Búcsút inthetünk a merev szkripteknek: Hogyan veszik át az autonóm mesterséges intelligencia ágensek a teljes munkafolyamatokat a vállalatoknál?

A mesterséges intelligencia ügynökeinek több milliárd dolláros piaca: Ezért lesz 2026 a legfontosabb év a vállalati mesterséges intelligencia számára

A chatbottól a problémamegoldóig: eszközök, memória és célok – ami igazán megkülönbözteti a mesterséges intelligencia ágenseket

A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) évek óta hatékonyabbá teszi a vállalatokat – de a strukturálatlan adatok, a kontextus hiánya és a váratlan problémák miatt ez a merev, szabályokon alapuló technológia gyorsan eléri a határait. Pontosan itt lépnek színre a mesterséges intelligencia alapú ágensek, bevezetve az automatizálás következő nagy hullámát: intelligens rendszerek, amelyek nem egyszerűen ellenőrzőlistákat és szkripteket hajtanak végre, hanem önállóan törekszenek átfogó célok elérésére. A legmodernebb nyelvi modelleknek és az úgynevezett ReAct elvnek köszönhetően ezek az ágensek képesek elemezni az összetett helyzeteket, dinamikus cselekvési terveket kidolgozni, külső eszközöket kezelni, és rugalmasan tanulni a hibáikból. Ennek az autonóm technológiának a globális piaca gyorsan növekszik, és azt ígéri, hogy alapvetően megváltoztat mindent az ügyfélszolgálattól a piackutatásig. De pontosan hogyan "gondolkodnak" ezek a digitális asszisztensek, miért tartják mindig nyomon a dolgokat a saját memóriájuknak köszönhetően, és miért jelentenek sokkal többet, mint csupán egy múlékony felhajtás a vállalatok számára?

Ehhez kapcsolódóan:

• Vége a chatbotoknak? Alkalmazási példák ügynöki mesterséges intelligenciára és MI-ügynökökre – vállalkozások és magánszemélyek számára

MI-ágensek: Amikor a gépek megtanulnak önállóan gondolkodni és cselekedni

Miért nem elég már az automatizálás önmagában, és miért változtatják meg alapvetően a játékszabályokat az intelligens ágensek?

Az ágentikus mesterséges intelligencia globális piacát 2025-ben körülbelül 7,3 milliárd dollárra becsülték, és a becslések szerint 2034-re meghaladja a 139 milliárd dollárt, ami körülbelül 40 százalékos éves növekedési ütemet jelent. A Gartner előrejelzése szerint 2026 végére az összes vállalati alkalmazás mintegy 40 százaléka tartalmaz majd feladatspecifikus MI-ágenseket, szemben a 2025-ös kevesebb mint 5 százalékkal. Ezek a számok azt mutatják, hogy a MI-ágensek már nem technológiai peremjelenségek, hanem az automatizálás következő hullámának központi építőelemeivé válnak. Ahhoz, hogy megértsük, miért van ez így, érdemes közelebbről megvizsgálni, hogyan működnek ezek a rendszerek, amelyek messze túlmutatnak a hagyományos automatizálás által elérhető eredményeken.

Az automatizálás illúziója: Miért érik el a szkriptek és az RPA a határaikat?

A munkafolyamatok szoftveres automatizálásának ötlete nem új keletű. A robotizált folyamatautomatizálás (RPA), röviden RPA, az elmúlt években számos üzleti folyamatot felgyorsított. Az RPA botok képesek számlákat feldolgozni, adatokat továbbítani rendszerek között és űrlapokat kitölteni – a nap 24 órájában, hibátlanul és megszakítás nélkül. Az alapelv rendkívül egyszerű: egy személy meghatározza a lépések pontos sorrendjét, és a bot szigorúan végrehajtja azokat. Csináld meg A-t, majd B-t, majd C-t. Ha azonban az űrlap megváltozik, egy gomb elmozdul, vagy váratlan különleges eset merül fel, az RPA bot tehetetlen. Nem tud improvizálni, gondolkodni vagy újratervezni. Egy olyan világban, ahol az üzleti folyamatok folyamatosan változnak, és az adatok egyre strukturálatlanabbak, ez a merev, szabályalapú megközelítés alapvető probléma.

