OpenClaw, SWE-AGI i zmierzch chatbotów - Opus 4.6 i GPT-5.3 Codex to Agenci z przyszłości!

Okazuje się, że w tym 2026 roku całkiem sporo przy pomocy tego AI można zrobić. W kontekście programowania sztuczna inteligencja to nie jest już autocomplete na sterydach. Codex naprawdę wygląda jak taki sprawczy, autonomiczny byt, który nie tylko generuje jakiś tam kodzik w jakimś tam wybranym pliku, tylko wykonuje prace end-to-end. No i oczywiście to rodzi kolejne pytania. Kim jest programista? Czym programistą ma się zajmować? Jaka jest odpowiedzialność programisty? I czy faktycznie to AGI już tutaj jest? Czy można ten progres, który widzimy, zaliczyć do właśnie takich kategorii? Cześć, witamy Was bardzo serdecznie. To jest kolejny odcinek podcastu Opanuj.AI. Dzisiaj podsumowujemy luty 2026 roku. Witam się z Wami Przemek Smerdek.

Pojawiają się nasze odcinki niemalże co tydzień, więc jest co śledzić, więc jest co oglądać. Zachęcamy Was również do dołączenia do newslettera opanuj.ai na stronie opanuj.ai łamane na newsletter. Zapisując się na tą listę otrzymujecie co poniedziałek... 3 wyselekcjonowane newsy, narzędzia, techniki pracy z AI, które pozwalają Wam się rozwijać jako specjalista IT, jako programista. Nie musicie zapisywać się w ciemno. Na stronie opanuj.ai łamane na newsletter właśnie znajdziecie poprzednie nasze publikacje, te, które spotkały się z największym zainteresowaniem, więc można zobaczyć, co my tam w ten poniedziałek do Was wysyłamy. Zachęcamy do sprawdzenia. I do dołączenia do ponad 1400 czytelników naszego newslettera.

No i tutaj również bardzo ważne ogłoszenie. Zapraszamy Was na stronę 10xDevs.pl, gdzie czeka na Was zupełnie nowa strona programu w edycji 3.0. I czym ta edycja 3.0 jest? Będzie to intensywny, pięciotygodniowy program AI Native Software Engineering. Co ważne, przygotowaliśmy 80% nowych treści. To nie jest aktualizacja poprzednich edycji, to jest zupełnie nowy kurs. I będziemy uczyli procesu, a nie frameworka konkretnych technologii. Ten workflow będzie działał z Pythonem, Javą, TypeScriptem czy też innymi popularnymi technologiami w wybranym przez Was narzędziu. My oczywiście będziemy rekomendowali te przez nas preferowane.

Cloud Code, Codex CLI, Cursor, GitHub Copilot. Największa zmiana w trójce to moduły 3.5. Duże nastawienie na jakość, skalę, pracę zespołową. Tematy, które poruszaliśmy w poprzednich edycjach, ale nie w sposób tak kompleksowy. A teraz stało się to już kluczowe przy coraz większej adopcji AI w programowaniu. Jeżeli chodzi o adopcję albo adaptacyjność, no to adaptacyjny menu, nasz pre-work będzie dostosowany do waszego poziomu wiedzy, więc jeżeli jesteście już doświadczeni, no to nie będziecie się nudzić, nie będziecie tracili czasu, a jeżeli przychodzicie jako osoby początkujące, no to również zdobędziecie niezbędną wiedzę, żeby wskoczyć w pierwszy intensywny moduł Agenting Environment.

Mamy 3700 osób, które przeszły wcześniejsze edycje, więc wiemy co działa, wiemy co nie działa. Mieliśmy ogrom pozytywnego feedbacku i informacji co można poprawić, więc to będzie naprawdę dopracowane szkolenie. No i przede wszystkim nie uczymy jak rozmawiać z chatbotem, nie uczymy też jakiegoś strachu przed AI. Uczymy świadomego podejścia do wykorzystania tych narzędzi, tego jak zbudować środowisko agentowe i jak efektywnie w nim programować, więc raz jeszcze zachęcamy do odwiedzenia strony 10xdesk.pl Tam znajdziecie wszystkie informacje o szkoleniu. Startujemy 18 maja. I tym oto sposobem przechodzimy do pierwszego tematu tej naszej homarowej apokalipsy. Przemek Was to wszystko wprowadzi.

