Nasz autorski projekt szkoleniowo stażowy dla Testera manualno-automatyzującego START 20 lutego 2026! Zostało ostatnie miejsce!
Termin gwarantowany
Tworzenie Agentów AI

Pierwotna cena wynosiła: 2499,00 PLN.Aktualna cena wynosi: 1319,00 PLN.

  • Widoczna cena nie zawiera VAT(23%)
  • Certyfikat ukończenia
  • Dodatkowe materiały po szkoleniu
  • 30 dniowe wsparcie szkoleniowca
  • Praktyczne zadania
  • Możliwość płatności w ratach (umowa bezpośrednio z Quality Island) – Pobierz wzór umowy

6 w magazynie (może być zamówiony)

Stacjonarnie czy online?
Wybierz datę
Zobacz opinie o szkoleniu

W wielu zespołach AI jest dziś traktowane jako szybkie rozszerzenie automatyzacji. Pojawia się pomysł, aby „podpiąć model” do testów, generować przypadki testowe, analizować logi lub wspierać regresję. Problem polega na tym, że bez zrozumienia, czym jest agent AI, jak podejmuje decyzje i jak zarządzać jego kontekstem, system zaczyna działać nieprzewidywalnie.

Tworzenie agentów AI to nie jest prompt engineering. To projektowanie systemu decyzyjnego, który:

  • ma określony cel,
  • operuje w zdefiniowanym środowisku,
  • korzysta z narzędzi,
  • podejmuje decyzje,
  • musi być kontrolowany i testowany.

Podczas szkolenia pokazujemy, jak budować agentów AI w kontekście realnych projektów testerskich i automatyzacyjnych. Uczestnicy uczą się nie tylko jak skonfigurować agenta, ale jak myśleć o jego architekturze, ryzykach, ograniczeniach oraz wpływie na jakość oprogramowania.

Szkolenie łączy perspektywę QA, automatyzacji i analizy systemowej. Nie skupiamy się na narzędziu. Skupiamy się na problemie projektowym i decyzjach jakościowych.

Organizacja

  • 1 dzień (8 h) w godzinach 8:00-16:00
  • Dodatkowe materiały po szkoleniu
  • Certyfikat uczestnictwa
  • Nagranie z całego szkolenia (dodatkowo płatne)
  • 30 dniowe wsparcie ekspertów
  • Praktyczne zadania
  • Wieloletni praktyk, ekspert w obszarze testów
  • Forma szkolenia
    Szkolenie realizowane jest online (na żywo, na profesjonalnej platformie do pracy zdalnej ClickMeeting) lub stacjonarnie – w zależności od wybranego terminu. W obu przypadkach pracujemy warsztatowo, z aktywnym udziałem uczestników. Dostępne w formule otwartej oraz zamkniętej dla firm.
  • Czas trwania
    Szkolenie trwa 1 dzień (ok. 8 godzin pracy warsztatowej), z przerwami. Skupiamy się na konkretach, bez „rozciągania programu”.
  • Poziom
    Szkolenie jest przeznaczone dla poziomu junior → mid (możemy również przygotować szkolenie na poziomie expert)
    Sprawdzi się również dla bardziej doświadczonych testerów.

Dla kogo

To szkolenie jest dla Ciebie, jeśli:

  • jesteś testerem manualnym lub automatyzującym i chcesz budować agentów AI w testach

  • jesteś testerem manualnym lub automatyzującym i chcesz wykorzystać agentów AI w praktyce

  • pracujesz jako QA i szukasz realnych zastosowań AI w procesie testowym

  • analizujesz wymagania i chcesz używać AI do wsparcia analizy oraz regresji

  • rozwijasz framework automatyzacji i rozważasz integrację z agentami AI

  • Twoja organizacja eksperymentuje z AI i potrzebujesz kompetencji do podejmowania świadomych decyzji

 

To szkolenie nie jest dla Ciebie, jeśli:

  • szukasz kursu matematycznych podstaw machine learning,

  • oczekujesz gotowych promptów zamiast zrozumienia architektury agenta,

  • nie pracujesz technicznie w projektach IT,

  • interesuje Cię wyłącznie teoria bez pracy warsztatowej.