Az RPA ideális rutinszerű adatbevitelhez, szabványosított jelentéskészítéshez és ismétlődő adminisztratív feladatokhoz. Ez a technológia azonban eléri a korlátait, amint egy feladat kontextuális megértést, rugalmas döntéshozatalt vagy strukturálatlan információk feldolgozását igényli. Az RPA és a mesterséges intelligencia ágensek közötti legfontosabb különbség pontosan ebben az alkalmazkodóképességben rejlik: Míg az RPA előre programozott szabályokon alapul, a mesterséges intelligencia ágensek nagy nyelvi modelleket és fejlett algoritmusokat használnak a komplex döntések valós idejű meghozatalához és az új helyzetekhez való dinamikus alkalmazkodáshoz.

Amit a mesterséges intelligencia ágensei valójában másképp csinálnak: Céltudatosságot a szabályok betartása helyett

A többlépcsős munkafolyamatok végrehajtása a mesterséges intelligencia által vezérelt ágensek egyik alapvető aspektusa, de az igazán érdekes az, hogyan csinálják. Egy hagyományos szkript pontos utasítássorozatot kap. Egy mesterséges intelligencia által vezérelt ágens ezzel szemben egyszerűen csak egy célt kap. Például adhatunk utasítást arra, hogy kutassuk fel a németországi elektromos járművek jelenlegi piaci trendjeit, és készítsünk egy összefoglalót egy diagrammal. Az ágens ezután önállóan meghatározza a cél eléréséhez szükséges lépéseket, és dinamikusan megtervezi azokat.

A mesterséges intelligencia ágensei folyamatos ciklus szerint működnek, amelyet gyakran a Megfigyelés-Tervezés-Cselekvés elvként írnak le. Az első lépésben az ágens információkat gyűjt a környezetéből, például felhasználói bevitelből, adatbázisokból vagy webes keresésekből. A második lépésben a megfigyelései alapján cselekvési tervet készít. A harmadik lépésben konkrét műveleteket hajt végre. Ez a ciklus addig ismétlődik, amíg a cél el nem éri. A lényeg az, hogy az ágens ne egyszerűen egy előre meghatározott ellenőrzőlistát kövessen, hanem a végrehajtás során folyamatosan módosítsa a tervét, amikor új információkkal vagy váratlan akadályokkal találkozik.

Technikailag a mesterséges intelligencia ágensei több összetevőt ötvöznek: nagy nyelvi modelleket használnak kognitív magjukként, adatokat elemeznek, nyelvet dolgoznak fel, feladatokat strukturálnak, és konkrét műveleteket hajtanak végre programozási felületeken vagy integrált eszközökön keresztül. Az alapul szolgáló generatív mesterséges intelligencia nemcsak válaszok generálását teszi lehetővé számukra, hanem új megoldások önálló fejlesztését is.

Gondolkodás és cselekvés kölcsönhatásban: A ReAct elv, mint az ágensi intelligencia alapja

Talán a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök mögött álló legnagyobb technológiai újítás az úgynevezett ReAct elv, az Érvelés és a Cselekvés fúziója. Ez az elv képezi azt az alapot, amely megkülönbözteti a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynököket az egyszerű chatbotoktól és a klasszikus automatizálási megoldásoktól.

Az elv egy három lépésből álló iteratív ciklusban működik: gondolkodás, cselekvés és megfigyelés. Először az ágens átgondolja, hogy mit tegyen ezután, és explicit módon megfogalmazza az érvelését. Ezután egy célzott műveletet hajt végre, például webes keresést vagy adatbázis-hozzáférést. Ezt követően megfigyeli és kiértékeli az eredményt. Egy konkrét példa: Az ágens úgy dönt, hogy egy adott statisztikát keres az interneten. Elolvassa az eredményt, és azt tapasztalja, hogy az információ elavult. Ahelyett, hogy egyszerűen feladná vagy hibát dobna, módosítja a munkafolyamatát, és egy új keresési lekérdezéssel próbálkozik módosított keresési kifejezésekkel. Így reflektál a saját időközi eredményeire, és korrigálja a folyamatot.

Ez a megközelítés megakadályozza, hogy a modell vakon reagáljon. Az eredeti ReAct-tal végzett kutatás jobb eredményeket mutatott a tiszta érveléshez vagy a tiszta cselekvéshez képest, különösen a hallucinációk (azaz a kitalált tények) jelentős csökkenését, mivel az ágens folyamatosan összehasonlítja feltételezéseit a külső forrásokkal. A vállalatok produktív helyzeteiben ez a megbízhatóság jelentős növekedését jelenti, mivel az ágens átláthatóan dokumentálja döntéseit, és függetlenül kijavítja a hibákat.

