Claude Agentic AI áttekintés 2025 [Őszinte véleményünk]

Képzeld el, hogy hajnali 2-kor felébredsz, mert egy kritikus hiba blokkolja a csapatod telepítését. Leírod a problémát Claude-nak, és pár percen belül elvégzi a diagnosztikát, javít három fájlt, futtat regressziós teszteket, és benyújt egy pull requestet, miközben te kávét főzöl.

Ez a forgatókönyv már nem sci-fi. Az Anthropic Claude ügynöki mesterséges intelligenciája a természetes nyelvű kérésekből autonóm, több lépésből álló munkafolyamatokat hoz létre, és a vállalatok máris kétszámjegyű termelékenységnövekedésről számolnak be.

Főbb tanulságok

Az Anthropic kínál agens AI-t?

Igen. Az Anthropic két kiemelt termékén keresztül forgalmazza az agentikus mesterséges intelligenciát a Claude márkanév alatt: a Claude Code és a Claude for Chrome.

A Claude Code 2025 márciusában kutatási előnézetként indult, májusra pedig már általánosan elérhetővé vált, ami tízszeres használatnövekedést eredményezett, és három hónap alatt az éves bevételt 500 millió dollár fölé emelte.

A Chrome-bővítmény 2025 augusztusában jelent meg, mint egy oldalsáv-ügynök, amely naptárbejegyzéseket foglal, e-mail válaszokat fogalmaz meg és webes űrlapokat tölt ki emberi beavatkozás nélkül.

Az önálló eszközökön túl a Claude a vállalati munkafolyamatokat is támogatja. 2025 októberében az Anthropic és a Salesforce elindította a natív Slack támogatást, amely lehetővé teszi a Claude számára a csatornák összefoglalását és a CRM-adatok lekérését.

Ugyanebben a hónapban a Salesforce a Claude-ot nevezte meg az Agentforce központi modelljének, amely platformja szabályozott iparágakat, például a pénzügyi és az egészségügyi szektort szolgálja ki.

Hogyan működik valójában?

Claude ügynöki képessége egy számítógép-használat nevű funkción alapul, amelyet a Claude 3. 5 2024 végén vezetett be. A modell bash parancsokat hajthat végre, fájlokat szerkeszthet, weboldalakat böngészhet és API-kat hívhat meg, mindezt gondolati láncokba ágyazva.

A fejlesztők az Anthropic Agent SDK-n keresztül érhetik el ezeket a funkciókat, amely egy REST-alapú eszközkészlet, amely összekapcsolja Claude nyelvértését az eszközök engedélyeivel.

Amikor megkéri Claude-ot, hogy „alakítsa át a naplózási modult és frissítse a dokumentációt”, az elemzi a szándékát, megtervezi a szerkesztések sorrendjét, megírja a kódot, lefuttatja a teszteket, és elküldi az eredményt anélkül, hogy minden egyes mikrolépésnél jóváhagyásra várna.

Az integráció három rétegben történik. Az Anthropic API közvetlenül szolgálja Claude-ot, míg az Amazon Bedrock és a Google Vertex AI a felhőjükben tárolja Claude-ot azoknak az ügyfeleknek, akik az AWS vagy a GCP infrastruktúrát részesítik előnyben.

Vállalati csapatok számára a Slack natív integrációja lehetővé teszi Claude számára, hogy csatlakozzon csatornákhoz, összefoglalja a beszélgetéseket és válaszoljon a kérdésekre a csatlakoztatott rendszerekből származó élő adatok felhasználásával.

A Salesforce és az Agentforce közötti partnerség ezt még tovább viszi, beágyazva a Claude-ot a Salesforce bizalmi határain belül, így minden adat a platformon marad, és megfelel a szabályozott szektorokra vonatkozó szigorú megfelelőségi követelményeknek.

Ez az architektúra lehetővé teszi, hogy Claude passzív asszisztensből aktív munkatárssá váljon. Ahelyett, hogy kódrészletet generálna, amelyet Önnek másolnia és beillesztenie kell, Claude megnyitja a fájlt, végrehajtja a módosítást, ellenőrzi a szintaxist, és egy mozdulattal frissíti a kapcsolódó dokumentációt.

Ez a különbség azért fontos, mert megszünteti a kontextusváltást. A fejlesztőnek már nem kell a csevegő, a szerkesztő, a terminál és a böngésző között váltogatnia. Claude mind a négyet összehangolja, így a tízperces manuális ciklust egy felügyelt, harminc másodperces automatizálásra redukálja.

Hogyan néz ez ki a gyakorlatban?

Tavaly tavasszal egy ellátási lánc-elemző cég vezető mérnöke 200 API végpontot kellett áthelyeznie egy elavult hitelesítési könyvtárból.

Az egyes végpontok kézi frissítése, az egységtesztek futtatása és az integrációs dokumentumok átírása három napot vett volna igénybe. Ehelyett egy soros parancsot adott a Claude Code-nak, amelyben leírta az auth swap-ot.

