Szkolenie: AI Builder – Agenci, RAG i Automatyzacja Social Media

Szkolenie: AI Builder – Agenci, RAG i Automatyzacja Social Media

_____________________________________________________________________

PROGRAM

MODUŁ 1 - AUTOMATE

1 Wprowadzenie

• Agent AI vs automatyzacja, LLM jako predyktor tokenów, model vs produkt
• API, HTTP, JSON, API keys
• Interfejs n8n, pierwszy workflow (Chat Trigger + AI Agent + OpenRouter)
• Mini-zadanie: każdy samodzielnie modyfikuje demo prowadzącego i uruchamia własny wariant

2 Pamięć, narzędzia agenta i prompt engineering

• Simple Memory / Window Buffer Memory
• Tools podpięte do agenta (Calculator, HTTP Request, Code node)
• Prompt engineering - system prompt, rola, ograniczenia
• Warsztat: samodzielna budowa agenta z min. 2 narzędziami i własnym system promptem,

3 Integracje Google

• Google Drive + Google Sheets
• Agent czytający/zapisujący dane w arkuszu
• Ćwiczenie: rozbudowa własnego agenta z Dnia 2 o zapis do arkusza

4 Kanały komunikacji (uproszczone)

• Slack/Telegram jako trigger i output
• Email (Gmail) - trigger i wysyłka
• Webhooks - wywołania z zewnątrz

5 Projekt 1: Agent monitorujący i raportujący dla social media (warsztat projektowy)

• Agent codziennie/co Spotkanie pobiera dane z RSS lub przez HTTP Request (wzmianki o marce, trendy, artykuły konkurencji)
• OpenRouter podsumowuje i ocenia istotność każdego wpisu
• Zapis do Google Sheets (log tematów + ocena warto zareagować / nie warto)
• Digest wysyłany na Slack /Telegram z rekomendacjami tematów na posty
• Struktura dnia: wspólna budowa szkieletu → samodzielna realizacja → indywidualny feedback → krótka prezentacja efektu

Efekt: gotowy, uniwersalny agent do social listeningu i raportowania - działa dla social media, ale też jako ogólny agent monitorujący dowolne źródło danych.

MODUŁ 2 - RAG + Automatyzacja Social Media

1 Agentic RAG ((warsztat)

• Wektorowe bazy danych - embeddings, chunking, similarity search
• Supabase (plan bezpłatny) jako vector store w n8n
• Agent z własną wiedzą (dokumenty firmowe, produkty, wcześniejsze posty jako baza tone of voice)
• Warsztat: każdy zasila własną bazę wektorową swoimi materiałami i podpina ją pod agenta

2 Content Engine: research

• Research trendów i artykułów konkurencji przez HTTP Request / RSS Feed Read
• Agent-researcher zapisujący tematy do content calendar w Google Sheets
• RAG jako baza spójności tonu marki

3 Generowanie treści

• Agent generujący posty (LinkedIn/X/Instagram) na bazie researchu + tone of voice z RAG
• Chain: temat → szkic → redakcja → wersja finalna
• Human-in-the-loop: zatwierdzanie treści na Slacku lub Telegramie (przycisk akceptacji przed publikacją)

4 Generowanie grafik do postów ( warsztat)

• Modele graficzne dostępne przez OpenRouter, prompt engineering pod obrazy (różnice względem promptów tekstowych)
• Budowanie promptów graficznych zgodnych ze stylem marki (kolory, kompozycja, ton) - z wykorzystaniem bazy RAG z Dnia 1 jako źródła wytycznych
• Integracja z chainem z Dnia 3: temat → szkic → redakcja → wersja finalna → grafika
• Zapis grafiki (Google Drive) i link w Google Sheets
• Warsztat: pełna, samodzielna integracja generowania grafiki z własnym agentem contentowym - od tematu do gotowego posta z grafiką

