Ugrás a fő tartalomra

MI és az ágensek kapcsolata, jellemzői

MI és az ágensek kapcsolata, jellemzői



Ahhoz, hogy megértsük a Mesterséges Intelligencia (AI) és az AI Agensek (AI Agents) közötti különbséget és kapcsolatot, érdemes egy rendszerelméleti megközelítést alkalmaznunk.

1. Az Alapfogalmak és a Kapcsolat: "Az Agy" vs. "A Cselekvő"

Sokan szinonimaként használják a két fogalmat, pedig rendszertervezői szemmel drasztikus különbség van köztük a működési logikában (workflow).

Mesterséges Intelligencia (A Passzív Tudásbázis)

A klasszikus AI modell (legyen az egy LLM, mint a GPT-4, vagy egy osztályozó algoritmus) passzív.

  • Működése: Input $\rightarrow$ Feldolgozás $\rightarrow$ Output.

  • Jellemzője: Csak akkor csinál valamit, ha a felhasználó utasítja (promptolja). Nincs memóriája a munkameneten túl, és önállóan nem lép kapcsolatba a külvilággal.

  • Analógia: Olyan, mint egy zseniális lexikon vagy egy professzor, aki egy sötét szobában ül. Mindent tud, de csak akkor válaszol, ha kérdezel tőle, és nem tud kimenni a szobából, hogy kávét főzzön.

AI Agens (Az Autonóm Rendszer)

Az AI Agens egy szoftveres architektúra, amely egy AI modellt használ "agynak", de kiegészül eszközökkel és autonómiával.

  • Működése: Érzékelés $\rightarrow$ Gondolkodás (AI) $\rightarrow$ Cselekvés $\rightarrow$ Környezeti visszacsatolás.

  • Jellemzője: Célokat (Goal) kap, nem csak parancsokat. Képes döntéseket hozni, eszközöket használni (pl. webkeresés, kódolás, API hívás) és addig próbálkozik, amíg el nem éri a célt.

  • Analógia: Ez már nem csak a professzor, hanem a kutatócsoport vezetője, akinek van telefonja, internet-hozzáférése, asszisztensei, és ha azt mondod neki, hogy "szervezz le egy konferenciát", akkor önállóan intézkedik, amíg kész nincs.

Rendszerszervezői Képlet:

$$\text{AI Agent} = \text{AI Modell (LLM)} + \text{Memória} + \text{Eszközök (Tools)} + \text{Tervezés (Planning)}$$

2. Az AI Agensek Felépítése (Architektúra)

Egy rendszertervező szemével az ágens négy fő komponensből áll:

  1. Profil (Profile/Persona): Az ágens szerepköre (pl. "Te egy senior Python fejlesztő vagy").

  2. Memória (Memory):

    • Rövid távú: A jelenlegi feladat kontextusa.

    • Hosszú távú: Vekt adatbázisok (RAG), hogy emlékezzen korábbi tapasztalatokra.

  3. Tervezés (Planning):

    • A nagy célt részfeladatokra bontja (pl. Chain of Thought).

    • Önreflexió (Self-reflection): Ellenőrzi, hogy jó úton jár-e.

  4. Eszközök (Tools/Actions): A "kezek", amivel beavatkozik a világba (számológép, Google Search, Python interpreter, Jira API).

3. Agensek Típusai és Rendszerezése

Az ágenseket többféleképpen csoportosíthatjuk, a klasszikus elmélettől a modern generatív AI megoldásokig.

A. Komplexitás szerinti típusok (Russell & Norvig modellje)

Ez a klasszikus felosztás, amely az ágens belső logikájára fókuszál:

  1. Egyszerű Reflex Ágensek (Simple Reflex Agents):

    • "Ha X történik, tedd Y-t." (If-Then szabályok).

    • Nem látják a történelmet, csak a pillanatnyi állapotot.

    • Példa: Termosztát.

  2. Modell-alapú Reflex Ágensek:

    • Van belső állapotuk, emlékeznek a világ változására.

    • Példa: Önvezető autó sávtartó automatikája (tudja, merre mozdult az autó az előző pillanatban).

  3. Cél-alapú Ágensek (Goal-based):

    • Nem csak reagálnak, hanem van egy jövőbeli állapot, amit el akarnak érni. Terveznek.

