A GPT-4, a Claude és a Llama kitolták a nagy nyelvi modellek képességeinek határait, de alapvetően még mindig az alapvető nyelvgeneráláson alapulnak.
Lehet, hogy okosnak tűnnek, de a legtöbb modell még mindig nem rendelkezik a korábbi interakciók memóriájával, illetve a komplex feladatok autonóm végrehajtásának képességével. Itt jönnek képbe a következő generációs AI architektúrák.
Ismerje meg a visszakereséssel kiegészített generációs (RAG) ügynököket, a memória-kontextusos prompting (MCP) ügynököket és az AI ügynököket – három megközelítést, amelyek túlmutatnak a szövegjósláson, és megalapozott tudást, kontextusérzékenységet és célorientált cselekvést nyújtanak.
Ebben a blogban bemutatjuk a RAG, MCP és AI ügynököket, segítünk megérteni, mikor érdemes őket használni, és megmutatjuk, hogyan lehet őket a ClickUp segítségével egyszerűen összevonni egy intelligens, skálázható munkaterületen.
📮 ClickUp Insight: A felmérésünkben résztvevők 88%-a használ AI eszközöket személyes feladatokhoz minden nap, 55%-uk pedig naponta többször is. Mi a helyzet az AI-vel a munkahelyen? A projektmenedzsment, a tudásmenedzsment és az együttműködés minden területét ellátó központosított AI segítségével hetente akár 3 órát is megtakaríthat, amelyet egyébként információkereséssel töltene, akárcsak a ClickUp felhasználók 60,2%-a.
RAG, MCP és AI ügynökök: áttekintés
Íme egy rövid összefoglaló arról, hogyan teljesít a RAG az MCP és az AI ügynökökkel szemben. További részletes magyarázatok, definíciók, példák és még sok más a lap alján található!
| Elsődleges cél | Legfrissebb ismeretek biztosítása | Az interakció folytonosságának fenntartása | Feladatok végrehajtása, problémák megoldása |
| Alapvető mechanizmus | Visszakeresés → Kiegészítés → Generálás | Memória → Augment prompt → Generálás | Tervezés → Cselekvés → Megfigyelés → Ismétlés |
| Megoldások | Elavult modellek, hallucinációk | Az LLM-ek állapottalansága | Cselekvési képesség hiánya |
| Eszközökhöz való hozzáférés | Kereső- és visszakereső motorok | Nincs szükség előzetes ismeretekre | Széles körű: API-k, fájlok, alkalmazások, web, kód |
| Architektúra | LLM + visszakereső | LLM + memóriakezelő | LLM + eszközök + memória + végrehajtási ciklus |
| Használati esetek | Tudásbots, ügyfélszolgálat, jogi keresés | Csevegőrobotok, bevezető asszisztensek | DevOps ügynökök, intelligens ütemezők, CRM munkafolyamatok |
TL;DR:
- A RAG megoldja azt, amit az AI nem tud.
- MCP megoldja, amit az AI nem emlékszik
- Az ügynökök megoldják azt, amit az AI még nem tud megtenni.
Mi az a RAG (visszakereséssel kiegészített generálás)?
A visszakereséssel kiegészített generálás (RAG) egy olyan AI architektúra, amely növeli az LLM által generált válaszok pontosságát és relevanciáját azáltal, hogy még a válasz generálása előtt bevonja a külső forrásokból – például vektor adatbázisokból, API-kból vagy privát dokumentumokból – származó legfrissebb információkat.
Ahelyett, hogy kizárólag a modell „emlékeire” támaszkodna, a RAG valós időben valós világbeli adatokat tölt le egy központi tudásbázisból, hogy megalapozottabb, megbízhatóbb eredményeket produkáljon.
A hasonlóságkereséshez hasonló technikák alkalmazásával a RAG ügynökök biztosítják, hogy a legrelevánsabb adatok egy visszakeresési lépésben kerüljenek elő a tudásbázisból. Ez segít megalapozott válaszok generálásában azáltal, hogy a visszakeresett kontextust beépíti a modell érvelési ciklusába.
🔍 Tudta? Az LLM-hallucinációk több mint 60%-át hiányzó vagy elavult kontextus okozza. A visszakereséssel kiegészített generálás segít csökkenteni ezt az arányt azáltal, hogy a kimeneteket ellenőrizhető forrásokra alapozza.
Hogyan működik: Amikor a felhasználó beküld egy parancsot, a RAG először lekérdezi a kapcsolódó adatforrásokból a releváns tartalmat. Ez az információ, amelyet gyakran olyan lekért dokumentumokból nyernek ki, mint támogatási cikkek, belső wikik vagy szerződések, majd hozzáadódik a parancshoz, gazdagítva a modell kontextusát a valós világ relevanciájával. Ezzel a beállítással az LLM nemcsak a képzésén, hanem a valós, valós idejű tények alapján generál választ.