Czego się nauczysz

Po szkoleniu będziesz potrafić:

  • rozumieć architekturę i sposób działania agentów AI w kontekście testowania

  • projektować cel i zakres działania agenta AI w procesie QA

  • budować prostych agentów AI wykorzystujących modele językowe i narzędzia zewnętrzne

  • integrować agentów AI z procesem automatyzacji testów

  • analizować ryzyka jakościowe związane z decyzjami podejmowanymi przez AI

  • projektować mechanizmy kontroli, walidacji i testowania agentów AI

  • oceniać, kiedy użycie AI w testowaniu ma sens, a kiedy generuje dług technologiczny

Jak pracujemy

To szkolenie ma formę warsztatową. Pracujesz, testujesz i popełniasz błędy tu i teraz, dokładnie tak, jak w realnym projekcie.

Nasze podejście:

  • >80% praktyki – minimum teorii, tylko tyle, ile trzeba, żeby rozumieć dlaczego coś robimy,
  • pracujemy na rzeczywistych scenariuszach QA i automatyzacji,

  • analizujemy błędy i ograniczenia agentów,

  • pokazujemy, jak testować system, który sam podejmuje decyzje,

  • dyskutujemy realne przypadki z projektów uczestników.

Atuty szkoleń

01

Praktyka zamiast teorii

Szkolenia prowadzą praktycy, którzy na co dzień pracują z jakością i testami.
Zero „hello world”, realne przypadki i problemy z projektów.

02

Elastyczne formy płatności

Raty 0%, płatność odroczona lub dofinansowanie z BUR.
Pomagamy dobrać najlepszą opcję, bez presji i zbędnych formalności.

03

Certyfikat potwierdzający realne kompetencje

Po szkoleniu otrzymujesz certyfikat w języku angielskim, możliwy do udostępnienia rekruterom i pracodawcom.
Zakres certyfikatu jasno opisuje zdobyte umiejętności.

04

Profesjonalna forma online

Interaktywne zajęcia na stabilnej platformie:
współdzielenie ekranu, Q&A, nagrania, materiały i aktywny kontakt z trenerem.

05

Wsparcie po szkoleniu

Nie zostawiamy Cię samego po ostatnim slajdzie.
Masz pytania po szkoleniu? Możesz do nas wrócić z konkretnym problemem.

06

Gwarancja zadowolenia

Jeśli szkolenie nie spełni Twoich oczekiwań, porozmawiamy.
A jeśli masz uzasadnione zastrzeżenia, zwracamy pieniądze.

