Szkolenie Agenci AI w Praktyce: Budowa, Integracja i Skalowanie
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
8h /1 dzieńTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Agenci AI w Praktyce: Budowa, Integracja i Skalowanie
Szkolenie warsztatowe poświęcone projektowaniu agentów AI oraz automatyzacji agentowych bez konieczności programowania. Zakres obejmuje konfigurowalne rozwiązania w ChatGPT i Gemini, platformę n8n, integracje z aplikacjami i API, narzędzia agenta, dane kontekstowe, pamięć, obsługę błędów oraz podstawy monitorowania działania. Uczestnicy przygotują prototyp konfigurowalnego agenta oraz przepływ agentowy w n8n, przetestują je na reprezentatywnych scenariuszach i określą granice autonomii. Szkolenie wymaga praktycznej znajomości co najmniej jednego narzędzia generatywnej AI oraz podstawowego rozumienia procesów biznesowych.
Dla kogo jest to szkolenie?
Specjaliści ds. automatyzacji, cyfryzacji i innowacji odpowiedzialni za usprawnianie procesów z wykorzystaniem generatywnej AI i narzędzi no-code-
Menedżerowie i liderzy operacyjni poszukujący bezpiecznych sposobów automatyzacji powtarzalnych zadań oraz integracji danych i aplikacji
-
Analitycy, konsultanci i zaawansowani użytkownicy AI, którzy chcą przejść od pojedynczych promptów do konfigurowalnych agentów i wieloetapowych przepływów pracy
-
Osoby potrafiące korzystać z ChatGPT, Gemini lub podobnego narzędzia, opisać proces biznesowy oraz pracować z formularzami i danymi tabelarycznymi
-
Znajomość programowania i wcześniejsze doświadczenie z n8n nie są wymagane
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Rozróżniać agenta AI, konfigurowalnego asystenta i klasyczną automatyzację oraz dobierać rozwiązanie do konkretnego procesu
- Konfigurować prototyp agenta obejmujący rolę, instrukcje, dane źródłowe, narzędzia, format wyników i granice działania
- Projektować w n8n przepływ agentowy wykorzystujący wyzwalacze, węzły, warunki, pamięć i integrację z modelem językowym
- Łączyć agenta z formularzami, dokumentami i aplikacjami za pomocą gotowych integracji lub API oraz bezpiecznie zarządzać poświadczeniami
- Przygotowywać scenariusze testowe, oceniać jakość wyników oraz konfigurować walidację danych, obsługę błędów, limity i nadzór człowieka
- Dokumentować przeznaczenie, uprawnienia, ograniczenia, koszty i ryzyka prototypu oraz określać warunki jego dalszego rozwoju
Program szkolenia
Moduł 1 – Podstawy agentów AI i przegląd narzędzi
- Agent AI, konfigurowalny asystent i klasyczna automatyzacja – różnice, zastosowania i granice autonomii
- Model językowy, instrukcje, narzędzia, pamięć i dane kontekstowe – komponenty rozwiązania agentowego
- ChatGPT GPTs, Gemini Gems, Claude i n8n – możliwości, ograniczenia i kryteria doboru
- Przypadki użycia agentów AI w rekrutacji, sprzedaży, analizie danych i komunikacji wewnętrznej
Moduł 2 – Konfiguracja agentów w GPTs i Gemini Gems bez kodu
- Rola, instrukcje, wiedza, narzędzia i kryteria zakończenia działania agenta
- Dane źródłowe, zakres dostępu, format odpowiedzi, ograniczenia i reguły odmowy
- Prototypy agentów wspierających rekrutację, sprzedaż i komunikację wewnętrzną
- Warsztat: konfiguracja, scenariusze testowe, ocena jakości i iteracja własnego agenta
Moduł 3 – Podstawy platformy n8n
- Architektura przepływów n8n – węzły, połączenia, wyzwalacze i przepływ danych
- Poświadczenia, zmienne środowiskowe, sekrety i zakresy uprawnień
- Węzeł AI Agent, model czatu, narzędzia i pamięć kontekstowa
- Środowisko lokalne lub chmurowe – konfiguracja, wersjonowanie i diagnostyka
Moduł 4 – Integracja agentów z systemami zewnętrznymi
- Integracje z CRM, pocztą elektroniczną, Notion, Google Docs, Slackiem i formularzami
- Uwierzytelnianie API, poświadczenia i zasada najmniejszych uprawnień
- Dane z API jako kontekst modelu – struktura, filtrowanie i dynamiczne prompty
- Warsztat: konfiguracja API, walidacja danych, limity zapytań i obsługa błędów
Moduł 5 – Projekt agenta AI w n8n z użyciem LLM
- Schemat automatyzacji sterowanej przez AI – wejście, decyzja, narzędzia, wynik i warunek zakończenia
- Logika węzłów, kontrakty danych oraz kontrola wejścia i wyjścia modelu
- Warunki, zmienne, transformacje danych i rozgałęzienia procesu
- Warsztat: prototyp agenta generującego odpowiedzi na podstawie danych organizacji
Moduł 6 – Niezawodność i kontrolowane skalowanie agentów
- Wieloetapowe przepływy, planowanie zadań, pamięć kontekstowa i granice sesji
- Obsługa błędów, ponowienia, limity czasu, ścieżki awaryjne i odporność procesu
- Pliki, wiadomości e-mail i formularze – walidacja, klasyfikacja i bezpieczny przepływ danych
- Obciążenie, współbieżność, koszty, logi i metryki działania – podstawy skalowania prototypu
Moduł 7 – Odpowiedzialne projektowanie AI i kierunki rozwoju technologii
- Model ryzyka agenta – prompt injection, nieuprawnione działania, ujawnienie danych i błędne wyniki
- Ochrona danych, kontrola dostępu, minimalizacja uprawnień i bezpieczne zarządzanie sekretami
- Nadzór człowieka, progi akceptacji, ścieżki eskalacji i odpowiedzialność za decyzje
- Monitoring, rejestr zdarzeń, ocena jakości, audyt zmian i kierunki rozwoju systemów agentowych
