Systemy agentowe
Ściśle określone role agentów, orkiestracja, uprawnienia narzędzi, typowane przekazania danych, niezależna walidacja i zgoda człowieka. Wykonanie jest blokowane, gdy wymagane warunki nie są spełnione.
O firmie
Budujemy systemy AI, które można sprawdzić.
Projektujemy procesy, automatyzacje, strony internetowe, aplikacje mobilne i komputerowe na macOS, Windows i Linux. Architekturę, integracje i dostęp dopasowujemy do organizacji.
Czym się zajmujemy
System dla pracowników.Asystenci AI dla klientów.
Tworzymy systemy wspierające pracowników oraz asystentów AI sprzedaży i obsługi klienta. Każde rozwiązanie dopasowujemy do procesów i danych firmy.
01
System wspierający pracę działów
Core Logic koordynuje procesy firmy, a moduły Neuro Edge wspierają pracę poszczególnych działów w granicach nadanych uprawnień.
System02Asystenci AI dla klientów firmy
Asystent pomaga doprecyzować potrzebę i porównać produkty lub usługi na podstawie zatwierdzonych danych firmy. Działania zależą od uzgodnionych integracji i zasad zatwierdzania.
Asystenci AI03Audyt i wdrożenie
Poznajemy firmę, projektujemy rozwiązanie, dopasowujemy moduły i modele oraz łączymy potrzebne systemy.
Wdrożenie- Audyt przed wdrożeniem
- Uprawnienia i zgody człowieka
- Dowody działania
Twórca systemu
Damian Kamiński
AI Systems Architect | Agentic AI | Python | LLM & Evals | RAG | Local Models & Fine-Tuning | Inference Infrastructure | AI Security & Governance
Projektuję i buduję systemy AI do zastosowań produkcyjnych w procesach biznesowych i wytwarzaniu oprogramowania. Modele i agenci pracują z prywatnymi danymi, dokumentami, API, systemami ERP/CRM, repozytoriami i narzędziami operacyjnymi.
- Skupiam się na systemie wokół modelu: architekturze, granicach uprawnień, przepływie danych, ocenie jakości, kontroli wykonania, bezpieczeństwie, obserwowalności i dowodach działania.
- Pracuję z Polski. Jestem dostępny do zdalnej współpracy w całej Europie.
Inżynieria LLM i ewaluacja
Integracja modeli, ustrukturyzowane wyniki, ocena zachowania, analiza błędów, mechanizmy ochronne i walidacja.
RAG i prywatne zasoby wiedzy
Pozyskiwanie danych, embeddingi, wyszukiwanie wektorowe i hybrydowe, wskazywanie źródeł oraz dowody pozwalające sprawdzić pochodzenie odpowiedzi.
Modele lokalne i fine-tuning
Prywatna inferencja, zatwierdzanie danych, trening i dostrajanie, ewaluacja oraz walidacja artefaktów. Kontrolowane dopuszczanie wersji do użycia i możliwość ich wycofania.
Infrastruktura AI
Python, FastAPI, PostgreSQL, Qdrant, API, procesy robocze, kolejki, Docker/Kubernetes i infrastruktura chmurowa.
Bezpieczeństwo i nadzór nad AI
Minimalne uprawnienia, ograniczony dostęp do narzędzi, rozdzielenie obowiązków, kontrole przed wykonaniem, udział człowieka w decyzjach i rejestry audytowe.
Autonomia nie powinna rosnąć szybciej niż kontrola.
Zanim system AI otrzyma możliwość działania, określam odpowiedzialność za decyzje, dostęp komponentów, niezależną walidację, wymagane zgody, kontrole przed wykonaniem, ograniczanie skutków awarii i zachowywane dowody.
Jawnie podaję stan architektury, założenia i ograniczenia. Nie przedstawiam projektów jako działających wdrożeń, wyników testów porównawczych jako gwarancji produkcyjnych ani mapowania wymagań zgodności jako certyfikacji.
Bieżące prace i współpraca
Obecnie pracuję nad kontrolowanymi systemami agentowymi, infrastrukturą agentów programistycznych objętą nadzorem, prywatnymi systemami analizy operacyjnej oraz cyklem życia i infrastrukturą inferencji modeli lokalnych.
Współpracuję z założycielami firm, zespołami produktowymi i organizacjami inżynierskimi przechodzącymi od pojedynczych demonstracji AI do systemów, które można obsługiwać, sprawdzać i kontrolować w produkcji.
Współpracę zwykle rozpoczyna diagnoza architektury o ustalonym zakresie, ograniczony pilotaż na reprezentatywnych danych lub wzmocnienie istniejącego systemu AI do pracy produkcyjnej.
Co można zobaczyć
Przykład pracy z systemem.
Jedno zadanie pokazane od porównania danych do zapisanej decyzji, na danych demonstracyjnych.
Współpraca
Jak przebiega współpraca.
Przed uruchomieniem uzgadniamy zadania systemu, uprawnienia i warunki wykonania.
- Zaczynamy od audytuPoznajemy procesy, dane, role pracowników i wymagania bezpieczeństwa. Dopiero potem ustalamy zakres pierwszego wdrożenia.
- Zakres i kryteria odbioruPrzed wdrożeniem zapisujemy zakres procesu, uprawnienia, integracje i kryteria odbioru. Na tej podstawie sprawdzamy rezultat.
- Dostęp do danych i usługDozwolone usługi zewnętrzne, zakres przekazywanych danych i działania wymagające zgody człowieka uzgadniamy osobno.
- Ocena po uruchomieniuSprawdzamy jakość wyniku, czas pracy i koszt procesu. Na tej podstawie ustalamy zakres dalszych prac.