Jak działają agenci AI w praktyce. Warsztat z budowy agentów opartych o LangChain i ACP

Agenci AI coraz częściej wychodzą poza rolę chatbotów i zaczynają realizować wieloetapowe zadania, korzystając z narzędzi, danych i API. Jak działają w praktyce i jak zbudować agenta, który rzeczywiście wspiera pracę?

Podczas warsztatu poznasz mechanizm działania agentów AI, zobaczysz ich budowę w LangChain oraz dowiesz się, jak wykorzystać Agent Client Protocol do uruchamiania agentów w różnych środowiskach.

Program webinaru

1. Czym jest agent AI?
   Agent a chatbot – różnice w sposobie działania i wykorzystaniu narzędzi.
2. Pętla agenta: myśl → działaj → obserwuj
   Jak agent planuje kolejne kroki, korzysta z narzędzi i reaguje na ich wyniki.
3. Anatomia agenta
   Model, instrukcje, narzędzia, pamięć, orkiestracja i zabezpieczenia.
4. Budujemy agenta w LangChain
   Praktyczny przykład wykorzystania create_agent, narzędzi i middleware.
5. Zabezpieczenia i Human-in-the-Loop
   Jak kontrolować działania agenta, ograniczać uprawnienia i włączać człowieka w proces decyzyjny.
6. Agent Client Protocol
   Jak połączyć agenta z edytorem lub aplikacją i jak wygląda sesja ACP w praktyce.
7. Agenci w produkcji
   Najw ażniejsze zasady dotyczące kosztów, liczby narzędzi, uprawnień, ewaluacji i obserwowalności.
8. Jak zacząć? Plan na 30 dni
   Od wyboru procesu, przez prototyp, po ewaluację i decyzję o dalszym rozwoju rozwiązania.

Dlaczego warto wziąć udział?

• Zrozumiesz, czym agent AI różni się od klasycznego chatbota
• Poznasz pętlę działania agenta: „myśl → działaj → obserwuj”
• Zobaczysz, z jakich elementów składa się agent i jak łączyć model, narzędzia, pamięć oraz zabezpieczenia
• Poznasz praktyczne zastosowanie LangChain i middleware
• Dowiesz się, czym jest Agent Client Protocol i jak pozwala łączyć agentów z edytorami i aplikacjami
• Poznasz najważniejsze lekcje z wdrożeń produkcyjnych oraz plan rozpoczęcia pracy z agentami

Dla kogo?

To warsztat dla osób, które chcą lepiej zrozumieć technologię agentów AI i zobaczyć, jak budować rozwiązania wykorzystujące modele, narzędzia i dane, w szczególności:

• Developerów i inżynierów AI
• Tech Leadów i liderów zespołów technologicznych
• Osób pracujących z LangChain, API i narzędziami AI
• Liderów odpowiedzialnych za wdrażanie AI w organizacji
• Wszystkich osób zainteresowanych praktycznym wykorzystaniem agentów AI

Prowadzący:
Jakub Gajda Specjalista IT z wieloletnim doświadczeniem, od blisko dekady pełniący rolę Chief IT Developera i wcześniej związany z branżą finansową jako programista, architekt i konsultant. Aktywny w środowisku TrojQA, regularnie występuje jako prelegent na wydarzeniach technologicznych. Od 2018 roku pracuje z rozwiązaniami AI, a obecnie odpowiada za wdrażanie LLM w dużej instytucji finansowej, łącząc praktykę developerską z nowoczesnymi podejściami do cyfryzacji procesów.