5 Publikacja i dystrybucja

• HTTP Request + natywne API social mediów (LinkedIn API, X API, Meta Graph API)
• Schedule Trigger - automatyczny content calendar
• Status publikacji zapisywany z powrotem do Google Sheets

6 Projekt 2: Content Automation Agent (warsztat projektowy)

• Research (HTTP Request/RSS) → RAG (ton marki) → OpenRouter (generacja tekstu + grafiki) → Slack/Telegram (akceptacja) → API social media (publikacja) → Google Sheets (raportowanie)
• Struktura dnia: wspólna budowa szkieletu → samodzielna realizacja → indywidualny feedback → prezentacja

MODUŁ 3 - Multi-agent, MCP, self-hosting, produkcja

1 Self-hosting n8n

• Docker, kiedy self-host vs cloud
• Ćwiczenie: uruchomienie własnej instancji lokalnie

2 Multi-agent systems i MCP

• Model Context Protocol - orkiestracja agentów jako narzędzi
• Context Engineering, sub-agenci
• Warsztat: podpięcie własnego agenta z Etapu 1/2 jako narzędzia MCP dla innego agenta

3 Testowanie, error handling i observability

• Rodzaje błędów w agentowych workflow: timeouty API, rate limity, halucynacje, błędne dane wejściowe
• Error workflow w n8n - przechwytywanie i obsługa błędów, retry z backoff
• Logowanie zdarzeń i błędów, monitorowanie i optymalizacja kosztów API
• Warsztat: dodanie error handlingu i logowania do min. jednego własnego agenta (np. Projekt 2 lub agent z Dnia 2)

4 Multi-agent Social Media Suite

• Rozbudowa Projektu 2: agent-researcher, agent-copywriter, agent-redaktor, agent-publisher komunikujące się przez MCP
• Agent analityczny: pobiera metryki zaangażowania i sugeruje tematy na kolejny tySpotkanie, raport na Slack/Telegram

5 Podsumowanie i wdrożenie

• Checklist produkcyjny (retry, logi, koszty API) - teraz oparty o realne doświadczenie z Dnia 3
• Łączenie Projektu 1, 2 i 3 w jeden ekosystem agentów

MODUŁ 4 DODATKOWY - Dify (plan bezpłatny)

Blok osobny względem n8n - poznanie alternatywnego podejścia (app/agent-based zamiast flow-based).

n8n pozostaje głównym narzędziem kursu.

1 Poznanie Dify

• Rejestracja, limity planu darmowego, różnice względem n8n
• Budowa prostego Chatflow/Agenta z wbudowanym RAG (Knowledge base) - bez kodu
• Ćwiczenie: samodzielna budowa bota Q&A na własnym dokumencie

2 Mini-projekt w Dify

• Rozszerzenie o narzędzie (HTTP Request) i prosty routing
• Projekt: przeniesienie fragmentu logiki z Projektu 1 (ocena istotności wpisu) na Dify
• Podsumowanie: kiedy sięgnąć po Dify, kiedy po n8n

MODUŁ 5 - Hackathon

• Każdy uczestnik dopracowuje i łączy własne wersje Projektu 1, 2 i 3 (lub wybiera jeden do dopracowania)
• Indywidualny feedback prowadzącego
• Prezentacje efektów

___________________________________________________________________________________________

Informacje organizacyjne:

1. Szkolenie: AI Builder – Agenci, RAG i Automatyzacja Social Media skierowane jest do osób, które chcą zdobyć umiejętności samodzielnego projektowania, budowania i wdrażania agentów AI oraz automatyzacji procesów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
2. Szkolenie skierowane jest także do uczestników programów:

• "Kierunek rozwój"
• "Małopolski pociąg do kariery"

1. Forma świadczenia usługi: zdalna w czasie rzeczywistym - szkolenie grupowe na platformie Trainer Central.
2. Łączny czas trwania: 56 godzin zegarowych (teoria + warsztaty + realizacja projektów w ramach zajęć)
3. Przerwy są wliczone w czas trwania usługi, zgodnie z obowiązującym regulaminem
4. Podział godzin:

