Projektujemy, wdrażamy oraz optymalizujemy zaawansowane ekosystemy
Agentów AI i Multi-Agentów

Projektujemy, wdrażamy oraz optymalizujemy zaawansowane ekosystemy Agentów AI i Multi-Agentów, które pomagają optymalizować procesy, efektywnie zarządzać danymi i wspierać decyzje.

Dedykowane rozwiązania, projektowane zarówno z wykorzystaniem platform Low/No-Code, jak i technologii szytych na miarę, integrujemy z istniejącymi systemami, zwiększając ich funkcjonalność i wydajność.

Świadczymy również konsulting w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, dostarczając wsparcie na każdym etapie realizacji projektu.

Gotowy na inteligentną przyszłość? Skontaktuj się z nami!

Co to są systemy agentowe i multiagentowe?

Systemy agentowe to rozwiązania oparte na autonomicznym działaniu agentów, którzy podejmują decyzje na podstawie dostępnych danych. Systemy multiagentowe rozwijają tę ideę, umożliwiając współpracę wielu agentów w celu realizacji złożonych zadań, takich jak optymalizacja procesów czy zarządzanie zasobami.

Dlaczego warto zainwestować w systemy agentowe?

Inwestycja w systemy agentowe przynosi korzyści w wielu obszarach. Agenci AI mogą optymalizować zużycie energii, przewidywać awarie, a także wspierać automatyzację procesów i redukcję kosztów.

Korzyści wynikające z zastosowania agentów AI w zarządzaniu energią

1. Optymalizacja zużycia energii: AI monitoruje zużycie energii, wskazując obszary oszczędności i poprawy efektywności.
2. Predykcja awarii: Agenci AI przewidują awarie, umożliwiając działania naprawcze przed wystąpieniem problemów.
3. Monitorowanie infrastruktury energetycznej: AI przetwarza dane z czujników, zapewniając stały wgląd w stan urządzeń energetycznych.
4. Planowanie konserwacji: Agenci AI przewidują potrzebę konserwacji i wymiany urządzeń, optymalizując harmonogramy.
5. Zarządzanie zapasami: AI prognozuje zapotrzebowanie na paliwa i komponenty, wspomagając zarządzanie zapasami.
6. Optymalizacja produkcji energii: AI wspiera optymalizację produkcji energii z odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna i wiatrowa.
7. Analiza danych energetycznych: AI pomaga analizować dane o zużyciu energii, identyfikując nieefektywności i możliwości poprawy.

Budowanie agentów z wykorzystaniem podejścia No-Code i Low-Code

No-Code i Low-Code to podejścia, które umożliwiają szybkie tworzenie agentów AI oraz systemów multiagentowych bez konieczności programowania. Dzięki nim można skrócić czas realizacji projektów i zmniejszyć koszty. Te platformy pozwalają na:

• szybkie prototypowanie systemów
• integrację z istniejącymi systemami IT
• łatwe zarządzanie i aktualizację aplikacji

Jak tworzymy systemy agentowe w Web Wizard.com?

W Web Wizard.com oferujemy kompleksowe podejście do tworzenia systemów agentowych, które obejmuje:

1. Analizę wymagań: Identyfikujemy potrzeby biznesowe i definiujemy cele systemu.
2. Projektowanie architektury: Tworzymy strukturę systemu, uwzględniając agentów, mechanizmy komunikacji i interakcje.
3. Implementację i testowanie: Wdrażamy system, stosując najlepsze praktyki programistyczne, oraz przeprowadzamy szczegółowe testy.

Zbuduj zespół agentów AI, którzy współpracują jak ludzie.

Współpraca inteligentnych agentów AI, tak jak w zespole ludzi, może przyspieszyć Twój sukces.

Zamiast zimnej automatyzacji – wybierz dynamiczną współpracę, która rozumie kontekst, reaguje na zmiany i działa w zespole.

Chcesz, by AI pracowała dla Ciebie, jak prawdziwy zespół? Skontaktuj się z nami!

