Recenzje

🌿 Rośliny wiedzą więcej, niż nam się wydaje… 📖💚Są wokół nas każdego dnia, a mimo to wciąż skrywają mnóstwo tajemnic. „Światłożercy. Jak tajemnicza inteligencja roślin zmienia nasze rozumienie życia na Ziemi” autorstwa Zoë Schlanger to fascynująca podróż do świata, który potrafi zaskoczyć nawet osoby interesujące się nauką i przyrodą. Autorka w przystępny sposób pokazuje najnowsze odkrycia botaniki, udowadniając, że rośliny nie są biernymi elementami krajobrazu. Komunikują się, reagują na otoczenie, współpracują z innymi organizmami i odbierają bodźce, których istnienia często nawet nie jesteśmy świadomi. Książka zachęca do zadawania pytań i odkrywania, jak niezwykle złożone jest życie roślin oraz jak ogromny wpływ mają one na funkcjonowanie całej planety. To lektura, która łączy rzetelną wiedzę z pięknym stylem narracji. Z każdą stroną coraz trudniej patrzeć na las, ogród czy park w taki sam sposób jak wcześniej. Moja ocena: 9/10 - inspirująca, mądra i pełna naukowych ciekawostek. Polecam każdemu, kto lubi książki popularnonaukowe i chce spojrzeć na świat natury z zupełnie nowej perspektywy. inteligencja roślin, botanika, natura, ekologia, nauka, środowisko, życie na Ziemi, książki popularnonaukowe #książkibezgranic #bookstagrampolska #czytambolubię #książkipopularnonaukowe

Jak ryzyko, przypadek i niewiedzę przekuć we własną siłę Rachunek prawdopodobieństwa Myślenie analityczne Przekonania o przyszłości Zaskakujące fakty Świat w którym żyjemy jest nieprzewidziany, niepewny jak żyć z niepokojem i niepewnością? Jak planować? Dużo wiedzy, faktów, zaskakujących ciekawostek i sposobów żeby niepewność nie była straszna

EM poleca (#60) Bartosz Konieczny „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 1 lipca 2026 · Zaktualizowano 30 czerwca 2026 Czy programowanie jest sztuką czy rzemiosłem? Czy programistów można nazwać twórcami? Odpowiedź jest salomonowa: i tak i nie. Dlaczego jest rzemiosłem? Rzemiosło najlepiej opisuje codzienną pracę programisty: opanowanie narzędzi, dbałość o jakość, testy, czytelność i niezawodność. Dlaczego jest sztuką? Sztuka pojawia się tam, gdzie trzeba zmierzyć się ze złożonością, znaleźć eleganckie uproszczenie albo zaprojektować rozwiązanie, które jest nie tylko poprawne, ale też piękne w swojej prostocie. W takim ujęciu programowanie jest sztuką organizowania złożoności i rozwiązywania problemów. No to jak w końcu? Jeśli mam wybrać jedno określenie, to jednak rzemiosło. Jeśli mam odpowiedzieć precyzyjniej, to programowanie jest rzemiosłem z elementami sztuki, a w większej skali także inżynierią. Zadaję to pytanie nie bez kozery. Tytuł omawianej dziś książki jednoznacznie stawia na rzemiosło programowania, zwłaszcza w aspekcie organizacji i przetwarzania danych. Przetwarzanie danych jest dziedziną, gdzie twórcze podejście do programowania jest w zasadzie niewskazane. Dlatego stosuje się tzw. wzorce projektowe, żeby rozwiązywać powtarzalne problemy projektowe w sprawdzony, czytelny i łatwy w późniejszym utrzymaniu sposób. Wzorce projektowe pomagają też przyspieszyć pracę, bo zamiast wymyślać (w sumie banalne) rozwiązanie od zera, korzystasz z czegoś, co już wcześniej zostało wymyślone, „dopieszczone” i sprawdzone w praktyce. 5xTAK, czyli po co stosuje się wzorce projektowe w programowaniu? - żeby uprościć projektowanie i uporządkować zależności między klasami lub komponentami, - żeby zwiększyć czytelność i zrozumiałość kodu, także w pracy zespołowej, - żeby ograniczyć liczbę błędów wynikających z ad hoc wymyślanych rozwiązań, - żeby ułatwić utrzymanie, modyfikację i rozwój systemu, - żeby przyspieszyć tworzenie oprogramowania, korzystając z gotowych, sprawdzonych schematów. Wzorzec projektowy nie jest gotowym kodem, tylko opisem rozwiązania, który trzeba dopasować do konkretnego problemu. Dzięki temu można budować bardziej spójne systemy i mówić o architekturze stworzonego kodu wspólnym językiem, co szczególnie pomaga w pracy zespołowej. Wzorce projektowe istnieją po to, by nie rozwiązywać tego samego problemu za każdym razem od zera. Zamiast improwizować, wybierasz więc sprawdzone podejście i przy okazji unikasz typowych pułapek projektowych. W inżynierii danych