Wymagania wstępne

  • podstawowa wiedza z zakresu testowania oprogramowania

  • doświadczenie w automatyzacji testów lub pracy technicznej w projekcie IT

  • umiejętność pracy z narzędziami developerskimi lub repozytorium kodu

  • własny laptop z dostępem do internetu

  • nie wymagamy znajomości matematyki AI ani budowy modeli od podstaw

Program kursu

  • czym różni się agent AI od zwykłego użycia modelu językowego

  • agent jako system decyzyjny działający w środowisku

  • przykłady zastosowań w QA i automatyzacji testów

  • agenci wspierający analizę logów, regresję, generowanie testów

  • kiedy agent AI ma sens projektowy, a kiedy jest przerostem formy

  • czym jest LLM i jak działa na poziomie praktycznym

  • ograniczenia modeli: halucynacje, kontekst, deterministyczność

  • różnice między modelami komercyjnymi i open source

  • tokeny, kontekst, temperatura, parametry wpływające na odpowiedzi

  • wpływ jakości promptu na wynik działania modelu

  • przegląd API OpenAI i podstawy integracji

  • LangChain jako warstwa orkiestracji agenta

  • HuggingFace i modele open source

  • kiedy używać prostego API, a kiedy frameworku

  • porównanie podejść pod kątem QA i automatyzacji

  • model językowy jako silnik decyzyjny

  • pamięć krótkoterminowa i długoterminowa

  • narzędzia, funkcje i wywołania zewnętrzne

  • planowanie i podejmowanie decyzji

  • pętla działania agenta krok po kroku

  • konfiguracja środowiska i pierwsze wywołanie modelu

  • projektowanie celu działania agenta

  • budowa prostego workflow decyzyjnego

  • obsługa odpowiedzi i walidacja wyników

  • analiza błędów i nieoczekiwanych zachowań

  • struktura skutecznego promptu

  • instrukcje systemowe i rola kontekstu

  • ograniczanie niepożądanych odpowiedzi

  • projektowanie promptów do scenariuszy testerskich

  • testowanie i iteracyjne ulepszanie promptów

  • podłączenie agenta do pliku, bazy danych lub prostego API

  • przetwarzanie danych wejściowych i wyjściowych

  • wywołania funkcji z poziomu modelu

  • kontrola odpowiedzi i walidacja danych

  • przykładowy scenariusz integracyjny w kontekście QA

  • jak testować system niedeterministyczny

  • scenariusze pozytywne i negatywne

  • walidacja jakości odpowiedzi

  • monitoring i analiza zachowania agenta

  • regresja w systemach opartych o AI

  • halucynacje modeli i jak je ograniczać

  • kontrola danych wejściowych i wyjściowych

  • ryzyko wycieku danych i kwestie prywatności

  • ograniczenia odpowiedzialności i decyzji podejmowanych przez AI

  • kiedy nie wdrażać agenta w środowisku produkcyjnym

  • zaprojektowanie celu i zakresu działania agenta

  • implementacja prostego agenta krok po kroku

  • integracja z wybranym źródłem danych

  • testowanie działania i analiza błędów

  • omówienie architektury i możliwych rozszerzeń

Wiele możliwości finansowania szkoleń i kursów

01

Środki własne

Opłać szkolenie od razu, szybko i bez formalności.
Przelew online, BLIK lub karta. Bez prowizji i ukrytych kosztów.

02

Płatność ratalna

Rozłóż płatność na raty 0%, bez dodatkowych opłat.
Każdą kwotę powyżej 2000 zł możesz podzielić nawet na 6 rat.

03

Odroczona płatność

Zapisz się dziś, zapłać dopiero za 3 miesiące.
Elastyczne podejście. W razie potrzeby możemy czasowo wstrzymać płatność.

04

Dofinansowanie Z BUR

Szkolenie może być objęte dofinansowaniem w ramach BUR, zazwyczaj 50-80% kosztów.
Pomagamy sprawdzić możliwości i prowadzimy przez formalności krok po kroku.

Czytaj więcej

Szkolenie w 5 krokach

Prosty zapis na szkolenie

Wybierasz termin szkolenia i zapisujesz się w kilka sekund.
Bez skomplikowanych formularzy i zbędnych formalności.

Wybór formy płatności

Decydujesz, jak chcesz zapłacić:
jednorazowo, w ratach 0%, z odroczoną płatnością lub z dofinansowaniem (np. BUR).
Jeśli trzeba, pomagamy dobrać najlepszą opcję.

Przygotowanie do szkolenia

Przed szkoleniem otrzymujesz informacje organizacyjne i wskazówki techniczne.
Dzięki temu wchodzisz na szkolenie przygotowany, bez stresu i improwizacji.

Udział w szkoleniu (praktyka)

Uczestnicy budują agentów krok po kroku.
Testują ich działanie w kontrolowanych scenariuszach.
Analizują przypadki nieprzewidywalnych odpowiedzi i uczą się, jak je ograniczać.
Każdy blok teoretyczny kończy się ćwiczeniem praktycznym.

Materiały i dalsze wsparcie

Po szkoleniu otrzymujesz materiały oraz certyfikat.
Opcjonalnie możesz dokupić nagranie szkolenia i wracać do materiału, kiedy chcesz.
W razie pytań, jesteśmy dostępni także po zakończeniu szkolenia.

