Mentionsy

Dziś rozpoczynamy nową serię poświęconą tematyce AI, w której będziemy opowiadać o różnych narzędziach, które biją trendy popularności w internecie i postaramy się nakreślić, czy one w zasadzie są warte uwagi i czy mogą przydać się w różnych organizacjach.

Jest dzisiaj z nami Mikołaj Wolny, przyjechał z Adrium i oni zajmują się takimi zupełnie customowymi wdrożeniami AI.

Czyli podłączamy mu jakieś źródła wiedzy konkretne, żeby jak najbardziej nakreślić mu konkretne zadanie, żeby to nie pływało gdzieś tam w internecie, jak zwykły chatbot, jak tak zwany ChatGPT, bo często chyba określenie ChatGPT funkcjonuje już tak, jak na buty mówimy Avidasy, tak na AI mówimy ChatGPT.

To o tym rozmawiajmy i jeszcze powiedzmy, że zderzamy się dzisiaj w kontekście tego, że chcielibyśmy porozmawiać głównie na kanwie Mike'a Krzysztofa z Cobailu Studio ze swoimi możliwościami, które będziemy mieli i Open Claw.

No bo ten AI służy tutaj do tego, żeby ocenić sprzedawczość danych informacji, a nie zawsze przejść po każdej.

Takie działają AI, które działa w trybie agentowym, w jakimś narzędziu.

Mamy na samym końcu na środku jeden element, który pozostaje ten sam, czyli LLM-a, wybranego jakiegoś dostawcy OpenAI-a, Cloud-a, Google'owego Gemini'a, czy coś takiego, obudowanego jakąś serią narzędzi, który występuje w jakimś konkretnym czasie, w konkretnym kontekście aplikacji, czy urządzenia, na którym na pewno funkcjonuje.

I chciałbym tutaj zacząć od wytłumaczenia, czym jest ten cały Copilot, bo zauważyłem już, że wiele ludzi utożsamia wszystkie te AI-owe rzeczy od Microsoftu w jedną rzecz.

Także pamiętajmy, że to jest cały czas AI, który po prostu...

No ale wciąż to jest tylko AI, który czyta wybiórczo jakieś fragmenty informacją.

Mówię tak, i tutaj warto powiedzieć, że przez to, że to jest tak modne aktualnie, żeby tworzyć agentów AI, to jest bardzo chwytliwe hasło, agenci AI, tak, to jest format wyskakujący z lodówki, to warto zauważyć, że to nie jest do wszystkiego i niektórzy chcieliby przestać tworzyć w ogóle jakieś aplikacje do robienia czegokolwiek i zamiast tego tworzyć agentów, jakby, to nie ma sensu.

Są procesy, które są na tyle deterministyczne, że chcemy je robić w sposób ściśle kontrolowany i tam jest AI zupełnie niepotrzebny.

Czyli wtedy jesteśmy w stanie całego tego PDF-a wrzucać do AI i taki prompt sobie pod spodem działa i sprawdza, czy jest zawarte tam dane, że musi zawsze być stwierdzenie takie i takie.

To jest taki, taki wątek naprawdę dla mnie, dla mnie zabawny, rozumiem tego, że o, zobacz ilu mam moich AI pracowników, że tam ktoś za ciebie straci poczty, czy coś takiego.

Nie rozumiemy, jak skomplikowane musi być ich życie mailowe, nie?

Mnie zainspirował trochę taki przykład, gdzie już taki bardzo programistyczny, gdzie był task board i były te AI-owe osoby w poszczególnych kolumnach i można było im przyrzucać taski.

Jak taki typowy kanbanowy task board, gdzie no właśnie naszym oczekiwaniem jest to, że my to zadanie przypiszemy do tego AI-owego pracownika, a efektem tego będzie project quest.

Ja pamiętam pierwszy rachunek, który dostałem kiedyś za korzystanie z OpenAI-owskiego O1, pierwszego właśnie modelu tam z tą funkcją reasoningu i tak dalej.

Natomiast ja jako widz, jeszcze zanim jeszcze raz pobrałem sobie OpenCloud, zainwestowałem, byłem święcie przekonany o tym, że wszyscy ci ludzie, którzy kupują Macbooki mini, robią to po to, żeby tam jakieś lokalne modele stawiać na klastrach czterech czy trzech tamtych Maców.

To można sobie zainstalować model lokalny.

Spróbowałem zainstalować model Olauna, który nie potrafi na nic odpowiedzieć w zasadzie.

My jako Microsoft mamy zamkniętą platformę, wszystko jest na tej naszej platformie, to jest w ogóle, to jest ta główna przewaga nad wszystkimi innymi providerami AI-owych rozwiązań, że my mamy to wszystko w jednym.

No i dodatkowo to jeszcze nie jest też ten sam proces z pudełka, który mogliśmy wyciągnąć, zainstalować, już nam fajnie śmiga i dosyć są wąskie te warunki.

Zaczynamy od AI, bo klienci przychodzą i chcą mieć po prostu agenta, który robi wszystko AI-em i warto mu wtedy doradzić, że to zrobimy AI-em, ale to już nie.

Czyli mamy jakiś proces i dobra, to tu dołóżmy AI, będzie lepiej.

I teraz tak, mamy bardzo zaawansowane mechanizmy AI-owe, kształcenie maszynowe mamy, tak?

Właśnie do tego dążyłem, żeby rozgraniczyć, bo niektórzy chyba mogą pomyśleć, że cały świat AI zamykamy teraz w jakichś kilku narzędziach i że agenci są do wszystkiego.

No bo to myślę, co powiedziałeś, nie trafione pod tym kątem, że właśnie podsumowanie dokumentów, czy taką prostą pracę, może znowu za wcześnie wyskoczyłem, też tak samo jak z tym rozgraniczeniem światów AI-owego i LLM-owego ogólnie.

To podsumuję może trochę to, co powiedziałeś, czyli moglibyśmy powiedzieć, to jest pozycja, która jest do zainteresowania potencjalnie przez taki lekko zaawansowane...