Hogyan lehet AI-ügynököket létrehozni a Google Gemini segítségével

Ha valaha is épített már olyan munkafolyamatot, amely „csak egy szkriptként” indult, de gyorsan mini termékgé vált, akkor már tudja, miért egyre népszerűbb az AI-ügynökök építése.

Egy megbízható AI-ügynök képes fogadni a felhasználói bevitelt, meghívni a rendelkezésre álló eszközöket, lekérni a megfelelő adatforrásokat, és folytatni a folyamatot, amíg a feladat el nem készül.

Ez a technológiai változás már felgyorsult, és a Gartner szerint az idén a vállalati alkalmazások 40%-a tartalmaz majd feladatspecifikus AI-ügynököket.

Itt jön jól a Google Gemini. A Gemini API-n keresztül hozzáférve a Gemini modellekhez, mindent létrehozhat, az egyszerű, válaszokat megfogalmazó AI-ügynöktől kezdve az eszközökkel ellátott ügynökig, amely ellenőrzéseket futtat és több lépésből álló komplex feladatokat végez.

Ebben az útmutatóban, amely a Google Gemini segítségével történő AI-ügynökök létrehozásáról szól, megtudhatja, miért praktikus választás a Google Gemini modelljei az ügynöki munkafolyamatokhoz, és hogyan juthat el az első prompttól egy működő ciklusig, amelyet tesztelhet és szállíthat.

Mi az az AI-ügynök?

Az AI-ügynök egy olyan rendszer, amely a felhasználó nevében feladatok elvégzésére képes, úgy, hogy a cél eléréséhez szükséges lépéseket választja ki, gyakran kevesebb lépésenkénti útmutatással, mint egy standard chatbot. Más szavakkal, nem csak válaszokat generál, hanem az ügynök célja, az aktuális kontextus és a használható eszközök alapján eldönti, hogy mi legyen a következő lépés.

Gyakorlati szempontból így lehet elképzelni: a chatbot válaszol, az ügynök cselekszik.

A legtöbb modern ügynökbeállítás néhány alapelemet tartalmaz:

Itt jönnek képbe a több ügynök is. A több ügynökös rendszerekben lehet egy ügynök, aki tervez, egy másik, aki adatokat gyűjt, és egy harmadik, aki ír vagy ellenőrzi a kimenetet. Ez a fajta több ügynökös interakció jól működhet, ha a feladatoknak egyértelmű szerepei vannak, mint például „kutató + író + minőségbiztosító”, de ez egyúttal növeli a koordinációs terheket és a hibalehetőségeket is.

Később megmutatjuk, hogyan kezdje el először egyetlen ügynöki ciklussal, majd csak akkor bővítse, ha a munkaterhelése valóban profitál belőle.

Miért érdemes a Google Gemini-t használni AI-ügynökök létrehozásához?

A Google Gemini használatának számos előnye van az ügynökök számára, különösen akkor, ha prototípusról szeretne áttérni valami olyanra, amit megbízhatóan futtathat egy valódi termékben.

✅ Íme, miért érdemes a Gemini-t használni AI-ügynökök létrehozásához:

Beépített eszközhasználat és függvényhívás

A Gemini támogatja a függvényhívást, így az ügynököd eldöntheti, mikor van szüksége külső függvényre, és strukturált paramétereket adhat át neki. Ez a különbség a „Szerintem a válasz az…” és a „Hívtam az árképzési végpontot, és megerősítettem a legújabb értéket” között.

Ez a képesség alapvető fontosságú minden olyan eszközügynök számára, amelynek adatokat kell lekérnie vagy műveleteket kell kiváltania.

Hosszú kontextus több lépésből álló munkákhoz

Sok ügynöki munkafolyamat sikertelen, mert elveszti a fonalat. A Gemini olyan modelleket tartalmaz, amelyek nagyon nagy kontextusablakokat támogatnak, ami akkor segít, ha az ügynöknek hosszú beszélgetést, specifikációt, naplókat vagy kódrészleteket kell a munkamemóriában tartania, miközben iterál.

Például a Pro verzióban a Gemini egy millió tokenből álló kontextusablakkal rendelkezik.

Multimodális bemenetek, amikor az „adatok” nem csak szövegek

Az ügynökök ritkán foglalkoznak örökre egyszerű szöveggel. A Gemini modellek multimodális promptokat támogatnak, amelyek a választott integrációs útvonal függvényében tartalmazhatnak olyan tartalmakat, mint képek, PDF-ek, hangfájlok vagy videók.

Ez fontos azoknak a csapatoknak, amelyek olyan ügynököket építenek, amelyek fájlokat vizsgálnak, részleteket vonnak ki vagy a kimeneteket a forrásanyaggal összehasonlítva ellenőrzik.

