Agentic AI – A jövő mesterséges intelligenciája lépésről lépésre

Bevezetés

A mesterséges intelligencia (AI) világa folyamatosan fejlődik, és 2025 egyik kulcsszava kétségkívül az Agentic AI lesz. De mit is jelent pontosan ez a kifejezés? Miben különbözik a már ismert LLM-ek (Large Language Models – nagy nyelvi modellek) világától? És hogyan segíthet vállalatoknak, fejlesztőknek és kreatív szakembereknek a még hatékonyabb munkában?

Ebben a cikkben lépésről lépésre végigvesszük az Agentic AI működését, előnyeit, gyakorlati példáit, és azt is megtudhatod, hogyan építhetsz fel saját AI-ügynököket több modell és eszköz kombinálásával.

Mi az az Agentic AI?

Az Agentic AI (ügynökszerű mesterséges intelligencia) olyan intelligens rendszerek összességét jelenti, amelyek nem csupán válaszolnak egy-egy kérdésre vagy végrehajtanak egy egyszerű utasítást, hanem képesek összetett, több lépésből álló feladatokat önállóan végiggondolni, kivitelezni, sőt adott esetben visszacsatolásokat is figyelembe venni.

A hagyományos LLM-ek, mint például a ChatGPT, jellemzően „egy lövéses” (one-shot) módon működnek: megadunk egy hosszabb promptot, és kapunk egy választ. Az Agentic AI azonban ezt a modellt kibővíti és fejlettebbé teszi: több, eltérő feladatra specializált „ügynököt” (agentet) láncol egymás után, amelyek mind egy-egy konkrét szerepet töltenek be a végső cél eléréséhez vezető folyamatban.

Egy agent lehet egy nyelvi modell (LLM), amely például szöveget ír vagy értelmez, de lehet egy teljesen más eszköz is, például:

• Keresőmotor: statisztikai adatok vagy friss hírek lekérésére
• API-kapcsolat: naptárba időpont foglalás, e-mail küldés
• Kalkulátor vagy pénzügyi modell: számítások végrehajtására

A legfontosabb szemléletbeli váltás az Agentic AI mögött az, hogy a rendszer nem egyetlen, monolitikus intelligencia, hanem több kisebb, „szakértőként” működő egységből áll. Ezek az ügynökök együttműködnek, gyakran visszacsatolással, kritikai elemzéssel és finomítással érik el a végleges eredményt – hasonlóan ahhoz, ahogy egy emberi csapat is dolgozna egy projekten.

Ez a fajta megközelítés nagyobb rugalmasságot, magasabb minőségű eredményeket és fejlettebb döntéshozatalt tesz lehetővé, hiszen minden egyes ügynök saját feladatára koncentrálhat, miközben a rendszer egészében koherens és célorientált marad.

Az alapmodell – Compound LLM

Az Agentic AI működésének egyik kiindulópontja a compound LLM (összetett nyelvi modellek) koncepciójának megértése. Ez a megközelítés azt jelenti, hogy nem egyetlen nagy nyelvi modellt használunk egy adott feladat elvégzésére, hanem több, egymásra épülő LLM-et vonunk be a munkafolyamat különböző fázisaiba. Ez a megközelítés lehetővé teszi az AI számára, hogy jobban utánozza az emberi gondolkodást, amely általában iteratív és reflektív.

Ahelyett, hogy egyetlen modell „elsőre tökéletes” választ próbálna adni, inkább egy olyan lépésenkénti feldolgozás történik, ahol minden egyes modell egy specifikus szerepet tölt be. Ennek előnye, hogy az eredmény strukturáltabb, átgondoltabb és relevánsabb lesz.