Claude átvizsgálta a kódbázist, azonosította az összes érintett útvonalat, alkalmazta az új hitelesítési mintát, újragenerálta a tesztfixtúrákat és frissítette a belső wikit. Teljes eltelt idő: negyven perc.

Az olyan versenytársak, mint a GitHub Copilot és a Cursor, az inline kódjavaslatokra koncentrálnak, gyorsítva a soronkénti szerzői munkát. A Claude ügynöki modellje magasabb absztrakciós szinten működik, teljes jegyeket vagy refaktorokat kezel végpontok között.

Mi teszi az Anthropic Claude-ját különlegessé?

Az Anthropic három pillérre alapozza a Claude megkülönböztető jellemzőit: vállalati bizalom, biztonsági összehangolás és extrém kontextusablakok.

Míg az OpenAI és a Google a nyers benchmark pontszámokban versenyeznek, az Anthropic a Claude-ot olyan szabályozott környezetekre fejlesztette ki, ahol az adat szivárgás vagy a káros kimenet jogi felelősséget vonhat maga után.

A vállalat alkotmányos AI keretrendszere arra tanítja Claude-ot, hogy utasítsa vissza a nem biztonságos utasításokat és jelezze a bizonytalanságot, ahelyett, hogy magabiztosan hallucinálna. A red team tesztjeiben Claude prompt-injection ellenállása a támadások sikerességét 23,6 százalékról 11,2 százalékra csökkentette a kockázatcsökkentő frissítések után.

A vállalati ügyfelek az Anthropic adatvédelmi garanciáit is nagyra értékelik.

Alapértelmezés szerint a jövőbeli modellek nem ügyféladatok alapján készülnek, és a Claude izolált AWS- vagy GCP-környezetekben futtatható, végpontok közötti titkosítással és auditnaplókkal.

A Salesforce Agentforce szolgáltatása biztosítja, hogy a Claude teljes mértékben a platformon maradjon, így a pénzügyi szolgáltatások és az egészségügyi ügyfelek megfeleljenek az adatrezidenciára vonatkozó előírásoknak.

Ugyanakkor vannak hátrányai is. Egyes felhasználók szerint Claude túl bőbeszédű lehet, és akkor is részletes magyarázatokat ad, amikor egy rövid válasz is elegendő lenne. A tokenek ára magasabb, mint a könnyebb modelleknél, bár a prompt cache akár 90%-kal is csökkentheti az ismételt kontextusok számát.

Integráció és ökoszisztéma-kompatibilitás

A Claude natív csatlakozók, felhőalapú piacterek és nyílt API-k segítségével kapcsolódik a környező rendszerekhez.

A legszorosabb integráció a Slackben valósul meg, ahol Claude botként csatlakozik a csatornákhoz, kérésre összefoglalja a szálakat, és a Slack Model Context Protocol segítségével adatokat tölt le a kapcsolódó CRM- vagy elemzési platformokról.

A csapatok időmegtakarítást jelentenek a státuszfrissítések és a funkciók közötti kérdések megválaszolása terén, mivel Claude képes összefoglalni az aszinkron beszélgetési szálakból származó döntéseket, így csökken a szinkron találkozók szükségessége.

A Salesforce partnersége kiterjeszti a Claude-ot a CRM munkafolyamatokra is. A Claude-on alapuló Agentforce ügynökök frissíthetik az üzleti lehetőségek adatait, e-mail sorozatokat indíthatnak el, vagy összefoglalókat készíthetnek a folyamatban lévő ügyletek változásairól, mindezt a szerepkörökön alapuló hozzáférés-vezérlés betartásával.

Az AWS Bedrock és a Google Vertex AI hasonló biztonságos tárhelyet kínál, amely lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy a Claude-ot anélkül telepítsék, hogy a parancsokat vagy kimeneteket a nyilvános interneten közzétennék.

Az előre elkészített csatlakozók mellett a fejlesztők a Claude Agent SDK-t használják egyedi eszközök beépítésére a modellbe. Egy fintech startup például olvasási hozzáférést adhat Claude-nak egy saját kockázati adatbázishoz, így az beszélgetés közben belső API-k lekérdezésével válaszolhat a megfelelőségi kérdésekre.

Próbáld ki a Claude-ot!

Ezek az integrációk a Claude-ot chatbottól operatív réteggé alakítják, csökkentve a késleltetést és az emberi hibákat.

Közösségi visszhang és a korai felhasználók véleménye

Az első felhasználók a Claude Code-ot a kódolási sebességben bekövetkezett jelentős változásként írják le, bár a reakciók az egyes felhasználási esetek és elvárások szerint eltérőek.

Egy Hacker News-szál jól összefoglalja a véleménykülönbséget: a tapasztalt felhasználók szerint Claude minimális felügyelet mellett képes több fájl átalakítását kezelni, míg a szkeptikusok megjegyzik, hogy néha magabiztosan rossz megoldásokat választ, mielőtt kijavítaná a hibát.

Lelkes tesztelők osztják meg konkrét eredményeiket:

A dicséret mellett kiegyensúlyozott kritikák is felmerülnek, a panaszok listájának élén Claude szószaporasága áll. Ez kimerítő magyarázatokhoz vezetett, amikor a mérnökök tömör megerősítéseket vártak.

