Agentikus munkafolyamatok

Agentikus munkafolyamatok (Agentic Workflows) — dinamikus, többlépéses folyamatok, amelyekben nagy nyelvi modelleken (LLM) alapuló autonóm AI-ügynökök önállóan hoznak döntéseket, hajtanak végre műveleteket és koordinálnak feladatokat minimális emberi beavatkozással. Az ilyen rendszerekben az LLM nemcsak egyetlen kérésre adott válasz generálására szolgál, hanem cselekvési sorozatok tervezésére, külső eszközökkel való interakcióra és az eredmény iteratív javítására is.

A szigorúan programozott szabályokon alapuló hagyományos automatizálással ellentétben az agentikus megközelítések rugalmasak — képesek alkalmazkodni az új adatokhoz és előre nem látható körülményekhez. Az agentikus munkafolyamat abban különbözik egy egyszerű LLM-hívástól (például szöveg összefoglalásához), hogy az ügynök autonómiát kap a cselekvések megválasztásában, amely magában foglalja a tervezést, az eszközök használatát és az önkorrekciót.

Az agentikus workflow komponensei és architektúrája

Az agentikus munkafolyamat több kulcsfontosságú komponenst egyesít a cél elérése érdekében.

AI-ügynök és LLM

A folyamat középpontjában az AI-ügynök áll — egy autonóm program, amely a felhasználó vagy a rendszer nevében tevékenykedik. Az ügynök kulcskomponense a nagy nyelvi modell, amely biztosítja a természetes nyelvű utasítások megértését és a szükséges következtetések generálását. Az ügynök teljesítménye lényegesen függ a prompt-mérnökségtől — különböző promptsémák (például Chain-of-Thought) segítenek az LLM-et a kívánt munkastílusra hangolni.

Eszközök (hozzáférés külső műveletekhez)

Mivel az LLM tudása korlátozott a tanítási adataira, az ügynök külső eszközöket kap, amelyek kibővítik képességeit. Az eszközök magukban foglalhatnak hozzáférést tudásbázisokhoz, keresőrendszerekhez, API-khoz, kódértelmezőkhöz és egyéb alkalmazásokhoz. Segítségükkel az ügynök naprakész információt szerez vagy valós műveleteket hajt végre a modellen kívül.

Memória és kontextus

Az agentikus workflow megkülönböztető jellemzője a memóriamechanizmus megléte, amely lehetővé teszi az ügynök számára, hogy figyelembe vegye a korábbi tapasztalatokat és kontextust.

• Rövid távú memória megőrzi a legutóbbi információt (például a párbeszéd előzményét) az aktuális munkamenet keretein belül.
• Hosszú távú memória tárolja a sok futás során felhalmozott tudást és eredményeket, gyakran külső tárolók (például vektoros adatbázisok) használatával.

Visszajelzés és korrekció

A visszajelzési mechanizmusok fontos szerepet játszanak a megbízhatóság növelésében. Az ügynök feedback-et kaphat a feladat végrehajtási környezetétől, egy segéd „kritikus" modelltől vagy egy embertől (human-in-the-loop mód). Például a Reflexion rendszer belső önvisszajelzést valósít meg: az ügynök elemzi saját hibáit és „elmélkedéseket" ment a memóriába, hogy javítsa a következő kísérleteket.

Többügynökes konfigurációk

Bonyolult forgatókönyvekben többügynökes architektúrát alkalmaznak, ahol több specializált ügynök lép interakcióba egymással. Például egy „tervező" ügynök részfeladatokat jelöl ki, míg több „végrehajtó" ügynök megoldja a maga szűk feladatait (adatkeresés, számítás stb.).

Az ügynökök tipikus mintái és algoritmusai

Bár egységes, szabványosított architektúra az agentikus LLM-rendszerek számára még nem alakult ki, 2023–2024-ben ismétlődő minták kezdtek megjelenni.

• Lépésenkénti tervezés (Prompt Chaining). A feladatot LLM-hívások láncolatával részfolyamatokra bontják. Minden lépés bemenetként kapja az előző eredményét, és elvégzi az általános feladat egy részét. Ez a megközelítés javítja az értelmezhetőséget, de kevésbé rugalmas.
• Útválasztás és eszközválasztás (Router Pattern). Az ügynök először osztályozza a bemeneti feladat típusát, majd kiválaszt egy speciális folyamatot vagy eszközt a megoldáshoz, diszpécserként működve.
• Párhuzamos megoldáskeresés. Egyetlen lineáris gondolatmenet helyett egyszerre több megoldási variáns kerül vizsgálatra. Erre példa a Tree-of-Thoughts megközelítés, ahol az ügynök elágaztatja a következtetési láncot egy fához hasonlóan, minden lépésnél több „gondolat"-jelöltet generálva, és kiválasztva a legígéretesebbeket.
• Reflexió és önkorrekció. Az ügynök kritikusan értékeli saját döntéseit és tanul a hibáiból. A Reflexion módszerben az ügynök minden kísérlet után elemzi az eredményt, és eltárolja a következtetéseket, amelyeket a következő ciklusokban felhasznál.

