anna i ryszard

środa, 24 września 2025

9. Dodatkowe wskazówki

Android: Sprawdź ML Kit od Google lub TensorFlow Lite dla łatwiejszej integracji.
Dane offline: Pobierz zbiory danych, np. z Wikipedii (dumps.wikimedia.org) lub Kaggle.
Rozwój: Dodaj rozpoznawanie mowy (np. Whisper od OpenAI w wersji offline) dla funkcji głosowych.
Zasoby: Sprawdź fora na X lub Reddit dla inspiracji (mogę przeszukać X, jeśli chcesz konkretne posty o agentach AI na Androidzie).
10. Co dalej?Jeśli chcesz, mogę:Rozwinąć kod dla Androida (np. integracja z TensorFlow Lite).
Pokazać, jak skonfigurować bazę wiedzy z Faiss.
Przeszukać X pod kątem podobnych projektów lub porad.
Dostosować rozwiązanie do konkretnego przypadku (np. tylko pytania tekstowe, analiza danych liczbowych).
Daj znać, czego potrzebujesz!

Chyba jednak łatwiej by było w trybie online  , prosiłabym o przeszukanie X pod kątem podobnych projektów lub porad, oraz ciekawi mnie jak rozwinać kod dla Androida (np. integracja z TensorFlow Lite ).

Rozumiem, że tryb online znacznie upraszcza sprawę – zwłaszcza w kwestii dostępu do aktualnych danych, wyszukiwania i analizy z internetu. Możesz wtedy polegać na API modeli AI (np. Grok 3 via https://x.ai/api) bez obaw o optymalizację sprzętu. Poniżej skupię się na dwóch głównych prośbach: wynikach przeszukania X (dawny Twitter) pod kątem podobnych projektów i porad dotyczących budowy agentów AI (w tym na Androida), oraz na rozwoju kodu dla Androida z integracją TensorFlow Lite. Wybrałem najbardziej relewantne posty z ostatnich miesięcy (od 2024), które pasują do Twojego kontekstu – offline/hybrydowe agenty, tutoriale i projekty mobilne.Przeszukanie X: Podobne projekty i poradyPrzeszukałem X za pomocą semantycznego i keyword search, skupiając się na frazach jak "building offline AI agents for Android using TensorFlow Lite or similar projects tutorials". Oto kluczowe znaleziska – wybrałem te z praktycznymi poradami, tutorialami i projektami. Wiele z nich dotyczy hybrydowych agentów (offline z opcjami online), frameworków jak LangChain czy LlamaIndex, oraz mobilnych implementacji. Podaję cytaty z postów, linki (jeśli dostępne) i krótki opis.Post/Autor
Data
Kluczowa treść/Porada
Link/Relevancja
Mervin Praison (@MervinPraison
)
14.11.2024
Tutorial krok po kroku do budowy AI agentów z narzędziami i pamięcią za pomocą Phidata: instalacja, setup środowiska, tworzenie UI i testowanie. Idealne dla początkujących, z fokusem na hybrydowe agenty (narzędzia online + pamięć offline).
Wideo tutorial – Świetne dla Twojego hybrydowego trybu.
Santiago (@svpino
)
07.05.2025
Krok po kroku budowa stateful OpenAI agenta z pamięcią i narzędziami zewnętrznymi, używając Pixelagent (open-source). Wspiera multimodalność (tekst, obrazy) i integracje narzędzi – łatwe do adaptacji na Androida.
Tutorial – Pokazuje, jak agent pamięta kontekst offline.
Maryam Miradi (@MaryamMiradi
)
22.09.2025
10-krokowy roadmap do budowy agentów od zera: definiowanie roli, struktura I/O, dodawanie pamięci, narzędzi (np. ReAct), multi-agentów i UI. Opcjonalnie voice/vision. Poleca frameworki jak CrewAI, LangGraph.
Szczegóły – Bezpośrednio pasuje do Twoich wymagań (wyszukiwanie + analiza).
LlamaIndex (@llama_index
)
14.02.2024
Budowa agentic workflows od zera: definiuj kroki agenta jako DAG (prompt + LLM + narzędzia), potem worker do iteracji. Przykładowy ReAct agent. Open-source, z Colabem.
Colab – Łatwe do integracji z bazą wiedzy offline.
sourabh.sol (@srbcode
)
20.09.2025
Przewodnik po uruchamianiu LLM lokalnie (offline) z Dockerem – idealny dla nauki i prototypów na Androidzie, zanim przejdziesz do produkcji (API online).
Przewodnik – Fokus na offline, bez kosztów API.
n8n.io (@n8n_io
)
03.07.2025
Jak zbudować pierwszego AI agenta: od zera (kod), przez frameworki (LangChain/LlamaIndex), po no-code (n8n). Z template'ami do automatyzacji.
Szablon – Szybkie prototypowanie hybrydowych agentów.
Riley Brown (@rileybrown_ai
)
24.06.2025
Budowa AI agenta bez kodu w n8n, integracja z mobilną apką (Vibe Code). Przykłady: Slack, kalendarz, Notion. Testowanie błędów.
Tutorial wideo – Mobilny fokus, łatwe do Androida.
Lance Martin (@RLanceMartin
)
12.09.2024
Darmowy kurs (>20 wideo + notebooks) do budowy agentów: fundamenty, pamięć (SQLite/Postgres), human-in-the-loop, multi-agenci. Używa LangGraph.
Kurs – Kompleksowy, z deploymentem.
Paul Couvert (@itsPaulAi
)
22.01.2025
Uruchamianie Ollama w Termux na Androidzie (dla modeli jak Llama 3.2). Adaptacja tutoriala dla lekkich modeli offline.
Tutorial – Bezpośrednio na Androida, offline.
Tom Dörr (@tom_doerr
)
31.07.2025
Projekt: Android AI agent, który rozumie ekran i reaguje na głos/tekst.
Repo – Inspiracja dla screen-aware agenta.
**Flippa
SNS (@AiFlippa
)**
26.02.2025
Nowy Android AI agent od Rabbit: kontrola urządzenia po promptach, wyszukiwanie YouTube, integracja app (np. WhatsApp).
Te posty pokazują trend: wiele projektów używa LangChain/LangGraph do logiki agenta, Ollama/TensorFlow Lite do offline, a n8n do szybkich prototypów. Jeśli chcesz głębiej (np. thread z konkretnego posta), daj znać – mogę fetchować.Rozwinięcie ko