Alapozási lehetőségek a megbízhatóbb válaszok érdekében

Ha az ügynöknek konkrét források alapján kell válaszolnia, akkor a modell általános tudására támaszkodás helyett olyan alapmintákat használhat, amelyek összekapcsolják a Gemini-t külső rendszerekkel (például vállalati keresővel vagy indexelt tartalommal). Ezzel megoldható az AI képzési adatainak és tudásának lejárati dátumának problémája is.

Ez különösen fontos azoknak a termékfejlesztő csapatoknak, akik fontosnak tartják az ellenőrizhetőséget és a nem alátámasztott állítások számának csökkentését.

Erős támogatás az open source keretrendszerekben

Ha nem szeretne mindent a nulláról felépíteni, a Gemini-t általában nyílt forráskódú keretrendszerekkel, például a LangChain és a LlamaIndex, valamint LangGraph-hoz hasonló koordinációs rétegekkel együtt használják.

Ezzel gyorsabban hozhat létre olyan ügynököket, amelyek képesek kezelni az eszközök útválasztását és a többlépcsős folyamatokat anélkül, hogy újra kellene találnia vagy átírnia az alapokat.

Gyakorlati belépési pont és árszintek

Sok csapat számára az első lépés a kísérletezés. A Google dokumentumai szerint a Google AI Studio használata az elérhető régiókban ingyenes, és maga a Gemini API is ingyenes és fizetős szinteket kínál, különböző díjkorlátokkal.

Ez megkönnyíti a gyors prototípus-készítést, majd az ügynök tervezésének stabilizálódása után a méretezést.

Az út a prototípusoktól a szabályozott telepítésig

Ha vállalati szintű ellenőrzést szeretne, a Google a Gemini Enterprise keretében egy ügynökplatformot is kínál, amelynek középpontjában az ügynökök egy helyen történő telepítése és irányítása áll. Ha platformszinten szeretne Gemini-modellekkel építkezni, használhatja az Agent Buildert a stack részeként.

Ez a kombináció meglepően egyszerűnek tűnhet, ha egyszer szabványosítja, hogy az ügynök hogyan hívja meg az eszközöket, hogyan érvényesíti a válaszokat, és hogyan lép ki tisztán, ha nem tudja megerősíteni a választ.

Hogyan kezdjünk el a Google Gemini használatával?

Kíváncsi arra, hogyan kezdjen el a Google Gemini használatát? Egyszerűsítsük le az Ön számára.

Leginkább a biztonságos hozzáférés beállításáról és a rendszeréhez illeszkedő fejlesztési út kiválasztásáról van szó. Ha egyszerű AI-ügynök prototípusát készíti, a Gemini API és egy API-kulcs segítségével gyorsan előrehaladhat.

Ha ügynököket építesz termelési munkafolyamatokhoz, akkor már az első lépéstől kezdve gondoskodnod kell a biztonságos kulcskezelésről és egy egyértelmű tesztelési folyamatról.

✅ Nézzük meg az alábbiakban a Google Gemini használatának kezdeti lépéseit:

1. lépés: Ellenőrizze az előfeltételeket, és válassza ki, hol fut az ügynöke

Az első lépés egy Google-fiók használata és a Google AI Studio megnyitása, mivel a Google ezt használja a Gemini API-kulcsok és projektek kezelésére. Ez tiszta kiindulási pontot biztosít a hozzáféréshez és a korai teszteléshez.

Ezután döntse el, hol fog futni az AI-ügynök. A Google legfontosabb biztonsági útmutatása óva int attól, hogy API-kulcsokat ágyazzunk be böngészőbe vagy mobil kódba, valamint attól, hogy kulcsokat adjuk át a forráskontrollnak.

Ha üzleti munkafolyamatokhoz szánt ügynököket szeretne létrehozni, akkor a Gemini API-hívásokat egy háttérrendszeren keresztül kell irányítania. Ezzel ellenőrizheti a hozzáférést, a naplózást és a figyelést.

2. lépés: Hozza létre és biztosítsa Gemini API kulcsát

Ahhoz, hogy a Gemini-t AI-ügynökök létrehozására használhassa, létre kell hoznia a Gemini API-kulcsát a Google AI Studio-ban. A Google hivatalos dokumentációja végigvezeti Önt a kulcsok létrehozásának és kezelésének folyamatán. Ezt a kulcsot úgy kell kezelnie, mint egy termelési titkot, mert ez szabályozza a fiókjához való hozzáférést és a költségeket.

A kulcs létrehozása után tárolja azt környezeti változóként abban a rendszerben, ahol az ügynök fut. A Google migrációs útmutatója megjegyzi, hogy a jelenlegi SDK képes olvasni a kulcsot a GEMINI_API_KEY környezeti változóból, amely így a titkokat távol tartja a kódtól és a megosztott fájloktól.