Ismert megközelítések példái

• ReAct (Reasoning and Acting) — alapvető módszer (2022), amely ötvözi a következtetést és a cselekvést. Az LLM felváltva generál logikai következtetéseket (thoughts) és konkrét cselekvési lépéseket (actions), amelyeket eszközök segítségével hajtanak végre.
• Reflexion (2023) — önreflexiós keretrendszer, amely lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy tanuljanak saját hibáikból szöveges visszajelzésen keresztül, a modell súlyainak frissítése nélkül.
• Tree-of-Thoughts (ToT) (2023) — keretrendszer, amely általánosítja a Chain-of-Thought ötletét, és a megoldáskeresést fa formájában szervezi, lehetővé téve a modell számára, hogy több eseményfejlődési variánst végiggondoljon.
• Auto-GPT (2023) — az egyik első széles körben ismert nyílt projekt, amely teljesen autonóm agentikus workflow-t demonstrál. A rendszer specializált GPT-4-ügynökök egy csoportját generálja, amelyek közösen terveznek és hajtanak végre lépéseket a felhasználó által megadott magas szintű cél elérése érdekében.

Alkalmazás és hatás

Az agentikus megközelítések számos területen alkalmazást találnak, ahol intelligens automatizálásra és rugalmasságra van szükség.

• Üzleti folyamatok: Az agentikus rendszerek kibővítik a technikai támogatás chatbotjainak lehetőségeit, amelyek önállóan diagnosztizálhatnak problémákat és megoldásokat találhatnak. Pénzügyekben, HR-ben és marketingben is alkalmazzák őket.
• Generatív szimulációk: Autonóm LLM-ügynökök képesek modellezni közösségek vagy karakterek összetett viselkedését. A „Generative Agents" (Park et al., 2023) munkában különböző személyiségekkel felruházott tucatnyi GPT-ügynök hitelesen imitálta a társadalmi életet egy szimulált kisvárosban.

A Gartner elemzői értékelése szerint az agentikus mesterséges intelligencia (Agentic AI) bekerült a 2025-ös stratégiai technológiai trendek közé.

Problémák és fejlődési kilátások

A sikerek ellenére az agentikus LLM-rendszerek még mindig új és összetett technológiának számítanak.

• Erőforrásköltségek: Minden egyes tervezési, keresési vagy önvizsgálati lépés egy külön LLM-hívást jelent, ami növeli a végrehajtási időt és a költségeket.
• A viselkedés kiszámíthatatlansága: Minél több szabadságot kap az ügynök, annál nehezebb garantálni, hogy milyen útvonalat választ. Ez megköveteli a korlátok és védelmi mechanizmusok (guardrails) bevezetését.
• Minőségértékelés és hibakeresés: A többlépéses rendszerek kiterjedt naplóinak elemzése a hibák megkeresésére nem triviális feladat.
• Biztonság és etika: A mesterséges intelligencia autonómiájának növekedésével szükségessé válik annak garantálása, hogy az ügynökök a felhasználó és a társadalom érdekében cselekednek.

A jövőbeli kutatások az eszközhasználat univerzális eszközeinek létrehozására, egységes átfogó workflow-k kidolgozására és az agentikus rendszerek hatékonyságának optimalizálására irányulnak.

Hivatkozások

• Az agentikus munkafolyamatok áttekintése az IBM-től
• Útmutató hatékony AI-ügynökök létrehozásához az Anthropic-tól

Irodalom

• Yao, S. et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629.
• Schick, T. et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. arXiv:2302.04761.
• Liu, X. et al. (2023). AgentBench: Evaluating LLMs as Agents. arXiv:2308.03688.
• Yao, S. et al. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv:2305.10601.
• Shinn, N. et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. arXiv:2303.11366.
• Park, J. S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. arXiv:2304.03442.
• Wang, G. et al. (2023). Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models. arXiv:2305.16291.
• Bakhtin, A. et al. (2022). Human-Level Play in the Game of Diplomacy by Combining Language Models with Strategic Reasoning. Science. DOI:10.1126/science.ade9097.
• Wang, L. et al. (2025). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv:2308.11432.
• Li, X. (2024). A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components. arXiv:2406.05804.
• Jung, J. et al. (2024). Trust or Escalate: LLM Judges with Provable Guarantees for Human Agreement. arXiv:2407.18370.
• Xu, W. et al. (2025). A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents. arXiv:2502.12110.
• He, G. et al. (2025). Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents as a Daily Assistant. arXiv:2502.01390.
• Huang, X. et al. (2024). Understanding the Planning of LLM Agents: A Survey. arXiv:2402.02716.
• Kuang, Z. et al. (2023). PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Reasoning over Long Documents. arXiv:2305.14564.