allclouds.pl
Produkty SAIE / TWIN:DESK

TWIN:DESK

Środowisko codziennej pracy z dokumentami, wiedzą i asystentami AI. Aplikacja w przeglądarce, która zamienia zwykły czat w pełnoprawne środowisko pracy dla pracowników, zespołów i całych organizacji — z pamięcią instytucjonalną, kontrolą danych i integracją z procesami administracyjnymi

Umów demonstracjęPobierz folder PDF
×5silników AI w Radzie Modeli
RAGodpowiedzi z cytowaniem źródeł
MCPotwarty standard integracji
3warianty wdrożenia
Cztery filary

Więcej niż okno czatu

Zanim użytkownik o coś zapyta, TWIN:DESK proponuje: podsumowanie dzisiejszych spotkań, plan dnia z kalendarza, poczty i zadań, przegląd ostatnich e-maili

01
Interakcja z AIczat jako inteligentny punkt wejścia: przełączanie modeli zależnie od poufności zadania, sterowanie kontekstem, wielomodalność i proaktywne sugestie
02
Wiedza instytucjonalnadokumenty, bazy wiedzy i orzecznictwo jako materiał roboczy (RAG), z cytowaniem źródeł
03
Działania operacyjnenotatki, zadania, automatyzacje, raporty i kalendarz w jednym miejscu
04
NadzórRBAC, audyty, klasyfikacja danych, kontrola integracji i modeli
TWIN:DESK · Nowa rozmowa
Dzień dobry, AnnoObszar roboczy: Wydział Finansowy · status: dane poufne
Sugestia: masz dziś 3 spotkania. Przygotować podsumowanie i plan dnia z kalendarza, poczty i zadań?
Zapytaj asystenta albo przeciągnij plik…Przygotuj podsumowanie i plan dnia
Załącznikipliki do rozmowy
Radakilka modeli naraz
Rutyna dniatryb pracy
Wybór agentaasystenci dziedzinowi
Tryb „komputer”samodzielne zadania
Komendy głosowewielomodalne wejście
Sugestiespotkania, zadania, streszczenia
Status bezpieczeństwapoufność przestrzeni
Panel wprowadzania: osiem elementów zamiast pustego okna czatu
Asystenci dziedzinowi

Wyspecjalizowani asystenci zamiast ogólnego chatbota

Dla konkretnego działu czy sprawy powołuje się rygorystycznie skonfigurowanego analityka. Obszar roboczy dostaje własne bazy wiedzy, narzędzia systemowe, przepływy automatyzacji (np. analiza wideo, obsługa faktur) oraz opcjonalnie generowanie i analizę obrazu, pamięć i historię czatu

Jak zbudowany jest asystent dziedzinowy
Tożsamość i dostęp · awatar, nazwa, opis, tagi, silnik bazowy; · kto z zespołu ma wgląd · Żelazne zasady · nakaz przeszukiwania plików, pliki · wewnętrzne jako źródło prawdy, zakaz · wymyślania treści · Standard odpowiedzi · sposób komunikacji i cytowania źródeł · Asystent · dziedzinowy · schemat przetwarzania · 1 · ocena pytania · 2 · wyszukiwanie · 3 · analiza · 4 · odpowiedź na podstawie plików · Własne bazy wiedzy · Narzędzia systemowe · Przepływy automatyzacji · np. analiza wideo, obsługa faktur · Obraz, pamięć, historia czatu · opcjonalnie · KONFIGURACJA ASYSTENTA · OBSZAR ROBOCZY DOSTAJE
Praca z wiedzą firmową (RAG)

Wiedza firmowa, której AI nie myli z archiwum

System rozumie metadane, wersje, status i okres obowiązywania dokumentów — odróżnia wiedzę publiczną od poufnej i archiwum od obowiązującej procedury. Każda odpowiedź ma cytat z konkretnego fragmentu pliku. Rejestr Braków Wiedzy wyłapuje pytania bez odpowiedzi, a moduł MCP kieruje rozmowę do procesów, które wykonują realne operacje w podpiętych systemach