🧠 Tudta? Az LLM-ek alapértelmezés szerint nem rendelkeznek állandó memóriával. Hacsak nem adja meg kifejezetten a korábbi kontextust a promptban (ahogyan az MCP teszi), minden interakciót úgy kezelnek, mintha az első lenne.
Miért fontos ez: A RAG jelentősen csökkenti a hallucinációkat azáltal, hogy a kimeneteket a visszakeresett adatokra és külső ismeretekre alapozza – anélkül, hogy a modellt újra képezné.
Emellett lehetővé teszi a friss vagy saját tulajdonú adatokhoz való hozzáférést, anélkül, hogy újra kellene képezni a modellt. Mivel moduláris, különböző visszakeresőkhöz csatlakoztatható, vagy akár több AI-modell konfigurációban is működtethető speciális feladatokhoz.
És igen, támogatja a hivatkozásokat is! A hivatkozások jelenléte növeli a felhasználók bizalmát, mivel segít igazolni, hogy a modell nyomon követhető forrásokból generálja a helyes választ.
A RAG ügynök használatának egyik példája lehet: egy RAG-et használó ügyfélszolgálati bot, amely azonnal lekérdezi a visszatérítési szabályzatot a belső wikiből, idézi a pontos szakaszt, és másodpercek alatt hasznos választ ad.
A RAG ügynök használatának egyik példája lehet: egy RAG-et használó ügyfélszolgálati bot, amely azonnal lekérdezi a visszatérítési szabályzatot a belső wikiből, idézi a pontos szakaszt, és másodpercek alatt hasznos választ ad.
Figyelembe veendő kihívások: A RAG rendszereket gondosan be kell állítani, hogy a megfelelő információkat keressék elő. Latenciát okozhatnak, és a darabméret, a beágyazások és a prompt struktúra kezelése komoly erőfeszítést igényel – különösen akkor, ha a nagy kockázatú lekérdezések visszakeresési pontosságát szeretnénk javítani.
Ha fontolgatja, hogy a RAG-ot vagy a finomhangolást használja-e a tudás visszakereséséhez, tekintse meg ezt a RAG és finomhangolás összehasonlító útmutatót, amely világosan elmagyarázza a különbségeket.
Ha fontolgatja, hogy a RAG-ot vagy a finomhangolást használja-e a tudás visszakereséséhez, tekintse meg ezt a RAG és finomhangolás összehasonlító útmutatót, amely világosan elmagyarázza a különbségeket.
Íme néhány RAG-példa:
- Támogassa a botokat a szabályzatokkal vagy árakkal kapcsolatos kérdések megválaszolásában
- Vállalati keresőeszközök, amelyek belső dokumentumokat kutatnak át
- Pénzügyi összefoglalók élő piaci adatok felhasználásával
- A frissített joggyakorlatra hivatkozó jogi eszközök
💡 Profi tipp: RAG használata esetén darabolja fel dokumentumait kis, értelmes szegmensekre (100–300 token), hogy javítsa a visszakeresés pontosságát. Túl nagy = hígított kontextus. Túl kicsi = fragmentált logika.
Mi az MCP (Memory-Context Prompting)?
A Memory-Context Prompting (MCP) egy olyan technika, amely segít az LLM-eknek a memória szimulálásában, így több interakció során is meg tudják őrizni a kontextust. Mivel ezek a modellek természetüknél fogva állapotmentesek, az MCP áthidalja a szakadékot azzal, hogy a korábbi interakciókat vagy a releváns felhasználói adatokat visszajuttatja minden új promptba.
Az MCP egy könnyű modellkontextus-protokollt határoz meg a memória bővítéséhez komplex infrastruktúra kiépítése nélkül. Akár új MCP-kiszolgálót telepít, akár egy meglévő MCP-eszközt integrál, a cél ugyanaz marad: a kontextus fenntartása és a tokenhasználat csökkentése.
🧩 Tudta? A ClickUp Brain manuális beavatkozás nélkül képes előhívni az SOP-kat, a korábbi feladatok történetét és a dokumentumokat. Ez a beépített MCP-stílusú kontextustudatosság.
Hogyan működik: A rendszer tárolja a korábbi beszélgetések fordulatokat vagy strukturált memóriaadatokat. Ezután, amikor új prompt érkezik, kiválasztja a releváns részeket – szemantikai keresés, összefoglalás vagy csúszó ablakok segítségével – és hozzáfűzi azt a kontextust a legújabb bemenethez. Az eredmény? Egy olyan válasz, amely úgy tűnik, mintha tudatában lenne a korábban történteknek.