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakban. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan illeszkednek az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények nyomon követésével proaktívan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a szakértelem kombinációja hozzáadott értéket teremt, és döntő versenyelőnyt biztosít ügyfeleink számára.

További információ itt:

• Profitáljon az Xpert.Digital 5 szakterületéből egyetlen csomagban – már havi 500 eurótól!

A nyelvi modell határain túl: Eszközök, mint kulcsok a való világhoz

Egy cél, nincs terv: Hogyan hagyhatjuk, hogy a mesterséges intelligencia ügynökei önállóan kezeljék az összetett projekteket?

A mesterséges intelligencia ágenseinek képességei nem korlátozódnak a betanított tudásukra. Többlépcsős munkafolyamataik során külső eszközöket is használhatnak, és pontosan ez teszi őket ilyen hatékonysá. Kereshetnek az interneten, kódot futtathatnak, adatbázisokhoz férhetnek hozzá, számításokat végezhetnek, vagy e-maileket küldhetnek. Gondoljon rá így: Egy nagy nyelvi modell önmagában olyan, mint egy zseniális tanácsadó, aki zárt szobában ül. Bármilyen kérdésre képes válaszolni, de az ujját sem mozdítja, hacsak nem adunk a kezébe egy telefont, egy laptopot vagy egy teendőlistát.

A külső eszközök integrációja egy strukturált folyamatot követ. Először az ágens megkapja a rendelkezésre álló eszközök leírását, beleértve azok funkcióit és a várható bemeneti paramétereket. A felhasználói kérés alapján a nyelvi modell ezután eldönti, hogy melyik eszközre van szükség, és generálja a megfelelő argumentumokat a meghívásához. Az eredményeket visszacsatolják az ágens döntéshozatali folyamatába, és befolyásolják a következő lépéseit. Az eszközök ezen használatával a tisztán nyelvi alapú modellek gyakorlati problémamegoldókká alakulnak, amelyek kölcsönhatásba léphetnek a valós világgal.

Ehhez kapcsolódóan:

• Az autonóm MI érkezik: Hogyan változtatják meg stratégiailag az értékesítést és a beszerzést az autonóm MI-ügynökök?

A gép memóriája: Hogyan nem veszítik el a fonalat az ügynökök

Egy másik kulcsfontosságú szempont, amely megkülönbözteti a mesterséges intelligencia ágenseit az egyszerűbb rendszerektől, a memóriájuk. Miközben az ágens egy összetett, többlépcsős eljárást hajt végre, az eddigi teljes kontextusra emlékszik. Az ötödik lépésben még pontosan tudja, miért hozta meg az adott döntést a másodikban. Ez a kontextustudatosság alapvető fontosságú az összetett feladatok koherens kezeléséhez.

A nagy nyelvi modellek eredendően állapot nélküliek, ami azt jelenti, hogy mindent elfelejtenek, ami az egyes interakciók előtt történt. Ennek a problémának a leküzdésére a mesterséges intelligencia ágenseit különféle memóriamechanizmusokkal szerelik fel. Különbséget tesznek a rövid távú memória között, amely a közvetlen beszélgetési kontextusnak felel meg, és a hosszú távú memória között, amely hosszabb időn keresztül tárolja az információkat. A szemantikus memória széleskörű tényszerű ismereteket tárol, az epizodikus memória a konkrét múltbeli eseményeket idézi fel kontextusukkal együtt, míg a procedurális memória a tanult készségeket és cselekvéssorozatokat képviseli.

Az olyan cégek, mint a LangChain, már kínálnak speciális eszközöket az ágensek memóriájának bővítésére. A LangMem SDK például segít a fejlesztőknek olyan ágensek létrehozásában, amelyek képesek információkat kinyerni a beszélgetésekből, és tartós, hosszú távú memóriát építeni. A kutatások azt mutatják, hogy a hosszú távú memóriával rendelkező ágensek képesek tanulni a hibáikból, és folyamatosan fejlődni az idő múlásával – ez a képességprofil messze túlmutat a hagyományos automatizálási megoldásokon.

