A generatív MI‑modellekkel ellentétben, amelyek pusztán szöveget vagy képet állítanak elő, az Agentic AI olyan rendszereket jelöl, amelyek valós műveleteket hajtanak végre digitális vagy fizikai környezetben. A MIT Sloan School of Management és a Boston Consulting Group friss jelentése szerint a megkérdezett vállalatok 35 százaléka már bevezetett MI‑ügynököket. 2026 közepére a Confluent adatstreaming‑platform azt jelentette, hogy a vállalatok 32 százaléka éles termelési környezetben futtat ügynöki MI‑t. A gyors elterjedés ellenére azonban a gyakorlati korlátok továbbra is jelentősek. Az a szakadék, amely egy AI-ügynök kontrollált bemutató keretében elérhető teljesítménye és a valós vállalati vagy gyártási munkafolyamatokban nyújtott teljesítménye között fennáll, 2026-ban a technológiai iparág központi kihívásává válik. Ez a cikk az ügynöki AI gyakorlati fejlődését, a bevezetését gátló jelentős akadályokat, valamint a teljes potenciáljának kiaknázásához szükséges architektúraváltásokat vizsgálja.

Az AI-ügynökök hibaarányainak valósága

Bár a bevezetési mutatók ígéretesnek tűnnek, a gyakorlati valóság elgondolkodtató. A Fiddler AI legfrissebb adatai szerint az AI-ügynökök a termelési környezetben a feladat bonyolultságától függően az esetek 70–95 százalékában hibáznak. Ráadásul a teljesítmény jelentősen csökken, ha a feladatokat egymás után ismételik.

Ezt a magas hibaarányt több iparági benchmark is alátámasztja. A WebArena benchmarkon a legjobb GPT-4-alapú ügynök mindössze 14,41 százalékos végpontok közötti feladat-sikerarányt ért el, szemben az emberi teljesítmény 78,24 százalékával. Hasonlóképpen a Carnegie Mellon kutatói azt találták, hogy az AI-ügynökök a szokásos irodai feladatoknál nagyjából 70 százalékban vallanak kudarcot.

Ezen kudarcok következményei egyre nyilvánvalóbbá válnak a vállalati költségvetésekben és a projektcsatornákban. 2025 júniusában a Gartner előrejelzése szerint az ügynöki mesterséges intelligencia-projektek több mint 40 százaléka 2027 végéig törlésre kerül majd a növekvő költségek, a nem egyértelmű üzleti érték vagy a nem megfelelő kockázatkezelés miatt. Ezen előrejelzés 2026. júliusi elemzése megerősítette, hogy a piacon hatalmas számú kísérleti projekt halmozódott fel, amelyeknek vagy termelésbe kell kerülniük, vagy le kell őket állítani. A Deloitte „Tech Trends 2026” című jelentése kiemelte, hogy jelenleg a szervezetek mindössze 11 százaléka rendelkezik termelésre kész ügynökalapú rendszerekkel.

Ezeknek a rendszereknek a meghibásodása ritkán egyetlen kiváltó okra vezethető vissza. Ahogyan az iparági szakértők is megjegyezték, a többügynökös rendszerekben a hibák gyorsan halmozódnak fel. Ha minden egyes ügynök csak az esetek 70 százalékában jár sikerrel, akkor egy három ügynökből álló lánc csupán az esetek 34 százalékában jár sikerrel. A gyakori meghibásodási módok közé tartoznak a következtetési hiányosságok, az eszköz- és interfészhibák, a kontextusablak kimerülése, valamint azok az „hallucinációs” események, amikor az ügynökök magabiztosan téves információkat állítanak elő.

Miért hallucinálnak a mesterséges intelligencia-modellek?

A képzési adatok szűk keresztmetszete

A mesterséges intelligencia-ügynökök sikeres bevezetésének egyik legjelentősebb akadálya a valós interakciókhoz szükséges megfelelő képzési adatok hiánya. Phillip Isola, az MIT informatikus szakértője rámutat arra, hogy bár egy repülőjegy-foglaló rendszer létrehozása elvileg egyszerűnek tűnik, súlyos hiány van olyan adatokból, amelyek pontosan leírják, hogyan kell végrehajtani az ilyen feladatokat: hová kell mozgatni az egeret, melyik gombokra kell kattintani, vagy hogyan kell kezelni a váratlan hibákat.

„Az ügynöki mesterséges intelligencia fejlesztésének legnagyobb kihívása a képzési adatok hiányából fakad. Ha olyan rendszert akarok létrehozni, amely online felkeres egy weboldalt és repülőjegyet foglal nekem, az elég egyszerűnek tűnik. De nincs sok adatunk, amely pontosan leírná, hogyan kell ezt megtenni… Ezeket a környezeteket nehéz modellezni, ezért az ügynöknek gyakran próba-hiba módszerrel kell tanulnia.” – Phillip Isola, MIT

Ez a próba-hiba alapú tanulási mechanizmus az oka annak, hogy az Agentic AI olyan területeken bizonyult a legígéretesebbnek, mint a programozás. A szoftverfejlesztés során egy ügynök különböző megoldásokat tesztelhet, lefuttathatja a kódot, és azonnal ellenőrizheti, hogy működik-e. Amíg képes ellenőrizni a választ, addig ismételheti a ciklust, hogy megtalálja a működő stratégiát.

