1. Podstawy agentów AI

• czym jest agent AI i czym różni się od klasycznego chatbota,
• ewolucja: od prostego promptu, przez proces (workflow), do autonomicznego agenta,
• realne przykłady wykorzystania agentów w organizacjach,
• sytuacje, w których wdrażanie agentów nie ma uzasadnienia.

2. Architektura ChatGPT AI Agent Builder

• czym jest Agent Builder i w jakim środowisku funkcjonuje,
• pojęcie kanwy (canvas) i przepływu pracy (workflow),
• rodzaje komponentów (węzłów):
  • wejścia i wyjścia,
  • zadania realizowane przez LLM,
  • logika decyzyjna i warunki,
  • narzędzia oraz integracje,
• jak dane przechodzą przez agenta krok po kroku.

3. Projektowanie działania agenta

• podejście procesowe vs pisanie pojedynczych promptów,
• dekompozycja procesu na mniejsze etapy,
• tworzenie:
  • agentów liniowych (krok po kroku),
  • agentów opartych na decyzjach,
• ćwiczenia praktyczne:
  • agent odpowiadający na pytania klientów,
  • agent analizujący dokument i podejmujący decyzję.

4. Promptowanie w kontekście agentów

• różnice między promptem jednorazowym a promptem osadzonym w workflow,
• instrukcje systemowe a kontekst konkretnego zadania,
• zarządzanie kontekstem i pamięcią agenta,
• najczęstsze błędy w promptach dla agentów,
• ćwiczenie: zwiększanie trafności i jakości odpowiedzi agenta.

5. Agenci wieloetapowi i logika warunkowa

• wykorzystanie instrukcji if / else w Agent Builderze,
• agenci reagujący na różne scenariusze użytkownika,
• obsługa wyjątków i sytuacji błędnych,
• ćwiczenie: agent HR lub agent przygotowujący oferty.

6. Dane i integracje

• praca z dokumentami (PDF, DOCX, pliki tekstowe),
• użycie danych wprowadzanych przez użytkownika,
• integracje z zewnętrznymi narzędziami (idea MCP),
• bezpieczeństwo danych i ograniczenia dostępu.

7. Testowanie i doskonalenie agentów

• testowanie na różnych scenariuszach użycia,
• identyfikowanie i naprawa błędów w workflow,
• optymalizacja kosztów oraz czasu odpowiedzi,
• zarządzanie wersjami agentów.

8. Wdrażanie agentów w organizacji

• możliwe miejsca i formy uruchomienia agenta,
• przypadki użycia:
  • wewnętrzne (dla zespołów i pracowników),
  • zewnętrzne (dla klientów),
• podział ról i odpowiedzialności,
• nadzór, standardy i kontrola jakości (governance).