Képzeld el, hogy egy digitális asszisztens, amely nemcsak válaszol az utasításaidra, hanem előre is látja az igényeidet, minden egyes interakcióból tanul, és napról napra okosabbá válik. Gondolj rá úgy, mint egy robotbarátra, aki emlékszik a kedvenc kávédra, segít megszervezni a napodat, sőt még új ötleteket is javasol – mindezt anélkül, hogy pontosan meg kellene mondanod neki, mit tegyen lépésről lépésre. Sci-finek hangzik? Pedig ez az AI-ügynökök izgalmas világa: intelligens, autonóm digitális entitások, amelyek képesek érzékelni a környezetüket, értelmezni, amit látnak és hallanak, és olyan lépéseket tenni, amelyek megkönnyítik és hatékonyabbá teszik az életünket.

Ám e látszólag varázslatos működés mögött egy összetett tervrajz – egy architektúra – rejlik, amely mindezt lehetővé teszi. Az ilyen okos ügynökök létrehozása nem csupán néhány menő algoritmus megírásáról szól; sokkal inkább egy szilárd alap megtervezéséről, egy gondosan felépített struktúráról, amely biztosítja, hogy ezek az ügynökök megbízhatóak, alkalmazkodóképesek és valóban intelligensek legyenek. Olyan ez, mintha egy emberi agyat terveznénk meg – szervezett, rugalmas, tanulásra és gondolkodásra képes. De hogyan is kezdjünk hozzá ezeknek a digitális zseniknek a megalkotásához?

Milyen alapelvek vezérelnek bennünket abban, hogy olyan AI-ügynököket építsünk, amelyek képesek megbirkózni a világ kaotikus, kiszámíthatatlan és folyamatosan változó valóságával?

Ebben a cikkben feltárjuk azokat az alapelveket és tervezési stratégiákat, amelyek révén az egyszerű botokból erőteljes, emberhez hasonló AI-ügynökök válhatnak. Gondoljunk rá úgy, mint egy mesterreceptre, amellyel megalkothatjuk saját digitális AI-szuperhőseinket – készen állva arra, hogy segítsenek, tanuljanak és fejlődjenek.

Videó: Generatív vs agentikus AI – Az AI együttműködés jövőjének formálása

Mik az AI-ügynökök „agyának” építőkövei?

Képzeld el az agyadat úgy, mint egy nyüzsgő irányítóközpontot, ahol különböző részlegek dolgoznak összehangoltan. Pontosan így épülnek fel a hatékony AI-architektúrák is. Nem egyetlen hatalmas kódrészlet végzi az összes feladatot, hanem különálló modulokra vagy rétegekre vannak bontva – mindegyiknek megvan a maga konkrét feladata.

Például az egyik rész a percepcióért felel – adatokat gyűjt szenzorokból, például kamerákból, mikrofonokból vagy akár hőmérséklet-érzékelőkből. Így „látja” és „hallja” a környezetét az AI. Egy másik rész a döntéshozó modul – ez az AI „gondolkodó agya” –, amely feldolgozza az érzékszervi adatokat, mérlegeli a lehetőségeket, és eldönti, mi legyen a következő lépés. A harmadik rész az akciómodul, amely végrehajtja az utasításokat: mozgatja a robotkarokat, üzeneteket küld, vagy eszközöket aktivál.

Ha ezek a modulok zökkenőmentesen kommunikálnak egymással, az AI-ügynök gyorsan és pontosan reagál – akár egy rutinos sportoló, aki ösztönösen elkap egy gyorsan közeledő labdát. A moduláris felépítés ráadásul lehetővé teszi, hogy egyes részeket könnyen frissítsünk vagy javítsunk anélkül, hogy az egész rendszert újra kellene építeni – akárcsak egy gépben egy elhasználódott alkatrészt cserélnénk ki.

Videó: NVIDIA AI Building Blocks for Agentic AI

Memória és tudás: az ügynök hosszú távú agya

Találkoztál már valakivel, aki minden apró részletre emlékszik a történetedből, még akkor is, ha az évekkel ezelőtt történt? Az AI-ügynököknek is szükségük van ilyen memóriára. Tényeket, korábbi tapasztalatokat és elsajátított készségeket tárolnak – ezeket nevezzük tudásbázisnak vagy memória moduloknak.

Ez a tudás nem csupán statikus adat; dinamikus is egyben. Ahogy az ügynök kapcsolatba lép a környezetével, folyamatosan frissíti a tudását – tanul a hibákból, felismeri a mintázatokat, és egyre jobb válaszokat ad. Például egy otthoni asszisztens, amely emlékszik a szokásaidra, jobb javaslatokat tud adni a házimunka megszervezésére, vagy időben emlékeztet a közelgő találkozókra.

