Mentionsy
Techniczna strona Asystenta AI dla 60 tys. pracowników: discovery, dostęp i orkiestracja wiedzy
🎯 Techniczna strona asystenta AI dla 60 tys. pracowników - discovery, dostęp i orkiestracja wiedzy
W poprzednim odcinku Marek opowiadał o biznesowej stronie asystenta AI dla globalnej firmy farmaceutycznej. Teraz schodzimy poziom niżej - Szymon Warda wyciąga z Marka techniczne smaczki tego wdrożenia. Nie architektura, tylko realne przygody: na co trafia osoba, która chce podłączyć agenta do SAP-a, SharePointa i bazy wiedzy HR. Dostępy, prompt injection, content poisoning, eksplozja tokenów i logika ukryta we frontendzie formularza - czyli te 90% pracy, o których nikt nie mówi na LinkedIn.
💡 Co wyniesiesz z tego odcinka:
✅ Dlaczego service account to pułapka - prompt injection i impersonacja potrafią wyciągnąć pensję prezesa
✅ Delegated Access i OAuth - token reprezentujący użytkownika zamiast konta technicznego
✅ Federacja tożsamości: dlaczego SAP i SuccessFactors to osobne wyzwanie
✅ Discovery API w starszych systemach - gdy nikt w organizacji nie wie, że API w ogóle istnieje
✅ SharePoint i Graph API: za szeroki dostęp i content poisoning fałszywą procedurą HR
✅ Knowledge Base w HTML - jak ekstrakcja tekstu ratuje przed eksplozją tokenów x5 i halucynacją
✅ Multimodalność: obrazy i diagramy wnoszą wartość, ikonki i loga tylko palą tokeny
✅ Orkiestracja wiedzy: procedura lokalna vs globalna i pułapka wyszukiwania po słowach kluczowych
✅ Tickety: orchestrate, do not replicate - i custom API z regułami pisanymi po ludzku
✅ Dlaczego potrzebujesz doświadczonych konsultantów, a nie "AI wpisanego do CV"
⏱️ W odcinku:
- Intro: nieoczywiste przygody dużego wdrożenia asystenta
- Dostępy: dlaczego service account to pułapka (prompt injection)
- Delegated Access i OAuth: token użytkownika, nie konto techniczne
- Federacja tożsamości: SAP, SuccessFactors i wiele tożsamości
- Discovery API: rola eksperta przy starszych systemach
- API wybiórczo wdrożone: moduły i plany licencyjne
- SharePoint i Graph API: za szeroki dostęp do danych
- Content poisoning: wstrzykiwanie fałszywych procedur HR
- Knowledge Base w HTML: ekstrakcja i eksplozja tokenów x5
- Multimodalność: obrazy, diagramy i ikonki bez wartości
- Orkiestracja wiedzy: procedury lokalne vs globalne
- Tickety: orchestrate, do not replicate i custom API
- Wnioski: Discovery, uwierzytelnianie, API Gateway
- Licencje: SAP zmienia zasady gry dla agentów
- Zajawka: testowanie agenta i eval strategy
🎙️ Prowadzą:
Marek Grabarz - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia, Microsoft Azure MVP
https://linkedin.com/in/marek-grabarz
Szymon Warda - Managing Partner & Technology Advisor w Protopia
https://linkedin.com/in/szymonwarda
👥 Dla kogo jest ten odcinek:
🎯 Architektów i inżynierów integrujących agenta AI z SAP, SharePoint i systemami legacy
🎯 CTO i liderów IT, którzy chcą zrozumieć, gdzie naprawdę leży ryzyko wdrożenia asystenta
🎯 Specjalistów od bezpieczeństwa i tożsamości - prompt injection, impersonacja, content poisoning
🎯 Każdego, kto słyszał "przecież podłączymy się przez API i zadziała" i chce wiedzieć, dlaczego nie
🔧 Protopia - Rozwiązujemy problemy z cloud, AI i Kubernetes
Kontakt: https://protopia.tech/kontakt
🎧 Nasz bardziej technologiczny podcast - Patoarchitekci: https://www.youtube.com/@Patoarchitekci
Rozdziały (11)
Podstawowe wprowadzenie do tematu i przedstawienie rozmówców.
Rozmowa o problemach z dostępowym API i konieczności korzystania z tokenu użytkownika.
Opis problemów związanych z federacją tożsamości i koniecznością odnalezienia API.
Rozmowa o problemach z integracją do systemu SharePoint i konieczności ograniczenia dostępu.
Rozmowa o problemach z ekstrakcją wiedzy z HTML i konieczności użycia multimodalnych modeli.
Opis problemów z integracją do ServiceNow i konieczności orkiestracji procesu zakładania ticketów.
Rozmowa o problemach z integrowaniem z ServiceNow i rozwiązaniu za pomocą custom API do wstrzykiwania informacji do pola ticketów.
Wnioski z projektu dotyczące discovery, autoryzacji i integrowania z systemami.
Ważność doświadczenia w projektach IT, szczególnie w integracjach i bezpieczeństwie.
Problem z użyciem SAP API przez agentów AI i konsekwencje na integrację.
Ważność monitorowania, traceowania i automatycznego testowania agenta AI w dłuższej perspektywie.