Najczęściej zadawane pytania

Nie. Szkolenie nie wymaga wiedzy akademickiej z zakresu machine learning ani matematycznych podstaw modeli. Wprowadzamy niezbędne elementy teoretyczne w kontekście praktycznym. Tłumaczymy, jak działa model językowy, czym jest agent AI i jakie ma ograniczenia, ale zawsze w odniesieniu do pracy QA i automatyzacji. Jeśli pracujesz technicznie w projekcie IT, poradzisz sobie bez problemu.
Pokazujemy przykładowe środowiska i narzędzia, ale nie uzależniamy wiedzy od jednego rozwiązania. Uczysz się sposobu myślenia o architekturze agenta, zarządzaniu kontekstem, narzędziach i walidacji decyzji. Dzięki temu możesz później wykorzystać tę wiedzę w różnych ekosystemach technologicznych.
Szkolenie jest techniczno-projektowe. Obejmuje zarówno architekturę i decyzje projektowe, jak i realną implementację prostych agentów AI. Nie ograniczamy się do slajdów. Uczestnicy budują działające rozwiązania i testują ich zachowanie w praktyce.
Tak, całe szkolenie jest nagrywane.
Nagranie możesz otrzymać opcjonalnie, za dodatkową opłatą, jeśli chcesz wracać do materiału po szkoleniu lub utrwalić wiedzę we własnym tempie.
Nie. Agenci AI nie zastępują dobrze zaprojektowanej automatyzacji. Mogą ją rozszerzać i wspierać, ale tylko wtedy, gdy są właściwie zaprojektowani i kontrolowani. Jednym z elementów szkolenia jest zrozumienie, gdzie AI wnosi realną wartość, a gdzie tworzy ryzyko i niepotrzebną złożoność.
Tak. Omawiamy kwestie przewidywalności, halucynacji modeli, kontroli danych wejściowych i wyjściowych oraz wpływu AI na jakość systemu. Uczestnicy uczą się identyfikować ryzyka projektowe i jakościowe związane z wdrażaniem agentów AI w testowaniu.
Tak. W formule zamkniętej możemy dopasować scenariusze do konkretnego projektu, branży i architektury systemu. To szczególnie wartościowe, gdy organizacja planuje realne wdrożenie agentów AI w procesie QA lub automatyzacji.
Pokazujemy przykładowe scenariusze integracji oraz omawiamy architekturę takiego rozwiązania. W formule firmowej możemy przeanalizować konkretny framework i wskazać możliwe kierunki integracji.
Szkolenie wymaga podstaw technicznych i zrozumienia pracy systemów IT. Dla osób bez doświadczenia w automatyzacji lub pracy technicznej może być zbyt wymagające. W takim przypadku rekomendujemy wcześniejsze szkolenia z automatyzacji lub podstaw programowania.
Szkolenie daje solidne fundamenty i praktyczne doświadczenie w budowie agentów AI. Po jego zakończeniu będziesz rozumiał architekturę, ograniczenia oraz ryzyka i będziesz w stanie rozpocząć budowę agentów w swoim projekcie. Dalszy rozwój będzie zależał od złożoności środowiska i skali wdrożenia.
Dbamy o wysoką jakość i realną wartość merytoryczną.
Jeśli po szkoleniu uznasz, że nie spełniło ono Twoich oczekiwań, skontaktuj się z nami. Traktujemy takie sytuacje poważnie i indywidualnie.

Masz pytania? Porozmawiajmy o szkoleniu

Nie masz pewności, czy to szkolenie jest dla Ciebie? Zastanawiasz się, czy poziom będzie odpowiedni, jak wygląda program albo która forma finansowania ma sens w Twoim przypadku?

Porozmawiaj z naszym konsultantem, który:

  • pomoże ocenić, czy to szkolenie realnie wesprze Twoje cele,
  • doradzi najlepszą formę udziału (indywidualnie / firmowo),
  • wyjaśni kwestie organizacyjne i finansowe (raty, płatność odroczona, BUR).

Bez sprzedażowej presji. Konkretna rozmowa o Twojej sytuacji.

Umów bezpłatną konsultację (15–20 minut, online)
lub napisz bezpośrednio: szkolenia@qualityisland.pl

Umów się na bezpłatną konsultacje

Zobacz podobne szkolenia