Mi már hozzászoktunk az AI-hoz, amelyre szüksége van egy utasításra: „Fékezze be a lámpákat”, „Milyen az időjárás?” „Emlékezz, hogy hívjam anyukámat.” Emlékszel, amikor Siri úgy érezte, mint a varázslat? Most képzelj el egy AI-t, amely nem várja az utasításokat. Mi lenne, ha önmagában tudna gondolkodni és cselekedni? Nem csak reaktív, hanem proaktív – önállóan tanul, cselekszik és megoldja a problémákat. Fedezzük fel, merre tart ez a merész új világ. Mi az az ügynök AI? Agentic AI refers to artificial intelligence systems that can think, decide, and act independently to achieve specific goals without constant human input. Ezek a rendszerek gyakran olyan erőteljes mesterséges intelligencia-modellekre épülnek, mint a GPT-4 vagy a Claude, amelyek a kognitív motorjaiként szolgálnak, lehetővé téve számukra, hogy gondolkodjanak, tervezzenek és elvégezzenek összetett feladatokat. A kifejezés Jön a Ez azt jelenti, hogy képesek vagyunk önállóan cselekedni és döntéseket hozni, így amikor az ügynöki AI-ról beszélünk, az alábbiakkal tervezett rendszerekre utalunk: ügynök "agency," 
 
 
 
 Autonómia – lépésről lépésre utasítások nélkül működnek. Proaktivitás – Előrejelzi az igényeket és cselekszik. Célorientáció – Az eredményeket követik, és az eredmények alapján módosítják a stratégiákat. Egyszerűbb értelemben ez az . AI with initiative Ellentétben a hagyományos AI-val, amely előre beállított szabályokat követ, és a generatív AI-val, amely a felhívásokon alapuló tartalmat hoz létre, az ügynöki AI-t úgy tervezték, hogy cselekedjen. Terveket állít fel, koordinálja az AI-ügynököket, és önállóan teljesíti a célokat. Röviden, a hagyományos AI reagál a parancsokra.Az ügynöki AI függetlenül működik, döntéseket hoz, koordinálja az AI ügynöket és eredményeket ad. Mielőtt összezavarodnánk, vagy összezavarodnánk / összekevernénk az ügynök AI-t és az AI-ügynököket, tisztázzuk: 
 
 
 AI ügynökök = Olyan eszközök, amelyek speciális, szűk feladatokat végeznek (pl. ütemezés, összefoglalás, e-mailek jelölése). Az ügynöki mesterséges intelligencia olyan rendszer, amely sok ilyen ügynököt szervez, hogy nagyobb, célorientált eredményeket érjen el, gyakran autonómiával és memóriával. Itt van egy egyszerű módja annak, hogy megértsük az ügynök AI vs AI ügynökök: AI agent = a solo worker\Agentic AI = a full team with a manager and mission Az ügynök AI fő előnyei Csökkenti a kézi erőfeszítést azáltal, hogy automatizálja az ismétlődő feladatokat, mint például az űrlap kitöltése, az értekezletek ütemezése és a jegyek osztályozása, de értéke messze meghaladja az alapvető automatizálást. 
 
 
 
