Budowa agentów AI no-code: od podstaw do realnych zarobków

Cyfrowy awatar Bartka Schmidta wita Cię na kursie i obiecuje praktyczną, krok po kroku podróż przez budowanie agentów AI, które naprawdę działają. Zaczyna od najważniejszego fundamentu: zrozumienia, czym naprawdę jest model AI — klucza otwierającego wszystkie pozostałe drzwi. Niezależnie od tego, czy jesteś nowy w temacie, czy już coś wiesz, znajdziesz tu jasną ścieżkę naprzód.

Ta prezentacja wyjaśnia modele AI prostym językiem, bez technicznego żargonu. Dowiesz się, czym naprawdę jest model (wytrenowany "silnik językowy" przewidujący odpowiedzi), co potrafi, a czego nie, oraz poznasz kluczową analogię: model AI jest jak silnik samochodowy —ChatGPT to samochód osobowy, a agent AI to ciężarówka dostawcza z GPS-em, zasadami i misją. Ten sam silnik, różne zastosowania.

Ta lekcja wyjasnia trzy kluczowe pojęcia na prostym porównaniu: model AI to silnik, ChatGPT to uniwersalne narzędzie do konwersacji, a agent AI to wyspecjalizowany system, który wie, kim jest, co robić, jak to robić i czego nie robić. Dowiesz się, dlaczego agenci nie improwizują — działają w ramach określonego przez Ciebie schematu, co czyni ich niezawodnymi w procesach biznesowych.

Dowiedz się, jak definiować jasne cele, dostarczać właściwy kontekst i strukturyzować instrukcje dla niezawodnej pracy agenta.

Przegląd trzech typów agentów: jednorazowych, harmonogramowych i zdarzeniowych — oraz kiedy używać każdego z nich.

Jak projektować i zarządzać przepływami pracy wielu agentów w złożonych procesach biznesowych.

Opanuj trzy filary skutecznego promptingu: cel, kontekst i instrukcje. Omówione zostaną myślenie probabilistyczne, typowe błędy oraz wielokrotnie używalny szablon promptu.

Przegląd narzędzi no-code dostępnych do budowania agentów AI — porównanie GPTs, kreatorów agentów i platform automatyzacji.

Pierwsze kroki z Make.com — zrozumienie interfejsu platformy przez pryzmat logiki i myślenia przepływowego.

Omówienie przypadku biznesowego: jaki problem rozwiąże agent AI i jak zostanie zbudowany w Make.

Tworzenie Agentów AI w Make.com

Tutorial: łączenie wyzwalaczy, akcji i modułów AI w Make w celu stworzenia zautomatyzowanego przepływu pracy wykonującego realne zadania samodzielnie.

Monitorowanie i zarządzanie scenariuszami Make — rozumienie dzienników wykonań i rozwiązywanie problemów.

Omówienie zaawansowanego scenariusza automatyzacji — budowanie bardziej złożonych wieloetapowych przepływów pracy agenta w Make.

Zrozumienie, jak działa wiedza w agentach AI — różnica między wiedzą modelu a zewnętrznymi źródłami danych.

Podłączanie agentów do plików PDF, FAQ i firmowych baz wiedzy — jak działa proces wyszukiwania w praktyce.

Przewodnik krok po kroku do budowania bazy wiedzy dla Twojego agenta AI — strukturyzowanie i przesyłanie dokumentów.

Typowe pułapki i ograniczenia agentów AI opartych na wiedzy — na co uważać i jak unikać błędów.

Praktyczne metody testowania agentów AI na pięciu przypadkach testowych — walidacja zachowania przed wdrożeniem.

Techniki ograniczania błędów i halucynacji w agentach AI — kontrole jakości i metody walidacji odpowiedzi.

Lista kontrolna do kontroli jakości przed wdrożeniem — zapewnienie niezawodnego działania agenta w rzeczywistych scenariuszach.

Jak odpowiedzialnie wprowadzać agentów AI do zespołów — komunikowanie ich roli użytkownikom i ustalanie oczekiwań.

Rzeczywiste przypadki użycia biznesowego i wzorce automatyzacji w sprzedaży, marketingu, HR, operacjach i obsłudze klienta

Pakiet studiów przypadków z rzeczywistymi przykładami wdrożeń agentów AI w biznesie.

Zastosuj wszystko, czego się nauczyłeś, budując kompletnego agenta AI od początku do końca dla realnego przypadku użycia. Zbadaj, jak ulepszać i skalować agenta w czasie, oraz przejrzyj kluczowe trendy branżowe.