Az elmélettől a gyakorlatig: Hogyan használják a vállalatok manapság a mesterséges intelligencia alapú ügynököket?

A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök vállalati felhasználási esetei már most is lenyűgözően változatosak. Az ügyfélszolgálaton a nap 24 órájában feldolgozzák a támogatási kérelmeket, hozzáférnek a rendelési előzményekhez, kezelik a visszaküldéseket, és csak az összetett eseteket adják át emberi alkalmazottaknak. A Klarna fizetési szolgáltató 14 százalékkal tudta csökkenteni szolgáltatási költségeit a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök használatával, mivel a rutinszerű megkeresések körülbelül 80 százalékát automatikusan kezelték.

A piackutatásban a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök különösen lenyűgözően demonstrálják, mit is jelent az autonóm munka. Egy piackutató ügynök fogad egy felhasználói lekérdezést, finomítja azt, strukturált kutatási kérdéseket dolgoz ki, szisztematikus webes kereséseket végez, értékeli a talált források relevanciáját, és átfogó elemző jelentést készít – mindezt egy automatizált munkafolyamat keretében. Ami korábban négy órányi manuális kutatást igényelt, azt egy ilyen ügynök most mindössze néhány perc alatt elvégezheti.

További alkalmazási területek közé tartozik az adatelemzés, ahol az ügynökök figyelik az értékesítési adatokat, azonosítják a trendeket és anomáliákat, és automatikusan riasztásokat küldenek, ha szabálytalanságok történnek. A logisztikában a célalapú ügynökrendszerek optimalizálják az útvonalakat, míg a tanuló ügynökök a historikus adatok alapján előrejelzik a karbantartási igényeket, ezáltal csökkentve az állásidőt. Az IT-biztonság területén nagy mennyiségű adatot elemeznek, mintákat ismernek fel, és önállóan reagálnak a fenyegetésekre.

Ehhez kapcsolódóan:

• Miért fogja gyökeresen megváltoztatni a mesterséges intelligencia a szakképzett munkaerő iránti keresletet?

A mesterséges intelligencia, mint forradalmi változás a munkaerő-előrejelzésben: A mesterséges intelligenciáról szóló fejezet bemutatja, hogy a generatív mesterséges intelligencia 2030-ra körülbelül 3,9 milliárd munkaórát takaríthatna meg – ami a 4,2 milliárd órás demográfiai szakadék több mint 90 százalékát áthidalná. A képzett munkaerő iránti kereslet jelenlegi előrejelzései potenciálisan elavultnak tekinthetők, mivel alig veszik figyelembe a mesterséges intelligencia termelékenységi hatását.

Egy átalakuló piac: számok, előrejelzések és a felhajtás kérdése

A mesterséges intelligencia ágenseit körülvevő piaci dinamika figyelemre méltó. Az ágensalapú mesterséges intelligencia globális piacát 2026-ban körülbelül 10,86 milliárd dollárra becsülik, és a prognózisok szerint 2032-re meghaladja a 93 milliárd dollárt. A Gartner előrejelzése szerint az ágensalapú mesterséges intelligencia 2035-re a globális vállalati szoftverbevételek körülbelül 30 százalékát teszi majd ki, ami több mint 450 milliárd dollár, szemben a 2025-ös mindössze 2 százalékkal. A teljes globális mesterséges intelligenciára fordított kiadások várhatóan elérik a 2,5 billió dollárt 2026-ra.

A szakértők ugyanakkor óvatosságra intenek. A Gartner azt is jósolja, hogy az összes ágensalapú MI-projekt mintegy 40 százaléka 2027-re leáll. Számos vállalat intenzíven kísérletezett MI-ágensekkel 2025-ben, de ugyanilyen gyakran kudarcot vallottak. Az akadályok gyakran a meglévő rendszerekbe való integrációban, a nem megfelelő adatminőségben és a felhasználói elfogadottság hiányában rejlenek. A hatalmas potenciál és a gyakorlati megvalósíthatóság közötti feszültség továbbra is kulcsfontosságú kérdés a döntéshozók számára. Azoknak, akik sikeresen akarják bevezetni a MI-ágenseket, nemcsak meg kell érteniük a technológiát, hanem meg kell teremteniük a szükséges szervezeti feltételeket is.

