TWIN:DESK

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

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

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

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

2026/Q3TRWA

2026/Q4