No i tutaj cały problem polega na tym, że ten vibecoding faktycznie pojawia się niebezpiecznie blisko OpenClaw-a. Sam Peter Steinberger w takim artykule Shipping at Inference Speed wspomina, że dla niego to jest niesamowite, jak ten vibecoding się rozwinął w ostatnim roku, czyli w 2025, bo o ile w okolicach maja on był sam zaskoczony, kiedy niektóre prompty generowały działający kod out of the box, tak teraz jest to jego domyślne oczekiwanie. Tylko, że problem w tym, a właściwie sejm w tym, że tak naprawdę naszym zdaniem, okiem moim i Marcina, czyli osób, które już też na tym programowaniu z AI zjadły zęby, można powiedzieć, to tak naprawdę ten pit vibe codingu nie uprawia. On robi coś zdecydowanie bardziej zaawansowanego, coś takiego, do czego my również zachęcamy, co rekomendujemy. Czasami nazywa się to Agentic Software Engineering AI Assisted Software Development.

Posłuchałem i mówię, no kurczę, ciekawa osoba, ktoś tam... Nagrzewam popcorn i słucham dalej, bo na pewno czegoś ciekawego się dowiem z osoby, która latami optymalizowała kod w C++, zbudowała tak dużą firmę, która rozumie skalę na niesamowitym poziomie, bo w końcu jego rozwiązania Mówi się, że obecnie działają na miliardzie telefonów w różnych aplikacjach. No i który świadomie wybiera programowanie z AI jako dźwignię. Jest przekonany, że to jest właściwy sposób rozwijania produktów, czy to w 2025, czy w 2026 roku. No zupełnie szczerze dość śmiesznie mi się czyta, jakie jest zarzuty pod adresem jego właśnie zdolności programistycznych, doświadczenia od osób, które mają znacznie mniejsze gdzieś tam dokonania, czy to właśnie programistyczne, techniczne, czy też biznesowe niż sam Peter.

Z mojej perspektywy też to, co ja osobiście poczułem, co tutaj też mogę dokleić, to są właśnie wszelkiego rodzaju pliki konfiguracyjne typu JSON-y, które się dobrze sprawdzały wcześniej, które tworzyliśmy sobie, żeby gdzieś tam różne przełączniki w systemie zmieniać, flagi ustawiać, żeby konfigurować. Teraz myślę, że trzeba to robić zupełnie inaczej. Te konfiguracje można opisywać tekstem naturalnym, może z poziomu Markdowna, czy też z poziomu jakichś takich instrukcji, które się po prostu ze sobą komponują. Im bardziej przyzwyczajmy się do tego, że to agent jest pełnoprawnym tutaj członkiem zespołu, tym lepiej to oprogramowanie z AI będzie wyglądało i właśnie tak ten PIT programuje, czyli tutaj zachęca do tego, żeby projekty transformować, tak jak wspomniałem, nie tylko pod kątem właśnie reguł biznesowych, jakiejś wartości, którą dowodzimy, że takiego skalowania biznesowego, ale też tego, żeby agent po prostu po tym wszystkim poruszał się sprawnie, przyjemnie i w optymalny sposób.

Opowiedzmy o samym moldbooku, który wywołał dużo zamieszania i akurat w pełni zrozumiałej krytyki. W momencie, kiedy OpenClaw nazywał się moldbot przez chwilę, to powstała również inicjatywa moldbook, którą uruchomił całkowicie niezależnie od Petera Steinbergera MarczLift, jeżeli dobrze czytam jego nazwisko. No i to miała być platforma społecznościowa na kształt Facebooka czy też Reddita, gdzie cała aktywność, wszyscy użytkownicy mieli być właśnie agentami AI korzystający przede wszystkim właśnie Zmordbota wtedy, czyli obecnie OpenClaw, bo to było najlepsze rozwiązanie, żeby tego typu agentów zdolnych do korzystania z tego serwisu stworzyć, a ludzie mieli tylko obserwować, co ci agenci tam publikują, co komentują, jak w ogóle taka sztuczna inteligencja w dziczy social media będzie się zachowywała.

No i to był kolejny viral w ciągu trzech dni od startu. No już była wielka narracja o tym, że właśnie agenci AI tam robią niestworzone rzeczy, wypisują również herezje różnego rodzaju bez jakiejkolwiek ingerencji ludzi i co tam się dzieje. Różne screeny z tego medium latały i wywoływały kontrowersje, oburzenie. No i miały być również informacje o tym, że ci agenci już tworzą własne partie polityczne, debatują nad sensem istnienia i filozofią, tworzą jakieś ruchy artystyczne. No cuda niewidy tak naprawdę. Bardzo szerokim echem się to odbiło.