    • Példa: GPS navigáció (újratervez, ha dugó van, mert a cél a fontos).

  4. Hasznosság-alapú Ágensek (Utility-based):

    • Nem csak elérik a célt, hanem optimalizálnak (a "legjobb", "leggyorsabb", "legolcsóbb" utat keresik).

    • Példa: Tőzsdei kereskedő algoritmus.

B. Modern Generatív AI Agensek (LLM alapú)

Ez a ma leginkább releváns felosztás az üzleti életben:

TípusLeírásPélda
Single AgentEgyetlen LLM példány, amely eszközökhöz fér hozzá. Általános feladatokra jó.ChatGPT Plugins, AutoGPT.
Multi-Agent Systems (MAS)Több, specializált ágens együttműködése. Különböző szerepkörök (pl. "Kódoló", "Tesztelő", "Termékmenedzser") beszélgetnek egymással a feladat megoldásáért.CrewAI, Microsoft AutoGen, LangChain.
Autonomous AgentMinimális emberi beavatkozással fut, saját magának generál részfeladatokat (loopban fut).BabyAGI.

4. Hatás és Összefüggések: Miért forradalmi ez?

Az ágensek megjelenése megváltoztatja a szoftverfejlesztést és az üzleti folyamatokat.

  • A "Chat" végétől a "Cselekvés" felé: Eddig a felhasználó beszélgetett a géppel. Most a gép dolgozik a felhasználónak.

  • Sztochasztikus folyamatok: Rendszerszervezőként ez kihívás. A hagyományos szoftver determinisztikus (ugyanarra a bemenetre mindig ugyanaz a kimenet). Az AI ágens "kreatív", néha hallucinálhat vagy más úton oldja meg a feladatot. Ez új tesztelési módszertanokat igényel.

  • Orkesztráció: A jövő nem egyetlen szupermodellről szól, hanem specializált ágensek zenekaráról (Orchestration), akiket egy "Karmester" ágens irányít.

5. Összegzés: A rendszertervezői nézet

Rendszerszervezőként az alábbi mátrixban érdemes gondolkodnod, amikor specifikálod a rendszert:

  1. Környezet (Environment): Hol fog futni az ágens? (Web, zárt szerver, operációs rendszer?)

  2. Érzékelők (Sensors): Milyen adatokhoz fér hozzá? (Email fiók olvasása, adatbázis query?)

  3. Beavatkozók (Actuators): Mit engedünk meg neki? (Csak olvashat? Írhat kódot? Küldhet pénzt?) Ez a legfontosabb biztonsági kérdés!

  4. Vezérlés (Control Policy): Mennyire legyen autonóm? (Ember a hurokban - Human-in-the-loop, vagy teljesen önálló?)



Példán keresztüli megismerés




A példához a szoftverfejlesztés területét fogom használni, mert itt a legkönnyebb elkülöníteni a hatásköröket. Ezt a mintát gyakran "Virtual Software House"-nak nevezik.

A technológiai alap lehet például a CrewAI vagy a Microsoft AutoGen keretrendszer.

A Konkrét Rendszer: "Automata Python Fejlesztő Csapat"

Képzeljünk el egy rendszert, aminek egyetlen mondatot adunk inputként: "Készíts egy kígyós játékot (Snake Game) Pythonban."

A rendszer nem egyetlen LLM-et kérdez meg, hanem felépítünk 3 specializált ágenst, akik egymásnak adják a munkát.

1. Az Architektúra Felépítése (Roles & Goals)

Itt definiáljuk az ágensek "személyiségét" (System Prompt) és az eszközeiket.

Ágens NeveSzerepkör (Role)Cél (Goal)Eszközök (Tools)
Agent A: Product OwnerSenior ProjektmenedzserA feladat specifikálása, logikai lépésekre bontása és a követelmények tisztázása.Internet keresés (piaci standardokhoz), Jegyzetelés.
Agent B: DeveloperPython SzakértőA specifikáció alapján tiszta, futtatható kód írása.Fájl írása (write_file), Kódfuttatás (python_repl).
Agent C: QA EngineerTesztelő MérnökA kód ellenőrzése, hibák keresése és visszaküldés javításra, ha nem működik.Kódolvasás, Kódfuttatás, Error log elemzés.

