--- title: "Agentikus munkafolyamatok" source: "https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Agentikus_munkafolyamatok" language: "hu" categories: - "Category:AI Agents" - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 230 wiki_created_at: 2026-09-06T22:30:45Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:30:45Z downloaded_at: 2026-09-07T22:38:52Z --- # 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_what_is-1). 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[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-weaviate_blog-2). ## 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_what_is-1). ### 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[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-weaviate_blog-2). ### 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[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_autogpt-3). ### 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[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-reflexion_paper-4). ### 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.)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_what_is-1). ## 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[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-vellum_guide-5). - **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[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-tot_paper-6). - **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[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-reflexion_paper-4). ## 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[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-react_paper-7). - **Reflexion** (2023) — önreflexiós keretrendszer, amely lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy tanuljanak saját hibáikból szöveges visszajelzésen keresztül, a modell súlyainak frissítése nélkül[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-reflexion_paper-4). - **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[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-tot_paper-6). - **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[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_autogpt-3). ## 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_what_is-1). - **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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-ibm_what_is-1). ## 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[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_note-survey_li_2024-8). ## 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. ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_what_is_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_what_is_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_what_is_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_what_is_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_what_is_1-4) «What are Agentic Workflows?». *IBM*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-weaviate_blog_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-weaviate_blog_2-1) «What Are Agentic Workflows? Patterns, Use Cases, Examples, and More». *Weaviate*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_autogpt_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-ibm_autogpt_3-1) «What is AutoGPT?». *IBM*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-reflexion_paper_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-reflexion_paper_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-reflexion_paper_4-2) Shinn, N. et al. «Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning». *arXiv:2303.11366*, 2023. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-vellum_guide_5-0) «Agentic Workflows in 2025: The ultimate guide». *Vellum.ai*. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-tot_paper_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-tot_paper_6-1) Yao, S. et al. «Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models». *arXiv:2305.10601*, 2023. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-react_paper_7-0) Yao, S. et al. «ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models». *arXiv:2210.03629*, 2022. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Agentikus_munkafolyamatok#cite_ref-survey_li_2024_8-0) Li, X. «A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components». *arXiv:2406.05804*, 2024. [8]