A fizikai MI‑ügynökök tanítóadat‑hiányának enyhítésére az MIT CSAIL és a Toyota Research Institute kutatói nemrég kifejlesztették a „SceneSmith” rendszert, amely három együttműködő MI‑ügynököt használ rendkívül valósághű 3D beltéri környezetek generálására. Az így létrehozott gazdag virtuális terek — amelyek akár hatszor több objektumot tartalmaznak, mint a korábbi módszerek — lehetővé teszik, hogy a robotok hétköznapi feladatokat szimuláljanak, és létfontosságú tanítóadatokat gyűjtsenek anélkül, hogy idő‑ és munkaigényes fizikai tesztelést kellene végezni.

A biztonsági válság: vibe coding és adat­szivárgások

Az MI‑ügynökök robbanásszerű terjedése példátlan kiberbiztonsági kihívásokat hozott. Az adat­szivárgások és a termelési környezetbe bekerülő sérülékenységek kockázata különösen nagy, amikor a felhasználók túlzottan támaszkodnak az ügynökökre anélkül, hogy ellenőriznék azok kimeneteit.

Ez a kockázat különösen éles a szoftverfejlesztésben, ahol megjelent a „vibe coding” jelensége. A kifejezést Andrej Karpathy alkotta: a vibe coding olyan termékfejlesztést jelent, amelyben a fejlesztő kizárólag MI‑eszközöket és természetes nyelvű promptokat használ, és gyakorlatilag „elfelejti, hogy a kód egyáltalán létezik”. Bár ez a megközelítés felgyorsítja a fejlesztést, alapvetően megváltoztatta a biztonsági helyzetet.

2026-ra az MI‑alapú kódolási asszisztensek egyre nagyobb részét adják a szoftverfejlesztési munkának, és egyes szervezetek már arról számolnak be, hogy az új kód jelentős hányadát MI generálja. A kutatások szerint ezek az eszközök felgyorsítanak bizonyos programozási feladatokat, növelik a fejlesztők produktivitását. Ugyanakkor több tanulmány is aggodalmakat fogalmaz meg a kódminőséggel és a biztonsággal kapcsolatban. Számos akadémiai és iparági vizsgálat kimutatta, hogy az MI által generált kód tartalmazhat sérülékenységeket, nem biztonságos mintákat vagy implementációs hibákat — különösen akkor, ha a kimeneteket alapos ellenőrzés és tesztelés nélkül fogadják el. Ennek eredményeként számos szervezet az AI-támogatott fejlesztést a biztonsági vizsgálatokkal, a kódáttekintéssel és az emberi felügyelettel együtt alkalmazza, hogy enyhítse ezeket a kockázatokat.

Továbbá az ügynökök körüli eszközök és infrastruktúra is jelentős kockázatokat hordoz. Egy 2026-os jelentés szerint a GitHubon nyilvánosan kiszivárgott hardcoded secretek (például jelszavak és API‑kulcsok) száma 34 százalékkal nőtt 2025-ben — ez a valaha mért legnagyobb éves növekedés.

A fenyegetések nemcsak mennyiségi, hanem minőségi értelemben is eltérnek a hagyományos emberi hibáktól. Egy új támadási forma, a „slop‑squatting” jelent meg, amely kihasználja a nagy nyelvi modellek hajlamát arra, hogy nem létező szoftvercsomagokat hallucináljanak. A támadók megfigyelik ezeket a gyakran hallucinált csomagneveket, majd előre regisztrálják őket nyilvános nyilvántartásokban. Amikor egy vibe coder — aki gyakran nem rendelkezik elég szakértelemmel a hamis csomag felismeréséhez — MI‑ügynökkel generáltat kódot, akaratlanul is rosszindulatú szoftvert telepít.

Az AI-láz után – Mi a valóság, és mi jön ezután? – Richard Campbell – 2026

Az emberi tényező: készségvesztés és irányítás

A technikai korlátokon túl az MI‑ügynökök széles körű bevezetése komoly emberi és szervezeti kockázatokat is hordoz. Phillip Isola, az MIT kutatója figyelmeztet a „készségvesztés” veszélyére — arra a jelenségre, amikor az emberek elveszítik a képességet bizonyos feladatok elvégzésére, mert teljes mértékben automatizált ügynökökre támaszkodnak.

„Amikor az ügynökökre támaszkodunk a házi feladat, a kódolás vagy a matematika elvégzésében, könnyen elveszíthetjük azt a képességet, hogy mindezt magunk is megcsináljuk — ráadásul túl korán, mert a technológia még nem áll készen ezeknek a folyamatoknak a teljes automatizálására.”
– Phillip Isola, MIT

Az emberi felügyelet hiánya kritikus sérülékenység. A szervezetek az AI-ügynököket élő adatforrásokhoz kapcsolják, lehetővé téve számukra, hogy olyan adatok alapján hajtsanak végre valós műveleteket, amelyeket senki sem ellenőrzött. A Confluent 2026-os Data Streaming Reportja szerint az ügynöki MI‑t élesben futtató szervezetek 77 százaléka számolt be elakadt projektekről, amelyek adat­infrastruktúra‑ vagy minőségi problémákhoz kötődnek. Egy autonóm ügynök bármilyen adat alapján cselekszik: ha a forrás bizonytalan vagy az adat elavult, az ügynök helytelen és költséges műveleteket hajthat végre.