PytanieKto zatwierdza fakturę powyżej 50 tys. zł?
pominięta · archiwalna
Procedura obiegu faktur v2.1
status: archiwalnaobowiązywała do 03.2026
wybrana · obowiązująca
Procedura obiegu faktur v3.0
status: obowiązującaod 01.04.2026poufność: wewnętrznawłaściciel: Wydział Finansowy
Fakturę powyżej 50 tys. zł zatwierdza skarbnik w ciągu 3 dni roboczych11 · Procedura obiegu faktur v3.0, § 4 ust. 2 · wersja obowiązująca
Mechanizmy

Rozwiązania, których nie ma w zwykłym czacie

Stopniowe ujawnianieprosty czat dla początkujących, pełny terminal i automatyzacje dla ekspertów
Rada Modelito samo pytanie do maksymalnie 5 silników AI i jedna odpowiedź końcowa
Poufność przy wgrywaniupliki poufne trwale zablokowane dla otwartych modeli
Twin:Coinwirtualna jednostka budżetowania zamiast cenników tokenów
Własne reguły zapytańwymuszenie języka, blokada tematów, przekazanie sprawy do operatora
Integracje

Warstwa integracyjna klasyfikuje dokumenty, wyciąga dane, streszcza i pracuje z bazą wiedzy, a komunikacja z systemami źródłowymi przechodzi przez kontrolowaną orkiestrację. Kolejne scenariusze uruchamia się etapami, bez utraty kontroli nad danymi

Integracje — przez kontrolowaną orkiestrację
EZD RP · EZD PUW · e-Doręczenia · ePUAP · Profil Zaufany · KSeF 2.0 · Systemy dziedzinowe · Asseco · Comarch · Sygnity · Sputnik Software · Microsoft 365 · Outlook · Teams · Automatyzacje · n8n · Langflow · TWIN:DESK · warstwa integracyjna · klasyfikacja · dokumentów · ekstrakcja · danych i streszczenia · orkiestracja · kontrolowana, etapami · SYSTEMY PUBLICZNE · SYSTEMY I NARZĘDZIA ORGANIZACJI
KATALOG FUNKCJI

48 funkcji TWIN:DESK

Pełna lista funkcji środowiska pracy: dostęp i profile, czat i praca z modelami, wiedza i dane, agenci i automatyzacje

