OpenClaw 🦞 - Autonomiczny Agent AI w 1 dzień
Od instalacji do działającego agenta w 7 godzin. Zbuduj swojego asystenta AI, który działa 24/7 i robi za Ciebie to, na co nie masz czasu (a zawsze marzyłeś ;)
Efekty szkolenia
- Zainstalujesz i skonfigurujesz OpenClaw na własnym urządzeniu
- Stworzysz działającego agenta dostosowanego do swoich potrzeb
- Opanujesz: Heartbeats, Cron Jobs, Skills, Memory, Web Search
- Wyjdziesz ze świadomością kosztów, ryzyk i best practices
Program szkolenia
Poniżej przykładowy program szkolenia na 1-2 dni. Czas trwania sekcji podany przy tytułach jest orientacyjny. Zawsze dostosowujemy program do potrzeb grupy i celów biznesowych firmy.
- Historia: Clawdbot → MoltBot → OpenClaw + fundacja z OpenAI
- 180k gwiazdek, trendy Google, Peter + OpenAI
- Czym różni się od Claude Code, Codex, Copilot
- "Agent as a Code" - czym jest autonomiczność
- Kiedy używać, kiedy NIE
- Praktyka: Start instalacji (pobiera się w tle)
- Architektura: gateway, agent, workspace, session, pliki
- Instalacja via npm + TUI wizard (Docker i VPS to opcjonalny moduł zaawansowany)
- Dostęp zdalny do Dashbard Web: Tailscale + SSH (opcja sshfs)
- Bezpieczeństwo: osobny user, minimalne uprawnienia, backup, itd.
- Weryfikacja: każdy ma działającego OpenClaw
- Pliki MD: IDENTITY, SOUL, USER, AGENTS, MEMORY, HEARTBEAT
- Podłączenie LLM (providerzy wg ankiety): Opus 4.6, GPT-5.3, GLM-4.7
- Komunikator (wg ankiety): WhatsApp/Slack/Teams/...
- Test: wysyłasz zadanie → agent odpowiada → success 🎉
- Heartbeats vs Cron: orkiestrator vs worker
- Memory system: daily logs, knowledge files, RAG, search
- Web Search: Perplexity/Brave/Grok (z ankiety)
- Skills (1 przykład z ankiety): X.com/MoltBook/blog/...
- MCP (1 przykład z ankiety): GitHub/Linear/Gmail/...
- Praktyka: Agent ma Heartbeats, pamięć, 1 Skill, 1 MCP
- Hands-on: złożone zadanie z Twojego use case
- Dashboard: logi, debugowanie, typowe problemy
- Koszty: tokeny, cache, optymalizacja (różne modele), context window
- Bezpieczeństwo: podsumowanie zasad, Skills z ClawHub (prompt injection!), sandbox, GDPR
- Co dalej: materiały, roadmap, community, zaawansowane szkolenie
- Q&A
- >> DODATKOWE MODUŁY ZAAWANSOWANE (na życzenie):
- Dlaczego VPS/Docker: zawsze online, lepsze zasoby, izolacja
- Setup VPS (Hetzner): specyfikacja, Ubuntu, SSH, Tailscale, firewall
- Setup Docker: Dockerfile, Compose, volumes, networking
- Dostęp do plików: SSHFS/rclone, Fresh IDE TUI
- Instalacja i użycie 2-3 dodatkowych Skills / MCP wg ankiety przed szkoleniem
- Własne Skills: struktura, budujemy wspólnie Skill od zera (instrukcja + narzędzia + asety)
- Sub-agents, delegowanie, modele LLM dla różnych ról, osobna sesja (context)
Wybór wg ankiety przed szkoleniem, na przykład:
- Developer Assistant: code review, auto PR, refactoring, dokumentacja, CI/CD
- Project Manager: GOALS.md + PLANS/, Linear/Jira, tracking, raportowanie
- Content Creator: research, drafting, SEO/GEO, publishing, analytics
Omówienie trybu Multi-Agent (np. wyspecjalizowani agenci, albo personalny agent dla każdego członka zespołu)
- Konfiguracja i ustawienia dedykowane dla każdego agenta
- Sendbox, separacja danych między agentami, osobne workspace
- Reguły komunikacji dla wielu agentów (np. routing wg numeru WhatsApp)
- Rodzaje zagrożeń: prompt injection (case study ClawHub), nadużycia narzędzi, halucynacje
- Obrona: sandboxing, allowlist, filtering, Human in the Loop, monitoring, audit logs
