Realtime API od OpenAI – rozmowa z AI w czasie rzeczywistym
18 sie
Realtime API od OpenAI – rozmowa z AI w czasie rzeczywistym
Realtime API to krok w stronę naturalnych interfejsów: zamiast pisać i czekać na odpowiedź, rozmawiasz z AI niemal jak z człowiekiem. Model GPT-4o obsługuje interakcje multimodalne (głos + tekst, a w use-case’ach także obraz), co otwiera nowe możliwości dla narzędzi AI, asystentów głosowych i automatyzacji w firmach.
✓ Rozmowa w czasie rzeczywistym (speech-to-speech / text-to-speech)
✓ Transkrypcja na żywo i reakcje bez opóźnień
✓ Jednoczesna obsługa wielu modalności – głos, tekst, wywołania funkcji
Jak to działa: WebRTC i WebSockets
Realtime API utrzymuje stałe połączenie o niskim opóźnieniu przez WebRTC (idealne dla aplikacji webowych/mobilnych) lub WebSockets (świetne dla integracji serwer-serwer). Dzięki temu agent może słuchać, przetwarzać i odpowiadać w tym samym strumieniu, bez sztucznych przerw.
✓ Uwierzytelniaj po stronie serwera i nie ujawniaj stałych kluczy w kliencie.
✓ Dla aplikacji przeglądarkowych preferuj WebRTC; dla back-endów – WebSockets.
Korzyści już dziś (agent sterowany przez chat)
✓ Oszczędność czasu – szybkie polecenia w języku naturalnym, bez przeklikiwania interfejsów.
✓ Lepsza organizacja – wykrywanie konfliktów, sugerowanie wolnych terminów, akcje w tle.
✓ Codzienna kontrola – podsumowania dnia/tygodnia, które ułatwiają planowanie i priorytetyzację.
Kierunki rozwoju (co możesz dodać w kolejnym kroku)
✓ Sterowanie głosem – pełna obsługa komendami mówionymi, idealna w ruchu i multitaskingu.
✓ Integracje – spięcia z CRM, narzędziami do wideokonferencji i zarządzania projektami (voice agent wykonuje czynności end-to-end).
Dlaczego to ważne dla „narzędzi AI”
Realtime API przesuwa ciężar z „pisania do czatu” w stronę naturalnej rozmowy. To oznacza bardziej ludzkie doświadczenie, szybszą realizację zadań i mniej tarcia w procesach biznesowych. Dla developerów i firm – to szansa na tworzenie multimodalnych aplikacji, w których głos, tekst i akcje systemowe dzieją się równocześnie.
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.