AI & LLM

AI model integration, text generation, embeddings, and autonomous agents.

18 modules

Module	Description
Agent autonomiczny	Samodzielny agent AI z pamiecia i zachowaniem zorientowanym na cel
Agent lancuchowy	Sekwencyjny lancuch przetwarzania AI z wieloma krokami
Agent Użycia Narzędzi	Agent AI, który może korzystać z narzędzi/funkcji
Osadzanie Tekstu	Generowanie wektorów osadzania z tekstu za pomocą modeli AI
Wyodrębnianie AI	Wyodrębnianie danych strukturalnych z tekstu za pomocą AI
Lokalny czat Ollama	Czat z lokalnym LLM przez Ollama (calkowicie offline)
Pamiec AI	Pamiec rozmowy dla agenta AI
Pamiec encji	Wyodrebniaj i sledz encje (osoby, miejsca, pojecia) z rozmow
Pamiec Redis	Trwala pamiec rozmowy z uzyciem magazynu Redis
Pamiec wektorowa	Pamiec semantyczna z uzyciem embeddingow wektorowych do pobierania odpowiedniego kontekstu
Model AI	Konfiguracja modelu LLM dla agenta AI
AI Tool	Expose a module as a tool for AI Agent
Analiza Wizji	Analiza obrazów za pomocą modeli wizji AI
Czat Claude	Wyslij wiadomosc czatu do Anthropic Claude AI i uzyskaj odpowiedz
Czat Google Gemini	Wyslij wiadomosc czatu do Google Gemini AI i uzyskaj odpowiedz
Czat OpenAI	Wyslij wiadomosc czatu do modeli OpenAI GPT
Generowanie obrazow DALL-E	Generuj obrazy za pomoca DALL-E
Agent AI	Autonomiczny agent AI z wieloportowymi polaczeniami (model, pamiec, narzedzia)

Modules

Agent autonomiczny

agent.autonomous

Samodzielny agent AI z pamiecia i zachowaniem zorientowanym na cel

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
goal	string	Yes	-	Cel do osiagniecia przez agenta
context	string	No	-	Cel do osiagniecia przez agenta
max_iterations	number	No	5	Dodatkowy kontekst lub ograniczenia
llm_provider	select (openai, ollama)	No	openai	Maksymalna liczba krokow rozumowania
model	string	No	gpt-4-turbo-preview	Nazwa modelu (np. gpt-4, llama2, mistral)
ollama_url	string	No	http://localhost:11434	Nazwa modelu (np. gpt-4, llama2, mistral)
temperature	number	No	0.7	URL serwera Ollama (tylko dla dostawcy ollama)

Output:

Field	Type	Description
result	string	Poziom kreatywnosci (0-2)
thoughts	array	Wynik operacji
iterations	number	Wynik operacji
goal_achieved	boolean	Kroki rozumowania agenta

Example: Research task

goal: Research the latest trends in AI and summarize the top 3
max_iterations: 5
model: gpt-4

Example: Problem solving

goal: Find the best approach to optimize database queries
context: PostgreSQL database with 10M records
max_iterations: 10

Agent lancuchowy

agent.chain

Sekwencyjny lancuch przetwarzania AI z wieloma krokami

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
input	string	Yes	-	Poczatkowe dane wejsciowe dla lancucha
chain_steps	array	Yes	-	Poczatkowe dane wejsciowe dla lancucha
llm_provider	select (openai, ollama)	No	openai	Tablica krokow przetwarzania (kazdy jest szablonem promptu)
model	string	No	gpt-4-turbo-preview	Nazwa modelu (np. gpt-4, llama2, mistral)
ollama_url	string	No	http://localhost:11434	Nazwa modelu (np. gpt-4, llama2, mistral)
temperature	number	No	0.7	URL serwera Ollama (tylko dla dostawcy ollama)

Output:

Field	Type	Description
result	string	Poziom kreatywnosci (0-2)
intermediate_results	array	Wynik operacji
steps_completed	number	Wynik operacji

Example: Content pipeline

input: AI and machine learning trends
chain_steps: ["Generate 5 blog post ideas about: {input}", "Take the first idea and write a detailed outline: {previous}", "Write an introduction paragraph based on: {previous}"]
model: gpt-4

Example: Data analysis chain

input: User behavior data shows 60% bounce rate
chain_steps: ["Analyze what might cause this issue: {input}", "Suggest 3 solutions based on: {previous}", "Create an action plan from: {previous}"]