Ez a lépés segít a csapatának, mivel elválasztja a fejlesztést a titkosítás kezelésétől. Az API-kulcsot kódmódosítás nélkül lehet cserélni, és külön kulcsokat lehet használni a fejlesztéshez és a termeléshez, ha tiszta hozzáférés-vezérlésre van szükség.

3. lépés: Telepítse a hivatalos Gemini SDK-t

A Google a Google GenAI SDK-t ajánlja hivatalos, termeléskész megoldásként a Gemini modellekkel való munkához, amely több nyelvet is támogat, beleértve a Python és a JavaScript nyelveket is.

Ha Pythonban dolgozik, telepítse az is google-genai csomagot. Ez támogatja mind a Gemini Developer API-t, mind a Vertex AI API-kat. Ez akkor hasznos, ha olyan ügynököket épít, amelyek kísérleti fázisban indulnak, de később egy vállalati környezetre szabottabb megoldásra lesz szükségük.

Ha JavaScript vagy TypeScript nyelven dolgozik, a Google dokumentálja a @google/genai SDK prototípus-készítést. Ha túllép a prototípusok készítésén, az API-kulcsot a szerver oldalon kell tartania. Így védheti a hozzáférést és megakadályozhatja az adatok kiszivárgását a kliens kódon keresztül.

Hogyan építsünk AI ügynököt a Gemini segítségével lépésről lépésre

A Google Gemini modelljeivel meglepően egyszerű AI-ügynököt építeni, ha moduláris megközelítést alkalmazunk. Először egy alapvető modellhívással kezdünk, majd funkcióhívással hozzáadjuk az eszközhasználatot. Ezután mindent egy ciklusba csomagolunk, amely képes dönteni, cselekedni és biztonságosan leállni.

Ez a folyamat lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy az egyszerű, csak csevegő ügynököktől átálljanak egy kifinomult rendszerre, amely eszközök használatával komplex feladatokat képes végrehajtani.

✅ Kövesse az alábbi lépéseket, hogy létrehozzon egy funkcionális ügynököt, amely funkciók hívásával vagy adatforrások keresésével képes interakcióba lépni a világgal:

1. lépés: Alapvető szöveggenerálás beállítása

Kezdjen egy egyszerű AI ügynökkel, amely fogadja a felhasználói bevitelt, és az ügynök céljának megfelelő választ ad vissza. Az első lépés a következőket kell meghatározni:

Hasznos módszer, ha a promptokat rövidre és egyértelműre fogjuk, majd a valódi eredmények megtekintése után iterálunk a promptok tervezésével. A Google ügynökfejlesztési útmutatója alapvetően a következő: kezdjük egyszerűen, gyakran teszteljünk, és a folyamat során finomítsuk a promptokat és a logikát.

✅ Íme egy egyszerű Python példa, amelyet alapként futtathat:

Lényegében hidat épít a helyi környezete és a Google nagy nyelvi modelljei között.

💡 Profi tipp: Tartsa konzisztensnek a prompt engineeringet a ClickUp Gemini Prompts Template segítségével.

Ingyenes sablon letöltése

A ClickUp Gemini Prompts Template egy használatra kész ClickUp Doc, amely egy helyen nagy Gemini prompt könyvtárat kínál, hogy gyorsan ötleteket szerezhessen, és egységesíthesse a csapat prompt írási módszereit.

Mivel egyetlen dokumentumként létezik, úgy kezelheti, mint egy megosztott prompt „igazságforrást”. Ez akkor hasznos, ha több ember készít promptokat ugyanazon ügynök számára, és Ön konzisztens bemeneteket, kevesebb eltérést és gyorsabb iterációt szeretne a kísérletek során.

🌻 Ezért fog tetszeni ez a sablon:

• Használja újra a prompt mintákat az eszközök használatához és a funkciók hívásához, amikor strukturált kimenetet igénylő ügynököket épít.
• Szabványosítsa a csapaton belüli utasításokat, hogy ugyanaz a felhasználói bevitel előre jelezhetőbb válaszokat eredményezzen.
• Szerepkörökön alapuló promptok tervezése többügynökös rendszerekhez, például tervezői, kutatói és lektorálási munkafolyamatokhoz.
• Hozzon létre gyors tesztparancsokat az edge esetek érvényesítéséhez, mielőtt egy ügynök hurkot szállítana.
• Készítsen egy könnyű prompt backlogot a termék és a mérnöki részleg számára, hogy együtt felülvizsgálhassák, finomíthassák és jóváhagyhassák.

2. lépés: Eszközhasználat és függvényhívás hozzáadása

Miután a szövegalapú ügynök működik, adjon hozzá eszközhasználatot, hogy a modell az Ön által ellenőrzött kódot hívhassa meg. A Gemini függvényhívása erre lett tervezve: a modell nem csak szöveget generál, hanem függvénynevet és paramétereket is kérhet, így a rendszer végrehajthatja a műveletet és visszaküldheti az eredményeket.

