·S1 E28

#28 Jak zbudować agenta AI, który nie usunie Ci połowy plików? | Jakub Mrugalski

February 26

1h 21m

Episode Description

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