Zarządzanie dostępem i profilowanie13
  1. Bezpieczne logowanie użytkowników z wykorzystaniem kont Microsoft SSO oraz protokołów OAuth/LDAP, z integracją z Active Directory klienta
  2. Automatyczne zarządzanie tożsamością i uprawnieniami użytkowników poprzez integrację z protokołem SCIM 2.0
  3. Obsługa ról użytkowników, w tym co najmniej roli User do pracy z czatem, plikami i kosztami własnymi oraz roli Admin do konfiguracji globalnej, modeli, audytu i bezpieczeństwa
  4. Dynamiczne dostosowywanie widoczności funkcji do roli użytkownika, obszaru roboczego, uprawnień do zasobu oraz konfiguracji systemu
  5. Zapisywanie, wyszukiwanie, usuwanie i kontrola stałych preferencji użytkownika oraz faktów zapamiętywanych przez system
  6. Rozwiązywanie konfliktów pamięci użytkownika, wykrywanie sprzeczności w danych oraz wybór właściwej wersji profilu
  7. Rozmowa z cyfrowym bliźniakiem użytkownika, obejmująca trwałą pamięć, wielopoziomowy profil poznawczy oraz automatyczną synchronizację wiedzy z historii pracy
  8. Eksport pamięci cyfrowego bliźniaka i udostępnianie jej jako źródła kontekstu dla modelu AI
  9. Eksport pełnej konfiguracji użytkownika oraz pamięci cyfrowego bliźniaka do sformatowanego pliku .zip na potrzeby migracji lub backupu
  10. Uczenie cyfrowego bliźniaka na podstawie dynamicznych źródeł kontekstu, takich jak kalendarz Google/Outlook, poczta Gmail/Exchange oraz komunikatory Slack/Teams
  11. Prowadzenie jawnego dziennika nauki i podsumowań, umożliwiającego użytkownikowi przeglądanie oraz edycję wiedzy przyswajanej przez cyfrowego bliźniaka
  12. Izolacja danych użytkowników zgodnie z zasadą minimalnych uprawnień, z dostępem wyłącznie do danych przypisanych do właściwej grupy organizacyjnej lub projektu
  13. Tworzenie obszarów roboczych, dodawanie użytkowników z rolami PISZ/CZYTAJ oraz zarządzanie dostępem do zasobów w ramach workspace
Czat i praca z modelem AI18
  1. Rozpoczynanie nowych rozmów w poprawnym kontekście wybranego obszaru roboczego
  2. Wybór modelu LLM w zależności od wrażliwości danych, charakteru zadania i obowiązujących polityk, z routingiem do właściwych dostawców
  3. Zmiana używanego modelu LLM w trakcie sesji bez utraty wypracowanego kontekstu
  4. Obsługa historii rozmów, załączników, wyboru źródeł wiedzy oraz eksportu rozmów w głównym interfejsie czatu
  5. Szybki eksport plików wygenerowanych przez agenta metodą przeciągnij-i-upuść bezpośrednio na komputer użytkownika
  6. Asystent Promptów wspierający tworzenie skutecznych poleceń zgodnie ze standardem CRISPE oraz tworzenie, edycję i użycie gotowych promptów w czacie
  7. Zachowywanie historii rozmów wraz z możliwością ich eksportu, udostępniania i tagowania
  8. Obsługa czatu głosowego z funkcjami rozpoznawania mowy i syntezy głosu
  9. Generowanie i edycja obrazów z wykorzystaniem zintegrowanych modeli wizualnych
  10. Konsultowanie jednego pytania z kilkoma modelami jednocześnie w celu porównania wyników i syntezy odpowiedzi
  11. Widok podzielony ułatwiający równoległe porównywanie wyników generowanych przez różne modele
  12. Obsługa ustrukturyzowanych odpowiedzi zgodnych ze schematem JSON dla modeli chmurowych i lokalnych
  13. Wykonywanie kodu Python, SQL i innych poleceń bezpośrednio w oknie czatu z prezentacją wyników w interfejsie użytkownika
  14. Wybór trybu pracy: wyszukiwanie wiedzy, wykonywanie zadań przez agenta komputerowego albo rozmowa z cyfrowym bliźniakiem
  15. Personalizacja cyfrowego bliźniaka, w tym nadanie imienia, wizerunku oraz konfiguracja wielojęzyczności interfejsu i modelu
  16. Zaawansowany rollback akcji agenta oparty na grafie DAG, z widocznym planem cofania i potwierdzeniem użytkownika
  17. Uczenie się z powtarzalnych decyzji użytkownika oraz proponowanie automatyzacji po zatwierdzeniu
  18. Pętla sprzężenia zwrotnego obejmująca ocenianie odpowiedzi modeli i prowadzenie rejestru ocen do optymalizacji jakości
Zarządzanie wiedzą i danymi8
  1. Obsługa przesyłania plików, OCR, zarządzania bazami wiedzy, tworzenia obszarów roboczych i projektów nadrzędnych
  2. Centralna baza RAG z mechanizmami ograniczającymi ryzyko halucynacji
  3. Panel filtrowania dokumentów na podstawie metadanych w ramach danego obszaru roboczego
  4. Zaawansowany OCR opisujący obrazy i wykresy w sposób użyteczny dla pracy modeli LLM
  5. Korzystanie z personalnych źródeł wiedzy, takich jak foldery lokalne, poczta Outlook, kalendarz i Microsoft Teams, bez ładowania danych do centralnej bazy RAG
  6. Bieżący podgląd źródeł wiedzy wykorzystywanych w konwersacji
  7. Zarządzanie luką w wiedzy w przypadku braku kontekstu, zamiast generowania odpowiedzi niepewnych lub halucynacji
  8. Warstwa grafowa metadata-only, niewykorzystująca surowych promptów, pełnych treści rozmów ani prywatnej pamięci użytkowników
Agenci i automatyzacje9
  1. Udostępnianie danych z poczty Microsoft i kalendarza jako źródeł kontekstu dla AI
  2. Niezależny edytor rich text z funkcjami AI, wersjonowaniem i współpracą w czasie rzeczywistym
  3. Harmonogramowe uruchamianie skryptów i promptów z historią wykonania oraz statusem
  4. Planowanie bloków czasu pracy oraz generowanie raportów czasowych na podstawie aktywności systemowej i kalendarza
  5. Automatyzacje planowania pracy, w tym poranny triage priorytetów i dzienne podsumowanie działań
  6. Menedżer zadań z tablicami Kanban, statusami zadań i datami wykonania
  7. Definiowanie reguł behawioralnych typu if/then w języku naturalnym
  8. Wywoływanie przepływów z n8n oraz integracja z Langflow i flows
  9. Kontrolowana delegacja zadań do innych agentów z mechanizmami zatwierdzania i limitów
PLAN ROZWOJU