Egy tipikus folyamat így néz ki:

Ha kevesebb elemzési problémát szeretne, használjon strukturált kimeneteket (JSON Schema), így a modell előre jelezhető, típusbiztos adatokat ad vissza. Ez különösen hasznos, ha az ügynöke eszközbemeneteket generál.

✅ Íme egy Python kód, amely segít a forma beállításában:

Ez a szkript az AI-nek „képességet” ad arra, hogy saját külső rendszereivel – ebben az esetben egy belső támogatási jegydatbázissal – kommunikáljon.

3. lépés: Hozza létre az ügynök hurkot

Mostantól az „egyszeri válasz” helyett egy ügynök áll rendelkezésre, amely addig ismételheti a műveletet, amíg el nem éri a kilépési feltételt. Ez az a hurok, amelyre a legtöbb ember gondol, amikor „ügynök módról” beszél:

A kontextus megőrzése a prompt felduzzasztása nélkül:

Több ügynököt vagy többügynökös rendszert szeretne? Kezdje először egy ügynöki ciklussal, majd ossza meg a felelősségi köröket (például: tervező ügynök, eszközök ügynöke, felülvizsgáló ügynök).

A Google kiemeli azokat a nyílt forráskódú keretrendszereket is, amelyek ezt megkönnyítik, beleértve a LangGraph és a CrewAI rendszereket, attól függően, hogy mennyire szeretnéd ellenőrizni a több ügynök közötti interakciót.

✅ Íme egy praktikus hurokminta, amelyet alkalmazhat:

Az AI az agy (eldönti, mit kell tenni), ez a Python hurok pedig a test (elvégzi a tényleges adatlekérési munkát).

A MAX_TURNS = 8 egy biztonsági korlát. Ha az AI összezavarodik és végtelen ciklusban hívja az eszközöket, ez biztosítja, hogy a szkript 8 kísérlet után leálljon, így pénzt és API-kvótát takaríthat meg.

4. lépés: Tesztelje AI-ügynökét

Tesztelje AI-ügynökét, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az adott helyzetekben megfelelően viselkedik.

Három szinten adjon hozzá teszteket:

Gyakorlati szabály: Minden eszközhívást kezeljen úgy, mint egy termelési API-t. Ellenőrizze a bemeneteket, naplózza a kimeneteket, és biztosítsa a biztonságos leállást.

Opcionális: Használjon Gemini ügynöképítőt vagy nyílt forráskódú keretrendszereket.

Ha nem szeretne mindent kézzel összekapcsolni, a Google többféle „építő” stílusú útvonalat támogat:

A legjobb gyakorlatok AI-ügynökök létrehozásához a Gemini segítségével

Üzleti munkafolyamatokhoz AI-ügynököket építve először a megbízhatóságot optimalizálja, majd az intelligenciát. A Gemini 3 nagyobb kontrollt biztosít a modell gondolkodásmódja és az eszközökkel való interakciója felett. Ez segít olyan ügynököket építeni, amelyek komplex feladatok és valós rendszerek esetén is következetesen viselkednek.

✅ Íme néhány bevált módszer AI-ügynökök létrehozásához a Gemini segítségével:

Kezdje egy olyan ügynöki specifikációval, amely határokat szab.

A kód írása előtt határozza meg az ügynök célját és kilépési feltételeit. Ez az a pont, ahol sok ügynökprojekt kudarcot vall, különösen akkor, ha az ügynök ügyfél- vagy termelési rendszerekben is műveleteket indíthat el. Sok ügynöki AI-kezdeményezés törlésre kerül, ha a csapatok nem tudják bizonyítani az értékét, vagy nem tudják kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kockázatot kock

A feladatnak megfelelően állítsa be a gondolkodás mélységét

A Gemini 3 bevezette a gondolkodási szint szabályozását, amely lehetővé teszi a kérésekenkénti gondolkodási mélység változtatását. A tervezés és a hibakeresés során, valamint az utasításokból álló lépéseknél magas szintű gondolkodást kell alkalmazni. A rutin lépéseknél, ahol a késleltetés és a költségek fontosabbak, mint a mélyreható elemzés, alacsony szintű gondolkodást kell alkalmazni. Ez a szabályozás egyensúlyba hozza az LLM teljesítményét.

Tervezőeszközök, például termék API-k

Tartsa szűk körűnek az egyes funkciókat azáltal, hogy egyértelmű nevet ad nekik és szigorúan betartja a paramétereket. A függvényhívás megbízhatóbbá válik, ha a modell egy jól meghatározott eszközökből álló kis halmaz közül választ. A Google Gemini 3 tartalma is hangsúlyozza, hogy a megbízható eszközhívás kulcsfontosságú eleme a hasznos ügynökök létrehozásának.