Ez a hosszú távú memória kulcsfontosságú, mert lehetővé teszi, hogy az ügynök idővel egyre hatékonyabbá és személyre szabottabbá váljon. Egy egyszerű, reaktív rendszerből így válik proaktív partnerré, amely képes árnyalt megértésre és célzott segítségnyújtásra.

Videó: Memória az AI-ügynökökben

Az AI-ügynökök fejlődése és tanulása: a kulcsfontosságú gondolatok

Az AI egyik legizgalmasabb fejlődési iránya az a képessége, hogy az AI ügynökök tapasztalatból tanulnak – hasonlóan az emberekhez. Ahelyett, hogy kizárólag előre programozott válaszokra támaszkodnának, az intelligens ügynökök különféle gépi tanulási technikákat alkalmaznak – például megerősítéses tanulást, felügyelt tanulást és felügyelet nélküli tanulást (ezekről korábbi cikkekben részletesen szó volt) –, hogy idővel fejlesszék képességeiket.

Képzeld el, hogy egy kutyát tanítasz egy feladatra: eleinte „hibázik”, de fokozatosan megérti, mit szeretnél. Hasonlóan működik az AI-ügynök is – kísérletezik, visszajelzést kap, és finomítja a viselkedését. Ez a folyamatos tanulás lehetővé teszi számára, hogy hatékonyan kezelje az új, előre nem látható helyzeteket.

Például egy szállító drón, amely a forgalmi minták vagy időjárási viszonyok alapján megtanulja a legjobb útvonalakat, egyre hatékonyabbá válik, ahogy tapasztalatot szerez. Ez az alkalmazkodóképesség az, ami megkülönbözteti az okos AI-t a puszta automatizálástól.

Gondolkodj úgy, mint egy sakkmester: érvelj és tervezz előre

A reaktív válaszok – például egy gomb megnyomása, amikor egy szenzor jelez – hasznosak, de az igazi intelligencia az érvelésben és a tervezésben rejlik. Egy AI-ügynöknek képesnek kell lennie előre gondolkodni, több lehetőséget mérlegelni, és kiválasztani a legjobb cselekvési irányt.

Gondoljunk csak a sakkra: nem csak az ellenfél lépésére reagálsz, hanem több lépést előre megtervezel. Hasonlóan, egy intelligens ügynök értékeli a lehetséges lépéseket, előrejelzi a következményeket, és stratégiát alkot céljai eléréséhez.

Ehhez a fejlesztők logikai érvelést – szabályok és tények alkalmazását – és valószínűségi modelleket kombinálnak, amelyek képesek kezelni a bizonytalanságot. Például, ha egy robot egy zsúfolt szobában navigál, nem feltétlenül biztos benne, hogy egy akadály egy törékeny váza vagy egy masszív szék. Az ügynök valószínűségi érvelést használ, hogy biztonságos és megalapozott döntést hozzon.

Videó: AI Agents + LLM Reasoning: Az autonóm munkafolyamatok átalakítása (IBM)

Maradj rugalmas, és fejlődj gyorsan

Képzeld el, hogy építesz egy apró robotot, amely csak kávét tudna hozni. Elég unalmas, nem igaz? A legokosabb AI-rendszerek úgy vannak megtervezve, hogy skálázhatók és rugalmasak legyenek – képesek fejlődni, alkalmazkodni, és új szerepeket betölteni anélkül, hogy mindent elölről kellene kezdeni.

Ez a moduláris tervezés révén valósul meg, ahol új készségek vagy tudásmodulok könnyedén hozzáadhatók. Olyan, mint amikor új alkalmazásokat vagy funkciókat telepítesz az okostelefonodra – nem kell új készüléket venned. Ez a rugalmasság lehetővé teszi, hogy az AI-ügynökök a változó igényekkel és környezettel együtt fejlődjenek. A skálázhatóság pedig biztosítja, hogy a rendszer képes legyen nagyobb adatmennyiségek, összetettebb érvelés és szélesebb feladatkörök kezelésére – mintha egy bicikliről sportautóra váltanál.

Videó: Moduláris ügynöktervezés skálázható mesterséges intelligencia számára

Hogyan lehet barátságos és átlátható élményt teremteni, amelyben az emberek megbízhatnak?

Lássuk be, senki sem bízik egy fekete dobozban. Ahhoz, hogy az AI-ügynökök valóban hasznos partnerré váljanak, érthetőnek kell lenniük. Ez azt jelenti, hogy olyan rendszereket kell tervezni, amelyek képesek megmagyarázni döntéseiket – ezt nevezzük „magyarázhatóságnak”.

