Kategorie
Agent AI

Tworzenie własnego Agenta AI: Kompleksowy przewodnik

Tworzenie agenta sztucznej inteligencji to proces łączący techniczne umiejętności, strategiczne planowanie i kreatywność. Współczesne platformy, takie jak Vertex AI, N8N czy Botpress, umożliwiają budowę zaawansowanych systemów nawet bez znajomości programowania, podczas gdy frameworki typu TensorFlow i PyTorch oferują elastyczność dla ekspertów. Kluczowe etapy obejmują definiowanie celu, wybór technologii, projektowanie interakcji, integrację z zewnętrznymi narzędziami oraz iteracyjne testowanie. Niniejszy artykuł przedstawia metodologię tworzenia agentów AI, uwzględniając zarówno rozwiązania no-code, jak i zaawansowane techniki programistyczne, aby dostosować się do potrzeb początkujących i doświadczonych developerów.

Definiowanie Celu i Zakresu Agenta AI

Identyfikacja Problemów i Potrzeb Użytkowników

Pierwszym krokiem w tworzeniu agenta AI jest precyzyjne określenie jego funkcji. Agent może automatyzować zadania (np. planowanie podróży), dostarczać informacje (np. asystent medyczny) lub generować treści (np. artykuły). W przypadku agenta turystycznego, jak opisano w (Tworzenie agentów AI za pomocą Kreatora agentów Vertex AI), kluczowe jest rozwiązanie problemu czasochłonnego planowania poprzez integrację z systemami rezerwacyjnymi i bazami danych o lokalizacjach.

Przykładowe pytania pomocne w definiowaniu celu:

  • Jakie zadania mają być zautomatyzowane?
  • Czy agent będzie współpracował z innymi systemami (CRM, bazy danych)?
  • Jakie są kryteria sukcesu (np. skrócenie czasu obsługi klienta o 30%)?

Określanie Osobliwości i Ograniczeń

Agent AI musi mieć zdefiniowane granice kompetencji. Na przykład, agent obsługi klienta nie powinien podejmować decyzji finansowych bez nadzoru. W przypadku agentów opartych na ChatGPT lub Mistral AI, istotne jest ograniczenie dostępu do wrażliwych danych.

Wybór Platformy i Narzędzi

Rozwiązania No-Code dla Początkujących

Platformy takie jak Vertex AI Google Cloud i N8N umożliwiają tworzenie agentów poprzez interfejs graficzny. Proces w Vertex AI obejmuje:

  1. Aktywację API w konsoli Google Cloud.
  2. Definiowanie nazwy, regionu i celu agenta (np. „Pomoc w rezerwacjach hotelowych”).
  3. Integrację z zewnętrznymi źródłami danych (np. arkusze Google).

W N8N użytkownicy łączą komponenty AI (np. modele OpenAI) z narzędziami takimi jak wyszukiwarka Google czy kalkulator, tworząc przepływy pracy (workflows)10. Przykładowy proces:

  • Konfiguracja serwera na Railway (koszt: ~15 USD/miesiąc).
  • Podłączenie API Telegram do odbierania zapytań użytkowników.
  • Implementacja pamięci konwersacyjnej poprzez zapisywanie historii w bazie danych29.

Zaawansowane Frameworki dla Developerów

Dla zespołów technicznych zalecane są TensorFlow i PyTorch, które oferują biblioteki do uczenia maszynowego i głębokiego. Przykładowy stos technologiczny:

  • Język programowania: Python (biblioteki: NumPy, Pandas).
  • Model ML: GPT-4, BERT lub customowe rozwiązania oparte na Reinforcement Learning..
  • Narzędzia DevOps: Docker, Kubernetes do skalowania.