 Autonómia: Függetlenül hajtja végre a célokat, és nincs szükség állandó inputra, például önállóan válaszolhat a leadsre, ütemezheti az értekezleteket és frissítheti a CRM-t emberi beavatkozás nélkül. Folyamatos tanulás: Minden interakcióból tanul, finomítja a válaszokat. Például egy támogatási ügynök észleli az ismételt visszatérítési kérelmeket, jelzi a problémákat, és automatikusan alkalmazkodik az üzenetekhez. Többlépcsős feladat végrehajtása: Kisebb feladatokra bontja a nagy célokat, a megfelelő ügynököknek rendeli őket, és teljes munkafolyamatokat végez egyetlen zökkenőmentes folyamatban. Az AI-ügynökökkel, akik a rendszerek között dolgoznak, az Agentic AI a termelékenységet, a folyamatokat felgyorsítja és személyre szabott eredményeket biztosít anélkül, hogy további emberi erőforrásokra lenne szükség. Most tegyük fel, hogyan működik az ügynöki AI a színfalak mögött. Hogyan működik az ügynöki AI? [Architecture + Workflow] Az ügynöki AI-rendszerek olyanok, mint a moduláris, intelligens csapatok. Mindegyik réteg meghatározott szerepet tölt be, de együtt dolgozik egy közös cél felé.A rendszer folyamatos visszajelzési láncban működik, a bemenetek összegyűjtésétől a döntések meghozataláig és a cselekvések végrehajtásáig. Vegyük le az architektúrát, és vizsgáljuk meg, hogy az AI ügynöki munkafolyamatok hogyan működnek a színfalak mögött. Az ügynöki AI architektúra legfontosabb elemei Annak érdekében, hogy autonómiával és intelligenciával működjön, az ügynöki AI négy fő réteget ötvöz: Ezek az érvelési motorok. LLM-ek, mint a GPT-4 és Claude, értelmezik a feladatokat, megértik a nyelvet, és döntéseket hoznak természetes nyelvi feldolgozással. 1. Large Language Models (LLMs): Az API-k összekapcsolják az AI-t a valós rendszerekkel, például CRM-ekkel, naptárakkal, belső adatbázisokkal és támogató platformokkal.Ezek az integrációk segítenek az AI-nak az élő adatok megszerzésében és olyan feladatok elvégzésében, mint az e-mailek küldése, a rekordok frissítése vagy a munkafolyamatok kiváltása. 2. APIs and enterprise tools: Ez a réteg mindent irányít a színfalak mögött. Megtervezi a feladatsorozatokat, kijelöli az ügynök felelősségét, figyeli a végrehajtást, és biztosítja, hogy a haladás összhangban legyen a meghatározott célkitűzéssel. 3. Orchestration layer: Ahelyett, hogy egyetlen modell mindent megtenne, az ügynöki mesterséges intelligencia egy speciális mesterséges intelligencia ügynökből álló csapatot szervez, amelyek mindegyike a folyamat egy meghatározott részét kezeli – a kutatást, a döntéshozatalt, a kommunikációt vagy a nyomon követést. 4. Multi-agent system: Ezek a rétegek lehetővé teszik a rendszer működését logikával, kontextussal és autonómiával. Ügynöki AI munkafolyamat funkciók valós forgatókönyvekben Az ügynöki rendszerek nem támaszkodnak a statikus szkriptekre. Ehelyett dinamikus munkafolyamatokon keresztül fejlődnek, ahol az AI-ügynökök eszközökön, API-kon és adatbázisokon keresztül működnek, alkalmazkodva a változó bemenetekhez és idővel javulva. Íme az Agentic AI működési mechanizmusa: 
 
 
 
 
 
 
 Érzékelés: Az AI ügynökök összegyűjtik a releváns adatokat különböző forrásokból, például API-kból, dokumentumokból, adatbázisokból vagy felhasználói lekérdezésekből, hogy meghatározzák a feladat színpadát. Ennek oka: A nagy nyelvi modellek (LLM) segítségével a rendszer elemzi az adatokat, érzékeli a mintákat, megérti a szándékot és meghatározza a következő lépéseket. Terv: A rendszer lebontja a fő célt kisebb, működőképes feladatokra, majd szekvenciákat készít, és a megfelelő AI-ügynököknek rendeli el őket. Aktus: Minden ügynök olyan műveleteket indít el, mint a CRM frissítése, az értekezlet ütemezése vagy a jelentés elküldése – mindezt emberi beavatkozás nélkül. Tanulás: Miután a feladat befejeződött, a rendszer elemzi a visszajelzéseket, javítva a következő forduló teljesítményét. Együttműködés: Több ügynök (beleértve az embereket is, ha szükséges) együttműködik annak biztosítása érdekében, hogy a feladat hatékonyan haladjon előre, és a cél teljesüljön. Ezek az ügynöki munkafolyamatok az AI-ban pontosan alkalmazkodnak és végrehajtják a feladatokat, és minden ciklusból tanulnak, hogy javítsák a jövőbeli eredményeket a változó üzleti környezetben. Ez a rugalmasság és koordináció teszi az Agentic AI-t többé, mint pusztán az automatizálás, ez egy intelligens, fejlődő rendszer, amely valós eredményeket eredményez. Az ügynökök koordinációs modelljei: hierarchikus és decentralizált Az ügynöki rendszerek általában két építészeti stílus egyikében épülnek, attól függően, hogy a feladat milyen strukturált vagy feltáró jellegű. Két domináns koordinációs modell létezik: 
 
 Hierarchikus építészet Ebben a modellben egy „felügyelő” ügynök koordinálja más ügynökök munkáját, feladatokat delegál, nyomon követi az előrehaladást, és biztosítja az általános célkitűzéshez való igazodást. A felügyelő ügynök határozza meg, hogy melyik értékesítési képviselőnek kell követnie a vezetőt. , találkozó ütemezés, és CRM frissítések, minden felügyelete alatt az elsődleges ügynök. E-mail követés 
 