🧩 Érdekes tény: Az MCP nem csak csevegésre használható. Az interaktív fikciós játékok is használják, hogy a döntéseid befolyásolják a történet menetét. Az AI asszisztensed és az RPG karaktered? Alapvetően rokonok. 👯♂️
Miért fontos ez: Az MCP természetesebb, többfordulós beszélgetéseket tesz lehetővé. Segít az AI eszközöknek megjegyezni a felhasználói preferenciákat, nyomon követni az előrehaladást és támogatni a feladatok folytonosságát anélkül, hogy teljes értékű memóriaarchitektúrákra lenne szükség. Ezenkívül könnyű és viszonylag egyszerűen megvalósítható, így kiválóan alkalmas iteratív vagy beszélgetéses munkafolyamatokhoz.
Különösen az IT-csapatok számára az MCP rugalmas megoldást kínál a felhasználói kontextus munkafolyamatok közötti megőrzésére – tudjon meg többet az IT-szakemberek számára testreszabott AI-eszközökről, amelyek ötvözik a memóriát, a kontextust és az automatizálást.
Az MCP egyre szélesebb körű elterjedésével egyre több csapat testreszabja a memóriááramlást a saját MCP-kiszolgálóján keresztül, hogy a válaszadási viselkedést az egyedi üzleti szabályokhoz igazítsa.
Néhány példa az MCP működésére:
- Az MCP-t használó naplózási asszisztens emlékezhet arra, hogy a múlt héten a kiégésről írtál, és finoman megkérdezheti, hogy kipróbáltad-e azt a séta szünetet, amiről írtál.
- Azoknál a csapatoknál, amelyeknek hosszabb munkafolyamatok során strukturált memóriát kell megőrizniük, az MCP kiterjesztett képességei moduláris bővítést tesznek lehetővé, így a beszélgetések eszközök, felhasználási esetek és idő függvényében is konzisztensek maradnak.
Figyelembe veendő kihívások:A tokenkorlátok továbbra is érvényben vannak, így a memóriába beépíthető mennyiség korlátozott. Az irreleváns vagy rosszul kiválasztott memória megzavarhatja a modellt, ezért elengedhetetlen egy átgondolt stratégia arról, hogy mit érdemes megőrizni és mikor érdemes beépíteni.
Íme néhány MCP-példa:
- Chatbotok, amelyek megjegyzik a felhasználóneveket és a korábbi interakciókat
- A tanulók előrehaladását nyomon követő oktatási eszközök
- A felhasználói viselkedéshez alkalmazkodó, történetvezérelt alkalmazások
- Bevezetési folyamatok, amelyek felidézik a felhasználói előzményeket és preferenciákat
💡 Profi tipp: Használja a ClickUp egyéni mezőit és megjegyzéseit MCP memóriajelzőként. Amikor az AI a ClickUp Brain segítségével hivatkozik rájuk, okosabb, személyre szabott javaslatokkal válaszol.
Mik azok az AI-ügynökök?
Az AI-ügynökök az LLM-eket egy lépéssel tovább viszik – a passzív válaszadókból aktív cselekvők lesznek. Az ügynökök nem csak válaszokat generálnak, hanem célokat tűznek ki, döntéseket hoznak, intézkedéseket hoznak és a visszajelzések alapján alkalmazkodnak. Ők a nyelv és az automatizálás közötti híd.
Ami megkülönbözteti őket: Egy ügynök egy meghatározott céllal indul – például egy hétre szóló közösségi média bejegyzések tervezésével. Ezután a célt lépésekre bontja, API-k vagy keresőmotorokhoz hasonló eszközöket használ, feladatokat hajt végre (például tartalom írása vagy ütemezése), és értékeli az eredményeket.
Az ügynökök nem csak utasításokat követnek – gondolkodnak, cselekszenek és iterálnak. Minden döntési ciklust befolyásol a programozott vagy tanult ügynöki viselkedés, amely lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy dinamikusan alkalmazkodjanak a változó célokhoz vagy korlátokhoz.
A fejlett AI-ügynökök gyakran többügynökös rendszerekben működnek, ahol több ügynök együttműködik speciális feladatokban. Ezeket az autonóm ügynököket az ügynök logikája irányítja, ami lehetővé teszi számukra, hogy autonóm módon végezzék feladataikat, miközben alkalmazkodnak a változó bemenetekhez.
Például speciális AI-ügynököket lehet kiképezni arra, hogy meghatározott szerepeket – például pénzügy, tartalom vagy minőségbiztosítás – lássanak el a nagyobb munkafolyamaton belül.
💡 Profi tipp: Először alacsony kockázatú automatizálásokban (például tartalomgenerálás vagy állapotfrissítések) tesztelje AI-ügynökök folyamatát, majd lépjen tovább nagy hatással bíró munkafolyamatokra, például sprinttervezésre vagy hibajavításra.
Például speciális AI-ügynököket lehet kiképezni arra, hogy meghatározott szerepeket – például pénzügy, tartalom vagy minőségbiztosítás – lássanak el a nagyobb munkafolyamaton belül.