A fejlődés szakaszokban: az asszisztenstől a többágenses ökoszisztémáig

A mesterséges intelligencia alapú ágensek fejlesztése nem ugrásszerűen, hanem egyértelműen azonosítható szakaszokban halad. Az első fázisban, amely nagyrészt 2025 végére befejeződött, szinte az összes vállalati alkalmazást beépített mesterséges intelligencia asszisztensekkel szerelték fel. Ezek az asszisztensek egyszerű kérdésekre tudnak válaszolni és támogatást tudnak nyújtani a rutinfeladatokban, de továbbra is nagyrészt reaktívan működnek.

A második szakasz, amely 2026-ban központi szerepet kap, feladatspecifikus ágenseket vezet be. Ezek képesek önállóan kezelni meghatározott feladatokat, például egy ügyfél-megkeresés teljes feldolgozását vagy egy piaci jelentés elkészítését. A Gartner előrejelzése szerint 2027-re az ágensalapú mesterséges intelligencia implementációk egyharmada különböző képességekkel rendelkező ágenseket fog kombinálni, hogy együttműködve kezeljék az összetett feladatokat az alkalmazás- és adatkörnyezetekben. A harmadik és hosszú távú szakasz összetett, több ágensből álló ökoszisztémákhoz vezet, amelyekben több specializált ágens dolgozik együtt, feladatokat oszt ki egymásnak, és összehangolt munkafolyamatokat hajt végre.

Ez a fejlesztés alapvetően átalakítja a vállalati alkalmazásokat: az egyéni termelékenységet támogató eszközöktől az autonóm együttműködést és a dinamikus munkafolyamat-vezéreltséget támogató platformokig.

Ehhez kapcsolódóan:

• OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) és Moltbook: A mesterséges intelligencia ügynökei kicsúsztak az irányítás alól? Miért jelent rendszerszintű kockázatot egy felkapott „helyi mesterséges intelligencia asszisztens”?

Kutatás automatizálása és a projektek háttérben történő futtatásának engedélyezése: Mit jelent ez a mindennapi életben?

Gyakorlati alkalmazás szempontjából a mesterséges intelligencia alapú ágensek funkcionalitása egy egyszerű képletre redukálható: Ön egyetlen bemenetet, egy célt ad meg, és az ágens a háttérben kezeli a többit. Nem kell minden köztes lépést megadnia, minden forrást magának átnéznie, vagy minden döntést magának meghoznia. Az ágens megtervezi a céljához vezető útját, felhasználja az összes rendelkezésre álló eszközt, reflektál a köztes eredményekre, és szükség szerint korrigálja magát.

Az a tény, hogy a mesterséges intelligencia alapú ügynökök többlépcsős munkafolyamatokat is képesek kezelni, teszi őket olyan hasznossá a felhasználók számára. Technológiai szempontból az teszi őket érdekessé, hogy képesek önállóan megtervezni és végrehajtani ezeket a munkafolyamatokat, rugalmasan alkalmazkodni a hibákhoz, és külső eszközöket használni. Célorientált, nem pedig szabályalapú módon működnek. A hagyományos automatizáláshoz képesti különbség nem fokozatos, hanem alapvető: ez a különbség egy működtetett eszköz és egy önállóan dolgozó alkalmazott között, még akkor is, ha az az alkalmazott algoritmusokból áll.

A következő néhány év megmutatja, milyen gyorsan fejlődik ez a technológia a kísérleti szakaszból az üzemi érettségig. A gazdasági ösztönzők óriásiak, és a technológiai alapok lerakva. Most a lenyűgöző bemutatóktól a megbízható, skálázható és hiteles rendszerekig tartó nehéz átmenet következik, amelyek valóban átalakítják a vállalkozások és az egyének mindennapjait.

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

Konrad Wolfenstein

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphet velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 ( München) . Az e-mail címem: [email protected]

Alig várom a közös projektünket.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok

EU-s és német szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókuszterületek: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

További információ itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Tematikus központ, amely betekintést és szakértelmet kínál:

• Tudásplatform, amely a globális és regionális gazdaságokat, az innovációt és az iparágspecifikus trendeket fedi le
• Elemzések, betekintések és háttérinformációk gyűjteménye a legfontosabb fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Egy központ a piacokkal, a digitalizációval és az iparági innovációkkal kapcsolatos információkat kereső vállalatok számára