A vállalati csapatok elmerülnek a szerszámok sokaságában és a kontextusváltásokban. Az agens AI rendszerek, amelyek nagy nyelvi modelleket kombinálnak API-kkal, memóriával és feladat-tervezési képességekkel, egységes megoldást kínálnak.
Ezek az autonóm ügynökök képesek felismerni a helyzeteket, komplex munkafolyamatokat átgondolni és a felhasználók nevében intézkedéseket hozni.
Mivel az iparág vezetői 2025-öt „az AI-ügynökök évének” nevezik, a nagy technológiai vállalatok versengenek egymással a kifinomult ügynöki platformok bevezetésében, amelyek ígéretet tesznek a működés racionalizálására és a termelékenység növelésére a szervezeteken belül.
Főbb tanulságok
- Az agens AI rendszerek automatizálják a munkafolyamatokat, 50–78%-kal csökkentve a vállalati munkaterhelést.
- Az AI-ügynökök 90%-a gyorsan kudarcot vall, ha nincs megfelelő integrációs és memóriarendszer.
- A közepes méretű vállalkozások vezetik az alkalmazást, prioritásként kezelve a kutatást, a termelékenységet és az ügyfélszolgálatot.
- A legjobb mesterséges intelligencia platformok a biztonságot, az irányítást és a speciális területeken alkalmazott ügynökök bevetését helyezik előtérbe.
Mi az agens AI?
Az agentikus mesterséges intelligencia olyan rendszereket jelent, amelyek önállóan érzékelik az adatokat, speciális modellek segítségével következtetnek, külső eszközökkel hajtják végre a feladatokat, és folyamatosan tanulnak a visszajelzésekből a teljesítmény javítása érdekében.
Ez a négylépéses ciklus – észlelés, okok keresése, cselekvés, tanulás – lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy bonyolult üzleti folyamatokat kezeljenek anélkül, hogy folyamatos emberi felügyeletre lenne szükség.
Az agens AI megértéséhez nem csupán az egyszerű csevegőrobotokat kell figyelembe venni, hanem azokat a rendszereket is, amelyek önállóan képesek komplex, több lépésből álló munkafolyamatokat végrehajtani.
A hagyományos mesterséges intelligencia asszisztensekkel ellentétben, amelyek egyedi utasításokra reagálnak, az agens rendszerek hosszabb interakciók során is megőrzik a kontextust, és valós idejű visszajelzések alapján képesek alkalmazkodni.
Ezeknek a rendszereknek az autonóm jellege egyaránt lehetőségeket és kihívásokat teremt.
Az NVIDIA ügynöki mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatása bemutatja, hogyan tudnak az ügynökök több speciális modellt összehangolni, miközben fenntartják a biztonsági korlátokat.
A Beam AI 2025-ös felülvizsgálata azonban azt mutatja, hogy az AI-ügynökök 90%-a 30 napon belül kudarcot vall a kontextusvesztés és az integrációs problémák miatt.
A vezető platformok ezeket a kihívásokat állapotfüggő memóriarendszerekkel, robusztus eszközkoordinációval és átfogó irányítási keretrendszerekkel oldják meg, amelyek nyomon követik a döntéshozatali folyamatokat és szükség esetén lehetővé teszik az emberi felügyeletet.
Miért alkalmazzák a vállalatok az AI-ügynököket?
Az AI-ügynököket alkalmazó szervezetek 50–78%-os munkaterhelés-csökkenésről és a folyamatok hatékonyságának jelentős javulásáról számolnak be, ami elengedhetetlenül fontos ahhoz, hogy az egyre inkább automatizált üzleti környezetben versenyképesek maradjanak.
Piackutatások szerint az üzleti vezetők 81%-a tervezi az ügynökök integrálását mesterséges intelligencia stratégiájába, bár a Microsoft Work Trend Index szerint csak 24% érte el a szervezet egészére kiterjedő bevezetést.
A fő hajtóerők között szerepel a szerszámok fragmentációjának csökkentése, a rutin munkafolyamatok automatizálása és az ügyfélkapcsolatok bővítése anélkül, hogy arányosan növekedne a létszám.
A 100-2000 alkalmazottat foglalkoztató közepes méretű vállalatok vezetik az alkalmazás terén, az ügynököket kutatáshoz és összefoglaláshoz (58%), személyes termelékenységhez (53,5%) és ügyfélszolgálathoz (45,8%) használják.
A bevezetés azonban továbbra is jelentős kihívásokkal jár. A legnagyobb akadályokat a régi rendszerekkel való integráció, a több lépésből álló folyamatok során a kontextus megőrzése és a megfelelő irányítási keretrendszer kialakítása jelenti.