Co wchodzi do TWIN:DESK w najbliższych kwartałach

40 pozycji w planie do 2027/Q3. Pełna lista wszystkich warstw — na osobnej stronie

Pełny plan rozwoju SAIE

2026/Q3TRWA

TD-504Prompt & Workspace Copilot

Tworzenie dobrych instrukcji systemowych i ustawień przestrzeni roboczej wymaga doświadczenia, którego nie posiada każdy właściciel procesu

TD-505Guided User Onboarding

Pierwszy kontakt z rozbudowaną aplikacją bywa przytłaczający, co opóźnia rozpoczęcie pracy i zwiększa liczbę pytań do wsparcia

TD-510Outlook-to-Asana Meeting Sync

Ustalenia ze spotkań trzeba ręcznie przepisywać do systemu zadań, co prowadzi do opóźnień i pomijania zobowiązań

TD-511Local Agent Token Telemetry

Użycie tokenów przez narzędzia działające na komputerach pracowników pozostaje poza centralnym raportowaniem kosztów i limitów

TD-513Named Document Versions

Bez nazwanych punktów zapisu trudno wrócić do zaakceptowanej wersji, porównać zmiany i wskazać materiał obowiązujący

TD-514Meeting Transcription & Speaker Mapping

Nagrania ze spotkań są czasochłonne w odsłuchu, a bez rozdzielenia wypowiedzi uczestników trudno przypisać decyzje i zobowiązania

TD-515Enterprise Translation Workspace

Zespoły pracujące w wielu językach tracą czas na ręczne przekłady i nie zachowują spójności terminologii branżowej

TD-516Agentic Retrieval Navigator

Długie i złożone dokumenty wymagają nawigacji po strukturze oraz zależnościach, których proste dzielenie tekstu na fragmenty nie zachowuje

TD-517Consolidated Report Builder

Tworzenie przekrojowych podsumowań z wielu projektów i źródeł wymaga ręcznego łączenia danych oraz ujednolicania formatu

TD-518Verified Calculation Engine

Obliczenia wykonywane wyłącznie przez model językowy mogą być niedokładne i trudne do odtworzenia, szczególnie w raportach wymagających audytu

2026/Q4

TD-425Knowledge Authority Layer

W dużych organizacjach dokumenty mają różny poziom ważności, aktualności i zakres obowiązywania, więc odpowiedzi AI muszą dobierać właściwe źródła zależnie od roli użytkownika i kontekstu sprawy

TD-426Knowledge Graph RAG

Klasyczne wyszukiwanie kontekstu gubi relacje między dokumentami, pojęciami i wynikami pracy agentów, przez co odpowiedzi bywają fragmentaryczne i trudne do uzasadnienia

TD-427AI Tool Studio

Tworzenie integracji i elementów interfejsu zwykle wymaga pracy programistycznej, co wydłuża wdrażanie nowych możliwości dla użytkowników biznesowych

TD-430Federated TwinDesk Cluster

Jedna wspólna infrastruktura w razie potrzeby powinna pozwolić na rozdzielenie i wykorzystanie wydzielonych elementów przez inne zespoły lub w innych sytuacjach — np. kryzysowych — z późniejszą łatwą ponowną integracją

FAQ

Pytania o TWIN:DESK

13 odpowiedzi

Co w sytuacji, gdy pracownik nie umie „rozmawiać” ze sztuczną inteligencją?

TWIN:DESK ma wbudowanego Asystenta Promptów, który pomaga formułować polecenia zgodnie ze standardem inżynierii promptów CRISPE-CDF

Jak zablokować wypływ konkretnych plików już na etapie ich wgrywania?

