|
Programistamag x DataWorkshop
|
|
DWTHON MEMORY | 7-9 LIPCA 2026 | POZIOM 4 Z 7
Twój agent nadal wszystko zapomina?
Jeśli budujesz systemy z LLM, to zwykle nie jest problem modelu. To brak zaprojektowanej pamięci. W 3 dni pokażemy, jak przejść z chat history do stateful AI i zbudować agenta, który pamięta użytkownika, kontekst i postęp.
|
|
Pełne wejście za 0 zł dla pierwszych 1000 osób. Kod dla czytelników Programistamag: programistamag_dw
|
|
Twój agent AI wygląda mądrze... do drugiej sesji. Potem zaczyna od zera. Zapomina, kim jesteś, co ustaliliście, gdzie skończyliście.
To nie jest problem modelu. To brak zaprojektowanej pamięci. Chat history to nie pamięć. To worek tekstu, który dokładasz do promptu - aż przestaje się mieścić.
Jeśli budujesz agentów lub pracujesz z coding agentami, to właśnie tutaj zaczyna się różnica między efektownym demo a systemem, z którym da się pracować dłużej niż kilka promptów.
|
Jeśli widziałeś już taki komunikat, to znasz tę bolączkę z praktyki. To nie tylko ograniczenie interfejsu. To przypomnienie, że chat history nie jest trwałą pamięcią systemu.
|
|
Prawdziwa pamięć to architektura.
↳ co zapisać
↳ kiedy przywołać
↳ co skompresować
↳ co wygasić
Agent bez tego to chatbot z amnezją. Niezależnie od tego, jak dobry jest model pod spodem.
|
|
Dlaczego to ważne
W Software 3.0 nie wygrywa ten, kto ma więcej promptów. Wygrywa ten, kto lepiej zarządza stanem. Systemy klasy Claude Code i nowa fala production agents tylko to wzmacniają.
Większość rynku nadal siedzi na poziomie promptowania. Tu wchodzisz poziom wyżej - w stateful AI. To pierwszy mocny krok od "gadania z LLM" do budowy prawdziwego agenta.
|
Co wyniesiesz z 3 dni
| • poznasz autorski 7-warstwowy Memory Blueprint: Core, Working, Workflow, Episodic, Semantic, Procedural, Resource |
| • przełożysz pamięć na struktury danych, obiekt stanu agenta i logikę aktualizacji |
| • połączysz pamięć krótkoterminową z długoterminową i zobaczysz, jak zasilać prompt pamięcią zamiast "workiem tekstu" |
| • przetestujesz całość na realnych scenariuszach i edge case'ach, a na koniec uruchomisz działający artefakt w Python + Pydantic + Gradio |
|
|
|
7-9 lipca robimy DWthon Memory. 3 dni, w których nie rozmawiamy o pamięci agentów abstrakcyjnie. Projektujemy ją. Implementujemy. Testujemy.
DWthon Memory to etap #3 z 5 w całej ścieżce DataWorkshop. Jeśli chcesz potraktować ten temat szerzej niż pojedynczy warsztat, najbardziej sensownym wejściem jest Season Pass.
|
Dla kogo to jest
Dla ludzi z IT, którzy już zbudowali kilka rzeczy na LLM-ach i czują, że sam prompt i sam RAG to za mało.
Jeśli chcesz wejść poziom wyżej: w state, memory i agent architecture - to jest dobry moment.
|
|
Społeczny dowód, nie teoria
Przez poprzednie DWthony przeszły tysiące osób. Tylko w jednej edycji było ponad 2300 uczestników: programiści, inżynierowie i ludzie z biznesu.
Od 2016 przez warsztaty DataWorkshop przewinęło się 10 000+ osób. Edukowaliśmy i/lub wdrażaliśmy projekty ML dla Orange, mBank, Allegro, ING, IBM i BNP Paribas.
|
|
Dlaczego warto wejść przez Season Pass
Bo nie zamykasz się w jednym 3-dniowym sprincie. Za 290 zł zamiast 950 zł zabezpieczasz sobie całą ścieżkę 5 DWthonów aż do 1 października 2026: 2 wcześniejsze edycje, startujący 7 lipca DWthon Memory i 2 kolejne wydarzenia.
To najlepszy układ, jeśli chcesz wejść intensywnie w temat, a potem wrócić do materiału na spokojnie, utrwalić wiedzę i pracować we własnym tempie.
| - odblokowujesz całą ścieżkę 5 DWthonów, a nie tylko jedno wydarzenie |
| - dostajesz dostęp wstecz i do przodu, więc możesz nadrabiać i wracać do materiałów |
| - utrwalasz wiedzę po Memory zamiast kończyć na jednym sprincie live |
| - zabezpieczasz sobie kolejne kroki ścieżki bez podejmowania nowej decyzji zakupowej co kilka tygodni |
Jak wejść na DWthon Memory
|
|
Rekomendowane
Season Pass
Rozszerzasz się z jednego DWthona do całej ścieżki. Otwierasz 5 DWthonów, w tym 2 wcześniejsze edycje, bieżący DWthon Memory i 2 kolejne wydarzenia - z dostępem do całego pakietu co najmniej do 1 października 2026.
Dzięki temu możesz najpierw wejść mocno w temat, a potem wracać do materiałów, utrwalać wiedzę i pracować we własnym tempie.
950 zł
290 zł
|
|
|
Tylko DWthon Memory
Jeśli chcesz wejść tylko w ten jeden temat i sprawdzić, jak wygląda projektowanie pamięci dla agentów AI.
190 zł
0 zł
|
|
|
Jeśli dziś budujesz systemy AI, temat pamięci szybko przestaje być dodatkiem. To pierwszy praktyczny krok od "gadania z LLM" do budowy agentów, które naprawdę utrzymują kontekst między sesjami.
Więcej o całej ścieżce znajdziesz tutaj:
dwthon.dataworkshop.eu
|
|
Jeśli chcesz dopytać o zapis, dostęp albo kwestie organizacyjne, skontaktuj się z Kasią z zespołu DataWorkshop:
|
|
|
Jeśli obrazy są zablokowane w kliencie pocztowym, skorzystaj z linków powyżej. Kod dla czytelników Programistamag: programistamag_dw.
|