A sikeres implementációk hangsúlyt fektetnek a folyamatos értékelésre, az ember által irányított ellenőrzésre és a korlátozott jogosultságokra, hogy megakadályozzák az ügynököknek a tervezett határok túllépését.
A mesterséges intelligencia ügynökök bevezetésében élen járó vállalatok
Az agentikus mesterséges intelligencia területén olyan ismert felhőszolgáltatók, innovatív startupok és vállalati szoftvercégek működnek, amelyek mindegyike egyedi erősségeket hoz az agentek telepítésébe és kezelésébe.
- AWS (Amazon) : Az AgentCore biztonságos futási környezetet, memóriaszolgáltatásokat a kontextus megőrzéséhez és egy dedikált piacteret kínál előre elkészített ügynöki megoldásokhoz.
- ServiceNow : Az AI Experience kontextusérzékeny multimodális interfészeket kínál, míg a Zurich kiadás természetes nyelvű kódolási képességekkel rendelkező ügynöki munkafolyamatokat vezet be.
- Salesforce : Az Agentforce autonóm ügynököket épít közvetlenül a CRM munkafolyamatokba, és a korai ügyfelek szerint ez 70%-kal csökkenti az első szintű ügyfélszolgálati megkeresések számát.
- Microsoft : Átfogó ökoszisztéma, amely magában foglalja a Copilot terepi útmutatót, az Agent Store piacteret és a GitHub Copilot kódoló ügynököket, amelyek zökkenőmentesen integrálódnak a vállalati eszközökbe.
- NVIDIA : A Blueprints és a NeMo mikroszolgáltatások lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy fejlett érvelési képességekkel rendelkező, kifinomult ügynöki architektúrákat építsenek.
- OpenAI : Az AgentKit vizuális ügynöképítőket, átfogó értékelő eszközöket és kibővített csatlakozó-nyilvántartásokat kínál a gyors munkafolyamat-tervezéshez.
- Google : A Gemini-alapú ügynökök az adattudomány, a kódértelmezés és a mérnöki munka területén működnek, és az AP2 fizetési protokoll biztosítja számukra a biztonságos autonóm tranzakciókat.
- Databricks : Az Agent Bricks automatikusan létrehozza és finomhangolja a domain-specifikus ügynököket, a platform pedig ajánlja az optimális modellkonfigurációkat.
Ezek a platformok közös innovációkat tartalmaznak a kormányzás, az értékelés és az integrációs képességek terén.
A legtöbbjük hangsúlyt fektet a szerepkörökön alapuló hozzáférés-vezérléssel biztosított biztonságra, átfogó megfigyelhetőséget biztosít az ügynökök döntéseinek nyomon követéséhez, és kiterjedt csatlakozó-könyvtárakat kínál a meglévő üzleti rendszerekkel való integrációhoz.
A általános célú asszisztensek helyett a speciális területeken működő ügynökök felé mutató tendencia a piac érettségét és a vállalati környezetben történő hatékony ügynökök bevetésének egyre jobb megértését tükrözi.
Gyakran ismételt kérdések
Az agens AI rendszerek nyelvi modelleket kombinálnak külső eszközökkel, memóriával és tervezési képességekkel, hogy önállóan, folyamatos emberi irányítás nélkül több lépésből álló feladatokat hajtsanak végre.
A szervezetek ügynököket használnak az eszközváltások csökkentésére, az ismétlődő munkafolyamatok automatizálására, az ügyfélkapcsolatok bővítésére és a tudásalapú munkában jelentős hatékonyságjavulás elérése érdekében.
A legnagyobb problémák közé tartozik a lépések közötti kontextusvesztés, a régi rendszerekkel való integrációs nehézségek és a hibák láncreakciója, amely robusztus irányítási keretrendszereket igényel.
A vezető platformok szerepköralapú hozzáférés-vezérlést, döntéskövetést, anomália-felismerést és emberi jóváhagyást igénylő munkafolyamatokat alkalmaznak az érzékeny műveletek vagy tranzakciók esetében.
A legmagasabb alkalmazási arányt és mérhető hatékonyságnövekedést az ügyfélszolgálat, a szoftverfejlesztés, az adatelemzés és az üzleti folyamatok automatizálása területén tapasztalják.
Záró gondolatok
Az agens AI bevezetését vezető vállalatok robusztus technikai infrastruktúrát kombinálnak olyan gyakorlati irányítási keretrendszerekkel, amelyek a valódi vállalati kihívásokra adnak választ.
Az AWS biztonságos futási környezeteitől a ServiceNow multimodális interfészeiig és a Microsoft átfogó ügynöki ökoszisztémájáig ezek a platformok bemutatják, hogyan tudja az autonóm mesterséges intelligencia átalakítani az üzleti működést, miközben megőrzi a szükséges felügyeletet és ellenőrzést.