Jak prowadzę firmę z pomocą agentów AI? Wersja 2.0
Materiał przedstawia architekturę i ewolucję systemu agentowego w terminalu (Dokodu Brain), wykorzystującego narzędzie Claude Code, pliki Markdown oraz serwer VPS do automatyzacji zarządzania firmą. Poradnik skierowany jest do programistów oraz osób budujących zaawansowane systemy agentowe AI.
- Struktura katalogów PARA - system opiera się na plikach tekstowych Markdown podzielonych na katalogi Projects, Areas, Resources oraz Archive, zasilanych przez pliki operacyjne DASHBOARD.md, INBOX.md i REMINDERS.md.
- Hosting Hostinger VPS - środowisko agentów przeniesiono na izolowany serwer KVM 2 z 8 GB RAM i 100 GB dysku NVMe (koszt ok. 24–35 zł/mies.), co chroni pliki lokalne i pozwala na ciągłą pracę w tle.
- Skille i Progressive Disclosure - system operuje na 58 komendach (skillach), których pełne instrukcje ładują się do kontekstu modelu dopiero w momencie wywołania, oszczędzając okno kontekstowe.
- Definicje stanowisk - agenci odzwierciedlają realne role w firmie (m.in. CFO, CRO, CMO, CTO, COO, Legal), a ich pliki konfiguracyjne określają dozwolone narzędzia oraz zakazy (tzw. DON'Ts).
- Trzy warstwy wiedzy - każda rola łączy ogólny playbook procedur z kontekstem firmy oraz dedykowanym plikiem MEMORY.md, w którym automatycznie zapisuje wnioski z decyzji podjętych w poprzednich sesjach.
- Hooki i zaporowe skrypty bezpieczeństwa - Pythonowe skrypty podpięte pod zdarzenia PreToolUse i PostToolUse blokują wykonywanie niebezpiecznych poleceń (np. git push) oraz uniemożliwiają zapisanie kluczy API czy haseł w repozytorium.
- Eksperyment Agent Teams - uruchomienie 4 osobnych instancji Claude połączonych w terminalu za pomocą tmuxa pozwoliło agentom na wymienienie 32 wiadomości w 10 minut i samodzielne zoptymalizowanie budżetu technicznego z 3770 zł do 2610 zł.
