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 opierają się na koncepcji samodzielnych jednostek – agentów – które działają autonomicznie, podejmując decyzje na podstawie dostępnych danych i w ramach określonych reguł. Systemy multiagentowe rozwijają tę ideę, umożliwiając współpracę wielu agentów w celu realizacji złożonych zadań, takich jak optymalizacja procesów, zarządzanie zasobami czy automatyzacja decyzji.

Każdy agent w takim systemie może pełnić różne role – od prostych jednostek wykonujących określone działania po zaawansowane podmioty analizujące dane, uczące się i adaptujące do zmieniających się warunków. Multiagentowość pozwala na skalowalność i elastyczność systemów, co jest nieocenione w środowiskach o wysokim stopniu złożoności, takich jak logistyka, produkcja czy zarządzanie danymi.

Agenci AI w dziale produkcji – zastosowanie, korzyści i możliwości

Agenci AI w środowiskach produkcyjnych stają się kluczowym elementem transformacji cyfrowej, umożliwiając automatyzację procesów, optymalizację wykorzystania zasobów i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Ich zaawansowane funkcje wspierają działania operacyjne, strategiczne i analityczne, podnosząc efektywność organizacji oraz adaptując się do zmiennych warunków rynkowych.

1. Automatyzacja procesów produkcyjnych

Agenci AI mogą przejąć szereg rutynowych zadań w procesie produkcji, takich jak monitorowanie maszyn, kontrola jakości czy optymalizacja harmonogramów produkcyjnych. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym są w stanie dynamicznie dostosowywać procesy do aktualnego obciążenia linii produkcyjnych i dostępności surowców. Na przykład:

• Planowanie produkcji w oparciu o zapotrzebowanie rynkowe i aktualny stan magazynowy.
• Predykcyjne monitorowanie wydajności maszyn, aby zapobiegać przestojom.

2. Utrzymanie ruchu i predykcyjne utrzymanie maszyn

Dzięki wykorzystaniu technologii IoT i algorytmów uczenia maszynowego agenci AI analizują dane zbierane z maszyn w czasie rzeczywistym, przewidując potencjalne awarie i sugerując działania serwisowe. Obejmuje to:

• Rozpoznawanie wzorców wskazujących na zużycie komponentów.
• Harmonogramowanie serwisu w sposób minimalizujący zakłócenia produkcji.
• Automatyczne zamawianie części zamiennych w oparciu o prognozy.

3. Optymalizacja łańcucha dostaw

Agenci AI wspierają efektywne zarządzanie logistyką i dostawami, zapewniając:

• Synchronizację pomiędzy dostawcami, magazynami i liniami produkcyjnymi.
• Analizę danych historycznych i prognoz rynkowych w celu optymalizacji poziomu zapasów.
• Dynamiczne dostosowywanie zamówień w oparciu o bieżące potrzeby.

4. Wsparcie w zarządzaniu jakością

Agenci AI wspierają kontrolę jakości na różnych etapach produkcji, automatyzując procesy inspekcji i analizy danych. Dzięki technologiom wizyjnym oraz analizie dużych zbiorów danych są w stanie:

• Wykrywać wady produktów w czasie rzeczywistym.
• Analizować trendy jakościowe i identyfikować przyczyny problemów.
• Generować raporty i rekomendacje dotyczące poprawy procesów produkcyjnych.

5. Planowanie i optymalizacja zasobów

Dzięki zdolności do analizy danych historycznych i prognozowania agenci AI pomagają w:

• Optymalnym alokowaniu zasobów, takich jak personel, materiały i maszyny.
• Planowaniu produkcji w sposób minimalizujący marnotrawstwo i przestoje.
• Wykorzystaniu modeli symulacyjnych do testowania różnych scenariuszy produkcyjnych.

6. Monitorowanie w czasie rzeczywistym

Systemy oparte na agentach AI umożliwiają kompleksowe monitorowanie produkcji w czasie rzeczywistym, dostarczając menedżerom szczegółowych informacji o stanie produkcji, wykorzystaniu zasobów i potencjalnych problemach. Kluczowe funkcje to:

• Tworzenie interaktywnych pulpitów nawigacyjnych z wizualizacją danych.
• Alarmowanie w przypadku odchyleń od standardów produkcyjnych.
• Integracja z systemami MES i ERP.

