--- title: "Multágens keretrendszerek" source: "https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Multágens_keretrendszerek" language: "hu" categories: - "Category:AI Agents" - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 4795 wiki_created_at: 2026-09-06T23:40:00Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:40:00Z downloaded_at: 2026-09-07T23:04:40Z --- # Multágens keretrendszerek **LLM-alapú többügynökös keretrendszerek** — olyan szoftverplatformok, amelyek lehetővé teszik, hogy több autonóm AI-ágens, amelyek nagy nyelvi modellekre (LLM) épülnek, együttműködjön egymással összetett feladatok közös megoldása érdekében[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-survey_agents-1). Az ilyen rendszerekben hangsúlyos szerepet kap az ügynökprofilok sokfélesége, azok kommunikációja és a kollektív döntéshozatal. A megközelítés a csoport „kollektív intelligenciáját" használja ki, ahol minden egyes ügynök specializált szerepet tölt be, az üzenetváltások pedig az emberek közötti együttműködést utánozzák. Ez lehetővé teszi valós világ összetett forgatókönyveinek modellezését és olyan feladatok megoldását, amelyek meghaladják az egyetlen intelligens ügynök képességeit. A többügynökös LLM-rendszerek már most is eredményes teljesítményt mutatnak olyan területeken, mint a szoftverfejlesztés, társadalmi szimulációk, gazdasági játékok és politikai viták modellezése[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-survey_agents-1). ## Kulcsfontosságú keretrendszerek és megközelítések A többügynökös rendszerek fejlődése számos nyílt keretrendszer megjelenéséhez vezetett, amelyek megkönnyítik azok létrehozását és kutatását. ### MetaGPT (2023) Az egyik első nyílt keretrendszer, amely az „összeszerelősor" (*assembly line*) elvű együttműködésre összpontosít. A **MetaGPT** szabványos működési eljárásokat (SOP-okat) vezet be a rendszerbe, és minden ügynöknek meghatározott szerepet oszt ki (például termékmenedzser, mérnök, tesztelő). Ez a megközelítés lehetővé teszi az összetett feladatok részfeladatokra bontását és azok elosztását a specializált ügynökök között, ami csökkenti a káoszt és a hallucinációk kockázatát[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-harmony_survey-2). ### CAMEL (2023) A **CAMEL** (*Communicative Agents for \\Mind\\ Exploration*) keretrendszer az ügynökök autonóm, párbeszéd alapú interakciójára összpontosít. *Inception prompting* módszertant kínál az LLM-ügynökök közötti párbeszéd koordinálásához, közös cél felé irányítva őket. Minden ügynök kap egy szerepet és egy kontextust, majd az ügynökök természetes nyelven kommunikálnak egymással, fokozatosan dolgozva ki a közös megoldást. A CAMEL hatékonyan bizonyított olyan forgatókönyvekben, amelyek közvetlen emberi beavatkozás nélküli együttműködést igényelnek[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-survey_agents-1). ### AutoGen (2023) Egy sokoldalú és testreszabható keretrendszer a Microsoft kutatóitól, amelyet több LLM kommunikációján alapuló összetett alkalmazások létrehozására terveztek. Az **AutoGen** lehetővé teszi az ügynökök interakciós logikájának programozását mind kóddal, mind természetes nyelven. Támogatja a külső eszközökkel és API-kkal való integrációt, ami alkalmassá teszi feladatok széles körére — a szoftverfejlesztéstől a párbeszédes rendszerek létrehozásáig[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-survey_agents-1). ### AgentVerse (2023) Az OpenBMB közösség által fejlesztett nyílt platform, amelyet az ügynökök dinamikus együttműködésének és emergens viselkedésének tanulmányozására hoztak létre. Az **AgentVerse** két működési módot biztosít: 1. **Feladatmegoldás (task-solving)**: Több LLM-ügynök alkot csapatot egy összetett feladat végrehajtásához (például közös szoftverfejlesztés). 