Kategória:
AI
AI Agent Készítés 2026: Lépésről Lépésre Útmutató Kezdőknek
2026. jan. 21.
A Gartner legfrissebb előrejelzései szerint az AI ügynökök 2026-ra a gyakori ügyfélszolgálati problémák 80%-át önállóan fogják kezelni, miközben közel harmadával csökkentik a működési költségeket. Az AI agent készítés területe gyors ütemben fejlődik, és a következő években még fontosabbá válik.
A PwC iparági elemzése rámutat: a vezetők 75%-a szerint az AI ügynökök jobban megváltoztatják majd a munkahelyeket, mint annak idején az internet. Az AI agent definíciója egyszerű: olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek önállóan hajtanak végre feladatokat, tanulnak a tapasztalataikból, és alkalmazkodnak a változó körülményekhez. Az AI agents működésének lényege az autonóm ciklus, amely komplex, többlépéses célok elérését teszi lehetővé.
Az AI agent készítése gyakorlati kihívás, amely lehetőséget ad az emberi szándékok és az AI képességek közötti kapcsolat megteremtésére. A technológia fejlődésével párhuzamosan az AI ügynökök egyre kifinomultabbá válnak – a Perplexity például 2026-ra valós idejű, forrásalapú tudásasszisztenssé fejlődik.
Ez az útmutató gyakorlati lépéseket mutat be saját AI agent létrehozásához, kezdő szinttől indulva.
Mi az AI agent, és miben különbözik más technológiáktól?
Image Source: Nectar Innovations
Az AI agent technológia ma a mesterséges intelligencia egyik legdinamikusabban fejlődő területe. Gyakran összemossák a chatbotokkal vagy egyszerű automatizálási megoldásokkal, pedig alapvetően különböznek tőlük. Vizsgáljuk meg, mi teszi egyedivé ezt a technológiát.
AI agent definition egyszerűen
Az AI agent autonóm rendszer, amely érzékeli környezetét, döntéseket hoz és cselekszik minimális emberi beavatkozás mellett. A hagyományos szoftverektől eltérően célorientált entitás, amely nemcsak reagál, hanem aktívan tervez és végrehajtja a feladatokat.
Az AI agent négy alapvető képessége:
Észlelés: Környezeti adatok gyűjtése és értelmezése
Döntéshozatal: Helyzetek elemzése és megoldások kiválasztása
Cselekvés: Eszközök alkalmazása és műveletek elvégzése
Tanulás: Tapasztalatok feldolgozása és fejlődés
Az AI agent érzékel, elemez és cselekszik, miközben kitűzött céljainak elérésére koncentrál.
AI agent vs chatbot vs automatizálás
Mind a három technológia a hatékonyság javítását célozza, működési elvük azonban eltér:
Chatbot:
Előre definiált szabályrendszer szerint működik
Egyszerű, ismétlődő beszélgetésekre korlátozódik
Komplex problémamegoldásra nem képes
Statikus tudásbázis, manuális karbantartás szükséges
Hagyományos automatizálás:
Rögzített szabályok és munkafolyamatok
Előre programozott logika követése
Változó feltételekhez nem alkalmazkodik
Ismétlődő, strukturált feladatokban hatékony
AI agent:
Autonóm döntéshozatal és tanulási képesség
Többlépéses, összetett feladatok kezelése
Felhasználói preferenciákhoz és környezethez alkalmazkodik
Külső eszközökkel és API-kkal kommunikál
Proaktív működés meghatározott célok szerint
A különbség az összetettségben, testreszabhatóságban és alkalmazkodási képességben mutatkozik meg. A chatbotok egyszerű feladatokhoz megfelelőek, az AI agentek azonban stratégiai szintű támogatást nyújtanak.
Milyen típusai vannak az AI-ügynököknek?
Az AI agentek funkcióik és képességeik alapján kategorizálhatók:
Reaktív ügynökök: Közvetlen környezeti jelekre válaszolnak, memória vagy előrelátás nélkül.