7. Optymalizacja zużycia energii

Agenci AI pomagają redukować koszty operacyjne poprzez:

• Analizę zużycia energii przez maszyny i procesy.
• Identyfikację obszarów wymagających poprawy.
• Automatyczne dostosowywanie parametrów pracy maszyn w celu minimalizacji strat energii.

8. Personalizacja i elastyczność produkcji

W dobie rosnącej personalizacji produktów agenci AI umożliwiają szybkie przełączanie się między różnymi wariantami produkcji bez zakłóceń. Dzięki technologii multiagentowej możliwe jest:

• Dynamiczne dostosowywanie linii produkcyjnej do zmieniających się wymagań klientów.
• Współpraca agentów odpowiedzialnych za różne etapy produkcji w celu zapewnienia spójności.

9. Integracja z innymi systemami

Agenci AI integrują się z istniejącymi systemami zarządzania produkcją (ERP, MES, SCADA), tworząc kompleksowe środowisko zarządzania danymi i procesami. Dzięki temu możliwe jest:

• Centralizacja danych i poprawa komunikacji między działami.
• Synchronizacja danych w czasie rzeczywistym.
• Usprawnienie przepływu informacji między działami operacyjnymi i strategicznymi.

Podsumowanie

Agenci AI i systemy multiagentowe w produkcji to klucz do zwiększenia efektywności, automatyzacji i elastyczności procesów. Dzięki zaawansowanym algorytmom, integracji z systemami zarządzania oraz analizie danych w czasie rzeczywistym, przedsiębiorstwa mogą poprawić jakość produktów, zmniejszyć koszty operacyjne i zwiększyć konkurencyjność na rynku. W erze przemysłu 4.0 ich zastosowanie staje się nieodzowne dla organizacji dążących do osiągnięcia przewagi technologicznej.

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

Współczesne potrzeby biznesowe wymagają szybkiego wdrażania innowacyjnych rozwiązań, dlatego coraz większą popularność zyskują platformy No-Code i Low-Code. Te podejścia pozwalają na budowę agentów AI oraz systemów multiagentowych bez konieczności pisania dużych ilości kodu, co znacząco skraca czas realizacji projektów i obniża ich koszty.

No-Code i Low-Code umożliwiają:

• szybkie prototypowanie systemów,

• integrację z istniejącymi ekosystemami IT,

• łatwe zarządzanie i aktualizację aplikacji.

Chociaż te podejścia są niezwykle wygodne, warto pamiętać, że nie zawsze są najlepszym wyborem. Dla złożonych i wysoce spersonalizowanych projektów, tradycyjne programowanie nadal może być konieczne, aby spełnić specyficzne wymagania biznesowe i technologiczne.

Jak tworzymy systemy agentowe w Web Wizard.com?

Nasze podejście do budowy systemów agentowych jest kompleksowe i obejmuje:

1. Analizę wymagań:
   Na początku identyfikujemy potrzeby biznesowe oraz definiujemy cele, jakie system agentowy ma osiągnąć.

2. Projektowanie architektury:
   Tworzymy strukturę systemu, uwzględniając rolę i hierarchię agentów, mechanizmy komunikacji oraz interakcje z otoczeniem.

3. Implementację i testowanie:
   Wdrażamy system, wykorzystując najlepsze praktyki programistyczne, a następnie przeprowadzamy szczegółowe testy funkcjonalne i wydajnościowe.

4. Integrację i optymalizację:
   Łączymy system z istniejącą infrastrukturą IT i dostosowujemy go do zmieniających się potrzeb.
   
   

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 agentów AI
• Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych.Budowa agentów AI
• Modelowanie logiki w systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems).Budowa agentów AI
• Zasady komunikacji między agentami AI. Budowanie agentów AI
• Ontologia w komunikacji agentów AI. Budowanie agentów AI
• Tworzenie ontologii w agentowych systemach AI. Budowa agentów AI
• Protokóły MQTT, gRPC i AMQP w systemach opartych na agentach AI. Budowanie agentów AI
• Definiowanie punktów eskalacji w systemach wieloagentowych i strukturach decyzyjnych, Budowanie agentów AI

2. Architektura systemów wieloagentowych. Budowa agentów AI

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

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

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

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

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

6. Modele, kontrola i bezpieczeństwo. Budowa agentów AI

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

7. Zastosowania systemów agentowych. Budowa agentów AI

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