czyli co osiągnęliśmy z Semantic Kernel i gdzie możemy pójść dalej
📌 Na blogu pojawiło się kilkanaście wpisów poświęconych Semantic Kernelowi. Od momentu, gdy wspomniałem o nim w kontekście sztucznej inteligencji, przez dokładne omówienie architektury, po stworzenie kompletnej aplikacji wspomagającej proces researchu – był to kawał ciekawej drogi.
Dla przypomnienia – oto co udało nam się wspólnie zbudować:
🔹 Czym jest Semantic Kernel
Poznaliśmy jego ideę, możliwości i podejście Microsoftu do integracji AI z kodem. Przedstawiliśmy komponenty, takie jak Kernel, Memory, Planner, Semantic Functions czy Plugins.
🔹 Jak rozpocząć pracę z SDK
Przeszliśmy przez podstawową konfigurację, sposób definiowania promptów, funkcji natywnych i szablonów (Handlebars).
🔹 Pluginy i orkiestracja
Nauczyliśmy się pisać własne pluginy, łączyć funkcje w łańcuchy, korzystać z wbudowanych rozwiązań (np. do przetwarzania plików, e-maili czy websearchu).
🔹 Agenci i planery
Zbudowaliśmy prostych agentów, którzy potrafili dynamicznie planować zadania w oparciu o cele użytkownika. Pokazaliśmy też, czym różnią się planery sekwencyjne od tych z wyprzedzeniem.
🔹 Integracje z Microsoft 365
Umożliwiliśmy dostęp do Outlooka, Teams i OneDrive’a, pokazując, że Semantic Kernel dobrze odnajduje się w środowisku Microsoftowym.
🔹 Porównaliśmy SK z LangChain
Wskazaliśmy na różnice w podejściu, ekosystemie i językach programowania. Oba mają swoje miejsce, ale wybór zależy od kontekstu projektu.
🔹 Case studies, najlepsze praktyki i pułapki
Opisaliśmy realne scenariusze użycia oraz najczęstsze błędy, które warto omijać – w tym błędne zarządzanie kontekstem, zbyt ogólne prompty czy nieczytelne struktury pluginów.
🔹 Projekt finalny: Research Assistant
Zwieńczeniem serii było stworzenie pełnej aplikacji AI wspomagającej research. Pluginy, scoring, podsumowanie i raport – wszystko działało i zostało zebrane w solucji Visual Studio.
To dopiero początek. Praca z agentami AI i Semantic Kernel otwiera ogromne możliwości.
💡 Pomysły na kontynuację:
Integracja z real-time feedback loop – czyli nauka agenta w czasie rzeczywistym w oparciu o opinie użytkownika.
Rozbudowana pamięć długoterminowa – np. integracja z vector DB (Weaviate, Qdrant, Azure Cognitive Search).
Agent multi-modalny – potrafiący analizować zarówno tekst, jak i obrazy, dźwięki czy dane z plików.
Semantic Kernel w aplikacjach mobilnych – eksperyment z .NET MAUI.
Rozszerzenie naszego asystenta o UI webowy – np. Blazor + SignalR.
Własny plugin do integracji z systemami zewnętrznymi (Jira, GitHub, CRM).
Jeśli dotarłeś do tego momentu, to ogromne gratulacje. Przerobiliśmy naprawdę zaawansowane tematy w przystępny sposób – krok po kroku.
Niech to będzie inspiracja, nie zakończenie. Semantic Kernel to narzędzie wciąż rozwijane i niezwykle elastyczne. Zachęcam Cię do:
eksperymentowania z własnymi agentami,
budowania użytecznych narzędzi AI dla swojego zespołu lub klientów,
i oczywiście... dzielenia się efektami!
📬 Napisz do mnie, jeśli chcesz, abym rozwinął któryś z tematów bardziej technicznie. A jeśli jeszcze nie widziałeś – sprawdź wcześniejsze wpisy z tej serii.
Do zobaczenia w kolejnej serii – być może… o RAG i agentach open-source'owych? 😉
Jeżeli seria wpisów dotycząca Semantic Kernel była dla Ciebie pomocna, pozwoliła Ci rozwinąć obecne umiejętności lub dzięki niej nauczyłeś się czegoś nowego... będę wdzięczny za wsparcie w każdej postaci wraz z wiadomością, którą będę miał przyjemność przeczytać.
Z góry dziekuje za każde wsparcie - i pamiętajcie, wpisy były, są i będą za darmo!
