78%
organizacji używa już AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, wzrost z 55% rok wcześniej.
McKinsey, State of AI 2025
AI i Dane
Agenty AI, które wykonują pracę, nie tylko ją sugerują.
Większość narzędzi AI pisze szkice, podsumowuje lub poleca. My budujemy agenty, które planują, działają i dostarczają efekty. Wywołują Twoje API, odpytują bazy danych, podejmują decyzje i raportują wyniki. Ty sprawdzasz wyjątki. Reszta dzieje się sama.
Od sugestii AI do AI, które realizuje zadania.
AI, które sugeruje, jest przydatne. AI, które działa, to coś innego. Agent dostaje zadanie, rozbija je na kroki, korzysta z Twoich narzędzi i systemów, sprawdza wyniki i dostarcza efekt. Człowiek wchodzi tam, gdzie to ma znaczenie: akceptuje wyjątki, weryfikuje decyzje, zmienia kierunek. Reszta dzieje się sama. To inna klasa systemu. Musi planować, ponawiać próby, gdy coś się nie uda, zatrzymać się, gdy coś jest nie tak, i wyjaśnić, dlaczego podjął daną decyzję. Budujemy to z architekturą, testami i zabezpieczeniami, które wytrzymują kontakt z realnym ruchem. Tam, gdzie wystarczy prostsza funkcja AI, mówimy to wprost.
W liczbach
Adopcja AI to już standard. Większość pilotów nadal upada na produkcji.
Firmy używają AI wszędzie. Trudna część to nie model. To inżynieria, która zamienia demo w system, na którym biznes może polegać.
33%
aplikacji enterprise będzie zawierać agentowe AI do 2028 r., wzrost z poziomu poniżej 1% w 2024.
Gartner, 2024
1,5×
wzrost przychodów liderów AI względem rynku, przy 1,6× wyższym zwrocie dla akcjonariuszy.
BCG, AI Maturity 2024
~80%
projektów GenAI nie dostarcza realnej wartości na produkcji, zazwyczaj z powodu braku orkiestracji, testów i zabezpieczeń.
RAND, 2025
Co budujemy
Pełny stack autonomicznego systemu agentowego, zaprojektowany jako produkt, który Twój zespół może rozwijać.
Architektury wieloagentowe dopasowane do problemu
Jeden agent czy wielu, hierarchiczny czy równorzędny, asynchroniczny czy blokujący. Projektujemy układ pod to, czego Twój problem naprawdę potrzebuje, a nie pod domyślną pętlę frameworka.
Środowiska, które wytrzymują realny ruch
Długo działające pętle agentowe, trwały stan, kolejki, ponawianie prób, równoległe wykonanie, kontrola kosztów. Infrastruktura zamieniająca działający prototyp w system, który obsługuje produkcyjne obciążenie.
Integracje z narzędziami i systemami
Agenty, które wywołują Twoje API, odpytują bazy danych, wysyłają dane do usług, piszą kod i pobierają informacje z sieci. Z uwierzytelnianiem, obsługą błędów i idempotentnością, jakiej oczekujesz od każdego systemu produkcyjnego.
Pamięć, planowanie i rozumowanie
Pamięć robocza, długoterminowy kontekst, wyszukiwanie po poprzednich akcjach, pętle planowania, refleksja i autokorekta. Każdy element dobrany pod problem, nie pod framework.
Testy i zabezpieczenia
Testy behawioralne, weryfikacja zdolności, odporność na manipulację, filtrowanie wyjścia i ślady audytowe dla każdej akcji. Agenty potrzebują więcej niż zestawów testowych. Budujemy narzędzia, które wykrywają dryf zachowania, zanim zauważą go użytkownicy.
Platforma, którą Twój zespół rozwija
Nie jednorazowe demo. Środowisko uruchomieniowe, system testowy, rejestr promptów i warstwa narzędzi zbudowane tak, by drugi agent kosztował ułamek pierwszego.
Wybrane projekty
Ostatnie projekty, w których autonomiczne agenty zastąpiły godziny ręcznej pracy.
Insights
Internetowe narzędzie, które upraszcza i przyspiesza działania analityczne w linii lotniczej. Dodatkowo, jego funkcje śledzenia ryzyka upraszczają zarządzanie ryzykiem, audyty i współpracę, znajdując przy tym dodatkową wartość dla linii lotniczej.
Zobacz case study
Recast
Recast to platforma, która umożliwia streaming na żywo w oparciu o mechanizm mikropłatności. Zapewnia uczciwy dostęp do treści i lepsze wynagrodzenie twórców. Użytkownicy płacą twórcom za pojedynczy materiał, a nie platformie za subskrypcję.
Zobacz case studyDlaczego Codino
- 10+ lat wdrażania systemów produkcyjnych dla regulowanych branż. Nie dema z prompt engineeringu.
- Jeden zespół odpowiada za całość. Architektura, integracje, testy, zabezpieczenia i środowisko uruchomieniowe.
- Seniorzy z UE, z rezydencją danych w UE i zgodnością z RODO domyślnie.
- Testy na pierwszym miejscu. Każdy agent dostaje zestawy testowe, monitoring na żywo i jasny punkt odniesienia dla ROI.