stosowanie wzorców projektowych jest szczególnie ważne w przetwarzaniu potoków danych. Są przydatne we wszystkich aspektach pracy na danych: pozyskiwaniu danych, kontroli jakości, przechowywaniu, bezpieczeństwie, obsłudze błędów i przepływie informacji. W data engineering wzorce projektowe stosuje się po to, by dane były wiarygodne, procesy — odporne, a systemy — łatwiejsze do skalowania i naprawiania. To nie są gotowe kawałki kodu, tylko sprawdzone podejścia do projektowania całych obszarów przepływu i przetwarzania danych. O książce „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki” Bartosza Koniecznego to polskie wydanie książki „Data Engineering Design Patterns”, wydanej przez O’Reilly, dostosowane do polskiego czytelnika i osadzone w kontekście nowoczesnych narzędzi open source oraz chmury publicznej. Autor pokazuje, jak rozwiązywać typowe problemy inżynierii danych poprzez wzorce - zamiast wymyślać od zera sposób ładowania, walidacji, przechowywania czy udostępniania danych; korzystasz z gotowych, sprawdzonych schematów. Książka prowadzi czytelnika przez cały proces: od pozyskiwania danych (ingestion), przez jakość i idempotentność (powtarzalność, pewność, że każdorazowe wykonanie danego fragmentu kodu da te same wyniki. To pojęcie jest szczególnie ważne w inżynierii danych), po obserwowalność i niezawodność kompletnych potoków danych. Autor zajmuje się w omawianej książce kilkoma kluczowymi obszarami przetwarzania danych: wzorce pozyskiwania danych: pełne ładowanie, ładowanie przyrostowe, wykrywanie zmian, wzorce replikacji, kompaktowania i oznaczania „gotowości” danych, wzorce jakości danych: walidacja, reguły jakości, obsługa błędów, wzorce idempotentności - jak budować potoki, które można bezpiecznie uruchamiać wielokrotnie, wzorce przechowywania i przepływu danych, bezpieczeństwa oraz zarządzania błędami. Każdy wzorzec jest prezentowany w stałej strukturze: opis problemu „z perspektywy użytkownika”, propozycja rozwiązania oraz omówienie konsekwencji i kompromisów. Dzięki temu można łatwo powiązać wzorzec z realnymi scenariuszami biznesowymi i zrozumieć, kiedy go użyć, a kiedy lepiej poszukać innej opcji. Książka jest przeznaczona dla profesjonalistów: inżynierów danych, architektów i osób odpowiedzialnych za projekty. Krótkie omówienie prezentowanych wzorców projektowych Pozyskiwanie danych (ingestion patterns) Ten obszar dotyczy sposobów wczytywania danych do systemu: ładowanie pełne, ładowanie przyrostowe oraz wykrywanie zmian. Wzorce pomagają dobrać właściwą strategię pobierania danych z różnych źródeł tak, by ograniczyć koszty, uniknąć przeciążeń i „wąskich gardeł” oraz zachować spójność. Replikacja, kompaktowanie i „gotowość” danych Wzorce replikowania danych między systemami, łączenia wielu plików oraz oznaczania, że zbiór jest gotowy do użycia. Celem jest stabilny i przewidywalny przepływ danych między warstwami. Zarządzanie błędami i usuwanie duplikatów Ten obszar obejmuje detekcję i obsługę błędnych rekordów oraz deduplikację. Wzorce pomagają zdecydować, co robić z danymi, które przychodzą za późno, są niekompletne lub powtarzają się, tak aby nie zaśmiecały potoku danych i nie obniżały jakości danych. Idempotentność operacji Idempotentne wzorce opisują, jak projektować operacje na danych tak, by mogły zostać uruchomione wielokrotnie bez psucia wyników (np. nadpisywanie danych). To kluczowe zagadnienie przy wznawianiu przetwarzania, obróbce duplikatów zdarzeń i naprawie potoków - wynik po dwóch lub więcej uruchomieniach ma być taki sam jak po jednym. Wzbogacanie, dekorowanie i agregacja Ten obszar dotyczy łączenia i przekształcania danych. Bezpieczeństwo i dostęp do danych Ten obszar obejmuje: kontrolę dostępu, szyfrowanie, anonimizację i zarządzanie poświadczeniami. Wzorce pomagają zapewnić, że dane wrażliwe są odpowiednio chronione, a dostęp do nich jest zgodny z zasadami. Przechowywanie i optymalizacja (storage patterns) Wzorce przechowywania dotyczą sposobu fizycznej organizacji zapisywanych danych: partycjonowanie, sortowanie, projektowanie widoków i tabel oraz wybór formatów plików. Celem jest poprawa wydajności zapytań, optymalizacja kosztów oraz tworzenie i utrzymanie archiwów danych. Jakość danych i zgodność schematów To obszar wzorców służących wymuszaniu jakości: walidacja, ograniczenia (constraints), audyty danych, monitorowanie zgodności schematów. Monitorowanie jakości i obserwowalność Ostatnim obszarem są wzorce obserwowalności: monitorowanie przerwań, opóźnień, przepływów oraz pochodzenia danych. Bartosz Konieczny „Wzorce projektowe w inżynierii danych. Sprawdzone rozwiązania i dobre praktyki”, Wydawnictwo Helion, 2026