Videó: AI etika | Az etika meghatározása a McCombs School of Business szerint

Vegyünk is egy példát. Ha egy bankban alkalmazott AI azt javasolja, hogy hagyjanak jóvá vagy utasítsanak el egy hitelkérelmet, akkor képesnek kell lennie arra, hogy egyszerű, érthető módon elmagyarázza az indoklást. Hasonlóképpen, ha egy orvosi AI diagnózist ad, akkor világosan el kell tudnia mondani, milyen gondolatmenet alapján jutott arra a következtetésre. Így az emberek megbízhatnak a rendszerben, és magabiztosabban fogadják el annak döntéseit.

Az olyan funkciók hozzáadása, mint a természetes nyelvű magyarázatok, a döntési folyamatok vizualizálása, vagy az egyszerű kezelőfelületek segítenek abban, hogy az emberek jobban megértsék és irányítsák az AI-ügynököket – így ezek inkább megbízható, hibrid kollégákká válnak, mintsem titokzatos gépekké.

Az AI jövője: okos, együttműködő AI-ügynökök csapatainak létrehozása

A jövő AI-ügynökeinek alapja az intelligens rendszerek közötti csapatmunka és együttműködés elvére épülnek. Ahelyett, hogy egyetlen, mindenható AI-entitásra támaszkodnánk, a mesterséges intelligencia jövője várhatóan többügynökös rendszerek köré szerveződik – olyan dinamikus AI-csapatok köré, amelyek együtt dolgoznak problémák megoldásán, döntéshozatalon és a változó környezethez való alkalmazkodáson. Ez a szemléletváltás a szétosztott és összekapcsolt intelligencia irányába mutat, ahol minden ügynök egy adott feladatra koncentrál, miközben folyamatosan kommunikál és koordinál a többiekkel.

Képzeljünk el egy drónrajt, amely összehangoltan dolgozik egy katasztrófa sújtotta terület felmérésén, és minden drón valós idejű információkat oszt meg a többiekkel, hogy gyorsan és hatékonyan átfogó képet alkossanak. Hasonlóképpen, a bankszektorban egy mesterséges intelligenciával működő botokból álló csapat együttműködhet az adatok és felismerések megosztásával, hogy hatékonyabban észleljék és előzzék meg a csalásokat, vagy összehangolt tudásukkal gyorsabb és pontosabb ügyféltámogatást nyújtsanak.

Ez a szemléletváltás a szétosztott és összekapcsolt intelligencia irányába mutat, ahol minden ügynök egy adott feladatra koncentrál, miközben folyamatosan kommunikál és koordinál a többiekkel.

Ezek a többügynökös architektúrák számos előnnyel járnak, többek között jobb problémamegoldó képességekkel, nagyobb hibaellenállással és nagyobb rugalmassággal az új kihívásokhoz való alkalmazkodás terén.

Ahogyan az emberek is csapatban dolgoznak, az AI-ügynökök is kommunikálnak, tárgyalnak és együttműködnek, hogy közös célokat érjenek el. Ez a csapatmunka lehetővé teszi, hogy a rendszerek intelligensebben, hatékonyabban és ellenállóbban működjenek, és utat nyissanak a fejlettebb AI-megoldások felé, amelyek a társadalom sokféle területén képesek valódi segítséget nyújtani.

Ahogy a technológia fejlődik, ezek az alapelvek segítenek abban, hogy olyan AI-t alkossunk, amely nemcsak erőteljes, hanem megbízható, etikus és az emberi értékekhez igazodó. A jövő ígéretes – és a megfelelő tervezési alapokkal az AI-kollégáink készen állnak arra, hogy segítsenek megoldani a világ legsürgetőbb problémáit, miközben napról napra okosabbá és emberibbé válnak.

Nem nehéz elképzelni, mi következik: öt éven belül az AI-kollégád ott lesz melletted, segítve a feladataid elvégzését és növelve a produktivitásodat oly módon, amit korábban elképzelni sem tudtunk. A legjobb, amit tehetsz ebben a gyorsan változó világban, hogy megtanulsz együtt dolgozni ezekkel az AI-ügynökökkel. A jövő már itt van – és mi azért vagyunk, hogy segítsünk megérteni, mire van szükség ahhoz, hogy lépést tarts, és felkészült maradj.

Videó: A holnap mesterséges intelligenciájának építőkövei

További hivatkozások:

Agentic AI – hogyan vették át a botok a munkafolyamatainkat | Financial Times

Mi a különbség az AI-ügynökök és az Agentic AI között?

Ne tanulj AI-ügynökökről anélkül, hogy megértenéd az alapokat

AI Agents 3 – Agentikus tervezési minták