Przygotowaliśmy dla Ciebie zbiór artykułów, które krok po kroku wprowadzą Cię w proces budowy agentów AI. Rozpoczynając od podstawowych pojęć, przejdziemy przez bardziej zaawansowane techniki, które umożliwią Ci zrozumienie wszystkich etapów tworzenia efektywnych agentów AI. Z każdym artykułem będziesz poszerzać swoją wiedzę i umiejętności w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

1. Wprowadzenie do systemów wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems)

• Jaka jest różnica pomiędzy pojedynczym modelem ML a agentem AI? Budowa agenta AI
• Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych.Budowa agenta AI
• Modelowanie logiki w systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems).Budowa agenta AI
• Zasady komunikacji między agentami AI. Budowa agenta AI
• Ontologia w komunikacji agentów AI. Budowa agenta AI
• Tworzenie ontologii w agentowych systemach AI. Budowa agenta AI
• Protokóły MQTT, gRPC i AMQP w systemach opartych na agentach AI. Budowa agenta AI
• Definiowanie punktów eskalacji w systemach wieloagentowych i strukturach decyzyjnych, Budowa agenta AI

2. Architektura systemów wieloagentowych. Budowa agentów AI

• Projektowanie architektury systemu wieloagentowego. Budowa agenta AI.
• Zasady tworzenia hierarchicznej struktury agentów AI. Budowa agenta AI.
• Projektowanie hierarchii agentów AI. Budowa agenta AI.
• Orkiestracja w systemach agentów AI. Budowa agenta AI.
• Badanie przepustowości i wydajności agentów AI w hierarchicznym systemie agentów. Budowa agenta AI

3. Wybór lidera i zarządzanie współpracą agentów. Budowa agentów AI

• Wybór lidera w systemach multiagentowych. Budowa agentów AI
• Wybór lidera na podstawie "głosowania" agentów (Voting-based Leader Election) w systemach wieloagentowych. Budowa agenta AI
• Heartbeat w systemach rozproszonych.( w trakcie przygotowania)
• Relacje zależności w systemach wieloagentowych. Budowa agenta AI
• Logika zarządzania blokadami w systemach, w których wiele procesów lub agentów AI może współdzielić zasoby. Budowa agenta AI
• Zarządzanie kolizjami agentów AI. Budowa agenta AI
• Negocjacje w zadaniach orientowanych na cele (ang. task-oriented domain). Budowa agenta AI

4. Budowanie i testowanie agentów AI. Budowa agentów AI

• Rozwiązania szyte na miarę" czy platformy no low-code? Co wybrać do budowy agenta AI?
• Testowanie agentów multimodalnych. Budowa agenta AI.
• Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI. Budowa agenta AI.
• Komunikacja w ekosystemie agentów AI. Budowa agenta AI.

5. Uczenie się i adaptacja agentów AI. Budowa agentów AI.

• Uczenie się indywidualne i zespołowe w środowisku agentów AI. Budowa agenta AI.
• Federated Learning (FL). Budowa agenta AI
• Czy zastosowanie agentów AI pozwala uniknąć zjawiska halucynacji? Budowa agenta AI

6. Modele, kontrola i bezpieczeństwo. Budowa agentów AI

• Practical Reasoning Agent (PRA). Budowa agenta AI.
• Agenci rozumowania dedukcyjnego. Budowa agenta AI.
• Implemetacja modeli strażniczych (Guard Models) w modelach LLM Budowa agenta AI.
• Rola kontrolna alignment layers w modelach LLM. Budowa agenta AI.
• Hakowanie modeli LLM za pomocą monitów prompt injection. Budowa agenta AI
• Sposoby manipulacji i łamania zabezpieczeń modeli w systemach AI. Budowa agenta AI

7. Zastosowania systemów agentowych. Budowa agentów AI

• Budowa systemu agentów AI przykład.  - System Multiagentowy dla Automatyzacji Rezerwacji Wakacyjnych.
• Vertical AI agent. Budowa agenta AI
• Mechanism Design. Budowa agenta AI

8. Weryfikacja i optymalizacja systemów. Budowa agentów AI

• Weryfikacja implementacji systemów wieloagentowych przy użyciu metod formalnych.Budowa agentów AI
• Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów AI.Budowa agentów AI

Treści będą stopniowo rozbudowywane o nowe informacje oraz rozszerzenia tematów, w miarę rozwoju wiedzy w tej dynamicznie zmieniającej się dziedzinie AI.