Żyjemy w czasach, w których sztuczna inteligencja przestała być jedynie ciekawostką technologiczną czy futurystyczną wizją. Z etapu „czatowania z chatbotem” przeszliśmy do fascynującego świata Agentów AI - cyfrowych bytów, które nie tylko generują tekst, ale potrafią planować, korzystać z narzędzi, wyciągać wnioski i samodzielnie realizować złożone procesy biznesowe. To zmiana paradygmatu: od AI jako pasywnego asystenta do AI jako autonomicznego wykonawcy zadań. W tym dynamicznie zmieniającym się krajobrazie technologicznym książka Mariusza Hofmana - „Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania” stanowi próbę uporządkowania wiedzy o tym, co dzieje się „pod maską” tych nowoczesnych systemów. Autor zabiera czytelnika w podróż przez architekturę agentów AI. Zaczynając od teoretycznych podstaw i definicji tego, czym w ogóle jest „agent” w kontekście modeli językowych (LLM), szybko przechodzi do konkretów. Książka porusza kilka kluczowych kwestii, takich jak: architektura i logika (jak zbudować mózg agenta, który nie tylko odpowiada, ale rozumuje), technologia (przegląd najpopularniejszych bibliotek, takich jak LangChain, LangGraph czy AutoGen, które stały się standardem w branży), praktyka (od definiowania profili agentów i prompt engineeringu, przez zarządzanie pamięcią, aż po projektowanie systemów multi-agentowych - współdziałanie wielu agentów), biznesowy kontekst (autor nie skupia się wyłącznie na kodzie, ale wskazuje, jak rozwiązania te mogą realnie wpłynąć na optymalizację procesów w firmach). Największą wartością książki jest systemowe podejście. Mariusz Hofman nie próbuje nauczyć nas jedynie używania konkretnego narzędzia, które może stracić na aktualności za pół roku. Zamiast tego uczy myślenia o agentach jako o elementach większych systemów. Rozdziały poświęcone konfiguracji (prompt jako klucz, rola narzędzi, pamięć) pozwalają zrozumieć fundamenty, na których buduje się skuteczne aplikacje AI. Warto również docenić próbę pokazania „życia” w środowisku wieloagentowym (Multi-Agent Systems) - to obecnie jeden z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju, gdzie kilka specjalizowanych agentów współpracuje ze sobą, by rozwiązać zadanie, z którym pojedynczy model mógłby sobie nie poradzić. Trzeba uczciwie zaznaczyć, że jest to pozycja wymagająca. Czytelnik, który oczekuje lekkiej lektury „o AI do poduszki”, może poczuć się przytłoczony technicznymi szczegółami. Z drugiej strony, programiści szukający zaawansowanych wzorców projektowych mogą momentami odczuwać lekki niedosyt głębi implementacyjnej w niektórych rozdziałach. Książka balansuje na granicy między podręcznikiem dla inżynierów a kompendium wiedzy dla architektów biznesowych, co sprawia, że odbiór treści może być różny w zależności od posiadanej wiedzy wstępnej. Książkę “Agenci AI bazujący na modelach językowych. Istota, konfiguracje, zastosowania” szczególnie polecam kilku grupom czytelników. Entuzjastom technologii i programistom, którzy znają podstawy obsługi modeli LLM (np. przez API czy proste promptowanie) i chcą przenieść swoje projekty na wyższy poziom, budując autonomiczne systemy agentowe. Architektom systemów i liderom technicznym, którzy chcą zrozumieć, jak zaprojektować przepływ pracy (workflow) z wykorzystaniem agentów, aby realnie zautomatyzować procesy w organizacji. Analitykom i pasjonatom AI, którzy mają solidne podstawy teoretyczne i chcą usystematyzować wiedzę o frameworkach takich jak LangChain czy AutoGen, traktując lekturę jako wstęp do samodzielnego eksperymentowania. Jeśli celem jest przejście od zadawania pytań czatowi do projektowania systemów, które wykonują pracę za użytkownika, ta książka będzie bardzo dobrym punktem wyjścia.