 Decentralizált építészet Ebben a modellben több ügynök működik függetlenül, de együttműködnek a közös célok elérése érdekében egyetlen központi hatóság nélkül. Fontolja meg a termékfejlesztési csapatot, amely több ügynököt használ a piacelemzéshez, a versenytársak kutatásához és az ügyfelek visszajelzéseinek elemzéséhez. Ezek az ügynökök együtt dolgoznak, önállóan gyűjtik az adatokat, de valós időben megosztják azokat, hogy átfogó termékstratégiát alakítsanak ki. Mindkét modell arra törekszik, hogy a feladatokat önállóan végezze el, de a struktúra megváltoztatja a munka megközelítését, függetlenül attól, hogy egy "vezető" vagy együttműködő társaik. Ügynöki AI vs generatív AI A generatív AI, mint a ChatGPT és a DALL-E, a felhívásokon alapuló tartalmat hoz létre. Írhat blogbejegyzéseket, generálhat kódot, vagy képeket hozhat létre.Annak ellenére, hogy hihetetlenül kreatív, nem tud önállóan cselekedni, vagy követni a feladatokat. Az ügynöki AI túlmutat a tartalom létrehozásán; önállóan tervezi, dönt és végrehajtja a feladatokat. Gondolj rá, mint egy digitális asszisztensre, amely önállóan cselekszik, több ügynököt koordinál, hogy komplex, célorientált funkciókat hajtson végre emberi beavatkozás nélkül. Itt vannak a legfontosabb különbségek: az ügynöki AI és a generatív AI 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Aspect 
 Traditional AI 
 Agentic AI 
 
 
 
 
 Behavior 
 Reactive — responds to inputs 
 Proactive — anticipates and initiates actions 
 
 
 
 
 Action 
 Requires prompts to operate 
 Operates independently with minimal human input 
 
 
 
 
 Flexibility 
 Limited to predefined rules 
 Adaptable to context, feedback, and changing conditions 
 
 
 
 
 Example 
 Chatbot that answers FAQs 
 Agent that handles onboarding, follow-ups, and updates Behavior Reaktív – válaszol a bemenetekre Proaktív – előrejelzi és kezdeményezi a cselekvéseket Action Gyorsításra van szükség a műtéthez Önállóan működik minimális emberi beavatkozással Flexibility Korlátozza az előre meghatározott szabályokat Alkalmazkodhat a kontextushoz, a visszajelzéshez és a változó körülményekhez Example Chatbot, amely válaszol a FAQ-kra Ügynök, aki kezeli az onboardingot, a nyomon követéseket és a frissítéseket Mindkét típusú mesterséges intelligencia óriási potenciállal rendelkezik, azonban az alapvető különbségek, erősségeik és gyengeségeik megértése segít a vállalkozásoknak eldönteni, hogy hol és hogyan lehet őket a leghatékonyabban integrálni. Agens AI alkalmazások és használati esetek Az értékesítésektől a kiberbiztonságig az ügynöki mesterséges intelligencia modellek újradefiniálják, hogyan delegálják, automatizálják és méretezik a műveleteket minimális felügyelet mellett. Különösen kihasználják az AI-ügynököket olyan feladatokhoz, mint a kódgenerálás, az értékelés és az újraírás, hangsúlyozva a technológia növekvő szerepét a szoftverfejlesztésben. A vállalkozások 75 százaléka Az alábbiakban gyakorlati és valós ügynöki AI példák: Sales and customer service 
 
 
 A Salesmate intelligens munkafolyamatai: Ügynöki rétegként szolgál, automatizálja a vezetési útválasztást, az értékesítési nyomon követéseket és a személyre szabott műveleteket valós idejű adatok felhasználásával – mindezt minimális emberi hozzájárulással. Ema AI: dinamikusan oldja meg az ügyfelek lekérdezéseit az adatbázisok lekérdezésével, az érzelmek észlelésével és az interakciókból való tanulással a pontosság és a hatékonyság javítása érdekében. Healthcare 
 
 Hippokrates AI: empátiás betegtámogatást nyújt, figyelemmel kíséri a létfontosságú tényezőket, javasolja a kezelési változásokat, és önállóan fokozza az eseteket a kontextus és a beteg igényei alapján. Enterprise automation 
 