Proaktív ügynökök: Kezdeményeznek, terveznek és aktívan dolgoznak céljaik elérésén.
Hibrid ügynökök: Reaktív és proaktív elemeket kombinálnak.
Egyszerű reflex ügynökök: Közvetlen inger-válasz mechanizmus szerint működnek.
Modell-alapú ügynökök: Belső világmodellt építenek döntéseik megalapozásához.
Cél-alapú ügynökök: Konkrét célállapotok elérésére koncentrálnak.
Hasznosság-maximalizáló ügynökök: Optimális döntéseket hoznak hasznosság-függvény alapján.
Tanuló ügynökök: Tapasztalatokból fejlődnek és javulnak.
Együttműködő ügynökök: Más ügynökökkel vagy rendszerekkel koordinálnak.
Az AI agent készítésekor ezek a típusok segítik a megfelelő megközelítés kiválasztását az adott feladathoz. A következő részben az intelligens rendszerek működési mechanizmusait tekintjük át.
Az AI agent működésének alapjai
Az AI agentek összetett rendszerek, mégis működésük egyszerű, négy lépésből álló ciklusra épül. Ez a folyamat teszi lehetővé környezetük észlelését, az információk értékelését és a célirányos cselekvést. Nézzük meg, hogyan működnek ezek a rendszerek a gyakorlatban.
Percepció, memória és döntéshozatal
Az AI agent első lépése a környezet felmérése. Szenzorokon, API-kapcsolatokon vagy felhasználói bemeneten keresztül gyűjti az adatokat. Ezek alapján tájékozódik a környezetében, és felkészül a következő lépésekre.
A hatékony működéshez kifinomult memóriarendszer szükséges. A memória különböző rétegekből áll:
Rövid távú memória: Az aktuális munkamenet és közelmúltbeli interakciók tárolása, egy adott feladat vagy beszélgetés keretein belül
Hosszú távú memória: Munkamenetek közötti információmegőrzés, ami személyesebbé és intelligensebbé teszi az agentet
Epizodikus memória: Konkrét múltbeli események megőrzése a jövőbeli döntések támogatására
Szemantikus memória: Strukturált tényszerű tudás tárolása
Procedurális memória: Készségek és megtanult viselkedésmódok megőrzése
A döntéshozatal során az AI agent nagy nyelvi modelleket (LLM) és további AI-modelleket alkalmaz. Elemzi az adatokat, mérlegeli a lehetőségeket, majd kiválasztja az optimális cselekvési utat. A modern agentek nem csupán előprogramozott utasításokat követnek, hanem valós mérlegelést és célorientált tervezést végeznek.
Cselekvés és eszközhasználat
A döntés meghozatala után az agent különféle eszközökkel valósítja meg terveit. API-hívásokat, kódfuttatást vagy egyéb interfészeket használhat. Az AI agentek jellegzetessége, hogy több eszközt kombinálnak a feladatok elvégzéséhez:
Adatgyűjtés és elemzés
Számítások végrehajtása
Új kód létrehozása és futtatása
Kommunikáció más szoftverekkel API-kon keresztül
A hagyományos chatbotok ezzel szemben csak előre definiált válaszokat adnak, valós cselekvőképesség nélkül. Az AI agentek önálló entitások, amelyek képesek beavatkozni környezetükbe és tényleges változásokat előidézni.
Tanulás és optimalizálás
Az AI agentek fejlődésének alapja a tanulási képesség. Ez többféleképpen valósul meg:
Az agentek megerősítéses tanulást alkalmaznak, ahol korábbi tapasztalataikból tanulnak, finomítják teljesítményüket és alkalmazkodnak az új információkhoz. A tanulási folyamatot dinamikus jutalmazási rendszer irányítja, amely folyamatos visszajelzést ad.