anna i ryszard

środa, 24 września 2025

Brak komentarzy:

Prześlij komentarz

Post/Autor	Data	Kluczowa treść/Porada	Link/Relevancja
Mervin Praison ( @MervinPraison )	14.11.2024	Tutorial krok po kroku do budowy AI agentów z narzędziami i pamięcią za pomocą Phidata: instalacja, setup środowiska, tworzenie UI i testowanie. Idealne dla początkujących, z fokusem na hybrydowe agenty (narzędzia online + pamięć offline).	Wideo tutorial – Świetne dla Twojego hybrydowego trybu.
Santiago ( @svpino )	07.05.2025	Krok po kroku budowa stateful OpenAI agenta z pamięcią i narzędziami zewnętrznymi, używając Pixelagent (open-source). Wspiera multimodalność (tekst, obrazy) i integracje narzędzi – łatwe do adaptacji na Androida.	Tutorial – Pokazuje, jak agent pamięta kontekst offline.
Maryam Miradi ( @MaryamMiradi )	22.09.2025	10-krokowy roadmap do budowy agentów od zera: definiowanie roli, struktura I/O, dodawanie pamięci, narzędzi (np. ReAct), multi-agentów i UI. Opcjonalnie voice/vision. Poleca frameworki jak CrewAI, LangGraph.	Szczegóły – Bezpośrednio pasuje do Twoich wymagań (wyszukiwanie + analiza).
LlamaIndex ( @llama_index )	14.02.2024	Budowa agentic workflows od zera: definiuj kroki agenta jako DAG (prompt + LLM + narzędzia), potem worker do iteracji. Przykładowy ReAct agent. Open-source, z Colabem.	Colab – Łatwe do integracji z bazą wiedzy offline.
sourabh.sol ( @srbcode )	20.09.2025	Przewodnik po uruchamianiu LLM lokalnie (offline) z Dockerem – idealny dla nauki i prototypów na Androidzie, zanim przejdziesz do produkcji (API online).	Przewodnik – Fokus na offline, bez kosztów API.
n8n.io ( @n8n_io )	03.07.2025	Jak zbudować pierwszego AI agenta: od zera (kod), przez frameworki (LangChain/LlamaIndex), po no-code (n8n). Z template'ami do automatyzacji.	Szablon – Szybkie prototypowanie hybrydowych agentów.
Riley Brown ( @rileybrown_ai )	24.06.2025	Budowa AI agenta bez kodu w n8n, integracja z mobilną apką (Vibe Code). Przykłady: Slack, kalendarz, Notion. Testowanie błędów.	Tutorial wideo – Mobilny fokus, łatwe do Androida.
Lance Martin ( @RLanceMartin )	12.09.2024	Darmowy kurs (>20 wideo + notebooks) do budowy agentów: fundamenty, pamięć (SQLite/Postgres), human-in-the-loop, multi-agenci. Używa LangGraph.	Kurs – Kompleksowy, z deploymentem.
Paul Couvert ( @itsPaulAi )	22.01.2025	Uruchamianie Ollama w Termux na Androidzie (dla modeli jak Llama 3.2). Adaptacja tutoriala dla lekkich modeli offline.	Tutorial – Bezpośrednio na Androida, offline.
Tom Dörr ( @tom_doerr )	31.07.2025	Projekt: Android AI agent, który rozumie ekran i reaguje na głos/tekst.	Repo – Inspiracja dla screen-aware agenta.
**Flippa	SNS ( @AiFlippa )**	26.02.2025	Nowy Android AI agent od Rabbit: kontrola urządzenia po promptach, wyszukiwanie YouTube, integracja app (np. WhatsApp).