Kod szkoleniowy dla prostego agenta w PyTorch:

pythonimport torch  
import torch.nn as nn  

class SimpleAgent(nn.Module):  
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):  
        super(SimpleAgent, self).__init__()  
        self.layer = nn.Sequential(  
            nn.Linear(input_size, hidden_size),  
            nn.ReLU(),  
            nn.Linear(hidden_size, output_size)  
        )  

    def forward(self, x):  
        return self.layer(x)  

Projektowanie Interakcji i Logiki Agenta

Tworzenie Instrukcji i Scenariuszy

Instrukcje dla agenta muszą być jednoznaczne i kontekstowe. W Botpress zaleca się użycie Autonomous Nodes do definiowania zasad w języku naturalnym, np.:
„Jeśli użytkownik pyta o status zamówienia, sprawdź dane w CRM i podaj szacowany czas dostawy”.

Przykładowy scenariusz dla agenta e-commerce:

  1. Użytkownik pyta: „Gdzie jest moja paczka?”.
  2. Agent pobiera numer zamówienia z systemu.
  3. Łączy się z API przewoźnika, aby śledzić przesyłkę.
  4. Generuje odpowiedź z datą dostawy.

Implementacja Pamięci Kontekstowej

Agenci muszą zapamiętywać poprzednie interakcje, aby uniknąć powtarzania pytań. W N8N osiąga się to poprzez zapisywanie historii w PostgreSQL:

sqlCREATE TABLE chat_history (  
    user_id TEXT PRIMARY KEY,  
    messages JSONB  
);  

Następnie, przed każdą odpowiedzią, agent wczytuje historię i aktualizuje ją o nowe zapytanie.

Integracja z Zewnętrznymi Systemami

Łączenie z API i Bazami Danych

Kluczowe integracje obejmują:

  • Płatności: Stripe, PayPal.
  • Komunikacja: Slack, Microsoft Teams.
  • Dane: Firebase, MongoDB.

Przykładowe połączenie z OpenAI API w Pythonie:

pythonimport openai  

openai.api_key = 'twój-klucz-api'  
response = openai.ChatCompletion.create(  
    model="gpt-4",  
    messages=[{"role": "user", "content": "Opisz mechanizm kwantowy"}])  
print(response.choices[0].message.content)  

Bezpieczeństwo i Zarządzanie Danymi

Szyfrowanie danych jest niezbędne, szczególnie przy przetwarzaniu informacji wrażliwych. Zalecane praktyki:

  • Używanie HTTPS dla wszystkich endpointów API.
  • Przechowywanie kluczy API w zmiennych środowiskowych (np. plik .env).
  • Regularne audyty bezpieczeństwa z użyciem narzędzi jak OWASP ZAP.

Testowanie i Iteracja

Metody Walidacji Wydajności

Testy powinny obejmować:

  • Skuteczność: Czy agent poprawnie rozwiązuje zadania (np. dokładność odpowiedzi).
  • Wydajność: Czas reakcji, zużycie zasobów.
  • Skalowalność: Obsługa tysięcy równoległych zapytań.

Narzędzia monitorujące:

  • Prometheus i Grafana do śledzenia metryk w czasie rzeczywistym.
  • Sentry do wykrywania błędów w kodzie.

Zbieranie Feedbacku i Optymalizacja

Implementacja systemu oceny satysfakcji użytkowników (np. przyciski „Czy ta odpowiedź była pomocna?”) pozwala na ciągłe udoskonalanie agenta. W Botpress wykorzystuje się do tego Analytics Dashboard.

Wdrażanie i Utrzymanie

Strategie Wdrożeniowe

  • Canary Deployment: Stopniowe wprowadzanie nowych wersji dla wybranych użytkowników.
  • A/B Testing: Porównywanie skuteczności różnych modeli AI.

Aktualizacje i Rozwój

Ciągła integracja (CI/CD) z użyciem GitHub Actions lub GitLab CI zapewnia automatyzację procesu wdrażania poprawek. Przykładowy plik .gitlab-ci.yml:

textstages:  
  - test  
  - deploy  

test_job:  
  stage: test  
  script:  
    - pytest tests/  

deploy_prod:  
  stage: deploy  
  script:  
    - docker build -t my-ai-agent .  
    - docker push my-registry/my-ai-agent  

Przypadki Użycia i Studia Przypadków

Agent AI w E-commerce

Firma X wdrożyła agenta obsługującego 85% zapytań klientów, redukując koszty wsparcia o 40%. Agent integruje się z Shopify i przewoźnikami, dostarczając informacje w czasie rzeczywistym.

