Ten dokument pomoże Panu/Pani szybko zrozumieć, jak skonfigurować i zarządzać Pracownikami AI, prowadząc krok po kroku przez cały proces – od usług modelowych po przydzielanie zadań.

#I. Zanim zaczniemy

#1. Wymagania systemowe

Przed przystąpieniem do konfiguracji proszę upewnić się, że środowisko spełnia następujące warunki:

• Zainstalowany NocoBase 2.0 lub nowszy
• Włączona wtyczka Pracownik AI
• Dostępna co najmniej jedna usługa dużego modelu językowego (np. OpenAI, Claude, DeepSeek, GLM itp.)

#2. Zrozumienie dwuwarstwowej architektury Pracowników AI

Pracownicy AI są podzieleni na dwie warstwy: „Definicja roli” i „Dostosowanie zadań”.

Warstwa	Opis	Charakterystyka	Funkcja
Definicja roli	Podstawowa osobowość i kluczowe umiejętności pracownika	Stabilna i niezmienna, jak „CV”	Zapewnia spójność roli
Dostosowanie zadań	Konfiguracja dla różnych scenariuszy biznesowych	Elastyczna i regulowana	Dostosowuje się do konkretnych zadań

Mówiąc prościej:

„Definicja roli” określa, kim jest dany pracownik, a „Dostosowanie zadań” – co ma aktualnie robić.

Korzyści z takiego podejścia to:

• Rola pozostaje stała, ale może勝任 być wykorzystywana w różnych scenariuszach
• Aktualizacja lub zmiana zadań nie wpływa na samego pracownika
• Kontekst i zadania są niezależne, co ułatwia konserwację

#II. Proces konfiguracji (5 kroków)

#Krok 1: Konfiguracja usługi modelowej

Usługa modelowa jest jak mózg Pracownika AI i musi zostać najpierw skonfigurowana.

💡 Szczegółowe instrukcje konfiguracji znajdzie Pan/Pani w: Konfiguracja usługi LLM

Ścieżka: Ustawienia systemowe → Pracownik AI → LLM service

Proszę kliknąć Dodaj i wypełnić następujące informacje:

Element	Opis	Uwagi
Provider	Np. OpenAI, Claude, Gemini, Kimi itp.	Kompatybilny z usługami używającymi tej samej specyfikacji
Klucz API	Klucz dostarczony przez dostawcę usługi	Proszę zachować poufność i regularnie zmieniać
Base URL	API Endpoint (opcjonalnie)	Wymaga modyfikacji przy użyciu proxy
Enabled Models	Rekomendowane modele / Wybór modeli / Ręczne wprowadzanie	Określa zakres modeli dostępnych w czacie

Po konfiguracji proszę użyć Test flight, aby przetestować połączenie. W przypadku niepowodzenia proszę sprawdzić sieć, klucz API lub nazwę modelu.

#Krok 2: Tworzenie Pracownika AI

💡 Szczegółowe instrukcje znajdzie Pan/Pani w: Tworzenie Pracownika AI

Ścieżka: Zarządzanie Pracownikami AI → Utwórz pracownika

Proszę wypełnić podstawowe informacje:

Pole	Wymagane	Przykład
Nazwa	✓	viz, dex, cole
Pseudonim	✓	Viz, Dex, Cole
Status włączenia	✓	Włączony
Biogram	-	„Ekspert ds. analizy danych”
Główny prompt	✓	Patrz Przewodnik inżynierii promptów
Wiadomość powitalna	-	„Witaj, jestem Viz…”

Na etapie tworzenia pracownika konfiguruje się głównie rolę i umiejętności. Konkretny model można wybrać podczas rozmowy za pomocą Model Switcher.

Sugestie dotyczące pisania promptów:

• Proszę jasno określić rolę, ton i obowiązki pracownika
• Proszę używać słów takich jak „musi” i „nigdy”, aby podkreślić zasady
• Proszę w miarę możliwości dołączać przykłady, aby unikać abstrakcyjnych opisów
• Proszę zachować długość między 500 a 1000 znaków

Im jaśniejszy prompt, tym stabilniejsze działanie AI. Może Pan/Pani zapoznać się z Przewodnikiem inżynierii promptów.