Tartsa szerszámfelületét kicsinek és biztonságosnak

Önnek kell ellenőriznie, hogy az ügynök mely eszközökhöz férhet hozzá, és hogy az egyes eszközök mit érhetnek el. Helyezzen engedély ellenőrzéseket a rendszerébe. Naplózza minden eszközhívást a bemenetekkel és kimenetekkel együtt, így hibákat javíthat és bizonyíthatja, hogy az ügynök mit tett egy incidens során.

Kezelje az értékelést termékkövetelményként

Meg kell vizsgálnia, hogy az ügynök valóban elvégezte-e a feladatot, nem pedig azt, hogy minden alkalommal ugyanúgy fogalmazta-e meg a választ. Minden futtatáskor ellenőrizze, hogy az ügynök a megfelelő eszközt választotta-e és érvényes bemeneteket küldött-e. Győződjön meg arról, hogy a rendszerében a megfelelő végállapothoz vezet.

Emellett futtathat egy kis sorozatnyi forgatókönyv-tesztet is, amelyek valós felhasználói kérések és valós adatformátumok alapján készültek. Az ügynöki munkafolyamatok, mint például az űrlapok kitöltése és a webes műveletek, gyakran kudarcot vallanak szélsőséges esetekben, hacsak nem teszteli őket szándékosan.

Tegye egyértelművé a multimodális beviteleket, amikor azok fontosak

Ha a munkafolyamat PDF-eket, képernyőképeket, hang- vagy videofájlokat tartalmaz, akkor meg kell terveznie, hogy az ügynök hogyan fogja értelmezni az egyes formátumokat. A Gemini 3 Flash Preview támogatja a multimodális bemeneteket, ami egyszerűsíti a rendszer vegyes munkaeszközök kezelését.

Költségek és késleltetés ellenőrzése az első verziótól kezdve

Az ügynöki ciklusok gyorsan megnőhetnek, ha egy kérés bonyolulttá válik. Állítson be fordulatszám-korlátozásokat és időkorlátokat, hogy az ügynök ne futhasson végtelenül, és kezelje a rendszerében a újrapróbálkozásokat, hogy a hibák ne okozzanak láncreakciót.

Adjon meg visszaigazolásokat a visszafordíthatatlan műveletek előtt, különösen akkor, ha az ügynök frissíti a rekordokat vagy indít downstream munkafolyamatokat.

Ügyeljen arra is, hogy a rutin lépéseket elkülönítse a mélyebb gondolkodási lépésektől. Ez segít abban, hogy a mindennapi kérések gyorsak maradjanak, miközben a nehezebb gondolkodási feladatokat azoknak a kevés feladatoknak tartalékolja, amelyeknél valóban szükség van rájuk.

📽️Nézze meg a videót: Szeretné, ha az AI Önnek dolgozna, és nem csak a zajt növelné? Ezzel a videóval megtudhatja, hogyan hozhatja ki a legtöbbet az AI-ból.

A Google Gemini használatának korlátai AI-ügynökök létrehozásához

A Gemini erős építőelemeket biztosít az ügynökök számára, de a termelési ügynökök minden alkalommal ugyanazokból az okokból buknak el. Elveszítik a kontextust, vagy olyan eszközt hoznak létre, amelyet a rendszer nem tud biztonságosan végrehajtani. Ha ezeket a korlátokat előre megtervezi, elkerülheti a legtöbb meglepetést az első kísérleti projekt után.

✅ Íme néhány korlátozás a Google Gemini használatával kapcsolatban AI-ügynökök létrehozásához:

A kvóták és a sebességkorlátozások gátolhatják a tényleges használatot

A Gemini API sebességkorlátozásokat alkalmaz a rendszer teljesítményének és a tisztességes használatnak a védelme érdekében, így egy tesztelésben működő ügynök valódi forgalom mellett lelassulhat. Arra kell számítani, hogy több felhasználó egyszerre indítja el az ügynököt, ezért a tervezésnek figyelembe kell vennie a kötegelést és a sorba állítást.

A biztonsági szűrők blokkolhatják a jóindulatú üzleti kéréseket.

A Gemini API beépített tartalomszűrést és állítható biztonsági beállításokat tartalmaz. Ezek a szűrők esetenként blokkolhatnak olyan tartalmakat, amelyek üzleti kontextusban ártalmatlanok, különösen akkor, ha az ügynök érzékeny témákat vagy felhasználók által generált szövegeket kezel.

A biztonsági beállításokat nem csak a bemutató promptok, hanem a valódi promptok és munkafolyamatok alapján is tesztelnie kell.

A kontextusablakok korlátozzák, hogy az ügynök egyszerre mennyit „láthat”.