2. **Környezetszimuláció (simulation)**: Lehetővé teszi a felhasználónak, hogy virtuális környezetet hozzon létre, és megfigyelje az ügynökök interakcióit (például tanterem vagy fogolydilemmájának szimulációja). A platform hangsúlyozza a szabványosított környezet és kommunikációs protokollok fontosságát az irányított kommunikáció érdekében[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-agentverse_github-3). ### CrewAI (2024) Egy keretrendszer, amely az LLM-ügynökök üzleti folyamatokba és adatelemzésbe való integrálására összpontosít. A **CrewAI** az *AI-Based Agents Workflow* (AgWf) koncepciót valósítja meg, ahol az ügynökök szöveges utasítások formájában leírt lépéseket hajtanak végre, és külső eszközöket (Python-osztályokat/függvényeket) is igénybe vehetnek. Ez lehetővé teszi összetett elemzési forgatókönyvek automatizálását, az LLM rugalmasságát determinisztikus kóddal ötvözve[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-harmony_survey-2). ### LangGraph (2024) Egy kísérleti keretrendszer, amely gráfstruktúrákat alkalmaz az LLM-mel folytatott párbeszédek állapotának és kontextusának ábrázolásához. A **LangGraph** fő jellemzője a **ciklikus munkafolyamatok** támogatása. Ez lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy közös tudásgráfon keresztül cseréljenek adatokat, iteratívan keressenek információkat, értékeljék azok megbízhatóságát, és korrigálják válaszaikat, ami különösen hasznos a kiegészített tudásbázissal rendelkező információkereső (QA) feladatokban[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-harmony_survey-2). ### Egyéb projektek Széles körű figyelmet keltett az **AutoGPT** és az **AgentGPT** kísérleti projekt is, amelyek bemutatták a teljesen autonóm AI-ügynökök lehetőségeit: önállóan kitűzni célokat, webes keresést végezni, kódot futtatni és fájlokat kezelni. Bár ezeket a projekteket nem vizsgálták tudományos szakmai bírálat keretében, rámutattak a tervezési, memória- és eszközkomponensek fontosságára a valóban önálló ügynökök felépítéséhez[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-nvidia_blog-4). ## Többügynökös rendszerek alkalmazása - **Szoftverfejlesztés automatizálása**: LLM-ügynök csoportok töltik be a menedzser, programozó és tesztelő szerepét, közösen tervezik és valósítják meg a szoftverprojekteket. A *ChatDev* kutatás megmutatta, hogy egy négyügynökös csapat percek alatt képes volt egyszerű alkalmazást létrehozni, párbeszédet folytatva a feladat meghatározásától a tesztelésig minden fázisban[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-harmony_survey-2). - **Intelligens asszisztensek**: Vállalati termékek, mint a Microsoft 365 Copilot és az IBM Watsonx Orchestrate, több ügynököt használnak összetett feladatok végrehajtásához, ahol az egyik ügynök feldolgozza a kérést, a másik adatbázisból kinyeri a tényeket, a harmadik pedig elkészíti a jelentést. - **Tudományos kutatás**: Az ügynökök hipotézisek generálására és kritikájára szolgálnak. A *Guided Debate* vagy *Self-Refine* típusú megközelítésekben az egyik ügynök megoldást javasol, a másik értékeli és korrigálja azt, ami segít csökkenteni a hibák számát[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-nvidia_blog-4). - **Társadalmi modellezés és virtuális világok**: A korszakos *Generative Agents* projektben több tucat LLM-ügynök, személyiséggel és memóriával felruházva, egy kis virtuális kisváros életét szimulálta, hihető társadalmi interakciókat mutatva be. Az ilyen szimulációk alkalmazást találhatnak játékokban (valósághű NPC-k létrehozásához), oktatásban és társadalomtudományokban[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-nvidia_blog-4). ## Kihívások és kilátások A sikerek ellenére a többügynökös rendszerek számos komoly problémával szembesülnek: - **Hallucinációk és kaszkádhibák**: Az egyik ügynök által elkövetett hiba átterjedhet a láncon a többi ügynökre, amelyek azt saját következtetéseik alapjaként fogadják el, ami az egész csoport működésének torzulásához vezet[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-survey_agents-1). - **Skálázhatóság