2. A Folyamat Logikája (Workflow)

Ez a rendszer "szíve". Nem lineáris (A $\rightarrow$ B $\rightarrow$ C), hanem iteratív.

  1. Input: A felhasználó beírja: "Készíts egy Snake játékot."

  2. Step 1 (Product Owner):

    • Gondolkodás: "A felhasználó Snake játékot akar. Kell hozzá pygame könyvtár, kell egy ablak, mozgás logika, és pontszámítás."

    • Output: Elkészít egy részletes SPECIFICATION.md fájlt a memóriában.

  3. Step 2 (Developer):

    • Input: Megkapja a specifikációt.

    • Cselekvés: Megírja a kódot (snake.py).

    • Eszközhasználat: Elmenti a fájlt a lemezre.

  4. Step 3 (QA Engineer):

    • Input: Megkapja a snake.py-t.

    • Cselekvés: Megpróbálja lefuttatni a kódot.

    • Döntés (Condition):

      • Ha hiba van: Visszaküldi a Developer-nek a hibaüzenettel (Feedback Loop).

      • Ha fut: Jóváhagyja a projektet és jelzi a felhasználónak, hogy kész.

Rendszerszervezői megjegyzés: Ez a visszacsatolási hurok (Loop) a legkritikusabb. Egy sima ChatGPT itt megállna a kódgenerálásnál (ami lehet, hogy hibás). A Multi-Agent rendszer addig "ping-pongozik" a Developer és a QA között, amíg a kód le nem fut.

3. Technikai Megvalósítás (Pszeudokód / Konfiguráció)

Hogy lásd a "motorháztető alatt", íme, hogyan néz ki ez egy modern keretrendszerben (pl. CrewAI stílusban definiálva):

Python
# 1. Ágensek definiálása
product_owner = Agent(
  role='Senior Project Manager',
  goal='Részletes specifikáció írása a fejlesztőknek',
  backstory='Te egy tapasztalt PM vagy, aki a tiszta követelményekben hisz.',
  verbose=True
)

developer = Agent(
  role='Python Developer',
  goal='Hibátlan kód írása a specifikáció alapján',
  backstory='Szenior fejlesztő vagy, aki ismeri a PyGame könyvtárat.',
  tools=[FileWriteTool(), CodeInterpreter()], # Eszközök
  verbose=True
)

qa_engineer = Agent(
  role='Quality Assurance',
  goal='A kód tesztelése és hibajelentés',
  backstory='Szigorú tesztelő vagy. Nem fogadsz el nem futó kódot.',
  tools=[CodeInterpreter()],
  verbose=True
)

# 2. Feladatok (Tasks) összekapcsolása
task1 = Task(description='Specifikáld a Snake játékot.', agent=product_owner)
task2 = Task(description='Írd meg a kódot a specifikáció alapján.', agent=developer)
task3 = Task(description='Teszteld a kódot. Ha hiba van, küldd vissza javításra.', agent=qa_engineer)

# 3. A "Legénység" (Crew) indítása
software_house = Crew(
  agents=[product_owner, developer, qa_engineer],
  tasks=[task1, task2, task3],
  process=Process.sequential, # Vagy hierarchikus
  memory=True # Közös memória használata
)

result = software_house.kickoff(inputs={'topic': 'Snake Game in Python'})

4. Miért jobb ez, mint egyetlen "Szuper AI"?

Rendszerszervezői szempontból a specializáció és a kontextus-kezelés miatt:

  1. Hallucináció csökkentése: A Developer ágensnek nem kell tudnia a piaci trendekről (amit a PO tud), csak a kódolásra fókuszál. A szűkebb fókusz pontosabb eredményt ad.

  2. Önjavítás: Egy sima LLM "lusta". Ha hibázik, nem veszi észre. A QA ágens szerepe kényszeríti a rendszert a javításra.

  3. Modularitás: Ha holnap nem Pythonban, hanem Java-ban kell fejleszteni, csak a Developer ágens "promptját" cserélem ki, a rendszer többi része (PO, QA) változatlan marad.






Link

https://youtu.be/0-3oAm-_6pw

https://youtu.be/74eOXtCZmKE

Megjegyzések

Megjegyzés küldése