Ezeknek a kockázatoknak a kezelésére a vállalati vezetők egyre inkább a „co‑pilot” minták felé mozdulnak el a teljesen autonóm rendszerek helyett. Ez a megközelítés emberi jóváhagyási pontokat épít be a kritikus döntési helyzetekbe. Ha az ügynök bizalmi pontszáma egy meghatározott küszöb alá esik, a feladat emberi ellenőrzésre kerül — így az ügynök nem találgat, és nem követ el nehezen visszafordítható hibákat.

Jensen Huang: Miért van szükségük a vállalatoknak a nyílt ügynökrendszerekre?

Jövőbeli architektúrák: a szövegalapú modelleken túl

A jelenlegi ügynöki MI‑generáció nagymértékben támaszkodik az elsősorban szöveges adatokon betanított nagy nyelvi modellekre. A vállalatok lényegében „burkokat” tesznek olyan alapmodellek köré, mint a Claude vagy a GPT‑4, és ezeknek hozzáférést adnak bizonyos eszközökhöz és memóriához.

Az ügynöki MI jövője azonban alapvetően új architektúrákat igényelhet — olyanokat, amelyek képesek kezelni a folyamatos, nagy dimenziójú adatokat, nem pedig kizárólag szövegalapú modellekre támaszkodnak. Isola szerint, a valóban hatékony mesterséges intelligencia-ügynökök létrehozásához az iparágnak szüksége lehet a fizikai erők, az idősorok, a radarfelvételek és egyéb folyamatos modalitások modellezésére.

A mesterséges intelligencia iparágát 2026 végén foglalkoztató kulcsfontosságú kérdés az, hogy a fejlődés következő hulláma csupán a meglévő szövegalapú modellekhez szenzorok és működtetők hozzáadását jelenti-e, vagy olyan, a semmiből felépített rendszereket igényel, amelyek egyszerre képesek megérteni a térbeli területeket, a matematikát és a kódot. Amíg ezek az architektúraváltások be nem következnek, és amíg a szervezetek nem vezetnek be szigorú irányítási és „human-in-the-loop” ellenőrzési keretrendszereket, a mesterséges intelligencia-ügynökök gyakorlati fejlődését továbbra is a vállalati bevezetés valós körülményei fogják korlátozni.

Képzeljük el, hogy egy útelágazásnál állunk: minden erőforrást teljesen új MI‑architektúrák felépítésébe fektetünk — ez kockázatos és feltérképezetlen terület — vagy inkább a már bevált megoldásoknál maradunk, és a meglévő nyelvi modelleket finomítjuk tovább? Melyek a legnagyobb előnyei és lehetséges buktatói annak, ha nagy tétben fogadunk ezekre a merész, még be nem bizonyított ötletekre, szemben azzal, ha a biztonságra törekszünk, és a már ismert megoldásokat csiszolgatjuk tovább?

Megkérdeztünk 5 mesterséges intelligencia szakértőt, hogy mi fog történni a jövőben – íme, mit válaszoltak | AI Architects

Hivatkozások

Bergmann, D. (2026) ‘Vibe coding security risks aren’t like ordinary security risks’, IBM Think, 18 June. Available at: https://www.ibm.com/think/insights/vibe-coding-security-risks (Accessed: 1 July 2026).

Digital Applied Team (2026) ‘Why agentic AI projects get canceled (and how to ship)’, Digital Applied, 11 July. Available at: https://www.digitalapplied.com/blog/agentic-ai-project-cancellations-gartner-40-percent-2026 (Accessed: 15 July 2026).

Fiddler Team (2026) ‘AI agent failure rate: Why 70–95% fail in production’, Fiddler AI, 13 July. Available at: https://www.fiddler.ai/blog/ai-agent-failure-rate (Accessed: 15 July 2026).

Isola, P. (2026) ‘Q&A: What is agentic AI today, and what do we want it to be?’, MIT News, 30 June. Available at: https://news.mit.edu/2026/agentic-ai-and-what-do-we-want-it-be-0630 (Accessed: 10 July 2026).

Pogorelec, A. (2026) ‘Most agentic AI projects in production have stalled over data problems’, Help Net Security, 18 June. Available at: https://www.helpnetsecurity.com/2026/06/18/report-agentic-ai-in-production/ (Accessed: 11 July 2026).

Shipps, A. (2026) ‘AI agents create virtual playgrounds to help robots get crucial training data’, MIT News, 13 July. Available at: https://news.mit.edu/2026/ai-agents-create-virtual-playgrounds-to-help-robots-get-crucial-training-data-0713 (Accessed: 15 July 2026).