Notatki z budowania z agentami AI

Jak dodać AI do istniejącej aplikacji bez przebudowy? Wybierz jeden proces, ustal dostęp do danych, sposób sprawdzenia wyniku i kryteria pilotażu.

Zanim poprosisz software house o wycenę MVP, ustal jeden efekt pierwszej wersji, to, czego w niej nie będzie, i sposób odbioru. Przykład z ośmioma sprawdzeniami i czterema spornymi zgłoszeniami.

Dwóch agentów AI na Hermes Agent pracuje u nas jak para programistów: jeden pisze kod, drugi robi mu code review. Pokazujemy, jak wygląda to na prawdziwej zmianie i kto ostatecznie ją przyjmuje.

Co nasi agenci AI robią sami, a co czeka na decyzję człowieka. Do tego dwa przypadki z naszych wdrożeń: nieudana publikacja, którą cofnęliśmy i powtórzyliśmy, oraz strona demonstracyjna, która uruchamiała analitykę przed decyzją odwiedzającego, i jej poprawka.

Agenci AI stają się realnym elementem operacji: mniej ręcznej pracy, szybsze decyzje i bardziej przewidywalne procesy.

To, że prototyp dobrze wypada na demo, nie oznacza jeszcze, że jest gotowy dla klientów. Ten przewodnik podpowiada, co sprawdzić przed uruchomieniem płatności, pracą na danych klientów i przekazaniem aplikacji zespołowi.

Jak odebrać warsztaty AI discovery przed zleceniem wdrożenia? Sprawdź dowody, testy, koszty i odpowiedzialność za pomocą praktycznej karty odbioru.

Gotowe narzędzie AI czy rozwiązanie dopasowane do procesu? Sprawdź jeden proces na narzędziu, które już masz, i zamawiaj tylko brakującą część.

Jak przejść od działającego prototypu stworzonego z pomocą AI do aplikacji gotowej na użytkowników. Osiem obszarów, które pomagają wcześnie znaleźć ryzyko.

W Londynie dominował jeden temat: koniec etapu samych demo i mocny zwrot w stronę gotowości produkcyjnej rozwiązań AI.

Na Made in Wroclaw 2025 zdobyliśmy główną nagrodę Tech Contest za ValidLabels — produkt, który porządkuje złożony obszar etykietowania compliance.

W Lizbonie wyraźnie było widać, że rynek premiuje dziś zespoły, które łączą jakość techniczną z klarowną egzekucją biznesową.

Vancouver potwierdził rosnący popyt na praktyczne wdrożenia multi-agent i voice AI, szczególnie w procesach wymagających szybkości i kontroli jakości.