EM poleca (#59) Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 24 czerwca 2026 · Zaktualizowano 20 czerwca 2026 Na wstępie chciałbym ustalić terminologię. Słowo „agent” jest wieloznaczne, w podstawowym znaczeniu jest to osoba upoważniona do działania w imieniu i na rzecz innej osoby, firmy lub instytucji. „Osoba”, czyli istota żywa. A więc słowo „agent” w tym znaczeniu jest rzeczownikiem rodzaju męskiego, męskoosobowym. Co innego „agent” w znaczeniu „autonomiczny program komputerowy”. W tym znaczeniu „agent” jest rzeczownikiem rodzaju męskiego, ale nie męskoosobowym, tylko męskorzeczowym. Czyli „ten agent”/„te agenty”, a nie „ten agent”/„ci agenci”. I tego się trzymajmy. Agenty AI Agenty AI to programy komputerowe napędzane sztuczną inteligencją, które samodzielnie planują działania, korzystają z narzędzi i działają próbując doprowadzić postawione przed nim zadanie do końca. W praktyce agent jest czymś pomiędzy chatbotem, asystentem a „cyfrowym pracownikiem”, który ma postawiony określony cel i potrafi wykonać samodzielnie więcej niż jeden krok w dążeniu do tego celu. Innymi słowy agent AI to system oparty na sztucznej inteligencji, który działa z dość szeroką autonomią, czyli podejmuje decyzje bez ciągłego nadzoru człowieka. W odróżnieniu od dialogowego modelu AI, agent nie tylko generuje słowną odpowiedź, ale też działa, sprawdza wynik tych działań i na bieżąco koryguje swój plan działania. Fundamentem działania nowoczesnych systemów autonomicznych jest schemat „obserwuj - planuj - działaj”, czyli znany skądinąd paradygmat Sense - Plan - Act (pętla OODA). Agent najpierw zbiera informacje z otoczenia, potem ustala, co ma zrobić, a następnie wykonuje kolejne kroki, często używając modeli językowych, baz danych, API albo innych narzędzi informatycznych. Jeśli coś pójdzie nie tak, zmienia strategię. Jak widać, nie jest to działanie algorytmiczne, które charakteryzuje programy starego typu (nie-AI). Gdzie się ich używa? Agenty AI są stosowane w wielu obszarach dotychczas zarezerwowanych tylko dla człowieka: obsługa klienta, marketing, edukacja, analiza danych, automatyzacja procesów biznesowych. Mogą działać jako wirtualni asystenci, systemy analityczno-rekomendacyjne, narzędzia do przeszukiwania baz wiedzy albo orkiestratorzy złożonych zadań. W bardziej zaawansowanych zastosowaniach pojawiają się też systemy wieloagentowe. Zalety, korzyści, przewagi Największą zaletą agentów AI jest automatyzacja zadań wieloetapowych i oszczędność czasu (a także pieniędzy). Dobrze sprawdzają się tam, gdzie trzeba wykonać serię podobnych czynności, podejmować decyzje na podstawie niepełnych danych albo reagować szybciej niż człowiek. Dodatkowo mogą pracować w systemie ciągłym i bez ciągłego nadzoru. Ograniczenia i ryzyka Agenty AI nie są niezawodne. Mogą popełniać błędy, źle interpretować dane, źle wyznaczać cele, podejmować nieoptymalne decyzje albo wykonywać błędnie wyznaczone działania. Im większa autonomia, tym ważniejsza staje się kontrola, monitorowanie, walidacja wyników i zapewnienie bezpieczeństwa dla otoczenia. Agenty AI są współcześnie jednym z najważniejszych kierunków rozwoju oprogramowania, bo zmieniają modus operandi AI z „doradzania” na „działanie”. A to, jak wiadomo, jest ryzykowne, zwłaszcza