Minden Gemini modell rendelkezik egy tokenekben mért kontextusablakkal. Ez a korlát határozza meg, hogy egy kérésben mennyi bemeneti adatot és beszélgetési előzményt küldhet el. Ha túllépi ezt a korlátot, stratégiára van szüksége, például összefoglalásra vagy adatforrásokból való visszakeresésre.

A kulcskezelés kockázattá válik, amint elhagyja a prototípusokat.

Az ügynököknek gyakran folyamatosan működniük kell, ami azt jelenti, hogy az API-kulcs működési infrastruktúrává válik. Ha egy kulcs kiszivárog, a használat és a költségek megugorhatnak, és az ügynök olyan hozzáférést tehet közzé, amelyet Ön nem szándékozott.

A kulcsot úgy kell kezelnie, mint bármelyik gyártási titkot, és távol kell tartania az ügyfél oldali kódtól és adattárakból.

A vállalati biztonsági ellenőrzések attól függnek, hogy hol telepíti őket.

Ha szigorú hálózati és titkosítási ellenőrzésekre van szüksége, az opciók köre attól függ, hogy a Gemini-t a Vertex AI vagy a Google Cloud vezérlőivel futtatja-e.

A Google Cloud dokumentálja a Vertex AI olyan funkcióit, mint a VPC Service Controls és az ügyfelek által kezelt titkosítási kulcsok. Ez fontos a szabályozott munkafolyamatok és az ügyféladatok kezelése szempontjából.

A tesztelés nehezebb, mint a normál kód esetében, mert a kimenetek változatosak.

Még akkor is, ha a kódja helyes, a modell válaszai futásonként eltérhetnek. Ez megzavarhatja a szigorú munkafolyamatokat, amikor az ügynöknek strukturált eszközbevitelt vagy következetes döntéseket kell hoznia. Csökkentse a véletlenszerűséget az eszközirányítási teszteknél, és ellenőrizze minden függvényargumentumot.

Ezenkívül a tesztjeit inkább a rendszer által ellenőrizhető végállapotokra kell összpontosítania, mint a pontos megfogalmazásra.

Alternatív eszköz AI-ügynökök létrehozásához: ClickUp

Az AI-ügynökök létrehozása a Gemini-ben előnyökkel jár, de gyorsan kódigényessé válhat. A promptokkal és a függvényhívásokkal kezdjük. Ezután összekapcsoljuk az eszközhasználatot, kezeljük az API-kulcs beállítását, és fenntartjuk a kontextust az ügynöki hurokban, hogy az ügynök komplex feladatokat tudjon elvégezni eltérés nélkül.

Így jelenik meg a munka elszaporodása, amikor a csapat különböző eszközöket használ a munkafolyamatok és a nyomon követések kezeléséhez.

Most vegyük hozzá az AI terjedését is a képhez. Különböző csapatok különböző AI eszközöket próbálnak ki, és senki sem biztos abban, hogy melyik eredmények megbízhatóak, vagy mely adatok megosztása biztonságos. Még ha tudod is, hogyan kell AI-ügynököket létrehozni a Google Gemini segítségével, végül több infrastruktúrát kell kezelned, mint eredményt.

Itt játszik integráns szerepet egy olyan konvergált AI-munkaterület, mint a ClickUp. Lehetővé teszi a csapatok számára, hogy ugyanazon a munkaterületen belül hozzanak létre és futtassanak ügynököket, ahol a munka már folyik, így az ügynökök valódi feladatokon, dokumentumokon és beszélgetéseken tudnak dolgozni, ahelyett, hogy egy külön prototípusban ragadnának.

✅ Nézzük meg, hogyan működik a ClickUp megfelelő alternatívaként az AI-ügynökök létrehozásához:

Tartsa mozgásban a több lépésből álló munkákat a ClickUp Super Agents segítségével.

Amikor Gemini segítségével ügynököket hoz létre, a munka nagy része az összehangolásba kerül. Meghatározza az ügynök célját, kiválasztja az eszközöket, megtervezi a hurkot, és tisztán tartja a kontextust.

A ClickUp Super Agents emberihez hasonló AI-társakként működnek a munkaterületén belül, így ott tudnak együttműködni, ahol a munka már folyik. Ön szabályozhatja, hogy az AI-ügynökök mely eszközökhöz és adatforrásokhoz férhetnek hozzá, és kritikus döntések esetén emberi jóváhagyást is kérhetnek.

A ClickUp Super Agents biztonságos, kontextusfüggő és környezeti. Ütemezés szerint futtathatók, reagálnak a kiváltó eseményekre, és valódi munkaképességeket végeznek, például dokumentumok szerkesztése, feladatok frissítése, e-mailek küldése és értekezletek összefoglalása.