Agent Użycia Narzędzi

agent.tool_use

Agent AI, który może korzystać z narzędzi/funkcji

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
prompt	string	Yes	-	Cel lub zadanie dla agenta
tools	array	Yes	-	Lista definicji narzędzi [{name, description, parameters}]
provider	select (openai, anthropic)	No	openai	Dostawca LLM dla agenta
model	string	No	gpt-4o	Model do użycia
api_key	string	No	-	Klucz API (domyślnie zmienna środowiskowa)
max_iterations	number	No	10	Maksymalna liczba rund wywołań narzędzi
system_prompt	string	No	-	Opcjonalna systemowa podpowiedź do kierowania agentem

Output:

Field	Type	Description
result	string	Ostateczna odpowiedź agenta
tool_calls	array	Wszystkie wywołania narzędzi wykonane podczas działania
iterations	number	Liczba ukończonych iteracji
model	string	Użyty model

Example: File Processing Agent

prompt: Read the config file and update the version number
tools: [{"name": "read_file", "description": "Read contents of a file", "parameters": {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string", "description": "File path"}}, "required": ["path"]}}, {"name": "write_file", "description": "Write contents to a file", "parameters": {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string", "description": "File path"}, "content": {"type": "string", "description": "File content"}}, "required": ["path", "content"]}}]
provider: openai
model: gpt-4o
max_iterations: 5

Osadzanie Tekstu

ai.embed

Generowanie wektorów osadzania z tekstu za pomocą modeli AI

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
text	string	Yes	-	Tekst do osadzenia
provider	select (openai, local)	No	openai	Dostawca AI dla osadzania
model	string	No	text-embedding-3-small	Model osadzania do użycia
api_key	string	No	-	Klucz API (domyślnie zmienna środowiskowa)
dimensions	number	No	-	Wymiary osadzania (dla modeli, które to obsługują)

Output:

Field	Type	Description
embeddings	array	Tablica wektorów osadzania
model	string	Model używany do osadzania
dimensions	number	Liczba wymiarów wektora osadzania
token_count	number	Liczba przetworzonych tokenów

Example: Single Text Embedding

text: The quick brown fox jumps over the lazy dog
provider: openai
model: text-embedding-3-small

Example: Reduced Dimensions

text: Semantic search query
provider: openai
model: text-embedding-3-small
dimensions: 256

Wyodrębnianie AI

ai.extract

Wyodrębnianie danych strukturalnych z tekstu za pomocą AI

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
text	string	Yes	-	Tekst, z którego wyodrębnia się dane
schema	object	Yes	-	Schemat JSON definiujący pola do wyodrębnienia
instructions	string	No	-	Dodatkowe instrukcje wyodrębniania
provider	select (openai, anthropic)	No	openai	Dostawca AI do użycia
model	string	No	gpt-4o-mini	Model do użycia do wyodrębniania
api_key	string	No	-	Klucz API (domyślnie zmienna środowiskowa)
temperature	number	No	0	Temperatura próbkowania (0-2)

Output:

Field	Type	Description
extracted	object	Wyodrębnione dane strukturalne
model	string	Model używany do wyodrębniania
raw_response	string	Surowa odpowiedź modelu

Example: Extract Contact Info

text: John Smith is a senior engineer at Acme Corp. Email: john@acme.com
schema: {"type": "object", "properties": {"name": {"type": "string"}, "title": {"type": "string"}, "company": {"type": "string"}, "email": {"type": "string"}}}
provider: openai
model: gpt-4o-mini

Example: Extract Invoice Data

text: Invoice #1234 from Acme Corp. Total: $500.00. Due: 2024-03-01
schema: {"type": "object", "properties": {"invoice_number": {"type": "string"}, "vendor": {"type": "string"}, "total": {"type": "number"}, "due_date": {"type": "string"}}}
instructions: Extract all invoice fields. Parse amounts as numbers.

Lokalny czat Ollama

ai.local_ollama.chat

Czat z lokalnym LLM przez Ollama (calkowicie offline)

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
prompt	string	Yes	-	Wiadomosc do wyslania do lokalnego LLM
model	select (llama2, llama2:13b, llama2:70b, mistral, mixtral, codellama, codellama:13b, phi, neural-chat, starling-lm)	No	llama2	Wiadomosc do wyslania do lokalnego LLM
temperature	number	No	0.7	Temperatura probkowania (0-2)
system_message	string	No	-	Wiadomosc roli systemowej (opcjonalne)
ollama_url	string	No	http://localhost:11434	Wiadomosc roli systemowej (opcjonalne)
max_tokens	number	No	-	URL serwera Ollama

Output:

Field	Type	Description
response	string	Maksymalna liczba tokenow w odpowiedzi (opcjonalne, zalezy od modelu)
model	string	Odpowiedz z operacji
context	array	Odpowiedz z operacji
total_duration	number	Nazwa lub identyfikator modelu
load_duration	number	Kontekst rozmowy dla kolejnych zapytan
prompt_eval_count	number	Calkowity czas przetwarzania
eval_count	number	Czas ladowania modelu

Example: Simple local chat

prompt: Explain quantum computing in 3 sentences
model: llama2

Example: Code generation with local model

prompt: Write a Python function to calculate fibonacci numbers
model: codellama
temperature: 0.2
system_message: You are a Python programming expert. Write clean, efficient code.