Nézzünk egy konkrét példát – egy marketingterv készítését:

1. Első LLM – A tervezet elkészítője: Ez a modell megkapja az alapinformációkat a termékről (pl. célpiac, USP-k, versenytársak, célkitűzések) és ezek alapján elkészíti a marketingterv első vázlatát. Ez a fázis nagyban hasonlít arra, amikor egy ember egy fehér papír előtt ül, és megírja az első változatot.
2. Második LLM – A kritikus: Ez a modell szerepe az, hogy visszajelzést adjon az első változatról. Rámutat a hiányosságokra, feltesz kérdéseket („Hiányzik a célcsoport részletesebb szegmentálása.”, „Mi a konkrét kampányütemezés?”), illetve javaslatokat is tehet. Olyan, mintha egy kolléga vagy menedzser véleményt mondana a dokumentumról.
3. Harmadik LLM – A szerkesztő és végső simítások elvégzője: Ez a modell megkapja az első változatot és a második LLM visszajelzéseit, majd ezek alapján frissíti, átdolgozza és finomítja a tervet. Ezáltal egy részletesebb, átgondoltabb és logikailag összefüggő dokumentum születik.

Ez a többlépcsős, kollaboratív megközelítés már önmagában is lényegesen jobb eredményeket hoz, mint amikor egyetlen modell próbálja „elsőre” megoldani a teljes feladatot egy hosszú prompt alapján. Hasonló ez ahhoz, mintha egy emberi csapat dolgozna együtt: van, aki ír, van, aki kritizál, és van, aki a végső változatot szerkeszti.

Egy ilyen struktúrában nemcsak a válasz minősége javul, hanem az is lehetővé válik, hogy az egyes modellek szerepekre legyenek specializálva. Például egy olyan LLM, amely jól teljesít írásban, nem feltétlenül ad jó kritikát. Egy másik modell lehet, hogy kifejezetten erős a szerkesztésben, stílusban, következetességben. A compound LLM modell ezeket az erősségeket kombinálja.

A jövőben ez a szemlélet lesz az egyik alapja az Agentic AI-alapú workflow-k kialakításának, ahol a komplex feladatokat részekre bontjuk, és minden részfeladatot a legmegfelelőbb AI-modulra bízunk.z.

Miért jobb a több LLM-es megközelítés?

A mesterséges intelligencia akkor válik igazán hatékonnyá, ha nem egy szimpla kérdés-válasz rendszerként tekintünk rá, hanem mint egy gondolkodó partnerre, amely képes önreflexióra, kritikára és javításra. Ezt a fajta működést azonban csak úgy tudjuk elérni, ha nem egyetlen LLM-re bízzuk a teljes feladatot, hanem egy tudatosan felépített, több modellből álló folyamatot alkalmazunk.

Gondoljunk bele: mi magunk sem úgy dolgozunk, hogy egyből leírjuk a végleges szöveget vagy meghozzuk a tökéletes döntést. Ehelyett:

• Ötletelünk és vázlatot készítünk
• Megírjuk az első verziót
• Visszajelzést kérünk kollégáktól vagy vezetőktől
• Átdolgozzuk a szöveget a kapott visszacsatolások alapján
• És végül elkészítjük a végleges változatot

Ez az emberi alkotási és döntéshozatali logika tükröződik vissza a több LLM-et alkalmazó (compound) megközelítésben. Minden egyes LLM egy-egy „szerepkörre” specializálódhat: az egyik az írásban erős, a másik a kritikai gondolkodásban, a harmadik pedig a szerkesztésben vagy összefoglalásban. Ez a specializáció jobb minőséget, megbízhatóbb végeredményt és nagyobb konzisztenciát eredményez.

Továbbá a többlépcsős rendszer lehetőséget ad az AI-nak is arra, hogy tanuljon a hibáiból – nem valós időben, mint egy ember, de a workflow során mégiscsak lehetőség nyílik javításra, finomításra, új információk beépítésére.

Ez a fajta működés különösen előnyös a következő területeken:

• Üzleti döntések előkészítése: pontosabb, adat-alapú háttéranyag készülhet
• Marketing és kommunikáció: célzottabb, jól strukturált szövegek jönnek létre
• Stratégiaalkotás: több szempontot is figyelembe vevő változatok születnek
• Oktatás és tanulás: a tananyag vagy tanulási útvonal több körös értékeléssel optimalizálható

Összefoglalva: a több LLM-es megközelítés az emberi munkafolyamatokat modellezi le intelligens módon, ahol minden lépés lehetőséget biztosít a fejlődésre, kritikára és pontosításra – így pedig az AI valódi értéket tud teremteni, nem csak válaszol egy kérdésre.