#Krok 3: Konfiguracja umiejętności

Umiejętności określają, co pracownik „może robić”.

💡 Szczegółowe instrukcje znajdzie Pan/Pani w: Umiejętności

Typ	Zakres możliwości	Przykład	Poziom ryzyka
Frontend	Interakcja ze stroną	Odczytywanie danych z bloku, wypełnianie formularzy	Niski
Model danych	Zapytania i analiza danych	Statystyki agregowane	Średni
Przepływ pracy	Wykonywanie procesów biznesowych	Niestandardowe narzędzia	Zależy od przepływu pracy
Inne	Rozszerzenia zewnętrzne	Wyszukiwanie w sieci, operacje na plikach	Zależy od sytuacji

Sugestie dotyczące konfiguracji:

• Optymalna liczba umiejętności na pracownika to 3–5
• Nie zaleca się wybierania wszystkich umiejętności, ponieważ może to prowadzić do zamieszania
• Dla ważnych operacji zaleca się używanie uprawnienia Ask zamiast Allow

#Krok 4: Konfiguracja bazy wiedzy (opcjonalnie)

Jeśli Pracownik AI potrzebuje zapamiętywać lub odwoływać się do dużej ilości materiałów, takich jak instrukcje produktów, FAQ itp., może Pan/Pani skonfigurować bazę wiedzy.

💡 Szczegółowe instrukcje znajdzie Pan/Pani w:

• Przegląd bazy wiedzy AI
• Wektorowa baza danych
• Konfiguracja bazy wiedzy
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Wymaga to dodatkowej instalacji wtyczki wektorowej bazy danych.

Scenariusze zastosowania:

• Umożliwienie AI zrozumienia wiedzy korporacyjnej
• Wsparcie dla pytań i odpowiedzi oraz wyszukiwania w dokumentach
• Szkolenie asystentów specjalizujących się w danej dziedzinie

#Krok 5: Weryfikacja efektów

Po zakończeniu zobaczy Pan/Pani awatar nowego pracownika w prawym dolnym rogu strony.

Proszę sprawdzić każdy element:

• ✅ Czy ikona wyświetla się poprawnie?
• ✅ Czy możliwe jest prowadzenie podstawowej rozmowy?
• ✅ Czy umiejętności mogą być poprawnie wywoływane?

Jeśli wszystkie punkty są zgodne, konfiguracja zakończyła się sukcesem 🎉

#III. Konfiguracja zadań: Uruchomienie Pracownika AI

Do tej pory zakończyliśmy „tworzenie pracownika”. Następnym krokiem jest „przekazanie im pracy”.

Zadania AI definiują zachowanie pracownika na konkretnej stronie lub w bloku.

💡 Szczegółowe instrukcje znajdzie Pan/Pani w: Zadania

#1. Zadania na poziomie strony

Dotyczy całego zakresu strony, np. „Analiza danych na tej stronie”.

Punkt wejścia konfiguracji: Ustawienia strony → Pracownik AI → Dodaj zadanie

Pole	Opis	Przykład
Tytuł	Nazwa zadania	Analiza konwersji etapów
Kontekst	Kontekst bieżącej strony	Strona listy leadów
Domyślna wiadomość	Wstępnie ustawiona rozmowa	„Proszę przeanalizować trendy z tego miesiąca”
Domyślny blok	Automatyczne powiązanie z kolekcją	tabela leads
Umiejętności	Dostępne narzędzia	Zapytania o dane, generowanie wykresów

Obsługa wielu zadań: Jeden Pracownik AI może mieć skonfigurowanych wiele zadań, które są prezentowane użytkownikowi w formie opcji do wyboru:

Sugestie:

• Jedno zadanie powinno koncentrować się na jednym celu
• Nazwa powinna