Example: Local reasoning task

prompt: What are the pros and cons of microservices architecture?
model: mistral
temperature: 0.7

Pamiec AI

ai.memory

Pamiec rozmowy dla agenta AI

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
memory_type	select (buffer, window, summary)	Yes	buffer	Typ przechowywania pamieci
window_size	number	No	10	Liczba ostatnich wiadomosci do zachowania (dla pamieci okna)
session_id	string	No	-	Unikalny identyfikator dla tej sesji rozmowy
initial_messages	array	No	[]	Wstepnie zaladowana historia rozmowy

Output:

Field	Type	Description
memory_type	string	Wstepnie zaladowana historia rozmowy
session_id	string	Wstepnie zaladowana historia rozmowy
messages	array	Typ pamieci
config	object	Identyfikator sesji

Example: Simple Buffer Memory

memory_type: buffer

Example: Window Memory (last 5 messages)

memory_type: window
window_size: 5

Pamiec encji

ai.memory.entity

Wyodrebniaj i sledz encje (osoby, miejsca, pojecia) z rozmow

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
entity_types	multiselect	No	['person', 'organization', 'location']	Types of entities to extract and track
extraction_model	select (llm, spacy, regex)	Yes	llm	Model for entity extraction
session_id	string	No	-	Unique identifier for this memory session
track_relationships	boolean	No	True	Track relationships between entities
max_entities	number	No	100	Maximum number of entities to remember

Output:

Field	Type	Description
memory_type	string	Maksymalna liczba encji do zapamietania
session_id	string	Maksymalna liczba encji do zapamietania
entities	object	Typ pamieci (encja)
relationships	array	Identyfikator sesji
config	object	Sledzone encje wedlug typu

Example: People & Organizations

entity_types: ["person", "organization"]
extraction_model: llm

Example: Full Entity Tracking

entity_types: ["person", "organization", "location", "concept"]
track_relationships: true
max_entities: 200

Pamiec Redis

ai.memory.redis

Trwala pamiec rozmowy z uzyciem magazynu Redis

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
redis_url	string	Yes	redis://localhost:6379	Redis connection URL
key_prefix	string	No	flyto:memory:	Prefix for all Redis keys
session_id	string	Yes	-	Unique identifier for this memory session
ttl_seconds	number	No	86400	Time-to-live for memory entries (0 = no expiry)
max_messages	number	No	100	Maximum messages to store per session
load_on_start	boolean	No	True	Load existing messages from Redis on initialization

Output:

Field	Type	Description
memory_type	string	Laduj istniejace wiadomosci z Redis przy inicjalizacji
session_id	string	Laduj istniejace wiadomosci z Redis przy inicjalizacji
messages	array	Typ pamieci (redis)
connected	boolean	Identyfikator sesji
config	object	Zaladowana historia wiadomosci

Example: Local Redis

redis_url: redis://localhost:6379
session_id: my-session
ttl_seconds: 3600

Example: Cloud Redis with Auth

redis_url: redis://:password@redis-cloud.example.com:6379
session_id: user-session
ttl_seconds: 86400
max_messages: 500

Pamiec wektorowa

ai.memory.vector

Pamiec semantyczna z uzyciem embeddingow wektorowych do pobierania odpowiedniego kontekstu

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
embedding_model	select (text-embedding-3-small, text-embedding-3-large, text-embedding-ada-002, local)	Yes	text-embedding-3-small	Model to use for generating embeddings
top_k	number	No	5	Number of most relevant memories to retrieve
similarity_threshold	number	No	0.7	Minimum similarity score (0-1) for retrieval
session_id	string	No	-	Unique identifier for this memory session
include_metadata	boolean	No	True	Include timestamp and other metadata with memories

Output:

Field	Type	Description
memory_type	string	Dolacz znacznik czasu i inne metadane do wspomnien
session_id	string	Dolacz znacznik czasu i inne metadane do wspomnien
embedding_model	string	Typ pamieci (wektor)
config	object	Identyfikator sesji