Az LLM-eket gondolkodó motorként használva az AI ügynökök javítják teljesítményüket kimenetük ismételt önértékelésével és korrigálásával. Gazdag memóriarendszerük segíti őket múltbeli forgatókönyvek adatainak tárolásában és tudásbázis kiépítésében új kihívások kezelésére.
A fejlett AI agentek önreflexiós képességekkel rendelkeznek. Ez lehetővé teszi problémák elhárítását és jövőbeli előrejelzési minták azonosítását további programozás nélkül. Probléma-generátorokat használhatnak új stratégiák tesztelésére, adatok gyűjtésére és eredmények értékelésére.
Fontos megjegyezni, hogy jelenleg a legtöbb AI ügynök tanulási képessége korlátozott. A tanulási folyamat gyakran offline történik, nagy adathalmazokon végzett újratanítással, nem valós idejű felhasználói interakciók alapján.
Az AI agent készítés során elengedhetetlen ezek működési elvek megértése, hogy olyan rendszert hozzunk létre, amely hatékonyan észlel, dönt, cselekszik és tanul a feladatok végrehajtása során.
AI agent készítése lépésről lépésre
Image Source: Kodexo Labs
Az AI agent fejlesztés strukturált folyamat, amely konkrét lépések követését igényli. A sikeres megvalósítás több fázisból áll, mindegyik hatással van a végső eredményre. Nézzük meg a gyakorlati megközelítést egy működő AI agent létrehozásához 2026-ban.
1. Cél meghatározása és feladatlista készítése
Az első lépés mindig a pontos célmeghatározás. A Virtual Workforce ajánlása alapján definiáljuk az ügynök célját és a sikerességet mérő mutatókat. Ez biztosítja a fejlesztési folyamat során a megfelelő irányt.
A tervezés során tisztázzuk:
Milyen konkrét problémát old meg az AI agent?
Mely feladatokat látja el?
Hogyan mérjük a teljesítményt?
Készítsünk részletes feladatlistát. Ez csökkenti a projekt komplexitását és gyorsítja a visszajelzési ciklusokat. Kezdjük alacsony kockázatú feladatokkal, majd bővítsük fokozatosan a képességeket.
2. Fejlesztési megközelítés kiválasztása (kód vs no-code)
Alapvető döntés a fejlesztési módszer választása. Ez meghatározza az időkeretet, rugalmasságot és erőforrásigényt.
Kód alapú fejlesztés:
Előnyök: Teljes testreszabás, jó skálázhatóság, rugalmasság, zökkenőmentes integráció
Hátrányok: Szakértelmet igényel, hosszabb fejlesztési idő, magasabb költség
No-code platformok:
Előnyök: 90%-kal gyorsabb fejlesztés, egyszerű használat, alacsonyabb költség
Hátrányok: Korlátozott testreszabás, platformfüggőség, skálázási nehézségek
A hibrid megoldás gyakran optimális: no-code alapok gyors prototípushoz, majd kód hozzáadása speciális funkciókhoz. A választást a projekt céljaihoz és erőforrásaihoz igazítsuk.
3. Architektúra és komponensek megtervezése
Az AI agent három fő komponensből épül fel:
Központi egység (LLM): A döntéshozó mag három elemmel:
Memória: Korábbi interakciók tárolása
Tervezés: Komplex feladatok lebontása lépésekre
Tudásbázis: Szakmai információkhoz való hozzáférés
Érzékelés: Külső adatok fogadása szöveg, hang vagy kép formájában.
Eszközök: Külső rendszerekkel való kommunikáció, kódfuttatás, API-hívások.
A tervezéskor érdemes megismerni a RAG (Retrieval-Augmented Generation) architektúrát, amely javítja a tudáskezelést.
4. AI modellek és eszközök integrálása
A következő lépés a megfelelő modellek és eszközök kiválasztása. Dönteni kell az LLM-vezérelt promptok, megerősítéses tanulás vagy felügyelt modellek között.