💡 Profi tipp: Először alacsony kockázatú automatizálásokban (például tartalomgenerálás vagy állapotfrissítések) tesztelje AI-ügynökök folyamatát, majd lépjen tovább nagy hatással bíró munkafolyamatokra, például sprinttervezésre vagy hibajavításra.
Miért fontos ez: Az AI-ügynökök képesek kezelni a teljes munkafolyamatot, különböző eszközökön és környezetekben működnek, és csökkentik az állandó emberi beavatkozás szükségességét. Ideálisak ismétlődő, összetett vagy több lépésből álló folyamatokhoz, amelyeknél előnyös az autonómia. Ez lehetőséget teremt a komplexebb döntéshozatalra is, ahol az ügynököknek mérlegelniük kell a prioritásokat, koordinálniuk kell a rendszereket, és megoldaniuk kell a munkafolyamatok közötti konfliktusokat.
Kíváncsi arra, hogy ez hogyan működik a gyakorlatban? A marketing automatizálástól az IT-problémák megoldásáig – íme néhány, az iparágakban leghatékonyabb AI-alkalmazási példa, amelyek rávilágítanak arra, hogy az ügynöki rendszerek máris hogyan alakítják át a munkafolyamatokat.
Képzeljen el egy marketing ügynököt, aki kutatja a versenytárs termékbevezetését, létrehoz egy válasz kampányt, ütemezi azt a különböző platformokon, és mindent naplóz a ClickUp munkaterületén – mindezt anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség.
Képzeljen el egy marketing ügynököt, aki kutatja a versenytárs termékbevezetését, létrehoz egy válasz kampányt, ütemezi azt a különböző platformokon, és mindent naplóz a ClickUp munkaterületén – mindezt anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség.
Mi a hátránya?Mivel külső rendszereket ölelnek fel és különböző eszközök használatára támaszkodnak, az ügynökök gondosabb összehangolást igényelnek. Építésük és hibakeresésük bonyolultabb. Gondosan figyelemmel kell kísérni és szandboxban kell futtatni őket, különösen akkor, ha kritikus rendszerekhez kapcsolódnak. Mivel az ügynökök több LLM-hívást is végrehajtanak, erőforrás-igényesek lehetnek.
Íme néhány AI-ügynök példa:
- Kódfelülvizsgálatokat vagy repo-frissítéseket automatizáló fejlesztői csapatok
- A marketingcsapatok kutatási és kampánytervezési feladatait átvállalja
- Az IT-osztályok a riasztások osztályozásával és a javítások végrehajtásával foglalkoznak.
- Naptárak, emlékeztetők vagy e-mailek kezelésével foglalkozó személyes ügynökök
Kíváncsi arra, hogy a különböző iparágak hogyan alkalmazzák az ügynöki rendszereket? AI használati útmutatónk bemutatja, hogyan forradalmasítják az AI ügynökök a marketing, a mérnöki munka és az üzemeltetés munkafolyamatait.
🧩 Érdekes tény: egyes AI ügynökök a teljesítményükre kapott visszajelzések alapján képesek magukat újraprogramozni. Ez a „tanulj a hibáidból” elv következő szintje.
Néhány AI-ügynök olyan eszközöket használ, mint a ReAct, hogy szó szerint „hangosan gondolkodjon”, és lépésről lépésre leírja gondolkodási folyamatát, mielőtt cselekedne – mintha naplóba írná gondolatait, mielőtt megoldana egy rejtvényt.
Kíváncsi arra, hogy a különböző iparágak hogyan alkalmazzák az ügynöki rendszereket? AI használati útmutatónk bemutatja, hogyan forradalmasítják az AI ügynökök a marketing, a mérnöki munka és az üzemeltetés munkafolyamatait.
🧩 Érdekes tény: egyes AI ügynökök a teljesítményükre kapott visszajelzések alapján képesek magukat újraprogramozni. Ez a „tanulj a hibáidból” elv következő szintje.
Néhány AI-ügynök olyan eszközöket használ, mint a ReAct, hogy szó szerint „hangosan gondolkodjon”, és lépésről lépésre leírja gondolkodási folyamatát, mielőtt cselekedne – mintha naplóba írná gondolatait, mielőtt megoldana egy rejtvényt.
RAG, MCP és AI ügynökök: Melyiket érdemes használni?
A RAG, MCP és AI ügynökök közötti választás nem trendek követéséről szól, hanem arról, hogy a megfelelő architektúrát illessze a munkafolyamatához, adatstratégiájához és végső céljaihoz.
🧩 Érdekesség: 2024-ben több Fortune 500-as csapat is arról számolt be, hogy több mint 25%-kal gyorsabban fejezték be a projekteket az agens AI rendszerek használatával – ez bizonyítja, hogy a digitális csapattagoknak való feladatátadás valóban működik.