- Bez przywiązania do frameworka. LangGraph, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, narzędzia Anthropic. Wybierane pod zastosowanie, a nie pod modę.
- Wdrażanie stopniowe. Człowiek w pętli dopóki dane nie potwierdzą, że można poszerzać autonomię. Bez wielkich, jednorazowych premier.
Jak budujemy
Od decyzji architektonicznej do wdrożonego systemu agentowego. Każda faza dostarcza użyteczną funkcjonalność.
- 01
Projektujemy
Warsztat systemowy. Mapujemy, co agent ma decydować, co może wywoływać, co weryfikują ludzie i jaki stan przechowuje. Wychodzisz z projektem systemu, nie z listą życzeń.
- 02
Budujemy prototyp
Wąska pętla agentowa w pełni podłączona, na realnych danych i realnych narzędziach. Widzisz zachowanie agenta na Twoim problemie, zwykle w ciągu 3–4 tygodni.
- 03
Wzmacniamy
System testowy, zabezpieczenia, monitoring, kontrola kosztów, ślady audytowe. W momencie przekazania system działa bez nadzoru na fragmencie realnego ruchu.
- 04
Rozszerzamy
Dodajemy funkcje, agenty, narzędzia. Platforma rośnie z pojedynczego agenta w system, który zespół rozwija dalej bez przebudowywania fundamentu.
Co się zmienia, gdy masz system agentowy
Umów warsztatDostarczasz funkcjonalności, które wcześniej były niemożliwe
Zadania, które wymagały eksperta, teraz dostarczasz jako oprogramowanie. Ze śladem audytowym, spójnością i skalą, której ludzie nie osiągną.
Roadmapa przestaje być ograniczona rekrutacją
Drugi badacz, trzeci analityk, piąty specjalista? Agent skaluje się z infrastrukturą, a nie z liczbą etatów.
Testy dają realne dowody bezpieczeństwa
Zachowanie w czasie jest obserwowalne, testowalne i daje się obronić. Gdy regulator, klient lub audytor zapyta, jak system podjął decyzję, możesz im to pokazać.
System rozszerza się na kolejny problem
Środowisko uruchomieniowe, warstwa narzędzi i system testowy procentują. Budowa drugiego agenta kosztuje ułamek tego, co kosztowała budowa pierwszego.
Gdzie systemy agentowe mają sens
Obszary, w których postawienie autonomicznych agentów w centrum daje to, czego prostsze funkcje AI nie dostarczą.
Autonomiczne agenty do badań i analityki
- Wieloetapowe badania z wyszukiwaniem, syntezą i cytatami
- Agenty ciągłego monitoringu z proaktywnymi alertami
- Potoki analityczne dopasowane do domeny
- Procesy śledcze z rozgałęzioną eksploracją
Co klienci mówią o nas
Pete Willcox
VP Produktu
"All members of the Codino team fit seamlessly into our delivery teams, building excellent relationships and always willing to go the extra mile to deliver on our Roadmap in a timely and efficient way. We have built extremely good relationships with them and they feel just like part of the team"
Recast
Systemy agentowe AI, wyjaśnione
Typowa funkcja LLM dokłada model do istniejącego procesu: tekst na wejściu, tekst na wyjściu. System agentowy stawia w centrum autonomiczną pętlę rozumowania, z narzędziami, pamięcią i zdolnością planowania oraz działania. To system zbudowany wokół agenta, a nie odwrotnie. Inna architektura, inne testy, inne praktyki operacyjne.
AI Process Automation zastępuje ręczną pracę, która już się dzieje. Agent po prostu robi ją szybciej i taniej. Systemy agentowe AI budują nowe możliwości, których wcześniej nie dało się dostarczyć: autonomiczne badania, eksperckie copiloty, wieloagentowe systemy decyzyjne, produkty budowane wokół AI. Inny punkt startu, inna metryka sukcesu. Często klienci prowadzą oba projekty równolegle.
Od warsztatu systemowego: co agent ma decydować, jakie narzędzia powinien mieć, jaki stan przechowuje, co weryfikują ludzie. Stamtąd budujemy wąską pętlę agentową w pełni podłączoną w ciągu 3–4 tygodni, na realnych danych i realnych narzędziach. Widzisz realne zachowanie systemu, zanim zaczniesz skalować.
Testy behawioralne, weryfikacja zdolności, odporność na manipulację, filtrowanie wyjścia i ślady audytowe. Od pierwszego dnia projektujemy tak, by zachowanie agenta było obserwowalne. Każda akcja zalogowana, każda decyzja możliwa do prześledzenia, każda eskalacja wytłumaczalna. Autonomię wprowadzamy stopniowo: najpierw tryby niskiej autonomii, potem rozszerzane wtedy, gdy dane testowe to wspierają.
Wybieramy pod konkretne zastosowanie. LangGraph, OpenAI Agents SDK, natywne narzędzia Anthropic i MCP, LlamaIndex, własne orkiestratory. Modele od OpenAI, Anthropic, Google i open-source (Llama, Mistral, Qwen) w zależności od wymagań kosztu, opóźnień i lokalizacji danych. Wybór frameworka to decyzja architektoniczna, a nie partnerska.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Skontaktuj się
Maciej Roman|CEO i współzałożyciel