3 mentális ugrás az Agentic AI megértéséhez

Az Agentic AI nem pusztán egy technológiai újítás, hanem egy újfajta gondolkodásmódot is igényel. Ahhoz, hogy igazán megértsük, hogyan működik és hogyan tudjuk hatékonyan alkalmazni, három alapvető „mentális ugrást” kell megtennünk. Ezek segítenek átlátni az AI-ügynökök működésének logikáját, és lehetővé teszik, hogy ne csak „felhasználjuk” az AI-t, hanem valóban együtt is dolgozzunk vele.

1. Ne LLM-nek hívd, hanem ügynöknek (agent) Az első lépés az, hogy szakítsunk a hagyományos elnevezéssel. Ha egy AI-modell valamilyen konkrét feladatot lát el – legyen az szövegírás, ellenőrzés, tervezés vagy adatfeldolgozás –, akkor tekintsük őt nem egyszerűen LLM-nek, hanem ügynöknek. Ez a szemléletváltás segít jobban elkülöníteni az AI-rendszer egyes funkcióit. Olyan, mintha egy digitális csapatot építenél fel, ahol minden szereplőnek más a feladata: van, aki ír, van, aki elemez, van, aki adatot keres vagy ellenőriz. Így a rendszer átláthatóbbá, strukturáltabbá és karbantarthatóbbá válik. Ráadásul, ha az ügynököket szerepkörök mentén határozzuk meg, akkor jobban testreszabhatóak az egyes modulok – például ha egy adott „kritikai ügynök” nem teljesít jól, akkor célzottan cserélhető egy másik modellre vagy eszközre.
2. Nem minden ügynök LLM A második mentális ugrás annak felismerése, hogy nem minden ügynök egy nyelvi modell. Bár az LLM-ek nagy szerepet játszanak az Agentic AI világában, az ügynökök lehetnek egyszerűbb eszközök is, például:
   • Keresőmotor: információk lekérdezése (pl. Google Search API)Adatgyűjtő agent: statisztikák, piackutatási adatok előkereséseNaptár integráció: időpontfoglalás vagy ütemezés egy Google Calendar API-n keresztülKalkulátor vagy pénzügyi modell: komplex számítások végrehajtásaWeb scraping bot: tartalomgyűjtés weboldalakról
   
   Ezek az ügynökök lehetnek nagyon célzott, hatékony eszközök, amelyek segítenek kiegészíteni az LLM-ek „gondolkodását” valós adatokkal, számításokkal vagy konkrét műveletekkel. Ezáltal az Agentic AI ökoszisztéma vegyes szereplőkből áll, ahol az LLM-ek a kreatív, nyelvi feladatokat látják el, míg az eszközök a funkcionalitást biztosítják.
3. Ne rögzített lépésekben gondolkodj A harmadik, talán legfontosabb mentális váltás az, hogy ne statikus workflow-ban gondolkodjunk. Az Agentic AI lehetőséget nyújt arra, hogy a rendszer önállóan döntse el, mikor és hogyan lép tovább egy adott feladatban. Ehhez szükség van egy speciális szereplőre, az úgynevezett „orchestrator agent”-re, amely nem konkrét feladatot végez el, hanem irányítja és összehangolja a többi ügynök működését. Például megmondhatja, hogy:
   
   
   • Hány változatra van szükség egy adott dokumentumból
   
   
   • Mikor kérjen új adatokat vagy végezzen új kereséstVégrehajtsanak-e újabb kritikát vagy validálást
   
   Ezáltal az Agentic AI nemcsak végrehajt, hanem alkalmazkodik, reflektál, és dinamikusan igazítja a folyamatot a cél eléréséhez. Hasonló ez ahhoz, ahogy egy projektmenedzser vezet egy csapatot: ha úgy látja, hogy több iteráció kell, akkor elindít egy újabb kört – ha pedig minden rendben, továbblép a következő fázisra.

Ez a három mentális ugrás segít abban, hogy ne csak technikai eszközként, hanem stratégiai gondolkodó partnerként tekintsünk az Agentic AI rendszerekre. Azáltal, hogy ügynökökben, szerepekben és dinamikus folyamatokban gondolkodunk, lehetővé válik egy intelligens, adaptív és skálázható AI workflow kialakítása, amely valódi értéket teremt.