Vizsgáljuk meg ezt mélyebb technikai érveléssel, gyakorlati példákkal, és azzal, hogy a ClickUp hogyan támogatja az egyes felhasználási eseteket.
🧠 Mikor érdemes a RAG-ot használni?
A RAG akkor nyújt kiemelkedő teljesítményt, ha az alkalmazás számára a tényszerűség, az adatok frissessége és az átláthatóság a legfontosabb.
Használja a RAG-ot, ha:
- Nagy, gyakran frissített adatkészletekkel rendelkezik (belső wikik, dokumentáció, SOP-k, termékleírások).
- Nyomon követhető forrásokra van szükség (azaz „Honnan származik ez a válasz?”).
- Csökkenteni szeretné a hallucinációkat azáltal, hogy az LLM kimenetét valós tartalomra alapozza.
Példák a használatra:
- Belső AI asszisztens, amely a ClickUp Docs-ban tárolt vállalati adatokból és tudásbázisból meríti a válaszokat.
- Jogi csapatok, amelyek záradékokat keresnek ki szabályzati dokumentumokból vagy szerződésekből
- Ügyfélszolgálati botok, amelyek valós idejű hibaelhárítási információkat jelenítenek meg a frissített dokumentumokból
🚀 ClickUp előnye: Tárolja és rendszerezze forrásdokumentumait a ClickUp Docs -ban. Adjon hozzá AI-támogatott keresést a ClickUp Knowledge Management és a Brain segítségével, hogy létrehozzon egy RAG-stílusú asszisztenst, amely valós időben megalapozott válaszokat generál – anélkül, hogy új modellt kellene betanítania.
Megismerheti azt is, hogy más csapatok hogyan alkalmazzák az AI eszközöket a döntéshozatalban RAG-szerű architektúrák segítségével, hogy megalapozott, adatalapú döntéseket hozzanak.
🚫 Korlátozás: A RAG nem tud gondolkodni vagy cselekedni – elsősorban információkat gyűjt és összefoglal.
🧠 Mikor érdemes az MCP-t használni?
Ha a beszélgetés folytonossága, a felhasználói adatok megjegyzése és a kontextus fenntartása az interakciók során kulcsfontosságú, akkor az MCP a megfelelő technika.
Használja az MCP-t, ha:
- Az AI-rendszerének emlékeznie kell a felhasználói preferenciákra, a korábbi bevitelekre vagy a korábbi műveletekre.
- Többfordulós beszélgetéseket vagy döntési láncokat kezel.
- Könnyű kontextuskezelést szeretne, anélkül, hogy teljes memóriadatbázist kellene építenie.
Példák a használatra:
- AI bevezető botok, amelyek megjegyzik, mit végzett el a felhasználó (pl. integrációk beállítása).
- Személyes AI termelékenységi coachok, akik emlékeznek a céljaidra és a követendő lépésekre.
- Pénzügyi eszközök, amelyek a korábbi felhasználói viselkedés alapján módosítják tanácsaikat.
🚀 ClickUp előnye: Az MCP-típusú memória természetesen illeszkedik a ClickUp-ba a Feladatok, Dokumentumok, Megjegyzések és Tevékenységnaplók révén. A ClickUp Brain segítségével az AI előhívhatja a korábbi kontextust, hogy finomítsa javaslatait – például ki felelős miért, mi volt az utolsó megbeszélt téma, és mi a következő lépés.
🚫 Korlátozás: Az MCP továbbra is a prompt engineeringre támaszkodik; általában nem kezdeményez önállóan cselekvéseket és nem tanul dinamikusan.
Hogyan működik a ClickUp AI mint AI-ügynök?
Az AI ügynökök nem csak kérdésekre válaszolnak – megfigyelnek, terveznek, végrehajtanak és alkalmazkodnak. És pontosan erre lett kifejlesztve a ClickUp AI.
Akár projekteket kezel, belső műveleteket automatizál, akár AI-alapú termékeket fejleszt, a ClickUp tökéletes alapot biztosít intelligens ügynökök elindításához, amelyek együttműködnek a csapatával, és bonyolultság nélkül skálázhatók.
✅ Mi teszi a ClickUp AI-t ügynökösé?
Ahhoz, hogy egy rendszer AI-ügynöknek minősüljön, nem elég, ha generatív AI-képességekkel rendelkezik. Integrálnia kell a memóriát, a gondolkodást, a cselekvést és a tanulást egy célorientált munkafolyamatba.
🧩 Érdekesség: Az agens AI ötlete a 1980-as évek klasszikus AI-kutatásából származik, ahol a szoftver „agenseket” olyan apró digitális alkalmazottakként képzelték el, akik rendelkeznek memóriával, célokkal és autonómiával.