Zostało bardzo połączone zarówno z samym OpenClaw, który, jak mówię, sam Peter Steinberger nie był zaangażowany w ten projekt, w jakikolwiek sposób w nim nie uczestniczył, no i z samym programowaniem z AI. No patrzcie, po prostu portal dla agentów i taka świetna wizytówka tego całego zagadnienia vibe codingu. No to tak naprawdę szkolne błędy, które faktycznie można w przypadku vibe codingu popełnić, ale wcale nie trzeba, no bo Dziękuje za oglądanie. Zresztą w naszych kursach my również robimy przykłady i zachęcamy do usłyszenia aplikacji w oparciu o Supabase.

Żeby zwracać uwagę na wyciek kluczy w kodzie ClientSize, czy też właściwą konfigurację LLS, no to na to uwagę zwracamy, uczymy jak to robić i jak najbardziej bez większych problemów można o to zadbać, również programując AI, tylko trzeba po prostu jakkolwiek to rozumieć i na to zwrócić uwagę. No ale ten właśnie Modbook, te całe kontrowersje, ten jego upadek, ta kompromitacja, no stała się trochę takim workiem treningowym, motorem napędowym dla osób, które gdzieś tam nie podchodzą entuzjastycznie do samego tematu AI czy też do samego projektu. OpenClaw, ciężko było wytłumaczyć, że te projekty są tylko poglądane ze sobą na poziomie nazwy, że nic je tak naprawdę nie łączy i nic tak naprawdę wielkiego, to co się wydarzyło z modbookiem, nie świadczy o samym OpenClaw, o jego skuteczności, o tym jak to oprogramowanie jest rozwijane, jakie ma wady i zalety.

43 projekty. No i to się pojawiło gdzieś tam, to był taki viral, który zaczął krążyć na eksie. No i oczywiście jeden z moich ulubieńców w polskiej sferze AI, członek gangu 3K, który już słuchacze tego podcastu dobrze znają. Czyli już teraz powiem pierwszy raz wprost. Ujawnij pierwszego członka, Wojtek Kardys. No tak więc, pan Wojtek Kardys na swoim Twitterze postanowił przetłumaczyć dokładnie tego tweeta na język polski, podać go dalej, no bo oczywiście... To jest absurdalna historia, naprawdę. No tu, jak widzicie, aż ciężko nam nagrać ten fragment, bo to jest po prostu tak śmieszne.

Osoby, które go gdzieś tam szanuje. No ale też po prostu trzeba sobie zdawać sprawę, że jeżeli coś publikujemy mając zasięgi, no to jest za tym jakaś odpowiedzialność, dlatego my dla was www.openclaw.org.pl Jak mówię, to nie był jakiś tam pierwszy błąd, tylko to jest stały format działalności tego pana. Ja tego osobiście po prostu nie pochwalam. Dobra, przejdźmy teraz do tematu drugiego, jakim jest takie trochę prowokacyjne pytanie z naszej strony, mianowicie to, czy mamy już to słynne AGI w naszej ulubionej domenie, czyli programowaniu z AI właśnie.

O co tutaj chodzi? Skąd w ogóle taki pomysł? Skąd takie pytanie? Tak naprawdę to jest temat, który w naturalny sposób wywodzi się z tej historii OpenClaw, Moldbota czy CloudBota. W zasadzie jest gdzieś tam u podstaw tego, jak tacy agenci powstają, jak oni działają. No bo kurczę, okazuje się, że w tym 2026 roku całkiem sporo przy pomocy tego AI można zrobić i całkiem szybko. I to jest duże uproszczenie z mojej strony. Okazuje się, że w kontekście programowania sztuczna inteligencja to nie jest już autocomplete na stary dach. Dobra, słuchajcie, tutaj mała przerwa w montażu z naszej strony. Musieliśmy się opanować po tym poprzednim fragmencie, bo to była zbyt mocna dyskusja, która również nas też gdzieś tam powaliła. Spadliśmy z krzesał, ale już wracamy do gry i zastanowimy się, czy to AGI w programowaniu już tu faktycznie jest.