• 17 h teorii
• 38 h praktyki
• 1 h walidacji (koszt walidacji 0 zł)

1. Sposób organizacji walidacji: Walidacja obejmuje sprawdzenie osiągnięcia efektów uczenia się w odniesieniu do kryteriów weryfikacji, z wykorzystaniem poniższych metod:

• Wywiad swobodny
• Obserwacja w warunkach symulowanych – wykonanie przez uczestnika zadania praktycznego

1. Materiały szkoleniowe zostaną udostępnione uczestnikom za pośrednictwem dysku online.
2. Kontakt z Trenerem podczas szkolenia odbywa się za pośrednictwem platformy TrainerCentral oraz komunikatora Discord.
3. Linki umożliwiające udział w szkoleniu będą publikowane w Karcie Usługi oraz przesyłane uczestnikom drogą mailową, przed każdym dniem szkoleniowym, bezpośrednio z platformy szkoleniowej.

Warunkiem koniecznym uczestnictwa są podstawowe umiejętności obsługi komputera (korzystanie z Internetu i przeglądarki Internetowej, korzystanie z aplikacji na smartphonie, wyszukiwanie w Google, korzystanie z chata/forum internetowego, obsługa edytorów tekstowych (np. Word) etc.).

Uczestnictwo w kursie będzie wymagało utworzenia darmowych kont w narzędziach takich jak Discord, Trainer Central.

W przypadku korzystania z dofinansowania, warunkiem uczestnictwa jest zapisanie się przez BUR z podaniem ID wsparcia. Warunkiem rozliczenia dofinansowania jest uczestnictwo w co najmniej 80% godzin szkolenia, zgodnie z wymaganiami właściwego Operatora.

1. Godzina dydaktyczna = 60 min
2. Przerwy są wliczone w czas trwania szkolenia.
3. Zawarto umowę z WUP Kraków na rozliczanie Usług z wykorzystaniem elektronicznych bonów szkoleniowych w ramach projektu „Pociąg do Kariery”(wymagana frekwencja 80% obecności).
4. Zawarto umowę z WUP Toruń w ramach projektu Kierunek Rozwój (wymagana frekwencja 80% obecności).
5. Kompetencja związana z cyfrową transformacją.
6. Uczestnik po ukończeniu kursu otrzymuje:

• certyfikat Young Design Academy by TALENTOWNIA
• zaświadczenie o ukończeniu kursu wraz z opisem efektów kształcenia

1. Szkolenie jest zwolnione z VAT (art. 43 ust. 1 pkt 29 ustawy o VAT), jeśli jest finansowane w min. 70% ze środków publicznych (np. UE, KFS).

W celu pełnego uczestnictwa w szkoleniu uczestnik powinien posiadać:

Sprzęt i oprogramowanie:

• komputer lub laptop z systemem Windows 10 lub Windows 11 (64-bit),
• stabilny dostęp do Internetu,
• aktualną przeglądarkę internetową Google Chrome (zalecana) lub Mozilla Firefox,
• kamerę internetową, mikrofon oraz głośniki lub słuchawki.

Dostęp do narzędzi i aplikacji wykorzystywanych podczas szkolenia:

• n8n,
• Docker,
• Supabase,
• Dify,
• konto Google (Google Drive, Google Sheets, Gmail),
• Slack lub Telegram,
• Oracle Cloud (Always Free) lub mikr.us,
• Cloudflare Tunnel,
• OpenRouter,
• Meta Graph API (dla modułu dotyczącego publikacji i dystrybucji treści).

Organizator zapewnia uczestnikom dostęp do wszystkich wymaganych licencji, subskrypcji, kluczy API oraz pozostałych zasobów niezbędnych do realizacji szkolenia.