A ClickUp minden követelménynek megfelel:
| Képesség | ClickUp AI funkció |
| Memória | ✅ A ClickUp Brain megjegyzi a feladatok, dokumentumok, megjegyzések és munkafolyamatok kontextusát. |
| Érvelés | ✅ Az AI értelmezi a felhasználói szándékot, hivatkozik a korábbi adatokra, és javaslatot tesz az optimális következő lépésekre. |
| Tervezés | ✅ Az ügynökök egyszerű bevitelek alapján feladatokat, célokat vagy emlékeztetőket generálhatnak és ütemezhetnek. |
| Végrehajtás | ✅ A ClickUp Automations segítségével az ügynökök olyan műveleteket hajtanak végre, mint az állapotok frissítése vagy a tulajdonosok kijelölése. |
| Eszközhasználat | ✅ A ClickUp integrálható a Slackkel, a GitHubbal, a Google Naptárral és másokkal – az AI rendszerek között működik. |
| Visszacsatolási hurok | ✅ Az aktivitáskövetés + feltételes logika lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy reagáljanak és idővel fejlődjenek. |
Az integrált döntéshozatali logikával és tiszta felhasználói felülettel a ClickUp AI értelmezi a felhasználói beviteleket, és összehangolja azokat a domain tudásával és üzleti szabályaival. Akár felhasználói lekérdezés, akár automatizált munkafolyamat indítja el az ügynököt, annak vezérlő mechanizmusa biztosítja a kontextus és a szándék alapján pontos kimeneteket.
Vessünk egy pillantást a részletekre!
🧠 ClickUp Brain = memória + kontextustudatosság
A ClickUp Brain az AI-ügynököd neurális magja. Az önálló eszközöktől eltérően, amelyek sekély prompt-előzményekre vagy külső adatbázisokra támaszkodnak, a ClickUp Brain a munkaterületeden belül él és natívan érti azt. Nem csak adatokat tárol, hanem értelmezi azokat is, hogy értelmes lépéseket tegyen.
Ez a fajta kontextustudatosság nagy előrelépés az AI és a gépi tanulás rendszerekben, ahol az integrált memória és következtetés egyre inkább az intelligens végrehajtás központi elemévé válik.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban:
A ClickUp Brain azonnal visszahívja a projekt történetét, beleértve a feladatok frissítéseit, megjegyzéseket, időnaplókat és a határidők változásait. Például, ha egy magas prioritású feladatnál ismételt késések vagy akadályok jelentkeztek, amelyek megjegyzésekben szerepelnek, akkor a feladatot eskalálásra jelölheti, idővonal-frissítéseket javasolhat, vagy a munka újraelosztását ajánlhatja.
Megérti a tulajdonjogot és a felelősséget is. Mivel a megbízottak, a szerepek és a függőségek a munkaterület struktúrájának részét képezik, felteheti a következő kérdéseket:
„Kié ez?” „Ez blokkolva van?” „A tervezők közül valaki átnézte ezt?”
És kapjon azonnali, pontos válaszokat – nincs szükség oda-vissza levelezésre.
Ami a megbeszéléseket illeti, a ClickUp Brain nem csak jegyzeteket készít. A ClickUp Docs vagy az AI Notepad segítségével kivonhatja a legfontosabb teendőket, hozzárendelheti a felelősöket és létrehozhatja a követendő feladatokat automatikusan – így a beszélgetések strukturált munkává alakulnak.
💡Profi tipp: A tökéletes AI-társat keresi a megbeszélésekhez? Olyat, aki leírja a hívásait, automatikusan kivonja a teendőket, a felelősöket és a megbeszélések összefoglalóját? Próbálja ki a ClickUp AI Notetaker alkalmazást!
A ClickUp AI nagy segítséget jelent az onboarding során. Ha egy új csapattag csatlakozik egy feladathoz, a ClickUp Brain proaktívan csatolhat belső dokumentumokat, például a márka üzenetküldési útmutatót, a tervezési kérelem SOP-ját vagy a kampány ellenőrzőlistáit, így a beilleszkedés zökkenőmentes és gyors lesz.
🧠 Miért jelent ez áttörést:
A legtöbb AI eszköz manuális kontextusbevitelt igényel. A ClickUp Brain megfordítja a forgatókönyvet azzal, hogy memóriát és tudatosságot ágyaz be a tényleges munkaterületbe. Ez az AI ügynökének a következő képességeket biztosítja:
- Ismerje meg a folyamatban lévő projekteket manuális képzés nélkül
- Tartsa karban a memóriáját feladatok, megbeszélések és ütemtervek között
- Reagáljon valós időben a munkaterület változásaira – szkriptelés vagy beállítás nélkül.
Mindez fokozza az AI képességét, hogy valós időben intelligens hozzájárulást nyújtson – anélkül, hogy állandó felhasználói irányításra lenne szükség. Nincs szükség egyedi memóriarendszerek építésére vagy a modell finomhangolására – a ClickUp Brain az első naptól kezdve készen áll a használatra.
