Agent AI od zera

Słowo „agent” zrobiło się modne i zaczęło znaczyć wszystko naraz. Ta lekcja ustawia jedno rozróżnienie, które porządkuje resztę kursu.

Najczęstszy powód, dla którego pierwsze podejście do AI kończy się niczym, to nie technologia. To wybór zadania zbyt dużego, żeby je dokończyć, i zbyt mglistego, żeby ocenić wynik.

Prompt systemowy to nie zaklęcie. To instrukcja stanowiskowa dla kogoś, kto pracuje u Ciebie pierwszy dzień, jest bardzo szybki i kompletnie pozbawiony domysłów.

Wybór modelu to najczęściej przeceniana decyzja w całym wdrożeniu. Ma znaczenie, ale mniejsze niż jakość promptu i dobór zadania.

Do tej pory agent czekał, aż go zagadniesz. Ta lekcja odwraca kierunek: to on zaczyna rozmowę, bo wybiła godzina albo coś się wydarzyło.

W lekcji pierwszej ustaliliśmy, że agenta od chatbota odróżniają narzędzia. Czas zobaczyć, czym one właściwie są i dlaczego więcej nie znaczy lepiej.

To lekcja, którą najczęściej się pomija, a potem wraca do niej pod presją, dwa dni przed wdrożeniem. Lepiej przeczytać ją teraz.

Bez liczby zapisanej przed startem każda ocena wdrożenia sprowadza się do wrażeń. A wrażenia po miesiącu zawsze są dobre, bo włożyliście w to pracę.

Największe ryzyko nie leży w tym, że agent nie zadziała. Leży w tym, że zadziała źle przy pierwszym prawdziwym kliencie, a Wy dowiecie się o tym z opinii w internecie.

Ostatnia lekcja kursu jest o tym, kiedy nie warto. Piszemy ją, bo połowa rozmów, które prowadzimy, kończy się wnioskiem, że na razie nie ma po co.

Zapytaj pięciu osób, co zjada im najwięcej czasu, a dostaniesz pięć szczerych odpowiedzi i ani jednej, która mierzy to samo. Pamięć zawyża to, co irytujące, i chowa to, co robimy odruchowo. Dlatego wybór procesu zaczyna się od tygodnia notatek, a nie od burzy mózgów.

Pilotaż nie polega na tym, że agent działa, a Wy patrzycie, czy coś się nie zepsuje. Polega na tym, że jedna osoba czyta każdą odpowiedź i zapisuje, co z nią zrobiła. Bez tego drugiego elementu pilotaż zamienia się w nadzieję.

Agent wpuszczony do firmowego czatu psuje się inaczej niż agent w oknie przeglądarki. Nie odpowiada źle, odpowiada za dużo, nie tam, gdzie trzeba, i przy ludziach, którzy o nic nie pytali. To problem konfiguracji, nie modelu.

Baza wiedzy zbudowana z firmowych dokumentów działa dokładnie tak dobrze, jak porządek w tych dokumentach. Brzmi jak truizm do momentu, w którym agent zacytuje klientowi cennik sprzed roku i zrobi to z pełnym przekonaniem.

Budżety na AI nie przepadają dlatego, że są duże. Przepadają, bo nikt nie potrafi powiedzieć, ile to kosztuje naprawdę i co się stanie, jeśli nie wyjdzie. Ta lekcja przygotowuje obie odpowiedzi.

Lekcja siódma opisywała, dokąd wędrują Wasze dane. Ta jest o papierach: co trzeba mieć podpisane, co dopisać do polityki i które zastosowania są po prostu wykluczone.

Pierwszy proces działa, więc pojawia się apetyt na kolejne. To dobry moment i jednocześnie ten, w którym najłatwiej narobić sobie w firmie bałaganu, którego potem nikt nie chce sprzątać.

Agenty rzadko psują się z hukiem. Zwykle zaczynają odpowiadać odrobinę gorzej, przez kilka tygodni nikt tego nie nazywa, a potem ktoś rzuca, że „to już nie działa jak kiedyś”.

Pod każdym agentem z tej ścieżki siedzi jeden proces nasłuchujący na porcie 18789. Ta lekcja pokazuje, co dostajesz razem z nim i czego nie dostajesz wcale. Na końcu rozstrzygniesz, czy stać Cię na utrzymanie tego samodzielnie.

Instalacja zajmuje 2–5 minut, a kreator kolejne kilka. Reszta czasu schodzi na pięć rzeczy, o których nikt nie uprzedza: wersję Node'a, dostęp do panelu na maszynie bez ekranu, zawieszony kreator oraz dwie sprawy dockerowe, bind i właścicielstwo katalogów.

Agent po restarcie pyta Cię o imię, bo ma pusty workspace. To katalog kilku plików Markdown wstrzykiwanych do promptu na starcie każdej sesji, z twardym budżetem znaków i kilkoma regułami, których nikt nie tłumaczy po polsku.

Najczęstszy incydent z agentem w firmie nie polega na tym, że model coś zmyślił. Polega na tym, że odpowiedział komuś, kto nigdy nie powinien był dostać odpowiedzi, albo milczy wobec kogoś, kto miał prawo pytać.

Skill w OpenClaw to katalog z jednym plikiem tekstowym. Bez kompilacji i bez procesu w tle: instrukcja, którą agent dostaje do promptu wtedy, kiedy jest potrzebna.

Które zadania w ogóle nadają się na cykl i jak nie utonąć w powiadomieniach, rozstrzygnęła lekcja piąta. Ta jest o dwóch mechanizmach, które to wykonują (cronie i heartbeacie) i o tym, czym się różnią.

Którą półkę cenową wybrać i czym jest BYOK, lekcja czwarta i siódma. Tutaj: gdzie te decyzje mieszkają w configu. Model ustawia się kilkoma kluczami, do tego dochodzi lista zapasowa, która ratuje agenta o trzeciej w nocy, i cennik, bez którego nie zobaczysz ani jednej kwoty.

Umowy, RODO i papiery to lekcja siódma i szesnasta. Ta jest o portach, tokenach i uprawnieniach plików. Żadna z tych rzeczy nie zajmuje więcej niż kwadrans, a pominięcie jednej potrafi wystawić Twoje dane na otwarty port.

Awarie OpenClaw dzielą się na dwie grupy: takie, które widać w pierwszej minucie, i takie, które wyglądają jak awaria, a są ustawieniem. Ta lekcja uczy odróżniać jedne od drugich, jednym endpointem i czterema komendami.

Za jedną komendą openclaw update stoją cztery czynności i kilka miejsc, w których da się zrobić sobie krzywdę. Ta lekcja pokazuje, co dokładnie się dzieje i dlaczego konkretny numer wersji bije latest. Plus jak zrobić kopię, z której naprawdę da się wrócić.