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

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 głównego mechanika znajdują zastosowanie w różnych obszarach, które wspierają zarządzanie utrzymaniem ruchu oraz optymalizację działań związanych z konserwacją i naprawami maszyn. Oto najważniejsze z nich:

1. Monitorowanie stanu maszyn w czasie rzeczywistym
   Agenci AI analizują dane z czujników i systemów monitorujących maszyn w celu oceny ich stanu technicznego. Dzięki tej technologii możliwe jest ciągłe śledzenie parametrów takich jak temperatura, wibracje, ciśnienie czy obciążenie, co pozwala na szybsze wykrywanie nieprawidłowości i potencjalnych awarii.

2. Predykcyjne utrzymanie ruchu
   AI potrafi przewidywać awarie na podstawie analizy danych historycznych oraz bieżących pomiarów. Dzięki temu możliwe jest planowanie działań konserwacyjnych zanim dojdzie do awarii, co minimalizuje czas przestojów i zapobiega kosztownym naprawom.

3. Diagnostyka i analiza przyczyn awarii
   Agenci AI pomagają w szybkim diagnozowaniu problemów technicznych, analizując wzorce awarii i porównując je z danymi z przeszłości. Na podstawie tych informacji system może sugerować konkretne rozwiązania naprawcze lub wskazać, które komponenty wymagają uwagi.

4. Optymalizacja harmonogramu konserwacji
   AI wspiera tworzenie optymalnych harmonogramów konserwacji maszyn, biorąc pod uwagę dane dotyczące stanu technicznego urządzeń, ich intensywności użytkowania oraz dostępności zasobów. Dzięki temu konserwacja staje się bardziej efektywna i mniej kosztowna, ponieważ działania są planowane w sposób, który minimalizuje zakłócenia w produkcji.

5. Zarządzanie zapasami części zamiennych
   Agenci AI mogą przewidywać zapotrzebowanie na części zamienne, analizując dane dotyczące historii awarii, wieku maszyn oraz intensywności eksploatacji. Dzięki temu dział głównego mechanika jest w stanie optymalizować zapasy części, co zmniejsza ryzyko przestojów związanych z brakiem niezbędnych komponentów.

6. Szkolenie i wsparcie dla zespołu technicznego
   AI może pełnić rolę wirtualnego asystenta, dostarczając technikom wskazówki dotyczące procedur naprawczych, diagnostyki oraz konserwacji maszyn. Systemy AI mogą analizować problemy w czasie rzeczywistym i sugerować technikom rozwiązania, co przyspiesza proces naprawy i podnosi efektywność pracy zespołu.

7. Automatyczne raportowanie i analiza danych
   Agenci AI generują automatyczne raporty dotyczące stanu maszyn, wykonanych napraw i konserwacji, co pozwala na bieżąco monitorować wydajność maszyn oraz efektywność działań serwisowych. Dodatkowo, AI może przeprowadzać zaawansowaną analizę danych, wskazując obszary wymagające poprawy i sugerując optymalizacje.

8. Zarządzanie bezpieczeństwem
   Sztuczna inteligencja może monitorować nie tylko stan maszyn, ale także ich wpływ na bezpieczeństwo pracowników. AI może wykrywać ryzyko awarii, które mogłyby prowadzić do wypadków lub uszkodzeń, umożliwiając podejmowanie działań zapobiegawczych w odpowiednim czasie.

Integracja agentów AI w tych obszarach umożliwia działowi głównego mechanika bardziej efektywne, precyzyjne i proaktywne zarządzanie utrzymaniem maszyn, co przekłada się na większą niezawodność, mniejsze koszty operacyjne i lepszą organizację pracy.

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 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.