A Microsoft ökoszisztéma széles eszköztárat kínál - az egyszerű megoldásoktól a teljes körű fejlesztői környezetig. A Microsoft Copilot Studio és az Azure AI Foundry gyors prototípuskészítést tesz lehetővé.
Az adatbiztonság kiemelt figyelmet igényel. Stratégiákat kell kidolgozni a vállalati adatok védelmére és a modellek tanulási célú adathasználatának megakadályozására.
5. Tesztelés és finomhangolás
Az utolsó fázis alapos tesztelés és optimalizálás. Figyeljük a kulcsmutatókat: pontosság, hibaarány, időmegtakarítás, hatékonyság.
Az indulási szakaszban tervezzünk emberi felügyeletet. A bizalom növekedésével fokozatosan bővíthetjük az autonómiát.
Az OpenAI Agent Builder lehetővé teszi közvetlen böngészős tesztelést, a debug mód pedig segít a hibák azonosításában. A visszajelzések alapján folyamatosan hangoljuk az ügynököt az eredeti célok elérése érdekében.
Gyakori hibák és hogyan kerüld el őket
Az AI agent fejlesztésében számos csapda vár a kezdőkre és tapasztalt fejlesztőkre egyaránt. A kutatási adatok azt mutatják, hogy az AI projekteket megvalósító vállalatok 95%-a nem éri el a várt eredményeket. Vizsgáljuk meg a legkritikusabb hibákat és a megelőzésükre szolgáló módszereket.
Túl sok eszköz egy ügynökben
Az eszköztúlterhelés gyakori probléma az AI agent fejlesztésben. A gyakorlati tapasztalatok szerint 5+ eszköz esetén az ügynök teljesítménye jelentősen romlik. A túl sok adatforrás és eszköz zavarossá teszi az AI agent döntési folyamatait, ami végeredményként csökkenti a hatékonyságot.
Megelőzési módszerek:
Korlátozzuk az eszközök számát ügynökönként, többügynökös felépítést alkalmazva
Minden ügynök szűkebb hatáskörrel és specializált eszközökkel dolgozzon
Koordinátor ügynök használata a feladatok elosztására
Az eszközök munkafolyamatának egyértelmű elkülönítése
Nem megfelelő célmeghatározás
A tiszta, mérhető célok hiánya kritikus akadály. A pontatlan vagy hiányos utasítások miatt az ügynökök rosszul értelmezik a felhasználói szándékot. Többügynökös rendszerekben különösen káros a bizonytalan feladatmeghatározás és az átfedő szerepkörök.
Gyakorlati megoldások:
Világos, mérhető célok definiálása üzleti igényekhez kapcsoltan
KPI-k alkalmazása az ügynök teljesítménymérésében
Pontos specifikációk és szerepkörök dokumentálása
Befejezési kritériumok explicit meghatározása
Adatminőség figyelmen kívül hagyása
Az AI agent készítés legnagyobb hibája gyakran az adatminőség elhanyagolása. Gyenge minőségű adatok esetén a modellek hajlamosak a túlilleszkedésre, új helyzetekben pedig gyenge teljesítményt nyújtanak. Hiányos vagy hibás adathalmazok rossz előrejelzéseket eredményeznek.
Az adatminőség nemcsak technikai, hanem pénzügyi kockázatot is jelent. A modellek újratanítása vagy további adatgyűjtés jelentős költségekkel járhat. Az AI projektek költsége tipikusan 117-392 millió forint között mozog.
Hatékony adatkezelési stratégiák:
Erős adatcsatornák kiépítése: tisztítás, strukturálás, folyamatos monitorozás
Változatos, pontos és releváns adatok gyűjtése különböző forgatókönyvekhez
Adatbővítési technikák alkalmazása a robusztusság növelésére
Elfogultságmentes adatok biztosítása a célcsoportok megfelelő reprezentálásával
AI agentek monitorozása és fejlesztése a gyakorlatban
Az AI agent üzembe helyezése csak a kezdet. A valódi üzleti érték a folyamatos monitorozásban és fejlesztésben rejlik. A sikeres implementáció három pillére: teljesítménymérés, felhasználói visszajelzések feldolgozása és megfontolt skálázás.