További információk erről a videóban

✅ Így segít a ClickUp Super Agent Builder az AI-ügynökök létrehozásában:

💡 Profi tipp: Használja a ClickUp Whiteboards alkalmazást a Super Agent munkafolyamatának megtervezéséhez, mielőtt létrehozná azt.

A Super Agents akkor működik a legjobban, ha egyértelmű feladatot és egyértelmű leállítási feltételeket adsz nekik. A ClickUp Whiteboards segít vizuálisan feltérképezni a teljes munkafolyamatot, így te és a csapatod megegyezhettek abban, hogy mit kell tennie a Super Agentnek, mielőtt elkezdené a feladatokat és frissítéseket.

• Térképezze fel az ügynök ciklusát a belépési ponttal, a döntési pontokkal, az eszközökkel és a kilépési feltételekkel.
• Sorolja fel, mit tud megváltoztatni a Super Agent, és mihez szükséges emberi jóváhagyás.
• Konvertálja a végső munkafolyamatot olyan feladatokká, amelyeket csapata kioszthat és nyomon követhet.

Standardizálja az ismétlődő munkafolyamatokat a ClickUp Autopilot Agents segítségével.

Nem minden „ügynöknek” van szüksége fejlett érvelésre. Sok csapat csak ismétlődő végrehajtást szeretne: a kérések osztályozását, továbbítását, a hiányzó információk bekérését, az állapot frissítését vagy a változásokról szóló frissítések közzétételét. Ha ezeket a Gemini-ben a nulláról építed fel, akkor időt kell fordítanod a kiszámítható munkafolyamatok kódjának karbantartására.

A ClickUp Autopilot ügynökök pontosan erre a célra lettek kifejlesztve. Meghatározott helyeken (beleértve a listákat, mappákat, tereket és csevegőcsatornákat) meghatározott kiváltó okok és feltételek alapján hajtanak végre műveleteket. A konfigurált ismeretek és eszközök segítségével követik az utasításait.

💡 Profi tipp: Használja a ClickUp Automations funkciót, hogy a megfelelő pillanatban indítsa el a ClickUp Autopilot ügynökeit.

Ha Gemini segítségével épít ügynököket, a skálázás legnehezebb része nem a modell. Hanem a megbízhatóság: annak biztosítása, hogy a megfelelő művelet mindig a megfelelő időben fusson. A ClickUp Automations biztosítja az eseményvezérelt gerincet a munkaterületén belül, így az ügynökök munkafolyamatai valódi munkajelek (állapotváltozások, frissítések, üzenetek) alapján indulnak el.

A technológiai és termékfejlesztő csapatok számára a leghasznosabb módszer, ha a ClickUp Automations-t diszpécserként kezelik:

• Használjon triggert + feltételt annak eldöntéséhez, hogy mikor kell az ügynöknek futnia.
• Szükség esetén adjon hozzá további utasításokat (különösen a Super Agents esetében), hogy az ügynök az adott pillanatban megfelelő kontextusban működjön.
• Indítson el egy Autopilot ügynököt az Automation Builderből az Autopilot ügynök indítása művelettel, ha egy munkafolyamat ismételt végrehajtásra szorul.
• Indítson el egy szuper ügynököt automatizálási triggerek és feltételek segítségével, ha rugalmasabb, több lépésből álló munkát szeretne (és szükség esetén adjon hozzá további utasításokat az automatizáláshoz).
• Indítson el egy ügynököt, amikor egy csatornára üzenet érkezik, így a beérkező kérések és azok osztályozása ott történhet, ahol azok ténylegesen megjelennek.
• Tartsa az ügynökök végrehajtását konzisztensnek a csapatok között azáltal, hogy ugyanazt az automatizálási logikát használja ugyanazon munkafolyamatok helyszínein (listák, mappák, terek, csevegőcsatornák).

Válaszoljon a csevegésben ismétlődő kérdésekre a ClickUp Ambient Answers segítségével.

A forgalmas termék- és mérnöki csapatokban minden héten ugyanazok a kérdések merülnek fel. Mi változott a hatókörben, mi blokkolja a folyamatot, mi a legújabb döntés, és hol tart jelenleg a folyamat? Az emberek a csevegésben kérdeznek, mert az gyorsabb, mint a keresés, és a válasz gyakran attól függ, hogy mi a helyzet jelenleg a feladatokban és a dokumentumokban.

A ClickUp Ambient Answers a csevegőcsatornákon belül működik, és kontextusérzékeny válaszokat ad. Csevegésben feltett kérdésekre és válaszokra szolgál, így csapata válaszokat kaphat anélkül, hogy valakinek manuálisan linkeket és összefoglalókat kellene keresnie.

✅ A ClickUp Ambient Answers így segít:

💡 Profi tipp: Használja a ClickUp Chat funkciót, hogy a ClickUp Ambient Answers megbízhatóbbá váljon.