⚙️ ClickUp Automations = Ahol az AI valódi cselekvésbe kezd
A ClickUp Brain kontextust ad az ügynökének. Az automatizálás pedig végrehajtási képességet biztosít számára.
Míg a legtöbb automatizálási rendszer egyszerű „ha-akkor” logikát követ, a ClickUp motorja ennél tovább megy. A szabályok és az AI párosításával a munkafolyamatok dinamikus rendszerekké válnak, amelyek valós időben alkalmazkodnak a csapat viselkedéséhez és tevékenységéhez.
🧩 Tudta? A ClickUp Automations naponta akár 100 000 logikai alapú munkafolyamatot is futtathat anélkül, hogy lelassítaná a munkaterületét. Az AI segítségével pedig dinamikus döntéshozókká válnak.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban:
Tegyük fel, hogy egy feladatot „Felülvizsgálatra szorul” jelöléssel láttak el. Az ügynök nem csak értesíti a csapatot, hanem elindít egy teljes felülvizsgálati folyamatot:
- A feladatot átadja a minőségbiztosítási vezetőnek.
- Értesíti őket a Slackben vagy a Microsoft Teamsben
- Készítsen ellenőrző listát a feladat típusának megfelelő ellenőrzési lépésekkel!
- Beállítja a SLA-irányelveknek megfelelő határidőt.
Vagy amikor egy felvételi űrlapot nyújtanak be, az:
- Kivonjon kritikus információkat, mint például a sürgősség, a kérő és a projekt típusa.
- Osztályozza a kérést (hibajelentés, marketing összefoglaló, támogatási feladat)
- Indítson el egy új projektfeladatot alfeladatokkal
- Automatikusan rendeljen hozzá érdekelt feleket és állítsa be a kezdési dátumot
Még a hibajelentések is cselekvési tételekké válnak. Ha valaki olyan megjegyzést hagy, hogy „a webhely nem elérhető”, az AI ügynöke a következőket teheti:
- A súlyosság felismerése AI-osztályozással
- A feladat állapotát „Sürgős”ra módosítani
- A problémát továbbítsa az ügyeletes mérnöknek.
- Indítson el egy ellenőrzőlistát a naplózáshoz, javításhoz, teszteléshez és telepítéshez – mindezt automatikusan.
🧩 Érdekesség: Az egyik legnépszerűbb ClickUp AI automatizálás? A hibák automatikus osztályozása a feladatokhoz fűzött megjegyzések alapján, olyan kifejezések alapján, mint „site down” (webhely leállt), „404” vagy „error logs” (hibajelentések). Azonnali triázs varázslat.
🧠 Miért jelent ez áttörést:
A ClickUp Automations a munkafolyamatokhoz igazodik. Kezdje egyszerűen néhány kiváltóval, majd adjon hozzá logikai rétegeket és AI-alapú műveleteket – anélkül, hogy egyetlen sor kódot is írnia kellene.
Ahogy a rendszerei fejlődnek, úgy fejlődik az AI ügynöke is. Nem csak utasításokat követ, hanem megtanulja, hogyan működik a csapata, és minden lépésnél támogatja Önt.
✍️ ClickUp AI + Feladatok = Lendületet adó alkotás
A ClickUp AI inside Tasks nem csak hasznos, hanem működőképes is.
Ahelyett, hogy csak egy mellékes csevegőprogramként működne, a munkád részévé válik, és segít a csapatodnak a nyers adatokat strukturált, együttműködésen alapuló cselekvéssé alakítani.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban:
Összefoglalja a zavaros beszélgetéseketÉpp most fejezte be egy hosszú beszélgetést? Az AI kiemeli a legfontosabb döntéseket és a következő lépéseket, majd egyértelmű felelősökkel ellátott feladatokat hoz létre – a kontextus nem vész el.
A promptokat feladatleírásokká alakítja Írjon be egy sort, például: „Tervezze át az új GTM kampány céloldalát.” Az AI ezt kiegészíti egy teljes feladatleírássá:
- Szolgáltatások
- KPI-k és célok
- Javasolt együttműködők
- Linkek a vonatkozó dokumentumokhoz (ha vannak ilyenek)
A feladatok automatikus szervezése menet közbenA ClickUp AI a feladatokat a megfelelő listába sorolja, intelligens címkéket javasol, például #urgent vagy #UX, és a szövegből kiolvasva jelzi a függőségeket.
Tartalomtervezet kontextusbanSzüksége van egy nyomon követő e-mailre, egy megbeszélés összefoglalójára vagy egy állapotjelentésre? A ClickUp AI létrehozhatja ezeket – közvetlenül a feladatban, teljes mértékben figyelembe véve a projekt előrehaladását.
A legtöbb AI eszköz segít az írásban. A ClickUp AI segít a szállításban. Ez a különbség!