- GDPR: dane osobowe, region UE, DPA, retencja, regulaaminy dostawców usług
- Best practices dla firm: osobne środowiska, brak prod access, testy jako bramki, bardzo częste backupy
- Dashboard: usage metrics, token consumption, cache hit rate, error rate
- Optymalizacja kosztów: context engineering, multi-model, batch ops
- Przykład: agent zoptymalizował sam siebie (48% redukcja context window)
- Evals: success rate, time, cost per task, A/B testing
- Observability: structured logging, tracing, debugging, post-mortem
Wymagania
- Urządzenie dedykowane dla agenta
- Stary laptop (Linux/macOS, ewentualnie Windows)
- Mac Mini
- Opcjonalnie: VPS lub Docker (moduł opcjonalny, zależnie od potrzeb)
- Źródło tokenów LLM
- API dostawcy: Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, GLM-4.7 lub 5 (tańsza alternatywa z Chin)
- Subskrypcje (taniej, ale ryzyko zablokowania): Claude Code, ChatGPT Plus + Codex CLI
- Lokalne modele (Ollama/LMStudio) - jeśli masz mocne GPU i dobry model z function calling
- API do wyszukiwarki (opcjonalne, ale bardzo przydatne):
- Perplexity API (rekomendowane)
- Brave Search (darmowy limit)
- Grok Search
- Konto Tailscale (darmowe) - do bezpiecznego połączenia zdalnego z Twoim agentem
- Komunikator - wybierz jeden, n.p.:
- WhatsApp (rekomendowane, własny numer lub dedykowany)
- Slack, Teams, Telegram, itd.
Tydzień przed warsztatem dostaniesz:
- Instrukcję wstępnej instalacji i wymagań
- Ankietę: Toje doświadczenie, oczekiwania i preferencje
- Personalizujemy warsztat do potrzeb grupy
Adresaci szkolenia
Szkolenie chcących zobaczyć przyszłość pracy z AI już dziś:
- Programistów - sposoby na automatyzację swojej pracy.
- Tech leadów i CTO - potencjał i ryzyka autonomicznych agentów w zespole.
- Project managerów i CEO - asystent do zarządzania zadaniami i komunikacją.
- Ludzi z marketingu, analityki - automatyczny research, pisanie i publikacja.
- Entuzjastów AI, którzy słyszeli o OpenClaw i chcą go poznać w praktyce.
WAŻNE: Warsztat zakłada podstawową znajomość pracy z terminalem (bash/zsh) oraz dobre rozumienie komputera i podstaw sieci.
Wytłumaczymy wszystko krok po kroku, jednak dla osób nietechnicznych szkolenie może okazać się trudne (ale od czego mamy AI ;)
OpenClaw jest dla Ciebie jeśli:
- Marnujesz godziny na powtarzalne zadania (code review, dokumentacja, zarządzanie tasks).
- Chcesz zobaczyć, jak działa autonomiczny agent w praktyce.
- Nie boisz się eksperymentować i uczyć nowych rzeczy.
- Rozumiesz, że to wczesny etap, nie działa idealnie i trzeba "kombinować".
Nie dla Ciebie, jeśli:
- Szukasz "plug and play enterprise solution" (jeszcze nie teraz).
- Nie chcesz zajmować się konfiguracją i rozwiązywaniem problemów (nauka, czas).
- Boisz się dać AI dostęp do narzędzi i systemu.
Forma szkolenia
Warsztat hands-on. Każdy wychodzi z działającym agentem.
- Instalacja krok po kroku (lub przyjdź z gotowym)
- Konfiguracja od zera
- Pierwsze zadania w czasie rzeczywistym
- Debugging i optymalizacja
- Materiały i przykłady do zabrania
Dodatkowe informacje
Dlaczego OpenClaw? Dlaczego teraz? 🦞
- Grudzień 2025. Austriacki developer, Peter Steinberger, publikuje "Clawdbot" - autonomicznego agenta AI, który może prawie wszystko:
- czytać emajle i wysyłać powiadomienia na Slack,
- pisać kod,
- zarządzać projektami,
- publikować na blogu,
- nawet kompilować programy i dodawać je do PATH.