Az Ambient Answers akkor működik a legjobban, ha a csevegőcsatorna kapcsolatban marad a valódi munkakörnyezettel. A ClickUp Chat támogatja az üzenetek feladatokká alakítását, az AI használatát a szálak összefoglalásához, valamint a beszélgetések kapcsolódó munkákhoz való rögzítését.

• Konvertálja az ismétlődő kéréseket összekapcsolt feladatokká, így a „válasz” nyomon követhető munkatétel lesz.
• Használja a csatorna bejegyzéseit a folyamatok frissítéséhez, hogy a legfontosabb kontextus később könnyebben hivatkozható legyen.
• Tartsa szűk körűnek a csatorna hatókörét (egy termékterület vagy egy munkafolyamat), hogy az ügynök válaszait konzisztens maradjanak.
• Használjon AI-összefoglalókat hosszú szálakhoz, hogy az érdekelt felek ne kelljen mindent újra elolvasniuk, hogy felzárkózzanak.

Gyorsítsa fel az AI-ügynökök beállítását a ClickUp Brain segítségével

Amikor elkezdi építeni az AI-ügynököt, be kell állítania a munkát, és szüksége van egy világos munkameghatározásra. Szüksége van továbbá megbízható forrásanyagra és egy tiszta módszerre, amellyel a kimeneteket valódi munkatételekké alakíthatja. Ha ezt először kódban végzi el, akkor ciklusokat kell töltenie a vázszerkezet felépítésével, mielőtt bizonyítani tudná az értékét.

A ClickUp Brain lerövidíti a beállítási fázist azzal, hogy több építőelemet biztosít egy munkaterületen belül. Válaszokat szerezhet, válaszokat feladatokká alakíthat, és megbeszéléseket összefoglalókba és cselekvési tételekké alakíthat.

Ezek a funkciók segítenek meghatározni az ügynök feladatait és strukturált eredményeket generálni, amelyeket a csapata végrehajthat.

✅ Így segít a ClickUp Brain az AI-ügynökök munkájában:

💡 Profi tipp: Használja a ClickUp Brain MAX alkalmazást az AI-ügynök munkafolyamatának megtervezéséhez és ellenőrzéséhez.

A ClickUp Brain MAX segít abban, hogy a kezdeti AI-ügynökötől eljusson egy valóban használható munkafolyamathoz. Ahelyett, hogy először egy teljes ügynöki hurkot írna, a Brain MAX segítségével meghatározhatja az ügynök célját és feltérképezheti az eszköz lépéseit. Ezt követően tesztelje a szélsőséges eseteket ugyanazzal a nyelvvel, amelyet a felhasználók is használnak.

• Gyorsan rögzítheti a követelményeket a Talk to Text segítségével, amely a zavaros érdekelt felek kéréseit strukturált ügynöki tervvé alakítja, lépésekkel, eszközhívásokkal és kilépési feltételekkel.
• Ellenőrizze a kontextust az Enterprise Search segítségével, azáltal, hogy a munkaterületéről lekérdezi a legfrissebb specifikációkat, döntési jegyzeteket és feladatfrissítéseket, mielőtt véglegesíti a promptokat és az eszköz utasításait.
• Tegye ki az ügynök folyamatát stressztesztnek azzal, hogy megkéri a ClickUp Brain MAX-ot, hogy generáljon szélsőséges eseteket és hibás forgatókönyveket, majd írja át a parancsokat és az eszközszabályokat, hogy ezeket az eseteket tisztán kezelje.
• Váltson a különböző AI-modellek (ChatGPT, Claude vagy Gemini) között, hogy igényeinek megfelelően különböző eredményeket generáljon.

AI-ügynökök gyorsabb létrehozása és futtatása a ClickUp segítségével

A Google Gemini megbízható módszert kínál AI-ügynökök létrehozásához, ha egyedi logikát és eszközvezérlést szeretne saját kódbázisában. Meghatározza a célt, összekapcsolja az eszközöket funkcióhívásokkal, és addig ismételgeti a folyamatot, amíg az ügynök megbízhatóan viselkedik a valós munkafolyamatokban.

A méretnövekedéssel a valódi nyomás a végrehajtásra helyeződik át. Az ügynököknek kapcsolatban kell maradniuk a feladatokkal, dokumentumokkal, döntésekkel és a csapat felelősségével. Ez az a pont, ahol a ClickUp praktikus megoldássá válik, különösen akkor, ha kódolás nélkül szeretne ügynököket létrehozni és a szállításhoz közel tartani őket.

Ha azt szeretné, hogy az AI-ügynökök munkafolyamatai minden csapatnál konzisztensek legyenek, centralizálja a munkát egy helyen. Regisztráljon még ma ingyenesen a ClickUp-ra ✅.