Okazuje się, że metody czy też narzędzia służące do wytwarzania takich rozwiązań jak OpenClaw, o którym przez chwilę mówiliśmy, no tak naprawdę przyspieszają. Ich rozwój przyspiesza, ich potencjał rośnie i dzisiaj w kontekście programowania AI to już jest znacznie więcej niż tylko autocomplete na strydach. I oczywiście pojawiają się pytania co dalej, co przed nami, jak to wszystko może wpłynąć na przyszłość branży. Tutaj takimi dwoma głównymi triggerami, które spowodowały gdzieś tam... Taką dyskusję, czy tam roznieciły taką dyskusję były właśnie modele GPT-5.3 Codex i Opus 4.6 w połączeniu ze środowiskami uruchomieniowymi, z tak zwanymi Agent Harness, z takimi uprężami na modele, co całościowo stało się, można powiedzieć, no już takim konstruktorem systemów, przecież przełożyło się na powstanie takich konstruktorów systemów napędzanych sztuczną.

A obecnie coraz więcej deweloperów, którzy Aktywnie korzystając z AI wraca do terminala, no bo tam mamy tak naprawdę największe możliwości, najpratężniejsze rozwiązania, o czym zresztą opowiemy, powołując się na konkretne dane w dalszej części tego odcinka. No nawet ludzie mówią, że już nie potrzebują tak naprawdę ID, wystarczy im NeoVim z funkcją do diffowania, tak żeby po prostu szybko przeglądać zmiany agenta. Ja zupełnie szczerze również... Obecnie z AntiGravity, czy też Cursora korzystam głównie jako z przeglądarki do kodu z ładnym interfejsem. I to jest większość tego, do czego mi te rozwiązania służą. Nie wiem, czy to uzasadnia wydawanie pieniędzy na ich subskrypcje, które cały czas ponoszę, pewnie już coraz bardziej nie.

I to jest właśnie ten brakujący element, czyli właśnie ten agent harness, całe to ciało opakowujące model, które dla nas, czy też dla osób, które spędziły w tym świecie programowania ze sztuczną inteligencją, jest już czymś naturalnym. Natomiast do osób, które dalej patrzą na to wszystko, jak właśnie na aktywność uzupełniania kolejnych linii kodu, jest czymś nieoczywistym, w ogóle niezrozumiałym. W jaki sposób LLM czy AI może działać w sposób przewidywalny? Gdzie tutaj ten determinizm? Po co mi wywoływanie terminalu przez model, skoro ja sobie mogę tutaj jakieś komendy wprost wpisać? Więc dzisiaj musimy zrozumieć, że ten rozwój agent harness posunął się prawie tak daleko, prawie tak bardzo do przodu, jak właśnie rozwój samych modeli. I dzisiaj jest to z perspektywy firm tworzących te rozwiązania, tak samo istotny element całej tej układanki, jak modele, które wcześniej były tak naprawdę w samym sercu tej dyskusji o oprogramowaniu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Odbierają wiele argumentów co do jakości i zdolności tego AI w zakresie programowania. I cóż to są za modele? Cóż to są za harnessy? Jakie mamy dane, które potwierdzają skuteczność tych rozwiązań w określonych zadaniach? Przede wszystkim myślimy tutaj o dwóch rozwiązaniach, czyli Cloud Opus 4.6, ten największy model od firmy Anthropic, model o największym potencjale, którego filozofią można powiedzieć jest taka długodystansowa praca w tle. Dzisiaj już Opus ma okno kontekstowe jednego miliona aktywnych tokenów, generuje od pół do 128 tysięcy tokenów. I jednym z takich ostatnich feature'ów, które zwróciły naszą uwagę jest feature Agent Teams, czyli orkiestracji agentów, takich instancji Opusa, które działają sobie czasami równolegle, a czasami ramię w ramię nad jakimś bardziej złożonym problemem.

I mamy wiele dyskusji i debat o tym, jak właśnie mają się zmieniać narzędzia napędzane sztuczną inteligencją. Chociażby AmpCode stwierdził, że taka dostawka w formie pluginu do edytorów, gdzie tam czatujemy sobie z AI, to już naprawdę nie jest ta rzeczywistość, którą oni chcieliby widzieć w swoim produkcie. Dzisiaj te systemy muszą być sprawcze, muszą mieć dostęp, muszą mieć narzędzia. Właśnie w tę stronę będą się orientować. Więc mamy dane, mamy statystyki, mamy liczby. Co to wszystko nam daje? Jak taki przeciętny programista może z tego skorzystać? Dlaczego warto gdzieś tam testować tego typu rozwiązania? Marcin. Kurczę, można przede wszystkim. Ja bym zachęcał od rozwijania jakichś projektów na użytek własny, na użytek naszych najbliższych, bądź też na użytek naszego zespołu.

Często mamy wiele pomysłów na automatyzację, na wewnętrzne aplikacje, serwisy. I to jest świetna okazja, żeby korzystać właśnie z potencjału AI, nam się tego nauczyć. Tego zresztą uczymy, do tego zachęcamy w pierwszej części kursu tenexrefs.pl. To jest świetna okazja, żeby właśnie poczuć jak szybko i jak skutecznie możemy oprogramowanie. www.openclaw.com

No i to daje takie poczucie niesamowitej sprawczości, tempa, które kiedyś były niedostępne. I mając już takie doświadczenie, takie wyczucie tego jak z tym modelem, z tym harnessem pracować, www.openclaw.com Rzeczy są oczywiście dwie. Po pierwsze umiejętności operatora, to jest istotne i nasze doświadczenie i świadomość tego, jak w ogóle z tym narzędziem pracować. Przed tym nie uciekniemy. Tak samo jak musieliśmy się nauczyć samego programowania, tak programowania z AI również trzeba się nauczyć. To tylko pozornie jest łatwe, ale wraz z wzrostem skali i złożoności projektu coraz więcej musimy tych

I też oczywiście będziemy się zastanawiać, czy to już AGI, czy to nie AGI. Oczywiście im mocniej rośnie poziom trudności tych zadań, wymaga dłuższego planowania, tym bardziej spada skuteczność GPT-5.3 i Opusa. Natomiast z naszej perspektywy, z mojej perspektywy Jest sporo takich zadań w takiej codziennej pracy programisty, gdzie tak naprawdę tego już nie odczujemy i trzeba się zastanawiać po prostu też co z tym wszystkim po prostu zrobić, to znaczy gdzie tych agentów przykładać, gdzie tym AI się wspomagać, gdzie cały czas te wasze twarde skille, te kompetencje programisty musicie rozwijać, do czego one się Ja tutaj może z mojej strony powiem, że też próbowałem takiego SWE-AGI-a odwzorować.

Też nagrałem o tym film. Mamy projekt, który nazywa się TENIX Bench. Jest to część naszego ekosystemu TENIX Devs. I też taki dowód na to, że staramy się poważniej mówić o całym tym świecie programowania z AI niż przeciętna. Nie wystarcza nam vibe coding. Ja właśnie w tym kontekście postanowiłem wydać na świat nasz otwarty benchmark. I tam, przyznam szczerze, te dwa rozwiązania, o których mówimy, no, zostałem mocno zaskoczony tym, jak daleko posunęło się działanie modeli i agentów w kontekście budowania aplikacji webowych. To działanie benchmarku 10xBench wygląda dość podobnie do tych założeń SWE-Bench, czyli mamy jakiegoś prompta początkowego, jakieś polecenie, jakiś task MD można powiedzieć, ja akurat skupiam się na tym, żeby... Model zbudował stronę w Astro, React i Tailwind, żeby przy okazji pobrał informacje kontekstowe o projekcie przeprogramowaniu, bo to ma być strona naszej marki z sieci, żeby unikał halucynacji, żeby tam dodał sekcję podcastową, sekcję youtubową, informacje o naszych kursach, żeby wydał na świat fajny UI, żeby to wszystko było responsywne i jeszcze żeby było tam SEO na odpowiednim poziomie.

No i tam właśnie macie wjazd do tego modelu GPT-5.3 Codex, macie wjazd do samego toola w CLI i możecie zobaczyć, jak to programowanie właśnie z terminala wygląda. No ten model jest niesamowity. Może sam UX tego CLI nie jest jeszcze tak imponujący jak w przypadku Cloud Code, ale to jest pewnie kwestia czasu. Jeżeli chodzi o taką czystą programistyczną siłę, no to tam na pewno jej doświadczycie za 20 dolarów i można sobie naprawdę fajnie pokodzić na przestrzeni tygodnia i zrobić ciekawe rzeczy, których zapewniam Was nie zrobilibyście szybciej manualnie, bo to też kiedyś był częsty argument. To już jakby naprawdę nawet nie jest... Po co ja mam poprawiać tego AI-a? Po co ja mam siedzieć przed nim, skoro szybciej napiszę to z palca?