Agenci AI
Wszystko o agentach AI (AI Agents) i Agentic AI: podstawy, architektury, RAG, systemy wieloagentowe, unijny AI Act, RODO, bezpieczeństwo, zastosowania i infrastruktura.
Czym są agenci AI?
Czym są agenci AI, jak autonomicznie planują i wykonują zadania oraz czym różnią się od prostych chatbotów.
Agentic AI vs. klasyczna AI
Czym Agentic AI różni się od klasycznej AI: autonomia, ukierunkowanie na cel, korzystanie z narzędzi i decyzje wieloetapowe.
Architektury agentów AI: przegląd
Przegląd popularnych architektur agentów, takich jak ReAct, Planner-Executor i Reflexion, oraz scenariuszy ich zastosowania.
Co to jest LLM: podstawy dla agentów AI
Jak modele LLM działają jako silnik rozumowania agentów: tokeny, okno kontekstowe, Function Calling i wybór modelu.
Jak działają systemy RAG w AI
Jak systemy RAG dostarczają modelom LLM wiedzę zewnętrzną: retrieval, embeddingi, wektorowe bazy danych i precyzyjne odpowiedzi.
Systemy wieloagentowe (multi-agent systems)
Jak wielu agentów AI współpracuje za pomocą protokołów takich jak A2A i MCP, dzieli się rolami i rozwiązuje złożone zadania.
Model Context Protocol (MCP)
Czym jest Model Context Protocol (MCP) i jak ten otwarty standard łączy agentów AI z narzędziami, danymi i systemami.
Protokół Agent-to-Agent (A2A)
Podstawy protokołu Agent-to-Agent (A2A): jak agenci AI komunikują się ze sobą niezależnie od dostawców i frameworków.
Porównanie frameworków (LangGraph/CrewAI/AutoGen)
Porównanie frameworków dla agentów AI: LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework (następca AutoGen), SDK OpenAI i Claude pod kątem architektury i dojrzałości.
Prompt engineering dla agentów AI
Prompt engineering dla agentów AI: techniki tworzenia promptów systemowych, korzystania z narzędzi i zapewniania niezawodnego działania autonomicznych agentów AI.
EU AI Act a agenci AI
EU AI Act a agenci AI: klasy ryzyka, obowiązki i konkretne kroki compliance przy wdrażaniu agentów w Europie.
Wdrażanie agentów AI zgodnie z RODO
Wdrażanie agentów AI zgodnie z RODO: podstawy prawne, przepływy danych i środki techniczne zapewniające działanie zgodne z przepisami o ochronie danych.
ISO 42001 (system zarządzania AI)
Czego wymaga ISO 42001 jako system zarządzania AI i jak firmy mogą certyfikować swój AIMS na potrzeby wykorzystania agentów AI w Europie.
NIS2 i NISG 2026
Obowiązki wynikające z NIS2 i austriackiej ustawy NISG 2026 w zakresie cyberbezpieczeństwa przy korzystaniu z agentów AI w sektorach objętych przepisami.
Rozporządzenie DORA i AI w sektorze finansowym
Jak rozporządzenie DORA reguluje wykorzystanie agentów AI w podmiotach finansowych: ryzyko ICT, odporność i zewnętrzni dostawcy.
Bezpieczeństwo agentów AI & OWASP
Powierzchnie ataku agentów AI i to, jak framework OWASP chroni przed prompt injection, nadużyciem narzędzi i wyciekami danych.
Automatyzacja marketingu z agentami AI
Jak agenci AI przejmują automatyzację marketingu: content, kampanie, lead nurturing i raportowanie na całej ścieżce klienta.
Cold outreach B2B z agentami AI
Jak agenci AI wspierają cold outreach B2B: research, personalizacja, conversation intelligence i pierwszy kontakt przez LinkedIn, pocztę tradycyjną lub (DE/CH, z ograniczeniami) telefon zamiast zimnego e-maila.
Automatyzacja treści z agentami AI
Jak agenci AI automatyzują produkcję treści: od researchu przez tworzenie po dystrybucję, wraz z workflow, narzędziami i kontrolą jakości.
Agenci AI dla agencji marketingowych
Jak agencje marketingowe wykorzystują agentów AI: przypadki użycia, skalowanie usług, modele cenowe i integracja z codzienną pracą.
Budowa infrastruktury agentów AI
Jak zbudować gotową do produkcji infrastrukturę agentów AI: topologia (chmura, on-prem, hybryda), stack inferencyjny, AI gateway, obserwowalność, koszty i bezpieczeństwo.
Przyszłość Agentic AI (2026–2028)
Dokąd zmierza Agentic AI do 2028 roku: trendy, standardy takie jak A2A i MCP, zmiany na rynku i implikacje strategiczne.