Główne ryzyka: koszty i observability

Budujesz agentów AI, ale boisz się puścić ich „samopas” na produkcji? Odkryj, dlaczego traktowanie modeli językowych jak niesfornych juniorów to jedyny sposób na realny zysk i jak Jakub Mrugalski hostuje krytyczne systemy dla chorych na cukrzycę tam, gdzie inni giganci zawiedli.

Dołącz i buduj AI razem z nami:

→ https://spolecznosc.aininjas.pl/

Chcesz budować gotowe, produkcyjne rozwiązania AI dla biznesu i swojej codzienności?

AI Devs 4 to właściwe miejsce — wbijaj ze zniżką -10%:

→ https://aidevs.pl/bsai10

🔔 Subskrybuj, aby nie przegapić nowych odcinków!

W tym odcinku podcastu sprawdzamy, jak selektywne karmienie modeli danymi i anonimizacja informacji pozwala na bezpieczne wpięcie AI w procesy firmowe bez ryzyka wycieku. Jakub dzieli się metodą na drastyczną optymalizację kosztów poprzez testowanie niszowych modeli na OpenRouterze, co pozwala obniżyć rachunki. Rozmawiamy też o budowaniu repozytoriów wiedzy na GitHubie oraz o tym, jak technologia prompt cachingu radykalnie przyspiesza działanie asystentów w codziennej pracy.

Z tego odcinka dowiesz się:

🔹 Czym różnią się agenci AI od klasycznych automatyzacji i w jakich zadaniach sprawdzają się najlepiej.

🔹 Na czym polega context engineering i jakie są techniki zarządzania pamięcią modelu.

🔹 Dlaczego warto budować sieci wyspecjalizowanych agentów zamiast rozwiązań ogólnych.

🔹 Jakie są ryzyka biznesowe związane z kosztami, monitoringiem i brakiem determinizmu AI.

🔹 Jak bezpiecznie wdrażać agentów w środowiskach produkcyjnych.

🔹 Dlaczego praca bezpośrednio z API bywa lepsza niż korzystanie z gotowych frameworków.

🔹 W jaki sposób serwery VPS i konteneryzacja pomagają w bezpiecznym hostowaniu narzędzi AI.

🎙Prowadzący: https://www.linkedin.com/in/krzysztof-tutak/

👥 Gość: https://www.linkedin.com/in/unknow/

⭐️ Zobacz też:

🔹#27 Maciej Aniserowicz - https://youtu.be/7XhP4P4OHZw

🔹#14 Marcin Czarkowski, Przemek Smyrdek - https://youtu.be/SyPF8vhywt8

🔹#12 Adam Gospodarczyk - https://youtu.be/LBG3_L-sbJA

🔹#9 Piotr Brzyski - https://youtu.be/fhpw_5-GWHg

🔹#5 Jakub Mrugalski - https://youtu.be/gEhMWWaXfkQ

🔹#4 Mateusz Chrobok - https://youtu.be/AWC6c-fOcFE

Linki i transkrypcja:

🔹https://bliskiespotkaniazai.pl/r28

Rozdziały:

00:00 Dziś w odcinku

01:45 Wprowadzenie

01:49 Jakub Murgalski

06:30 Czym właściwie są agenci AI?

08:19 Kontrola nad autonomią agentów

11:44 Jak bezpiecznie zarządzać danymi?

13:23 Agent czy prosta automatyzacja?

18:27 Na czym polega Context Engineering?

23:05 Metody kompresji i optymalizacji kontekstu

30:28 Wykorzystanie sitemap w pracy z LLM

33:27 Przewaga wyspecjalizowanych zespołów agentów

34:05 Dobór modeli do konkretnych zadań

37:09 Jak skutecznie definiować narzędzia?

44:30 Strategie budowania precyzyjnych promptów

48:58 Claude jako osobiste centrum dowodzenia

50:54 Bezpieczeństwo i konteneryzacja środowiska

57:44 Ryzyka i odpowiedzialność w biznesie

01:01:32 Monitoring i utrzymanie systemów agentowych

01:06:55 Najlepsze praktyki tworzenia agentów

01:09:29 Dlaczego warto unikać frameworków?

01:11:29 Inspiracje i polecane materiały

01:20:54 Zakończenie

#AI #ClaudeCode #AgenciAI #Automatyzacja #ContextEngineering