Szukaj w treści odcinka
Zachęcałem do rozmów właśnie między nimi o API-mie i jeszcze z Access Stories, jakie były wcześniej.
No właśnie pytanie, czy to jest pierwsze wyzwanie, no bo żeby teraz się podejrzewać, my w tym momencie nie korzystamy z API, nie korzystamy z UI, a korzystamy z API.
Więc musimy też to API odnaleźć i dowiedzieć się, jakie możliwości wspiera to API.
Więc jak tu wygląda rola eksperta w kontekście właśnie odkrywania tego API?
ServiceNow, mamy bazę wiedzy, no i tego z punktu widzenia ten ServiceNow ma być, ma stać, ta baza wiedzy ma być aktualizowana, sposoby i mechanika tworzenia tej bazy wiedzy gdzieś tam jest opisana, natomiast jak się pojawia pytanie, hej, a ja bym chciał dostać się do tej bazy wiedzy z tyłu, od strony API i nagle nikt nie wie, bo nikt nigdy tego pytania nie zadawał, ci wszyscy ludzie, gdzieś tam rozproszeni geograficznie, jakieś zespoły trzymaniowe w różnych krajach,
Czyli doświadczeni konsultanci, ja bym powiedział tacy okrągli ze wszystkich stron, którzy mają świadomość jak działa właśnie wyczytania i autoryzacja, jak działają te API.
Na czym polega wywoływanie tych API?
Jak działa sieć i jak sieciowo się do tych API dostać?
Natomiast te systemy, które tam są, często gęsto mają API wybiórczo wdrożone, w zależności jakie tam są moduły powdrażane, w zależności jakie plany licencyjne to API może być albo może nie być.
Jedno API może być względem drugiego kompletnie inne, nawet na etapie poszczególnych modułów one mogą być kompletnie inne, kompletnie rozjechane, więc warto tutaj tę integrację dobrze przemyśleć, to jeszcze myślę do tego wrócimy.
I ostatnia rzecz, może się okazać, że albo nie ma w ogóle API, albo to API właśnie wspiera serwis, akaunta albo impersonację.
Okej, ale zahaczyłeś trochę właśnie o API dostawanie się do różnych systemów.
Online'owego, łączymy się po Graph API, wszystko ładnie działa, powinno działać.
Wyobraźmy sobie, że czytamy jakiś obszar, jakiś site, gdzie ktoś ma dostęp do zapisu.
Na przykład LLM, która wygląda jak pełni poprawna i wartościowa procedura, w której napisane, że mi się tam należy Porsche jako benefit służbowy.
No i teraz jak my próbujemy od kuchni poprzez API ściągnąć zawartość tego, nazwijmy to, artykułu KB, to się okazuje, że on jest w HTML-u z inline stylami, najróżniejszymi divami, tabelkami, zagnieżdżonymi i tak dalej.
Gdzieś być może na poziomie API, na poziomie integracji, być może na poziomie instrukcji agentowych, żeby pewnych załączników nie ściągać.
Ale to też jest problem, bo taki SharePoint, przepraszam, nie SharePoint, tylko tutaj w tym przypadku ServiceNow, ma wyszukanie po keywordach poprzez API.
Nawet jakbyśmy mieli to w API, to agent tego nie zrozumie, nie zrozumie zależności.
Tego elementu nie ma na poziomie MCI w API, tylko to zostało gdzieś tam zakodowane w Logikit.
To było custom API pośrodku, które gdzieś tam w locie dokłada do poszczególnych pól ticketowych, szczególnie tych dynamicznych, nowe propertii.
I te reguły opisowe nie są jakimś tam, nie wiem, JSON logic czy czymkolwiek innym, tylko to jest po prostu semantycznie napisane.
My podciągamy to jako source do tego naszego customowego API i w locie jesteśmy w stanie aplikować te konkretne pola i te konkretne walidacje i opisy jako elementy testowe.
No tak, no nie staramy się napisać tego front-endu od nowa, nie staramy się opisać w prompcie krok za krokiem, jak to ma być zrobione, tylko staramy się dynamicznie mu wstrzyknąć informacje, jak on to będzie miał ogarniać, nie?
Myślę, że kluczowe są te etapy discovery, czyli po pierwsze musimy wiedzieć, z jakimi systemami się będziemy integrować, czy one mają API, co to są za API, jaki właśnie, że tak powiem, zakres wiedzy dostarczają.
Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Ostatnie odcinki
-
Virtual Data Center: jak ciąć koszty serwerów o...
22.07.2026 08:00
-
Jak wdrażamy AI w SDLC - i czemu samo wrzucenie...
01.07.2026 08:00
-
Techniczna strona Asystenta AI dla 60 tys. prac...
10.06.2026 12:33
-
Asystent AI dla 60 tys. pracowników - case stud...
20.05.2026 10:09
-
FinOps w praktyce: czym naprawdę jest i jak go ...
29.04.2026 08:00
-
Od PoC do produkcji: Jak nie utopić budżetu w a...
01.04.2026 08:00
-
Observability w działaniu: plan, demo i bizneso...
11.03.2026 09:00
-
Observability dla Managera: spokój, przewidywal...
18.02.2026 09:00
-
Od eksperymentu do realnej wartości biznesowej:...
04.02.2026 09:00
-
Od API Management do AI Agents - Ewolucja Platf...
07.01.2026 09:00