MI-agentek
vállalatoknak.

Olyan több-agent rendszereket építünk, amelyek nem csak válaszolnak — hanem cselekszenek. Kutatás, beírás, továbbítás, eszkalálás. Valódi eszközökkel, valódi memóriával, valódi felelősséggel. GDPR-konform, 8–16 hét alatt élesben.

01
AuslöserKennen Sie das?

Mikor érik meg igazán
az MI-agentek.

!

ChatGPT csak válaszol — de nem cselekszik

Van ChatGPT-licence, a munkatársak használják. De a feladatokat továbbra is maguknak kell végezniük.

!

Visszatérő több-lépéses feladatok szakembereket kötnek le

Kutatás → elemzés → beírás → továbbítás — naponta, többször, órák folyamatonként.

!

A sztenderd automatizálás nem elég

Az n8n-workflow-k szabály-alapúak. Az ítélőképességet igénylő feladatok többet igényelnek — reasoning-et igényelnek.

!

A kontrollvesztés joggal aggodalom

"Az MI önállóan mit csinál?" — biztosítékok nélkül veszélyes lenne. A megfelelő architektúrákkal kontrollált.

02
Was wir bauenKonkrét és biztonságos

Agentek, amelyek cselekszenek —
biztosítékokkal.

Nem "ChatGPT internettel" — hanem agent-rendszer, amely az Ön specifikus eszközeit kezeli, definiált memóriával dolgozik és kritikus műveleteket jóváhagyásra ad.

Frameworkökkel építünk, mint Claude Agent SDK, LangGraph, n8n és egyedi orkesztrációk. Tool-use API-hívásokhoz, adatbázis-hozzáféréshez, e-mailhez, CRM-hez. A memória-architektúra megkülönbözteti a rövid- és hosszú távú memóriát. Human-in-the-loop kritikus döntésekhez.

Megvalósítás 4 fázisban: feltárás, architektúra (világos biztosítékok), építés iteratív sprintekben, átadás betanítással.

03
AblaufNégy fázis · 8–16 hét

A megbeszéléstől az
élesben működő agent-rendszerig.

Phase I

Potenciál-elemzés

Mely feladatok? Mely eszközök? Mely biztosítékok? Kockázatelemzés.

1–3. hét
Phase II

Megoldási terv

Agent-topológia, tool-inventár, memória-stratégia, permission-modell, eszkalációs útvonalak.

4–6. hét
Phase III

Megvalósítás és pilot

Iteratívan 2 hetes sprintekben. Minden sprint után tesztelhető valós adatokkal.

7–14. hét
Phase IV

Átadás és betanítás

Betanítás, playbookok, eszkalációs eljárások, 90 napos hyper-care.

15–16. hét
04
BeispieleVier typische Bauformen

Typische Bauformen
aus der Praxis.

01 / Kutatás

Piac-kutató agent

Feladat: "Hogyan pozicionálódnak X, Y, Z versenytársak?" — az agent kutat a weben, elemez, strukturált jelentést készít. Hetente automatizálva.

Web-SearchClaudeNotion-Output
02 / E-mail

Inbox-triage agent

Klasszifikálja a bejövő e-maileket, válaszokat javasol, továbbít, bonyolult eseteket eszkalál. Jóváhagyási lépéssel.

IMAPOutlookHuman-Approve
03 / Operations

Diszpozíciós agent

Optimalizálja a napi időpontokat, útvonalakat javasol, eszkalációkat dokumentál. Ember dönt a konfliktusoknál.

Outlook 365Maps APIAudit-Log
04 / Compliance

Document-review agent

Bejövő szerződéseket compliance-szabályok ellen ellenőriz, kockázati klauzulákat jelöl meg, strukturált review-jelentést készít.

RAGAudit-TrailBaFin-fit
05
FragenHäufig & ehrlich

Was Sie wirklich
wissen wollen.

01

Mi a különbség a chatbot és az MI-agent között?

A chatbot kérdésekre válaszol — strukturáltan vagy RAG-gal, de válaszol. Az MI-agent cselekszik: kutat, API-kat hív, adatbázisokba ír, embereknek eszkalál, többlépéses feladatokat tervez. A tool-use és a function-calling a kulcskompetenciák. A voice agent speciális forma audio-input/output-tal.

+
02

Mennyire biztonságosak az MI-agentek?

Annyira biztonságosak, mint az architektúrájuk. Építünk: sandboxinggal (az agent csak a környezetében tud cselekedni), permission-layerekkel (minimális szükséges jogok), human-in-the-loop biztosítékokkal kritikus műveletekhez, teljes audit-logokkal (minden művelet nyomon követhető). Alapértelmezetten szigorú, opcionálisan fokozatosan lazítva bizalom alapján.

+
03

Mennyibe kerül egy MI-agent-rendszer?

Több, mint egy egyszerű chatbot. A több-agent rendszerek architektúrában, tesztelésben és biztonságban jelentősen bonyolultabbak. Fix árak a II. fázistól egyedi feltárás után. Költségtényezők: agentek száma, tool-integrációk, biztonsági szint, modellválasztás (helyi open-source modellek drasztikusan csökkentik a működési költségeket).

+
04

Mennyi ideig tart a fejlesztés?

8–16 hét egy első produktív verzióhoz. Bonyolult több-agent rendszerek sok tool-integrációval, szabályozott iparágban vagy speciális biztonsági követelményekkel akár 6 hónapot is igénybe vehetnek. A feltárás mindig 3 hét — utána áll a reális ütemterv.

+
05

Mely modellekkel dolgoznak?

Claude (Anthropic) és GPT (OpenAI) reasoning-igényes agentekhez — ezek jelenleg vezetők tool-use és multi-step tervezés terén. Helyi open-source modellek (Llama, Mistral, Qwen) érzékeny adatokhoz vagy nagy gyakoriságú feladatokhoz. A gyakorlatban hibrid architektúrák a szabály — a helyes modellválasztás részfeladatonként.

+
06

Mi történik, ha egy agent rossz döntést hoz?

Pontosan erre vannak a biztosítékok. Kritikus műveletek emberi jóváhagyást igényelnek — előre látja, mit szándékozik tenni az agent, és leállíthatja vagy korrigálhatja. Az audit-log minden döntést dokumentál, így a hibák nyomon követhetők és korrigálhatók. Továbbá: az agenteket tesztelik, mielőtt produktívan bevezetik őket — nem végzünk "élő kísérleteket" az Ön adataival.

+
Aufnahme: Mai & Juni 2026

Építsük meg az Ön agentjeit.

Kostenloses 15-Min-Gespräch