A Hacker News fórumok tapasztalt felhasználói azt javasolják, hogy a kiterjesztett gondolkodási módot csak valóban komplex problémák esetén kapcsolja be, a többi esetben pedig hagyja kikapcsolva, hogy megőrizze a tisztaságot és csökkentse a költségeket.

A költségek is figyelmet érdemelnek. Egy Reddit-felhasználó arról számolt be, hogy egyetlen intenzív hibakeresési munkamenet során 10 dollárnyi API-kreditet költött el, de végül arra a következtetésre jutott, hogy az időmegtakarítás indokolja a kiadást.

Ez a számítás a csapatok költségvetésétől és a projekt ütemtervétől függően változik, de a korai felhasználók között a konszenzus pozitív a világos felhasználási esetekkel rendelkező csapatok esetében.

De mindenekelőtt a legtöbb felhasználó a tanulási görbét emeli ki. A hatékony promptoláshoz előre meg kell határozni a korlátokat, és csak a szükséges eszközengedélyeket kell megadni a kockázat korlátozása érdekében.

Úgy tűnik, hogy a fejlesztők a Claude Code-ot nem annyira varázsgombként kezelik, hanem inkább úgy, mint egy junior mérnököt, akinek egyértelmű utasításokra van szüksége, és a munkafolyamatukat a szerszám leghatékonyabb funkcióihoz igazítják.

Útiterv és ökoszisztéma-kilátások

Az Anthropic útiterve a számítási kapacitás, a modell iteráció és az ökoszisztéma bővítésén alapul.

2025 végére a vállalat több mint egymillió Amazon Trainium v2 chipet fog felhasználni az AWS Project Rainier szuperklaszterén keresztül a következő generációs Claude modellek képzéséhez.

Ez az infrastrukturális beruházás felgyorsítja a Claude 5 felé vezető utat , amely az Anthropic éves kiadási ütemterve alapján várhatóan 2026 körül jelenik meg.

A korai jelek arra utalnak, hogy a Claude 5 tovább fogja fejleszteni a kontextusablakokat, és bevezeti a multimodális bemeneteket, például az audiót és a videót, ami lehetővé teheti olyan harmadik féltől származó eszközök pluginek használatát, amelyeket a Claude önállóan tud meghívni.

A Salesforce és az Anthropic azt tervezi, hogy 2026 közepére a Claude-ba beépíti az Agentforce 360 teljes funkcionalitását, ezzel elmosva a határt a CRM munkafolyamatok és az AI ügynökök között.

Az integráció azt jelenti, hogy Claude natívan végrehajthatja a Salesforce-folyamatokat, például a rekordok frissítését vagy az ügyfél-elérési kampányok indítását, mint asszisztensi feladatok részeként, így egy zökkenőmentesebb vállalati asszisztenst hozva létre, amely a Slack vagy a Salesforce felhasználói felületén belül működik, és közvetlenül irányítja az üzleti folyamatokat.

A költségek és a hatékonyság javítása is továbbra is a tervek között szerepel.

Az Anthropic 2025-ben vezette be a prompt cache-t, amely akár 90 százalékkal csökkenti az ismétlődő lekérdezések költségeit. 2026-ra olyan többszintű modellopciók várhatók, amelyek alacsonyabb költségű, gyorsabb válaszokat kínálnak a könnyű feladatokhoz, így a folyamatosan működő AI-ügynökök nagy léptékben gazdaságilag életképesebbé válnak.

Mennyibe kerül az Anthropic Claude Agentic AI?

Az Anthropic a Claude árait egyéni, csapat és vállalati szintekre osztja, amelyek mindegyike különböző használati mintákhoz van kalibrálva:

Az előfizetési szinteken túl a fejlesztők változó API-költségeket fizetnek attól függően, hogy melyik modellt hívják meg. Az API ára a modell méretétől függ.

A Claude 3. 5 Haiku 0,80 dolláros bemeneti és 4 dolláros kimeneti költséget jelent millió tokenenként könnyű feladatok esetén, míg a Sonnet 3 dolláros bemeneti és 15 dolláros kimeneti költséget jelent általános munkák esetén.

A prémium kategóriában a Claude Opus 15 dollárt számol fel a bemenetért és 75 dollárt a kimenetért millió tokenenként komplex érvelés esetén, ahol a pontosság igazolja a költségeket.

Azok számára, akik valós idejű adatokra van szükségük, a webes keresések 10 dollárral növelik az 1000 lekérdezésenkénti árat, ha Claude böngészési funkcióját használják.

Az árlista nem tartalmazza a számítási intenzitást és az integrációs költségeket. Az aktív fejlesztés során a Claude Code-ot futtató csapatok hetente 50–100 dollárt költhetnek API-kreditekre, míg a Salesforce-szal vagy egyedi rendszerekkel integráló vállalkozásoknak gyakran tanácsadói órákat kell igénybe venniük a jogosultságok és a képzés érdekében.