Example: Default Vector Memory

embedding_model: text-embedding-3-small
top_k: 5

Example: High Precision Memory

embedding_model: text-embedding-3-large
top_k: 10
similarity_threshold: 0.85

Model AI

ai.model

Konfiguracja modelu LLM dla agenta AI

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
provider	select (openai, anthropic, ollama)	No	openai	AI model provider
model	string	No	gpt-4o	Specific model to use
temperature	number	No	0.7	Creativity level (0=deterministic, 1=creative)
api_key	string	No	-	API key (defaults to provider env var)
base_url	string	No	-	Custom API base URL (for Ollama or proxies)
max_tokens	number	No	4096	Maksymalna liczba tokenow w odpowiedzi

Output:

Field	Type	Description
provider	string	Maksymalna liczba tokenow w odpowiedzi
model	string	Nazwa dostawcy LLM
config	object	Nazwa dostawcy LLM

Example: OpenAI GPT-4

provider: openai
model: gpt-4o
temperature: 0.7

Example: Anthropic Claude

provider: anthropic
model: claude-3-5-sonnet-20241022
temperature: 0.5

AI Tool

ai.tool

Expose a module as a tool for AI Agent

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
module_id	string	Yes	-	Module ID to expose as tool (e.g. http.request, data.json_parse)
tool_description	string	No	-	Custom description for the agent (overrides module default)

Output:

Field	Type	Description
module_id	string	Module ID exposed as tool

Example: HTTP Request Tool

module_id: http.request

Example: JSON Parse Tool

module_id: data.json_parse

Analiza Wizji

ai.vision.analyze

Analiza obrazów za pomocą modeli wizji AI

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
image_path	string	No	-	Lokalna ścieżka do pliku obrazu
image_url	string	No	-	URL obrazu do analizy
prompt	string	No	Describe this image in detail	Co analizować lub pytać o obraz
provider	select (openai, anthropic)	No	openai	Dostawca AI do analizy wizji
model	string	No	gpt-4o	Model wizji do użycia
api_key	string	No	-	Klucz API (domyślnie zmienna środowiskowa)
max_tokens	number	No	1000	Maksymalna liczba tokenów w odpowiedzi
detail	select (low, high, auto)	No	auto	Poziom szczegółowości obrazu (niski/wysoki/auto)

Output:

Field	Type	Description
analysis	string	Analiza AI obrazu
model	string	Model używany do analizy
provider	string	Dostawca używany do analizy
tokens_used	number	Liczba użytych tokenów

Example: Analyze Screenshot

image_path: /tmp/screenshot.png
prompt: Describe what you see in this UI screenshot
provider: openai
model: gpt-4o

Example: Analyze from URL

image_url: https://example.com/photo.jpg
prompt: What objects are in this image?
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-20250514

Czat Claude

api.anthropic.chat

Wyslij wiadomosc czatu do Anthropic Claude AI i uzyskaj odpowiedz

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
api_key	string	No	-	Klucz API Anthropic (domyslnie env.ANTHROPIC_API_KEY)
model	string	No	claude-3-5-sonnet-20241022	Model Claude do uzycia
messages	array	Yes	-	Tablica obiektow wiadomosci z rola i trescia
max_tokens	number	No	1024	Tresc zwrocona przez operacje
temperature	number	No	1.0	Temperatura probkowania (0-1). Wyzsze wartosci czynia wynik bardziej losowym
system	string	No	-	Prompt systemowy do kierowania zachowaniem Claude

Output:

Field	Type	Description
content	string	Prompt systemowy do kierowania zachowaniem Claude
model	string	Tekst odpowiedzi Claude
stop_reason	string	Model uzyty do odpowiedzi
usage	object	Dlaczego model przestal generowac (end_turn, max_tokens, itd.)

Example: Simple question

messages: [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
max_tokens: 100

Example: Text summarization

system: You are a helpful assistant that summarizes text concisely.
messages: [{"role": "user", "content": "Summarize this article: ${article_text}"}]
max_tokens: 500

Czat Google Gemini

api.google_gemini.chat

Wyslij wiadomosc czatu do Google Gemini AI i uzyskaj odpowiedz

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
api_key	string	No	-	Klucz API Google AI (domyslnie env.GOOGLE_AI_API_KEY)
model	string	No	gemini-1.5-pro	Model Gemini do uzycia
prompt	string	Yes	-	Tekstowy prompt do wyslania do Gemini
temperature	number	No	1.0	Kontroluje losowosc (0-2). Wyzsze wartosci czynia wynik bardziej losowym
max_output_tokens	number	No	2048	Maksymalna liczba tokenow w odpowiedzi