- Styczeń 2026. Projekt eksploduje jako "MoltBot" (Anthropic uznał, że "Clawd" brzmi jak "Claude").
- Luty 2026. Już jako "OpenClaw", staje się najszybciej rosnącym projektem w historii GitHub (180k gwiazdek w 2 miesiące).
- 16 lutego 2026. OpenAI ogłasza, że Peter Steinberger dołącza do zespołu Codex i będzie odpowiedzialny za rozwój autonomicznych agentów. OpenClaw zostaje niezależną fundacją, wspieraną przez OpenAI.
Co to oznacza?
Autonomiczne agenty przestały być science fiction. To systemy, które:
- Planują pracę na godziny, nie minuty.
- Delegują zadania do innych agentów (sub-agents).
- Uczą się, testują, poprawiają własny kod i prompty (instrukcje).
- Komunikują się przez WhatsApp, Slack, Teams, itd.
- Pracują 24/7, bez urlopu i bez narzekania.
Twarde liczby z 10 dni pracy z OpenClaw (nasze case study):
- 893M tokenów, 227 sesji, 11 297 wiadomości, 8 499 wywołań narzędzi
- 5 custom Skills stworzonych przez agenta dla siebie
- 9 aplikacji (CLI w Rust, notatnik w Tauri, monitoring)
- 10 Pull Requestów do produkcyjnego repo Edukey
- Koszt: ~40 USD (przy użyciu subskrypcji Claude Pro, Google AI Pro, ChatGPT Plus)
Prawda, która boli: Gdy agenci piszą kod szybciej niż robisz code review, stajesz się wąskim gardłem.
Twoja rola się zmienia. Z wykonawcy na managera. Z kodera na stratega.
Na tym warsztacie:
- Nie udajemy, że to "enterprise-ready" (nie jest, jeszcze)
- Nie ukrywamy ryzyk (są: uprawnienia, prompt injection, GDPR, koszty, itd.)
- Nie pokazujemy slajdów (90% praktyki)
Za to pokażemy Ci:
- Jak zainstalować i skonfigurować OpenClaw bezpiecznie.
- Jak zbudować agenta, który rzeczywiście pracuje za Ciebie.
- Jak kontrolować koszty, debugować problemy, optymalizować workflow.
- Jak myśleć o autonomicznych agentach w kontekście Twojej pracy i zespołu.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o możliwościach Autonomicznych Agentów przeczytaj jak przez 10 dni testowaliśmy OpenClaw z modelem Opus 4.6 w programowaniu i innych automatyzacjach
Każde szkolenie dostosowujemy do oczekiwań uczestników.
W cenie szkolenia:
- Autorskie materiały szkoleniowe (PDF + repo z przykładami)
- Hands-on labs - konfiguracje i skrypty gotowe do użycia
- Ankieta przed szkoleniem - personalizacja programu
- Certyfikat ukończenia szkolenia w formie elektronicznej, na życzenie papierowej
- Możliwość zadawania 2-3 pytań do 6 miesięcy po szkoleniu (przez email)
- Ewaluacja: raport z ankiet oceniających szkolenie
Podobne szkolenia
Wprowadź AI do swojego biznesu i zobacz, jak rośnie wydajność Twojego zespołu 🚀 Poznaj praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i automatyzuj procesy!
Zautomatyzuj tworzenie raportów. Szybciej odpisuj na e-maile i analizuj dokumenty. A w międzyczasie Agent AI stworzy Ci nową stronę!
Odkryj, jak wykorzystać AI i Microsoft Copilot w codziennej pracy. Zwiększ produktywność zespołu i zyskaj czas na ważniejsze zadania.
Twórz produkty w tempie swoich myśli. Ten 5-dniowy warsztat online odmieni Twój proces developmentu, integrując narzędzia AI na każdym etapie pracy.
Poznaj narzędzia generatywnej AI i naucz się wykorzystywać je do tworzenia treści, grafiki, wideo i głosu w swojej codziennej pracy. 3-dniowe szkolenie na żywo.