Oferta
AI i automatyzacja procesów
Automatyzacja powtarzalnych procesów, integracje z modelami językowymi, narzędzia agentowe oparte o Model Context Protocol i zbieranie danych do raportów.
- Dla kogo
- Zespoły z powtarzalnym procesem do odciążenia
- Zakres
- Automatyzacja, integracje z modelami, narzędzia agentowe
- Efekt
- Wynik modelu sprawdzany bramką
- Zasada
- Model odpowiada, człowiek decyduje
Co wchodzi w zakres
Pomiar przed automatyzacją
Ile razy w miesiącu, ile trwa przebieg i co przy nietypowych danych.
Integracja z modelem językowym
Praca na API, projektowanie kontekstu, obsługa błędów i kontrola kosztu.
Narzędzia agentowe na MCP
Wąski zakres, jawne uprawnienia i bramka przerywająca pracę.
Klasyfikacja i wyciąganie danych
Zgłoszenia, pola z dokumentów i wstępna odpowiedź.
Zbieranie danych do raportów
Zaplanowane zadania z API, baz i stron, w jedno miejsce.
Kontrola poprawności danych
Brakujące pole albo duplikat zatrzymuje przebieg.
Analityka ruchu
Google Analytics 4 i Search Console ze skonfigurowanymi zgodami.
Ocena narzędzi low-code
Który proces zostaje bez kodu, a który wymaga własnej aplikacji.
Od czego zaczyna się projekt z AI
Projekt oparty o AI zaczyna się od pytania, co ma się poprawić i jak to zmierzyć, nie od wyboru modelu. Dopiero potem schodzi się do integracji, promptów i sposobu oceny wyników.
Integracja z modelem językowym obejmuje pracę na API, projektowanie kontekstu, obsługę błędów i kontrolę kosztu zapytań. Wynik modelu traktujemy jak dane wejściowe do sprawdzenia, nie jak gotową odpowiedź.
Jak budujemy narzędzia agentowe
Narzędzia agentowe budujemy wokół Model Context Protocol. Agent dostaje wąski zakres, jawne uprawnienia i bramkę, która przerywa pracę, gdy wynik nie spełnia warunku.
Automatyzacja zaczyna się od pomiaru, nie od narzędzia. Liczymy, ile razy w miesiącu ktoś wykonuje daną czynność, ile trwa jeden przebieg i co się dzieje, gdy dane są nietypowe. Najtańszym automatem bywa zwykły skrypt uruchamiany harmonogramem i wpięty w istniejące API. Robota klikającego w interfejs zostawiamy na ostateczność, bo psuje się przy każdej zmianie ekranu.
Dane, raporty i granica low-code
Model językowy wchodzi tam, gdzie dane są nieustrukturyzowane: klasyfikacja zgłoszeń, wyciąganie pól z dokumentów, wstępna odpowiedź. Model odpowiada, człowiek decyduje. Nieudany przebieg trafia do kolejki do ręcznego rozpatrzenia, zamiast zniknąć bez śladu.
Dane trafiają w jedno miejsce z API, baz i stron przez zaplanowane zadania, a poprawności pilnuje test, nie dobra wola. Brakujące pole czy duplikat zatrzymują przebieg, zamiast cicho wejść do raportu.
Low-code sprawdza się w prototypie i w prostym procesie wewnętrznym. Koszt rośnie razem z liczbą wyjątków i licencji, a logika biznesowa zostaje zamknięta w narzędziu, z którego trudno ją odzyskać. Oceniamy, który proces może zostać bez kodu, i prowadzimy wyjście z narzędzia bez przerwy w pracy zespołu.
Przykładowe technologie
- TypeScript
- Python
- Node.js
- SQL
- GitHub Actions
- Google Analytics 4
- Google Search Console
- Claude API
- GPT API
- Model Context Protocol
- Cloudflare Workers
- Cloudflare D1
- Webhooki
Dowód: ta sama bramka w naszym CI
Bramka, która przerywa pracę agenta, jest tą samą regułą, którą pilnujemy kontraktu w naszym CI.
- Zakres agenta
- Wąski, z jawnymi uprawnieniami
- Reguła
- Bramka przerywa pracę przy niespełnionym warunku
- Analityka
- Google Analytics 4 i Search Console ze zgodami
Ten sam wzorzec pilnuje kontraktu w CI naszych innych projektów. Zgody w analityce skonfigurowaliśmy dokładnie tak, jak na tej stronie.
Co się zmienia po wdrożeniu
- Mniej ręcznej pracy w powtarzalnych krokach procesu
- Wynik modelu sprawdzany bramką, nie przyjmowany na wiarę
- Koszt zapytań i limity policzone przed wdrożeniem
- Błędy w danych zatrzymują przebieg zamiast trafiać do raportu
- Policzona granica, za którą narzędzie bez kodu przestaje się opłacać
- Rozwiązanie możliwe do utrzymania przez mały zespół
Typowe zastosowania
- Asystent odpowiadający na pytania o dokumentację produktu
- Serwer MCP udostępniający dane firmowe narzędziom agentowym
- Wstępna klasyfikacja zgłoszeń przed obsługą przez człowieka
- Zaplanowane pobieranie danych ze źródeł zewnętrznych do jednego pulpitu
- Przegląd zapytań i pozycji w wynikach wyszukiwania
- Wyjście z narzędzia low-code po wzroście liczby użytkowników
Pytania, które padają najczęściej
Od czego zaczyna się projekt oparty o AI?
Od pytania, co ma się poprawić i jak to zmierzyć, nie od wyboru modelu. Dopiero potem schodzi się do integracji, promptów i sposobu oceny wyników.
Co się dzieje z wynikiem modelu?
Traktujemy go jak dane wejściowe do sprawdzenia, nie jak gotową odpowiedź. Model odpowiada, człowiek decyduje, a nieudany przebieg trafia do kolejki do ręcznego rozpatrzenia.
Jak ograniczacie uprawnienia narzędzia agentowego?
Agent dostaje wąski zakres, jawne uprawnienia i bramkę, która przerywa pracę, gdy wynik nie spełnia warunku. Narzędzia budujemy wokół Model Context Protocol.
Kiedy wystarczy zwykły skrypt zamiast modelu?
Najtańszym automatem bywa skrypt uruchamiany harmonogramem i wpięty w istniejące API. Model językowy wchodzi tam, gdzie dane są nieustrukturyzowane.
Kiedy narzędzie low-code przestaje wystarczać?
Koszt rośnie razem z liczbą wyjątków i licencji, a logika biznesowa zostaje zamknięta w narzędziu, z którego trudno ją odzyskać. Wyjście z takiego narzędzia prowadzimy bez przerwy w pracy zespołu.