Output:

Field	Type	Description
text	string	Generated text response from Gemini
model	string	Model used for generation
candidates	array	All candidate responses

Example: Simple question

prompt: Explain quantum computing in simple terms

Example: Content generation

prompt: Write a professional email about ${topic}
temperature: 0.7
max_output_tokens: 500

Czat OpenAI

api.openai.chat

Wyslij wiadomosc czatu do modeli OpenAI GPT

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
prompt	string	Yes	-	Wiadomosc do wyslania do GPT
model	select (gpt-4-turbo-preview, gpt-4, gpt-3.5-turbo)	No	gpt-4-turbo-preview	Wiadomosc do wyslania do GPT
temperature	number	No	0.7	Temperatura probkowania (0-2)
max_tokens	number	No	1000	Temperatura probkowania (0-2)
system_message	string	No	-	Maksymalna liczba tokenow w odpowiedzi

Output:

Field	Type	Description
response	string	Wiadomosc roli systemowej (opcjonalne)
model	string	Odpowiedz z operacji
usage	object	Odpowiedz z operacji

Example: Simple chat

prompt: Explain quantum computing in 3 sentences
model: gpt-3.5-turbo

Example: Code generation

prompt: Write a Python function to calculate fibonacci numbers
model: gpt-4
temperature: 0.2
system_message: You are a Python programming expert

Generowanie obrazow DALL-E

api.openai.image

Generuj obrazy za pomoca DALL-E

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
prompt	string	Yes	-	Opis obrazu do wygenerowania
size	select (256x256, 512x512, 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792)	No	1024x1024	Opis obrazu do wygenerowania
model	select (dall-e-3, dall-e-2)	No	dall-e-3	Wersja modelu DALL-E
quality	select (standard, hd)	No	standard	Jakosc obrazu (tylko DALL-E 3)
n	number	No	1	Liczba obrazow do wygenerowania (1-10)

Output:

Field	Type	Description
images	array	List of generated images
model	string	Model name or identifier

Example: Generate artwork

prompt: A serene mountain landscape at sunset, digital art
size: 1024x1024
model: dall-e-3
quality: hd

Example: Create logo

prompt: Modern tech startup logo with blue and green colors
size: 512x512
model: dall-e-2
n: 3

Agent AI

llm.agent

Autonomiczny agent AI z wieloportowymi polaczeniami (model, pamiec, narzedzia)

Parameters:

Name	Type	Required	Default	Description
prompt_source	select (manual, auto)	No	manual	Skad pobrac prompt zadania
task	string	No	-	Zadanie do wykonania przez agenta. Uzyj {{input}} aby odwolac sie do danych upstream.
prompt_path	string	No	{<!-- -->{input}<!-- -->}	Sciezka do wyodrebnienia promptu z wejscia (np. {{input.message}})
join_strategy	select (first, newline, separator, json)	No	first	Jak obslugiwac dane wejsciowe tablicy
join_separator	string	No	`

---

| Separator do laczenia elementow tablicy | |max_input_size| number | No |10000| Maksymalna liczba znakow dla promptu (zapobiega przepelnieniu) | |system_prompt| string | No |You are a helpful AI agent. Use the available tools to complete the task. Think step by step.| Instrukcje dla zachowania agenta | |tools| array | No |[]| Lista ID modulow (alternatywa dla laczenia wezlow narzedzi) | |context| object | No |{}| Lista ID modulow (alternatywa dla laczenia wezlow narzedzi) | |max_iterations| number | No |10| Dodatkowe dane kontekstowe dla agenta | |provider | select (openai, anthropic, ollama) | No | openai| AI model provider | |model| string | No |gpt-4o| Specific model to use | |temperature| number | No |0.3| Creativity level (0=deterministic, 1=creative) | |api_key| string | No | - | API key (defaults to provider env var) | |base_url` | string | No | - | Custom API base URL (for Ollama or proxies) |

Output:

Field	Type	Description
ok	boolean	Czy agent zakonczyl pomyslnie
result	string	Czy agent zakonczyl pomyslnie
steps	array	Czy agent zakonczyl pomyslnie
tool_calls	number	Koncowy wynik od agenta
tokens_used	number	Lista krokow wykonanych przez agenta

Example: Web Research Agent

task: Search for the latest news about AI and summarize the top 3 stories
tools: ["http.request", "data.json_parse"]
model: gpt-4o

Example: Data Processing Agent

task: Read the CSV file, filter rows where status is "active", and count them
tools: ["file.read", "data.csv_parse", "array.filter"]
model: gpt-4o