Agenci AI i automatyzacja procesów w firmie

Agent AI to program, który sam planuje i wykonuje kilka kroków, żeby dowieźć wynik, zamiast odpowiadać na jedno pytanie. Buduję agentów, którzy przejmują powtarzalną pracę: zbierają dane, analizują je i przygotowują wynik do akceptacji przez człowieka.

Dla kogo

  • Firmy, w których ktoś codziennie przepisuje, porządkuje albo raportuje dane z kilku źródeł.
  • Zespoły produktowe, które chcą automatycznego QA albo analizy feedbacku.
  • Osoby, które zrobiły prototyp w ChatGPT albo n8n i potrzebują wersji, która działa stabilnie.

Co mogę zrobić

  • Wybór procesu, w którym agent da największą oszczędność, i opis kroków.
  • Agent albo system kilku agentów z narzędziami (API, bazy, przeglądarka, pliki).
  • Kontekst i pamięć: agent widzi to, czego potrzebuje, i nic ponad to.
  • Evals, trace i logi, żeby było widać, co agent zrobił i gdzie się myli.
  • Punkt akceptacji przez człowieka przed akcjami, których nie da się cofnąć.

Jak pracuję

  1. 01

    Warsztat i mapa procesu

    Rozpisujemy, co dziś robi człowiek, krok po kroku, i gdzie są dane.

  2. 02

    Zakres

    Ustalamy, co agent robi sam, a co zostawia do akceptacji człowieka.

  3. 03

    Sprinty co dwa tygodnie

    Buduję agenta na prawdziwych danych i po każdym sprincie pokazuję, jak radzi sobie z realnymi przypadkami, a nie z demem.

  4. 04

    Pierwsza działająca wersja

    Zespół może uruchomić agenta na własnych przypadkach. W środku są testy, limity uprawnień, logi i akceptacja człowieka.

  5. 05

    Iteracje i wdrożenie

    Agent działa w Twoim środowisku i raportuje wyniki tam, gdzie pracuje zespół. Kolejne sprinty poprawiają miejsca, w których się myli.

  • Nie podaję stałych terminów, bo zależą od wielkości aplikacji. Po każdym sprincie widzisz, co jest gotowe, a co zostało.
  • Rozliczam się godzinowo, na fakturę B2B.
  • UX i design projektuję sam, razem z kodem.
  • Na wiadomości odpowiadam w ciągu 24 godzin.

Projekty, które to potwierdzają

FlowTap

Multi-agent QA: agenci przechodzą flow w aplikacji React Native, robią screenshoty, a model vision ocenia UI jak reviewer.

Zobacz projekt: FlowTap

Board of Advisors

System wielu agentów w AutoGen, którzy patrzą na problem z różnych perspektyw i oddają strukturalny wynik.

Zobacz projekt: Board of Advisors

Samantha

Prywatny asystent z pamięcią długoterminową, notatkami i integracjami: desktop, Slack, Telegram, Siri.

Zobacz projekt: Samantha

Technologie

TypeScriptPythonMastra.aiAutoGenLangChainMCPOpenAIGeminiLangfuse

Najczęstsze pytania

Czym agent AI różni się od chatbota?

Chatbot odpowiada na pytanie. Agent dostaje cel, sam dzieli go na kroki, używa narzędzi i oddaje gotowy wynik. Więcej piszę o tym w artykule o agentach AI.

Od jakiego procesu zacząć?

Od takiego, który jest powtarzalny, ma jasny wynik i zajmuje komuś dużo czasu. W labie agentów opisałem 70 takich workflowów dla sprzedaży, finansów, operacji, HR i IT.

Czy agent może popełniać błędy?

Tak, dlatego buduję go z testami na prawdziwych przypadkach, logami każdego kroku i akceptacją człowieka przed ważnymi akcjami.

Czy wystarczy n8n albo Make?

Do prostych, przewidywalnych automatyzacji często tak. Agent w kodzie ma sens, gdy kroki zależą od treści danych, potrzebne są testy albo proces jest za złożony na scenariusz.

Jak wygląda współpraca przy agencie AI?

Zaczynamy od warsztatu, na którym rozpisujemy proces. Potem pracuję w dwutygodniowych sprintach na prawdziwych danych. Nie podaję stałego terminu, bo zależy od wielkości procesu. Rozliczam się godzinowo, na fakturę B2B.

Przeczytaj też

Opisz, co chcesz zbudować

Wystarczy kilka zdań: jaki problem rozwiązujesz, dla kogo i co już masz. Odpiszę w ciągu 24 godzin z pytaniami albo propozycją warsztatu.

Napisz do mnieKontakt

Inne usługi