Gyakorlati példa: prezentációkészítés Agentic AI-val

Az Agentic AI egyik legnagyobb előnye, hogy bonyolultabb, összetett feladatokat is képes hatékonyan, több lépésben feldolgozni – hasonlóan ahhoz, ahogy egy emberi csapat dolgozna egy projekten. Vegyünk például egy üzleti prezentáció elkészítését, amelynek célja, hogy meggyőzzön egy döntéshozó testületet egy új termék bevezetésének indokoltságáról.

Az Agentic AI rendszerben ezt a folyamatot több különálló, specializált ügynök végzi, mindegyik saját feladatkörrel. Az alábbi ügynökökből álló workflow biztosítja a magas színvonalú, adat-alapú és jól strukturált prezentációt:

1. Draft agent (vázlatkészítő ügynök): Ez az ügynök készíti el az első vázlatot a megadott háttéranyagok (pl. célközönség, termékjellemzők, piaci trendek) alapján. A cél itt nem a tökéletesség, hanem egy gyorsan előálló kiindulási pont, amely később finomítható.
2. Critique agent (kritikus ügynök): Ez az AI-ügynök elemzi a vázlatot és azonosítja a logikai hiányosságokat, az elmaradt részeket, vagy éppen a nem kellően megalapozott állításokat. A kritikák alapján megfogalmaz javaslatokat a javításra, például: „nincs adat a célcsoport méretéről”, „a versenytársak említése hiányzik”, stb.
3. Data agent (adatjavaslat-ügynök): Ez az ügynök kifejezetten azt a célt szolgálja, hogy azonosítsa, milyen típusú statisztikai vagy kontextuális adatokra lenne szükség a prezentáció megerősítéséhez. Például felveti, hogy érdemes lenne adatot keresni a piaci növekedési ütemről vagy a célközönség online vásárlási szokásairól.
4. Search agent (kereső ügynök): Miután a data agent javasolta az adatigényt, a search agent végre is hajtja a keresést. Ez történhet Google keresésen keresztül, vagy éppen egy dedikált adatbázis API-ján keresztül. Ez az ügynök felel az aktuális, megbízható adatok összegyűjtéséért.
5. Refined draft agent (javított vázlatkészítő ügynök): A megszerzett adatok és a korábbi kritikák alapján ez az ügynök újrafogalmazza az eredeti vázlatot, beépítve az új információkat. Ennek eredményeként egy tartalmilag gazdagabb, megalapozottabb és strukturáltabb anyag jön létre.
6. Final agent (véglegesítő ügynök): A folyamat utolsó fázisában ez az ügynök elkészíti a végleges prezentációt, figyelembe véve a vállalati arculatot, a kommunikációs stílust, és az összes korábbi lépés eredményét. Itt történhet meg a diák logikai elrendezése, a címsorok finomhangolása, és a zárógondolat kidolgozása is.

Ez a többfázisú, iteratív megközelítés nemcsak hogy hatékonyabb, de valójában kreatívabb és megalapozottabb is, mint egy egyetlen AI-modell által generált „egylövetű” megoldás. A rendszer képes alkalmazkodni a visszajelzésekhez, új információkhoz és kontextushoz, így valódi intelligens munkavégzést valósít meg.

Ez a fajta workflow kiválóan alkalmazható nemcsak prezentációk, hanem például üzleti ajánlatok, riportok, tanulmányok vagy stratégiai dokumentumok elkészítése során is – gyakorlatilag mindenhol, ahol komplex gondolkodásra, iterációkra és pontos érvelésre van szükség.

Az orchestrator szerepe

Az orchestrator agent a teljes Agentic AI-rendszer „irányítóközpontja” – egy olyan intelligens vezérlőegység, amely nem maga végez el egy konkrét feladatot, hanem koordinálja és felügyeli a többi ügynök munkáját. Hasonló szerepet tölt be, mint egy projektmenedzser vagy egy karmester egy zenekarban: nem ő írja a hangjegyeket vagy játssza a hangszert, hanem biztosítja, hogy minden megfelelő időben, a megfelelő helyen történjen.