Dokument można od razu oznaczyć jako poufny. System trwale blokuje wtedy możliwość użycia go w rozmowach z zewnętrznymi, chmurowymi modelami AI

Czy TWIN:DESK to wyłącznie okienko tekstowe?

Nie. To wielomodalne środowisko pracy z AI: obsługuje polecenia głosowe, analizę załączników i „tryb komputer”, w którym agenci AI samodzielnie wykonują zadania w imieniu użytkownika

Jak interfejs dostosowuje się do osób o różnym stopniu zaawansowania?

Stopniowo ujawnia funkcje: początkujący widzą prosty czat, eksperci mają pełny dostęp do terminala i automatyzacji przepływów

Z jakimi polskimi systemami e-administracji integruje się platforma?

Z EZD RP i EZD PUW, e-Doręczeniami, KSeF 2.0 oraz uwierzytelnianiem ePUAP

Czym TWIN:DESK różni się od kolejnego czatu z AI?

To środowisko codziennej pracy, które buduje pamięć instytucjonalną: bezpiecznie obsługuje wewnętrzne dokumenty i bazy wiedzy (RAG) i ma wbudowane narzędzia do automatyzacji zadań i procesów

Jak „Rada Modeli” poprawia jakość pracy?

Pytanie trafia równolegle do maksymalnie pięciu wybranych modeli. Platforma zbiera odpowiedzi, porównuje je i przygotowuje jedną odpowiedź końcową — z większą pewnością wyniku

Jak kontrolować koszty używania AI przez pracowników?

Służy do tego wirtualna jednostka rozliczeniowa Twin:Coin. Ukrywa złożone cenniki tokenów i ułatwia raportowanie oraz limitowanie kosztów dla zespołów

Czy asystent sam proponuje działania, czy trzeba wydawać mu polecenia?

Może działać proaktywnie: korzystając z integracji z pocztą, systemem zadań i kalendarzem, przygotowuje plan dnia czy podsumowania spotkań

Co się dzieje, gdy AI nie ma danych, żeby odpowiedzieć?

Zamiast zmyślać, TWIN:DESK zapisuje brak w Rejestrze Braków Wiedzy. Menedżerowie dostają konkretny sygnał, które procedury i instrukcje trzeba uzupełnić

Czy asystenta można ograniczyć do procesów jednego działu?

Tak. Służą do tego dedykowane obszary robocze z własnym awatarem, wytycznymi w prompcie systemowym i przypisanymi narzędziami, np. interpreterem kodu dla działu IT

Czym jest Cyfrowy Bliźniak (Cognitive Digital Twin)?

Osobistym agentem AI, który uczy się sposobu pracy użytkownika i wykorzystuje jego wiedzę, dokumenty oraz historię działań. Pomaga automatyzować powtarzalne czynności i przygotowywać rekomendacje — w granicach nadzoru ustalonych przez organizację

Do czego służy agent lokalny w TWIN:DESK?

Pozwala korzystać z osobistych źródeł wiedzy użytkownika: folderów na dysku, poczty Outlook, Microsoft Teams i kalendarza. AI pracuje na nich lokalnie, bez kopiowania wrażliwych danych do centralnej bazy wiedzy (RAG)

DALEJ

Co jeszcze warto zobaczyć

Jesteś tutaj:SAIETWIN:DESKPROXY:AIMetodyka CDFWdrożenie i bezpieczeństwoPlan rozwoju
TWIN:DESKPROXY:AI
Następny krok
PROXY:AI

Brama kontroli AI: polityki, Zero-Code Switch, rejestr WORM i 54 funkcje

Przejdź do PROXY:AI
SAIETrzy warstwy, jedno środowisko pracy z AI — problem, rozwiązanie i dla kogo
Metodyka CDFWdrożenie AI krok po kroku: ocena wstępna, fazy F0⁠–⁠F6, nadzór i CogOps
Wdrożenie i bezpieczeństwoSaaS, On-Premises, Air-Gap, architektura platformy i siedem norm ISO
Plan rozwoju110 pozycji w pięciu kwartałach i możliwość zgłoszenia własnej potrzeby