Medyczny Asystent AI

Platforma HealthBot wykorzystuje NLP do analizy objawów i sugerowania wstępnych diagnoz, osiągając 92% trafności w testach klinicznych.

Wyzwania i Etyka w Rozwoju Agentów AI

Ryzyko Stronniczości i Błędów

Algorytmy mogą utrwalać błędne wzorce z danych treningowych. Rozwiązaniem są audyty różnorodności danych i techniki jak Fairness Indicators w TensorFlow.

Ochrona Prywatności

Implementacja anonimizacji danych (np. zastępowanie nazwisk identyfikatorami) i zgodność z RODO są kluczowe, szczególnie w sektorze publicznym i medycznym.

Podsumowanie i Kierunki Rozwoju

Tworzenie agenta AI wymaga multidyscyplinarnego podejścia, łączącego technologię, projektowanie UX i zarządzanie danymi. Przyszłość należy do agentów autonomicznych, zdolnych do samodzielnego uczenia się i adaptacji w dynamicznych środowiskach. Rozwój frameworków typu Mosaic AI i integracja z neuronowymi interfejsami mózg-komputer (BCI) otwierają nowe możliwości w interakcjach człowiek-AI.

Kategorie
ChatBot Facebook Messenger Messenger Bot

Jak stworzyć własnego chatbota?

Chcesz stworzyć własnego chatbota? BRAWO! W tej serii artykułów dowiesz się jak stworzyć własnego chatbota – bez umiejętności programowania.

JAK STWORZYĆ (ZROBIĆ) SWOJEGO CHATBOTA? (Bot na Facebooku)

[st_box title=”Chatbot” type=”info”]Chatbot jest to program działający na regułach, a czasem sztucznej inteligencji poprzez interfejs czatu.[/st_box]

 

Dla wielu firm ważne jest, aby uzyskać jak największy zasięg i widoczność. Prawie każda osoba posiada teraz smartfona przez 24/7h  na dobę. Dodajmy do tego Facebook Messenger, WhatsApp albo inne komunikatory.

Facebook Messenger ma ponad 1.2 miliarda aktywnych użytkowników. Dzięki botom można dotrzeć do każdego z nich, ponieważ każdy jest przyzwyczajony do interakcji z chatem. Ta liczba cały czas się powiększa. 

Facebook Messenger ile użytkowników - jak napisać chatbota?

Świadomość wokół chatbotów zaczyna rosnąć, zwłaszcza po tym jak Facebook w połowie zeszłego roku wyszedł z nową platformą Messenger, która obsługiwała chatboty. Facebook pozwala zainstalować swojego chatbota na stronie firmowej (fanpage). Co umożliwia automatyczną rozmowę z osobami, które klikną Facebook Messenger aby rozpocząć dialog.

OK, zaczynajmy tworzyć własnego chatbota.

Aktualnie powstało mnóstwo platform do zbudowania własnego chatbota:

Dodatkowe narzędzia mniej znane, ale warte uwagi:

  • https://www.reply.ai/
  • https://botsify.com/
  • https://morph.ai/

W naszym tutorialu wykorzystamy Chatfuel, ponieważ z pozostałych platform nie korzystałem.

[st_box title=”Chatfuel” type=”info”]Chatfuel jest platformą na której sam możesz w prosty sposób zbudować własnego Chatbota pod Messenger czy Telegram za darmo. Limitem jest przekroczenie 100 000 konwersacji w miesiącu. Nie trzeba kodować, ponieważ wszystko się odbywa za pomocą interfejsu drag and drop.[/st_box]

Najważniejszym etapem podczas tworzenia jest dobre zaplanowanie swojego chatbota. Zaprojektowanie doświadczenia używając określonych typów interakcji i elementów interfejsu użytkownika. 

Przechodzimy na stronę chatfuel.com. Logując się poprze Facebooka ukaże nam się kreator.

Po zalogowaniu możemy wybrać szablon bądź tworzyć chatbota od początku (Cre­ate a blank chat­bot). Szablony, na których możesz się wzorować.