Az orchestrator agent nem lineáris logika szerint működik, azaz nem előre meghatározott lépéseket hajt végre sorban, hanem képes:

• Értékelni a többi ügynök válaszait
• Újraindítani bizonyos lépéseket, ha nem kielégítő az eredmény
• Adatokat kérni vagy új ügynököket aktiválni, ha hiányosságot észlel
• Dinamikusan változtatni a workflow menetét, hogy a célhoz vezető út optimális legyen

Például, ha egy dokumentumtervezet elkészítése után az orchestrator úgy látja, hogy a visszajelzés alapján a tervezet még mindig nem megfelelő, akkor újrafuttatja a szerkesztést, vagy további adatokat kér. Esetleg újabb változatokat generáltat és ezek közül választja ki a legjobbat.

Ez a rugalmas, adaptív döntéshozatal új szintet jelent az AI-fejlődésben, hiszen így az AI-rendszer képes „gondolkodni a gondolkodásról” – nem csak választ ad, hanem folyamatosan értékeli és javítja önmagát.

Hol alkalmazható az Agentic AI?

Az Agentic AI rugalmasságából és összetett működéséből fakadóan számos iparágban és üzleti területen alkalmazható. Az alábbi példák csupán a lehetőségek egy szeletét mutatják:

• Marketing kampánytervezés: Egy teljes kampánystratégia összeállítása kreatív koncepcióval, célcsoport-elemzéssel, adat-alapú ajánlásokkal és ütemezéssel, mindezt különálló ügynökök együttműködésében.
• Stratégiai döntés-előkészítés: Több AI-agent dolgozhat egyszerre a különféle forgatókönyvek előkészítésén, kockázatelemzésen, pénzügyi modellezésen és benchmark adatok gyűjtésén.
• Ügyfélszolgálati chatbotok fejlesztése: Az AI képes értelmezni a kérdéseket, keresni az adatbázisban, válaszolni, sőt szükség esetén továbblépni egy emberi operátorhoz – mindezt több ügynök koordinációjával.
• AI-alapú oktatási anyagok generálása: Automatikusan létrehozható tananyag különböző szinteken (kezdő–haladó), kvízekkel, példákkal, összefoglalókkal, melyeket egy-egy agent készít vagy ellenőriz.
• Prezentációk, riportok, jelentések automatizálása: Ügynökök dolgoznak a szövegíráson, adatbeágyazáson, vizualizáción és stilisztikai finomításon.
• Webshop vagy CRM rendszerek kiegészítése intelligens ajánlókkal: A vásárlási adatok, ügyfélviselkedés és készletinformációk alapján különböző agentek személyre szabott ajánlásokat generálhatnak valós időben.

Fontos kiemelni, hogy az Agentic AI nem csak technológiai fejlesztők játékszere: bármely vállalkozás alkalmazhatja meglévő rendszerei mellé, akár no-code platformokkal is, hogy fokozza a hatékonyságot és versenyelőnyt szerezzen.

Zárszó: Az Agentic AI jövője

Ahogy a mesterséges intelligencia egyre mélyebben integrálódik a hétköznapi folyamatokba, úgy válik egyre nyilvánvalóbbá, hogy a hagyományos LLM-alapú megoldások – bár hasznosak – nem tudnak minden kihívást hatékonyan kezelni. A jövő a moduláris, együttműködő AI-rendszereké, amelyek ügynökökön (agenteken) keresztül képesek komplex feladatokat elvégezni – akár emberi beavatkozás nélkül.

Az Agentic AI nem csupán egy új technológia, hanem egy teljesen új gondolkodásmód is. Együttműködésre, tanulásra és folyamatos önfejlesztésre képes rendszerek jönnek létre, amelyek úgy gondolkodnak, mint egy csapat – csak sokkal gyorsabban és pontosabban.

Ha szeretnéd, hogy a vállalkozásod, a csapatod vagy akár a saját mindennapi munkád is profitáljon ebből az új hullámból, akkor érdemes már most kísérletezni az Agentic AI-alapú workflow-kkal. Aki ma tanulja meg az ügynökszemléletet, az holnap már automatizált, intelligens rendszerekkel dolgozhat együtt – és ezzel versenyelőnyre tehet szert bármely iparágban.

Ha tetszett a cikk: oszd meg, kommentelj vagy vedd fel velünk a kapcsolatot, ha saját Agentic AI megoldásra van szükséged!