jeśli chodzi o tak młodą technologię. Co to jest „orkiestracja” agentów AI? Definicja jest prosta: orkiestracja agentów AI (ang. AI Agent Orchestration) to proces koordynowania, zarządzania i synchronizowania pracy wielu niezależnych agentów sztucznej inteligencji, aby wspólnie rozwiązywały skomplikowane zadania. Określenie muzyczne jest jak najbardziej na miejscu, więcej, jest chyba najlepszym określeniem współdziałania agentów AI. Tradycyjny system AI jest solistą grającym swoją partię na jednym instrumencie. Z kolei orkiestracja to dyrygowanie całą symfonią, gdzie każdy agent jest ekspertem w wąskiej dziedzinie (np. jeden szuka danych, drugi analizuje kod, trzeci pisze raport, a czwarty weryfikuje fakty). Pojedyncze modele LLM, mimo swojej potęgi, mają ograniczenia - gubią się w długich, wieloetapowych procesach i miewają halucynacje. Podział pracy na mniejsze agentowe „role” częściowo rozwiązuje te problemy: Rozbijanie złożoności: Skomplikowany proces biznesowy jest dzielony na mniejsze, mierzalne kroki. Specjalizacja: Każdy agent posługuje się innymi narzędziami (dostęp do API, baz danych) a nawet może być napędzany innym modelem (np. GPT-4o do logiki, a mniejszy, szybszy model do formatowania tekstu). Automatyczna kontrola jakości: Jeden agent może pełnić funkcję „krytyka” lub „testera”, który sprawdza pracę wykonaną przez innych agentów i odrzuca ją, jeśli nie spełnia norm. Nareszcie o książce Książka Aplikacje oparte na agentach AI Michaela Albady jest solidnym, techniczny przewodnikiem dla osób, które chcą budować oparte na nich systemy. To książka bardziej dla inżynierów-praktyków niż ciekawskich amatorów, ponieważ skupia się na technikaliach: architekturze, kompromisach projektowych, skalowaniu, wdrażaniu i podobnych zagadnieniach. Autor prowadzi czytelnika przez najważniejsze elementy systemów agentowych: wybór modelu, narzędzia, pamięć, planowanie i orkiestrację. Najmocniejszą stroną książki jest praktyczne podejście oparte na osobistym doświadczeniu Autora, gdyż Michael Albada przepracował wiele lat w dużych firmach technologicznych. Książka wydaje się dobrym wyborem dla programistów, inżynierów uczenia maszynowego (ML), architektów oprogramowania i osób budujących produkty oparte na LLM-ach lub systemach wieloagentowych. Szczególnie może być przydatna osobom, które znają podstawy AI i chcą przejść na poziom tworzenia systemów. Przykłady zawarte w omawianej książce pokazują, jak przejść od prostych eksperymentów z AI do budowy rzeczywistych aplikacji opartych na agentach. Dużą zaletą tej książki jest nacisk na praktyczną inżynierię oprogramowania. Albada pokazuje, że budowanie aplikacji agentowych wymaga rozumienia potrzeby kompromisów projektowych i liczenia się z ograniczeniami technologicznymi. To dobra lektura dla programistów, architektów, inżynierów AI i osób, które chcą przejść od etapu fascynacji i eksperymentów z modelami językowymi do tworzenia realnych systemów. Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych”, Wydawnictwo Helion, 2026 Michael Albada Michael Albada jest inżynierem uczenia maszynowego (ML). Wdrażał rozwiązania ML w wielu dużych firmach, m.in. Uber, Microsoft. Specjalizuje się w dużych modelach językowych, systemach wieloagentowych i cyberbezpieczeństwie.