Po wybraniu Create a chatbot ukaże nam się dashboard 

Dashboard w Chatfuel

Po lewej stronie znajduje się struktura naszego chatbota. Mamy Welcome Message – wiadomość powitalną dla naszego użytkownika oraz Default Answer – jeżeli nasz użytkownik wpisze niezrozumiałe zdanie lub słowo, to bot może wyświetlić mu przykładowe menu bądź wiadomość. 

Możemy do personalizacji wiadomości użyć operatora {{fb_fir­st_na­me}}, aby wstawić imię osoby, która otworzy naszego chatbota.

Kolejno możemy dodawać bloki oraz grupy.

Chatfuel: Blocks and Rules

Bloki (blocks) składają się z jednej lub kilku kart, które można linkować za pomocą przycisku Add button

Karty w Chatfuel - piszemy chatbota

Podstawowym sposobem funkcjonowania Chatfuel jest łączenie „bloków” z „AI Rules”. Działa to na zasadzie jeżeli użytkownik zrobi X, to wyślij mu Y. 

Możemy to przedstawić w naszym przykładzie:

  • Welcome Message – wiadomość powitalna
  • Instrukcja – Wytłumaczenie użytkownikowi jak nawigować
  • Wybór sklepu – Zapytaj użytkownika jaki sklep go interesuje
  • Wyświetl – pokaż sklep z kodami z możliwością widoku
  • Ponowne zapytanie – zapytaj użytkownika, czy nie chce zobaczyć innego sklepu z kodami rabatowymi 
  • Wyświetl ponownie – pokaż kolejny sklep z kodami
  • Zasugeruj subskrypcję z kodami wybranego sklepu

Jest to przykładowa i bardzo prosta wersja przepływu interakcji, ale mam nadzieję, że w miarę zrozumiały sposób przedstawia możliwości „bloków”.

 

[st_box title=”Chatbot” type=”error”]Projektujemy i tworzymy zaawansowane chatboty dla Twojej firmy. Używamy sztucznej intelligencji. Sprawdź[/st_box]

[kkstarratings]

Kategorie
ChatBot Facebook Messenger

Jak uzyskać 93% Open Rate używając Facebook Messengera

Na pewno znacie ostatnią akcję Weekend w Puszczy, bardzo mocno odbiła się echem w Polsce. Mnóstwo osób z całej Polski przyjechały do Białowieży, aby bronić Puszczę Białowieską.

https://www.facebook.com/kochampuszcze/

Kocham Puszczę

Mieliśmy okazję podczas długiego weekendu zaprezentować bota, który powiadamiał uczestników o nowych zbiórkach czy spotkaniach z lokalnymi Obrońcami Puszczy. Podawał informacje o organizowanych imprezach podczas Weekendu w Puszczy.

Chatbot to KochamPuszczeBot, którego możecie znaleźć pod adresem:

https://m.me/kochampuszcze

Kocham Puszcze Bot
KochamPuszczeBot

Do subskrypcji zapisało się 15 osób, bot nie był reklamowany, wszystko odbył się organicznie. Uzyskaliśmy 93% Open Rate. Był to tylko i wyłącznie test, który potwierdził, iż poprzez Facebook Messenger możemy uzyskać bardzo wysoki open rate, na poziomie aż 93%. Z wyników jesteśmy bardzo zadowoleni i zabieramy się do projektowania nowych chatbotów.

 

Open Rate

Tak wyglądają statystyki otwarcia wiadomości Open Rate. 

Zainteresowany chatbotem? Skontaktuj się.

Kategorie
Instagram Messenger Bot

Jak pozyskać klientów przez Messenger używając Instagram Ads

Od wczoraj Instagram wspiera nowy typ reklamowy – tzw. conversational ads, czyli promocję poprzez bota na Messengerze.

Z czym to się je?

Poniżej obrazek wyjaśniający.

 

Kiedy użytkownik kliknie na reklamę w Instagramie, automatycznie otworzy się Messenger bot, gdzie dostaje spersonalizowaną wiadomość z treścią