és erőforrás-igény**: Minden LLM-alapú ügynök jelentős számítási erőforrásokat igényel. Több tucat ügynök egyidejű működésének biztosítása összetett technikai feladat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_note-survey_agents-1). - **Koordináció és irányítás**: Az ügynökök számának növekedésével nő a káosz kockázata. Átgondolt „orkestrációs" mechanizmusokra van szükség az interakcióik irányításához. - **Értékelés és tesztelés**: Hiányoznak az általánosan elfogadott benchmark-ok a különböző többügynökös keretrendszerek objektív összehasonlításához. A jövőben hatékonyabb és biztonságosabb multimodális rendszerek megjelenése várható, ahol az ügynökök nem csupán szöveget, hanem képeket és egyéb adatokat is cserélhetnek egymással. A Reinforcement Learning bevezetése megtaníthatja az ügynökcsoportokat arra, hogy idővel jobban koordinálódjanak, elérve a „kollektív intelligencia" hatását. Végső soron a többügynökös keretrendszerek egy lépést jelentenek rugalmasabb és hatékonyabb AI-rendszerek létrehozása felé, ahol számos specializált „elme" dolgozik együtt. ## Hivatkozások - Összefoglaló cikk: Large Language Model based Multi-Agents (2024) - Összefoglaló cikk: LLMs Working in Harmony (2025) ## Irodalom - Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. arXiv:2210.03629. - Hong, S. et al. (2023). *MetaGPT: Meta Programming for a Multi-Agent Collaborative Framework*. arXiv:2308.00352. - Li, G. et al. (2023). *CAMEL: Communicative Agents for \\Mind\\ Exploration of Large Language Model Society*. arXiv:2303.17760. - Wu, Q. et al. (2023). *AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation*. arXiv:2308.08155. - 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. - Chen, W. et al. (2023). *AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors*. arXiv:2308.10848. - Park, J. S. et al. (2023). *Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior*. arXiv:2304.03442. - Guo, T. et al. (2024). *Large Language Model Based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges*. arXiv:2402.01680. - Chen, Q. et al. (2024). *ChatDev: Communicative Agents for Software Development*. arXiv:2307.07924. - Duan, Z.; Wang, J. (2024). *Exploration of LLM Multi-Agent Application Implementation Based on LangGraph + CrewAI*. arXiv:2411.18241. - Aratchige, R. M.; Ilmini, W. M. K. S. (2025). *LLMs Working in Harmony: A Survey on the Technological Aspects of Building Effective LLM-Based Multi-Agent Systems*. arXiv:2504.01963. ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-survey_agents_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-survey_agents_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-survey_agents_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-survey_agents_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-survey_agents_1-4) [1.5](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-survey_agents_1-5) Wang, L., et al. «Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges». *arXiv:2402.01680* \[cs.AI\], 1 февр. 2024 г. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-harmony_survey_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-harmony_survey_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-harmony_survey_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-harmony_survey_2-3) Yu, H., et al. «LLMs Working in Harmony: A Survey on the Technological Aspects of Building Effective LLM-Based Multi Agent Systems». *arXiv:2504.01963* \[cs.CL\], 2 апр. 2025 г. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-agentverse_github_3-0) «GitHub - OpenBMB/AgentVerse». *GitHub*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-nvidia_blog_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-nvidia_blog_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Mult%C3%A1gens_keretrendszerek#cite_ref-nvidia_blog_4-2) «Building Your First LLM Agent Application». *NVIDIA Technical Blog*. [4]