 Moveworks AI: Automatizálja a munkafolyamatokat a természetes nyelvi kérések megértésével, a feladatok megtervezésével és azok önálló végrehajtásával, és valós időben alkalmazkodik a változó körülményekhez a munkafolyamatok optimalizálása mellett. Manufacturing 
 
 Siemens előrejelző karbantartási rendszerek: Az ügynöki AI-ügynökök önállóan figyelemmel kísérik a gépeket, előre jelzik a meghibásodásokat, és beállítják a termelési ütemterveket az átviteli teljesítmény optimalizálása és a leállási idő minimalizálása érdekében. Finance 
 
 Autonóm kereskedési rendszerek: Az Agentic AI nyomon követi a piaci trendeket, kereskedéseket hajt végre, és optimalizálja a portfóliókat a gazdasági jelek gyorsabb elemzésével, mint az emberi elemzők. Cybersecurity 
 
 Darktrace: Az ügynöki mesterséges intelligencia segítségével önállóan elemzi a felhasználói viselkedést, észleli az anomáliákat, és valós időben megakadályozza a jogsértéseket azáltal, hogy az evolúciós fenyegetési minták alapján alkalmazkodik az érzékelési modellekhez. Mindezek a példák azt mutatják, hogy az ügynöki AI-rendszerek hogyan működnek autonómiával, alkalmazkodóképességgel és célorientált viselkedéssel a különböző iparágakban. Az ügynöki AI kihívásai és korlátai Az ügynöki mesterséges intelligencia hatékony autonómiát nyit meg, de új kockázatokat is bevezet. 
 
 
 
 
 
 
 
  Like all LLM-based systems, agentic AI can still hallucinate. But here, a wrong answer isn't just a typo; it might automatically issue a refund, delete a lead, or misroute inventory without human review. Hallucinations with consequences: 
 
  Give it a vague or poorly scoped goal, and agentic AI might go rogue. For example, optimizing for speed could mean skipping safety checks or bypassing necessary approvals. Autonomy without limits: 
 
  With multiple agents, shared memory, and real-time decisions, tracing   a conclusion was made becomes hard. That's a big problem in finance or healthcare, where explainability matters. The black box dilemma: how 
 
  These systems pull from sensitive data and act on it. Without strong guardrails, they can reinforce bias, leak private info, or make decisions that clash with your company values. Ethical design and oversight protocols are critical. Governance, bias, and data risks: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  Agentic AI isn't lightweight. It needs high computing power, persistent memory, and robust orchestration — driving up cloud costs and making it harder for lean teams to scale. Infrastructure demands: Future of agentic AI: What's next? We're not heading toward a world where AI supports business decisions. We're heading toward one where it   them. makes According to Gartner, by 2028,   enterprise software applications will embed agentic AI, enabling 15% of day-to-day decisions without human input. 33% of That's not a distant vision — it's the near future knocking. What does this mean? This means that the shift from reactive AI assistants to proactive digital operators is underway. Smart agents will no longer be siloed helpers. They'll collaborate across departments, syncing with CRMs, querying live systems, triggering workflows, and optimizing in real-time. The future is agentic ecosystems: Teams of autonomous agents work together — not just to assist but to operate entire functions. Think of sales agents closing leads at night. Ops agents resolve bottlenecks before they escalate. R&D agents run tests while humans sleep. The businesses that win won't just   AI — they'll orchestrate it. use Final thoughts From strategy to execution, AI redefines what's possible when machines operate with intent. Now's the time to move from exploration to implementation. Identify where intelligent agents can offload the repetitive, streamline decisions, and drive growth — all without bloating your headcount. Don't just adopt AI. Put it to work.  With Salesmate, you can orchestrate intelligent agents that automate follow-ups, update your CRM in real-time, and keep deals moving — even when your team is off the clock. Looking for what  ? AI can do in sales Az értékesítésben is lehet

Check Out Our Blog Now

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

Túl hosszú; Olvasni

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Az Agentic AI elmagyarázta: hogyan működik, a legfontosabb felhasználási esetek és a jövőbeli potenciál

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

Of The First and Last Things: Part 3

Of The First and Last Things: Part 1

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

THE HABITS OF INSECTS IN RELATION TO THE FERTILISATION OF FLOWERS

Of The First and Last Things: Part 3

Of The First and Last Things: Part 1

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

THE HABITS OF INSECTS IN RELATION TO THE FERTILISATION OF FLOWERS

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps