Systemy AI

AI do realnej pracy. Pod kontrolą inżynierów.

Produkty, narzędzia wewnętrzne i agenci AI dla startupów, rozwijających się firm i twórców. Łączymy modele, dane i systemy. Inżynierowie sprawdzają wynik i odpowiadają za wdrożenie.

Porozmawiajmy Jak uzgadniany jest sprint

Co budujemy

Produkty, narzędzia wewnętrzne i MVP

Aplikacje webowe i narzędzia dla zespołu: panele, formularze, wyszukiwarki, kokpity. AI pracuje w środku procesu, a nie jako doklejony czat. Zaczynamy od prototypu, który pokazuje działanie na wcześniej uzgodnionych danych: reprezentatywnej próbce albo danych syntetycznych. Wersja produkcyjna to osobny uzgodniony zakres, z testami, wdrożeniem i monitoringiem, a utrzymanie ustalamy oddzielnie.
Przepływy agentowe i obsługa zgłoszeń

Przychodzące e-maile, formularze i zgłoszenia są czytane, klasyfikowane i kierowane do właściwej osoby razem ze szkicem odpowiedzi. Sprawy niejasne, wrażliwe lub o dużej wartości trafiają do człowieka. System prowadzi logi na poziomie, jakiego wymaga zadanie, więc jego decyzje można sprawdzić i poprawić.
Dokumenty, research i wiedza firmy

Wyszukiwanie w dokumentacji, procedurach i wcześniejszych odpowiedziach oraz przygotowywanie notatek, raportów i pierwszych wersji dokumentów. Jeśli odpowiedź ma opierać się na waszych dokumentach, wskazuje je, zestaw pytań testowych powstaje przed uruchomieniem, a ocena wyniku zostaje po stronie zespołu.
Integracje i potoki danych

Systemy, które nigdy nie miały ze sobą rozmawiać, spinamy przez API, webhooki i zadania harmonogramowane. Dane są porządkowane i zapisywane tam, gdzie zespół faktycznie ich szuka. Każdy krok ma określoną ścieżkę błędu: ponowienie, alert albo przekazanie człowiekowi.
Wdrożenie produkcyjne i utrzymanie

Kontenery, pipeline'y wydań, konfiguracja środowisk, logi, metryki i alerty. Koszty modeli są budżetowane i śledzone. To ta sama praca wdrożeniowa, którą prowadzimy przy chmurze i automatyzacji, ustawiona pod systemy AI.
Rozpoznanie techniczne i druga opinia

Przegląd pomysłu, architektury albo istniejącego wdrożenia: co da się zbudować, czego brakuje w danych, gdzie są ryzyka i zależności. Kończy się pisemną rekomendacją i zakresem, który można wycenić. Bywa, że rekomendacją jest zwykła automatyzacja albo zmiana procesu, a nie AI.

Kto za co odpowiada

System AI jest tak wiarygodny, jak zabezpieczenia wokół niego. Te zasady są uzgadniane, zanim uruchomi się pierwszy agent.

Zakres i kryteria sukcesu: Spisane przed startem sprintu: jaki proces, co oznacza „gotowe” i jak rezultat zostanie sprawdzony.
Dane i dostępy: Agenci pracują na minimum danych i uprawnień potrzebnych do zadania. Zasady dotyczące danych klientów, retencji i dostawców modeli są uzgadniane z klientem.
Przegląd i testy: Testy automatyczne i przegląd człowieka sprawdzają wynik przed wydaniem. Zestawy testowe zostają, więc kolejne zmiany można porównać z wcześniejszym działaniem.
Wdrożenie i przekazanie: Każdą zmianę produkcyjną zatwierdza inżynier, ścieżką akceptacji uzgodnioną dla danego środowiska. Klient dostaje kod, prompty, konfigurację, instrukcje utrzymania i uzgodnione dostępy; konta i licencje u dostawców przechodzą tylko tam, gdzie dostawca na to pozwala.

Dla kogo to jest

Dla startupów po rundzie, rosnących firm i biznesów twórców, które mają konkretną potrzebę: produkt do zbudowania albo proces kosztujący realne godziny. Potrzebna jest osoba po stronie klienta, która podejmuje decyzje, i budżet na zrobienie tego porządnie.

Pracujemy potokiem: projektujemy rozwiązanie, spinamy modele, narzędzia i integracje, sprawdzamy wynik na uzgodnionych danych i przekazujemy go z dokumentacją. Prototyp pokazuje, że rzecz działa; wersja produkcyjna to osobny uzgodniony zakres.

Jak dobieramy zakres

Zaczynamy od jednego produktu albo jednego procesu, który da się opisać i zmierzyć. Reszta wchodzi w kolejnych sprintach.
Prototyp i wersję produkcyjną uzgadniamy osobno, żeby było jasne, co jest demonstracją, a co rozwiązaniem do utrzymania.
Decyzje o pieniądzach, sprawach prawnych i kontach klientów zatwierdza człowiek. System przygotowuje i rekomenduje, nie zamyka ich sam.
Jeśli prostsza automatyzacja albo zmiana procesu załatwia sprawę taniej, mówimy to na konsultacji.

Narzędzia w użyciu

Modele językowe

Claude API
OpenAI API
modele otwarte, gdy są wymagane

Agenci

wywoływanie narzędzi
orkestracja agentów
zestawy ewaluacyjne

Wyszukiwanie

Qdrant
PostgreSQL
embeddingi

Przepływy pracy

n8n
webhooki
zadania harmonogramowane
REST API

Uruchomienie

Docker
Kubernetes
GitHub Actions

Obserwowalność

logi strukturalne
śledzenie kosztów
Grafana

Co dalej

Pytania o systemy AI

Od czego zaczynamy, jeśli mamy na razie sam pomysł?

Od rozpoznania technicznego: co da się zbudować na danych, które już macie, czego w nich brakuje i gdzie są ryzyka oraz zależności. Kończy się pisemną rekomendacją i zakresem, który można wycenić. Samo rozpoznanie bywa całą współpracą, a rekomendacją bywa zwykła automatyzacja albo zmiana procesu zamiast AI.

Czy prototyp to już wersja produkcyjna?

Nie. Prototyp sprawdza podejście na uzgodnionych danych, na przykład reprezentatywnej próbce lub danych syntetycznych. Przygotowanie do produkcji obejmuje osobno uzgodnione testy, wdrożenie i monitoring. Utrzymanie ustalamy oddzielnie. Możesz też zamówić sam prototyp.

Co agent rozstrzyga sam?

Tyle, ile uzgodnimy dla danego procesu, i nic ponadto. Każdy agent działa w granicach nadanych uprawnień, jest sprawdzany względem zadania, które dostał, i prowadzi logi na poziomie, jakiego to zadanie wymaga. Sprawy o istotnych skutkach, pieniądze, kwestie prawne, konta klientów, idą do człowieka po akceptację.

Co musi być po naszej stronie?

Osoba, która podejmuje decyzje, i dostęp do danych oraz systemów objętych zakresem. Agenci pracują na minimum danych i uprawnień potrzebnych do zadania, a ten dostęp można odebrać. Deklaracja wdrożenia na produkcję nie jest warunkiem wstępnym: rozpoznanie albo sam prototyp to skończona praca.

Porozmawiajmy o Twoim projekcie

Opisz problem, oczekiwany rezultat i istotny termin. Na początek wystarczą dwa, trzy zdania.

Skrypty są wyłączone, więc ten formularz nie przekaże zgłoszenia. Te same trzy odpowiedzi działają jako zwykły e-mail: adres, firma i to, co trzeba zmienić. Napisz na pat@cloudwarrior.io.

Albo napisz bezpośrednio na pat@cloudwarrior.io.

Kto odbiera i kiedy

Status: Patryk Ciszewski jest obecnie zaangażowany w projekt.

Wstępną kwalifikację prowadzą Andrzej i Zosia w godzinach 08:00–16:00, czas warszawski. Pytają o firmę, projekt, problem, oczekiwany rezultat, termin i budżet, a potem przekazują sprawę inżynierowi.
Konsultacje techniczne z Patrykiem odbywają się po 18:00, czas warszawski.

Termin ustalamy e-mailem, indywidualnie.

Każde zgłoszenie czyta człowiek i odpowiada e-mailem: z propozycją kolejnego kroku, pytaniami do doprecyzowania albo jasnym „to nie jest dobre dopasowanie”.

Co dzieje się dalej

Osoba z CloudWarrior czyta zgłoszenie i sprawdza, czy problem pasuje do zakresu praktyki.
Odpowiedź proponuje rozmowę, dopytuje o brakujące informacje albo wyjaśnia, dlaczego współpraca nie ma sensu.
Wstępną kwalifikację prowadzą Andrzej i Zosia w godzinach 08:00–16:00, a konsultacje z Patrykiem odbywają się po 18:00, czas warszawski. Konkretny termin ustalany jest indywidualnie.
Zakres, kryteria sukcesu, harmonogram i koszt są uzgadniane na piśmie, zanim zacznie się jakakolwiek praca.

Odpowiedź: E-mailem, od człowieka
Godziny rozmów: Kwalifikacja 08:00–16:00 · Patryk po 18:00, Europe/Warsaw
Termin: Ustalany indywidualnie
Zobowiązanie: Żadne, dopóki zakres nie jest uzgodniony

Kontakt

Zdalnie w całej UE · czas warszawski