Teljesítmény nyomon követése
A működő AI agent értékelése konkrét mutatószámokon alapul. A kritikus metrikák között szerepel a latencia, sikerességi arány és a hibák gyakoriságának elemzése. A Microsoft irányítópultjai valós idejű betekintést nyújtanak a tokenhasználatba, válaszidőkbe és biztonsági eseményekbe.
A gyakorlati megvalósítás alapjai:
Valós idejű logolás és metrikagyűjtés (OpenTelemetry, egyedi logok)
Vizuális dashboardok (Streamlit, Grafana)
Automatikus riasztások rendszerhibák esetén
A LangSmith platform átfogó lehetőségeket kínál az ügynökök monitorozására, értékelésére és hibakeresésére. A NetWitness AI agent több mint 2600 incidens elemzése során bizonyította, hogy a rendszeres teljesítménykövetés fenntartja a konzisztens működést.
Felhasználói visszajelzések beépítése
Az Upwork kutatási eredményei szerint az emberi visszajelzések integrálása lényegesen javítja az eredményeket a tisztán automatizált megoldásokhoz képest. Az AI agentek 90%-os költségcsökkentést és 88%-os sebességnövekedést eredményeznek, de a minőségi fejlődés gyakran az ember-AI együttműködésben található.
A visszajelzések hasznosításának módszerei:
Felhasználói interakciók elemzése minták és trendek feltárásához
Fine-tuning vagy újratanítás kezdeményezése felhasználói adatok alapján
Sikeres válaszok visszavezetése a rendszerbe referenciaként
Skálázás és új funkciók hozzáadása
A bizalom növekedésével párhuzamosan bővíthetők az ügynökök képességei és alkalmazási területei. A Dow globális vegyipari vállalat Microsoft Copilot és ügynök technológiákkal korszerűsítette számlázási folyamatait, ami az első évben több milliós megtakarítást eredményezhet.
A skálázás során figyelembe veendő szempontok:
MLOps alapelvek alkalmazása a megbízható működéshez
Optimális emberi felügyelet meghatározása a feladat értéke alapján
Koordinált multi-agent rendszerek alkalmazása összetett folyamatokban
Következtetés
Az AI agent készítés gyakorlati útmutatójának végpontjához érkeztünk. Ezek az autonóm rendszerek túlmutatnak a chatbotokon és a hagyományos automatizáción – érzékelik a környezetet, terveznek és cselekednek önállóan.
Sikeres AI ügynök fejlesztéséhez öt alapvető lépés szükséges: célok meghatározása, fejlesztési módszer kiválasztása, architektúra tervezése, AI modellek integrálása és tesztelés. Minden szakasz kritikus szerepet játszik a végeredmény minőségében.
A buktatók elkerülése ugyanilyen fontos. Túl sok eszköz, bizonytalan célok vagy gyenge adatminőség komoly problémákat okozhat. Egyszerű kezdés, majd fokozatos bővítés a helyes út.
Az üzembe helyezés után folyamatos monitorozás és fejlesztés következik. Teljesítménykövetés, felhasználói visszajelzések beépítése és új funkciók hozzáadása tartja fenn az optimális működést.
Az AI agentek területe gyors fejlődésen megy keresztül. Különböző iparágakban válnak alapvető eszközökké, költségcsökkentéstől kezdve a hatékonyságnövelésig. A technológia 2026-ban már széles körben elérhető, kódolással és no-code megoldásokkal egyaránt.
Az AI agentek sikerességének kulcsa az emberi szándékok pontos megvalósítása és a folyamatos fejlesztés. Ez az út üzleti folyamatok megújítását és versenyképesség növelését teszi lehetővé a mesterséges intelligencia korában.