A ClickUp Chat is AI-alapú, így összefoglalhatja a csevegéseket, akár nyaralás után tér vissza az irodába, akár csak nem akarja átnézni a hosszú beszélgetési előzményeket.
🔗 ClickUp integrációk = eszközök közötti végrehajtás káosz nélkül
Egy igazi AI-ügynök nem csak a feladatlistájában él. Összekapcsolnia kell az eszközeit, adatokat kell lekérnie és cselekednie kell, bárhol is történjen a munka. Ez az, ahol a ClickUp natív integrációi és nyílt API-ja megkülönbözteti a többitől.
Az AI ügynöke képes:
Találkozók ütemezése a Google Naptár segítségévelJavasoljon időpontokat a megbízott személyek rendelkezésre állása alapján, automatikusan hozza létre az eseményt, és helyezze el a linket a ClickUp vagy a Slack alkalmazásban.
Küldjön frissítéseket a Slackben vagy a Microsoft TeamsbenRiasztásokat indítson el, amikor mérföldkövekhez érkeznek, határidők változnak vagy akadályok merülnek fel – a megfelelő személyeket a megfelelő kontextussal címkézve.
Változtatások továbbítása fejlesztői eszközökhöz, például Jira vagy GitHubA feladatok automatikus áthelyezése a minőségbiztosításba, a problémaállapot szinkronizálása vagy a pull requestek kommentálása, amikor a feladatok befejeződnek a ClickUp-ban.
Csatoljon fájlokat a Google Drive-ból vagy a DropboxbólÉszlelje a megjegyzésekben említett fájlokat, keressen a felhőalapú tárhelyen, és kapcsolja a megfelelő eszközt közvetlenül a feladathoz vagy a dokumentumhoz.
Az eredmény? Az ügynöke nem lesz többé elszigetelt bot, hanem igazi csapatjátékos lesz.
🛠 Készítse el saját AI ügynökét (nincs szükség fejlesztésre)
Nincs szüksége adatelemzőre vagy fejlesztői csapatra ahhoz, hogy hatékony AI ügynököt állítson be a ClickUp-ban. Máris rendelkezik mindennel, amire szüksége van: vizuális építőkkel, automatizálási logikával és előre elkészített AI műveletekkel, amelyek azonnal használatra készek.
Kezdje el 3 lépésben:
- Határozza meg a kiváltó tényezőtDöntse el, mi aktiválja az ügynököt – egy feladat állapotának változása, egy új űrlap benyújtása, egy mező frissítése vagy valami más.
- AI logika hozzáadásaIntelligencia réteg hozzáadása összefoglaláshoz, osztályozáshoz, ellenőrzőlisták javaslásához vagy sürgősség vagy ügyféltípus alapján történő prioritás meghatározásához.
- Állítsa be az eredménytAutomatizálja a következő lépéseket: rendeljen hozzá feladatot, értesítsen valakit, állítson be határidőt, vagy helyezze el egy sprintben vagy mappában.
Miután élesben van, az AI ügynök készen áll a munkára – kód, képzés és a csapat munkájának lassítása nélkül.
🔍 Lépésről lépésre szeretne segítséget? Olvassa el ezt a blogbejegyzést az AI-ügynökök létrehozásáról, és megtudhatja, hogyan kell felépíteni a munkafolyamatokat, meghatározni a siker feltételeit és létrehozni a reagáló automatizálásokat.
A munkafolyamatok jövője az ügynököké – és ez már itt is van
A RAG, MCP és AI ügynökök mindegyike hatékony, de eltérő célt szolgál az AI rendszertervezésben. Míg a RAG valós idejű adatokkal támasztja alá a kimeneteket, és az MCP hosszú távú memóriát hoz az interakciókba, addig az AI ügynökök képviselik a jövőt – autonóm rendszerek, amelyek terveznek, cselekszenek, tanulnak és integrálódnak a különböző eszközök között.
A mesterséges intelligencia jövőbeli trendjeinek folyamatos fejlődésével a generatív AI és a külső rendszerek, valamint a szekvenciális döntéshozatal összeolvadása átalakítja az ügynökök működését. Az ügynökök beépíthetik a külső adatokat, és akár egyedi kódot is futtathatnak komplex műveletek végrehajtásához, anélkül, hogy sablonos munkafolyamatokra lennének korlátozva.
A ClickUp segítségével nem csak a jövőről olvas, hanem azt is megalkotja. Akár önműködő munkafolyamatokat hoz létre, AI-alapú asszisztenseket indít el, vagy funkciók közötti csapatokat bővít, a ClickUp AI egy helyen biztosítja az eszközöket a tudás központosításához, a végrehajtás automatizálásához és az intelligens döntéshozatalhoz.
Az eredmény? Kevesebb felesleges munka. Nagyobb lendület. És önműködő munkafolyamatok.
Ez az ügynöki termelékenység. Regisztráljon a ClickUp-ra, és fedezze fel az AI ügynököket saját maga!