software 3.0 = LLM. Model rozumie język, ale jest niedeterministyczny.
Nigdy nie masz 100% pewności, co zwróci. Dlatego potrzebujesz Software 1.0 (stabilny kod) do ustabilizowania Software 3.0 (kreatywny chaos).
7 Poziomów to mapa, którą wypracowaliśmy w DataWorkshop Lab. Wyobraź sobie suwak: z jednej strony człowiek kontroluje wszystko (100%), z drugiej - pełna autonomia maszyny (science fiction).
Poziom 1: Chat - pisanie promptów (99% rynku)
Poziom 2: Programowalne AI - Structured Output, walidacja, retry Poziom 3: Zintegrowane AI - RAG zrobione inżynieryjnie
Poziom 4: Kontekstowe AI - pamięć + narzędzia ← DWthon Poziom 5: Strategiczne AI - adaptywne planowanie
Poziom 6-7: Na razie science fiction
Kluczowa zasada: im wyższa autonomia - tym WIĘCEJ kontroli potrzebujesz, nie mniej. Ale nie kontroli manualnej (człowiek zatwierdza każdy krok). Kontroli systemowej - w kodzie.
I uwaga: realna wartość biznesowa zaczyna się już na Poziomie 2. Nie trzeba czekać na Poziom 5.
DWthon to przedsmak. 3 dni, żeby poczuć jak to działa.
Jeśli chcesz budować Agentów AI na produkcji - potrzebujesz fundamentu.
DWthon #2 (Level 4 — przedsmak, 3 dni)
↓ Praktyczny LLM (Level 2-3, 5 tygodni) — fundament
↓ Agentic AI (Level 4-5, 5 tygodni, start 30 marca) — pełna głębia
Praktyczny LLM — fundament.
Structured Output, zarządzanie kontekstem, RAG zrobione inżynieryjnie.
Gotowe środowisko - logujesz się i działasz. ~200 modeli LLM. 1M tokenów na eksperymenty. Zero instalacji. Ten kurs ma ponad 2 lata i 5 edycji - nadal aktualny.
Agentic AI - pełna głębia.
Pamięć, narzędzia, kontrola, adaptywne planowanie. Poziomy 4-5. Start 30 marca.
Co mówią uczestnicy?
"Vladimir uświadomił mnie, jak bardzo mainstream
promuje rozwiązania, bo ładnie brzmią, a pod maską jest wiele wyzwań."
"W obliczu zmasowanego hype'u na wszystko co związane z AI, ciężko jest znaleźć wartościowe treści, które realnie pomogą wykorzystać potencjał LLM."
Większość szkoleń AI w Polsce kończy się na Poziomie 1, może 2. Ten program idzie do Poziomu 5. Sprawdź, czy istnieje coś bardziej zaawansowanego? Nie znaleźliśmy. To więcej niż kolejny kurs o AI.
To program edukacyjny oparty o Lab, realne wdrożenia i dekadę w ML.
Jeśli chcesz budować Agentów AI na produkcji - potrzebujesz fundamentu.
DWthon #2 (Level 4 — przedsmak, 3 dni)
↓ Praktyczny LLM (Level 2-3, 5 tygodni) — fundament
↓ Agentic AI (Level 4-5, 5 tygodni, start 30 marca) — pełna głębia
Praktyczny LLM — fundament.
Structured Output, zarządzanie kontekstem, RAG zrobione inżynieryjnie.
Gotowe środowisko - logujesz się i działasz. ~200 modeli LLM. 1M tokenów na eksperymenty. Zero instalacji. Ten kurs ma ponad 2 lata i 5 edycji - nadal aktualny.
Agentic AI - pełna głębia.
Pamięć, narzędzia, kontrola, adaptywne planowanie. Poziomy 4-5. Start 30 marca.
Co mówią uczestnicy?
"Vladimir uświadomił mnie, jak bardzo mainstream
promuje rozwiązania, bo ładnie brzmią, a pod maską jest wiele wyzwań."
"W obliczu zmasowanego hype'u na wszystko co związane z AI, ciężko jest znaleźć wartościowe treści, które realnie pomogą wykorzystać potencjał LLM."
Większość szkoleń AI w Polsce kończy się na Poziomie 1, może 2. Ten program idzie do Poziomu 5. Sprawdź, czy istnieje coś bardziej zaawansowanego? Nie znaleźliśmy. To więcej niż kolejny kurs o AI.
To program edukacyjny oparty o Lab, realne wdrożenia i dekadę w ML.
Dlaczego nam zaufało już ponad 10 000 ludzi?
1. Doświadczenie, które przynosi rezultaty
Szkolimy od 2016 roku, a nasz autor programów edukacyjnych to praktyk z ponad 10-letnim doświadczeniem w branży.
2. Praktyczne podejście do nauki
Nasze szkolenia oparte są na danych i naciskają na praktykę, co oznacza, że możesz od razu wdrażać zdobytą wiedzę w swoich projektach zawodowych.
3. Gotowe środowisko do nauki
Zapewniamy kompletną infrastrukturę do nauki – nie musisz martwić się o konfigurację ani instalację.
4. Wiedza z pierwszej ręki
Uczymy tego, co sami stosujemy w naszych projektach, dzięki czemu otrzymujesz aktualne i sprawdzone informacje.
5. Zaufanie dużych firm
Nasze szkolenia wybierają również czołowe organizacje, takie jak Orange, mBank, Santander, Leroy Merlin i inne, aby wspierać transformację swoich firm.
6. Społeczność zadowolonych uczestników
Ponad 10000 zadowolonych uczestników potwierdza jakość naszych programów. Dołącz do nich i przekonaj się, jak nasze szkolenia mogą wpłynąć na Twoją karierę!
7. Opinie naszych absolwentów
Nie wierz nam na słowo – zapoznaj się z opiniami naszych absolwentów, którzy dzielą się swoimi sukcesami po ukończeniu naszych kursów.
Szkolimy od 2016 roku, a nasz autor programów edukacyjnych to praktyk z ponad 10-letnim doświadczeniem w branży.
2. Praktyczne podejście do nauki
Nasze szkolenia oparte są na danych i naciskają na praktykę, co oznacza, że możesz od razu wdrażać zdobytą wiedzę w swoich projektach zawodowych.
3. Gotowe środowisko do nauki
Zapewniamy kompletną infrastrukturę do nauki – nie musisz martwić się o konfigurację ani instalację.
4. Wiedza z pierwszej ręki
Uczymy tego, co sami stosujemy w naszych projektach, dzięki czemu otrzymujesz aktualne i sprawdzone informacje.
5. Zaufanie dużych firm
Nasze szkolenia wybierają również czołowe organizacje, takie jak Orange, mBank, Santander, Leroy Merlin i inne, aby wspierać transformację swoich firm.
6. Społeczność zadowolonych uczestników
Ponad 10000 zadowolonych uczestników potwierdza jakość naszych programów. Dołącz do nich i przekonaj się, jak nasze szkolenia mogą wpłynąć na Twoją karierę!
7. Opinie naszych absolwentów
Nie wierz nam na słowo – zapoznaj się z opiniami naszych absolwentów, którzy dzielą się swoimi sukcesami po ukończeniu naszych kursów.
© All Rights Reserved.
DataWorkshop sp. z o.o.
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków
KRS: 0000815135
NIP: 6762574286
REGON: 384914283
DataWorkshop sp. z o.o.
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków
KRS: 0000815135
NIP: 6762574286
REGON: 384914283