Ebben a videóban a Claude in Excel (Beta) megoldást mutatom be, amely képes elemezni, javítani és kezelni az Excel munkafüzetekben lévő adatokat. Ez egy beépített AI asszisztens, aki segít felgyorsítani és tökéletesíteni az Excel tudásod.
A Claude in Excel képletek magyarázatában, hibakeresésben, pivot táblák létrehozásában, adattisztításban, táblázatok és diagrammok elkészítésében. Ingyenesen tudod telepíteni ezt az Excel kiegészítőt a Microsoft Markeplace-ről. Habár a kiegészítő ingyenes, a Claude esetén szükséged van egy minimum Pro előfizetésre, hogy használni tudd.
A videó kitér a jelenlegi korlátokra is, így reális képet kapsz arról, mire számíthatsz a Claude in Excel (Beta) használata során.
Egy bemutatón keresztül megmutatom, hogy hogyan használható adattisztításra is.
A videó célja, hogy rövid, érthető képet adjon arról, mikor lehet hasznos a Claude in Excel használata, és milyen korlátai vannak jelenleg a béta verziónak.
Miről lesz szó a videóban?
Claude in Excel (Beta) működése Excelen belül
Képletek magyarázata és hibajavítás
Pivot táblák és diagramok létrehozása
Adattisztítás gyakorlati példával
Naplózás és visszakövethetőség
Modellválasztás (Sonnet vs Opus)
Mi az, amit még nem tud a béta verzió
Prompt-olás szerepe a hatékonyságban
Kinek ajánlott ez a videó?
Excelben rendszeresen dolgozóknak
Adatokkal foglalkozó szakembereknek
AI eszközök iránt érdeklődőknek
Tanulóknak, akik hatékonyabb munkamódszereket keresnek
Claude in Excel videó
Ne feledd, ez nem egy teljes Excel képzés és nem is AI tutorial. Nem makró automatizálási útmutató és nem termék összehasonlító teszt.
Ha szeretnél ebben az irányban tisztábban látni, érdemes követned a további cikkeimet és feliratkozni az InfoPack hírlevélre vagy a Youtube csatornámra.
Amikor pár éve az AI megjelent, sokan érezték úgy, hogy „elveszik a munkát”. Erről, sokat beszéltünk a képzéseimen is. Aztán kiderült, hogy nem elvette, hanem átalakította. Kevesebb manuális feladat, több kreatív dolog. Kevesebb tűzoltás, több tervezés. Már akkor is azt jósolták, hogy hamarosan az AI írja a programokat és alkalmazásokat.
Azóta is ugyanez történik újra, csak gyorsabban.
Az utóbbi hónapokban egyre gyakrabban látom azt, hogy fejlesztők nem azért írnak kevesebb kódot, mert lusták lennének, hanem mert nincs már értelme mindent kézzel megírni. Az AI nem „segít”, hanem konkrét munkarészeket vesz át. És ez most először nem elméleti vita, hanem napi gyakorlat.
Egy friss írásban a Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei egészen konkrét állítást fogalmazott meg: szerinte 6–12 hónapon belül az AI képes lesz elvégezni a szoftverfejlesztők munkájának nagy részét, akár egészét is.
Ez a mondat önmagában félrevezető lenne. A részletek viszont sokkal érdekesebbek.
Amodei szerint az Anthropicnál már most dolgoznak olyan mérnökök, akik egyáltalán nem írnak kódot. Az AI generálja, ők pedig szerkesztik, ellenőrzik és döntéseket hoznak. Ez nem kísérlet, hanem működő munkamodell.
Az állítások szerint ehhez a Claude Opus 4.5 modellt használják, és az Anthropic egyik új terméke, a Cowork, szinte teljes egészében AI által generált kóddal készült el, nagyjából másfél hét alatt. A projekt mögött álló Boris Cherny pedig azt nyilatkozta, hogy az elmúlt hónapban a Cowork-höz való hozzájárulásainak 100%-át AI írta, ő pedig szerkesztett és irányított.
Ez fontos pont: nem arról van szó, hogy „a gép mindent megold”, hanem arról, hogy a fejlesztői munka súlypontja eltolódik.
És itt jön az a kérdés, amit szerintem érdemes feltenni. Nem az a kérdés, hogy eltűnnek-e a fejlesztők. Hanem az, hogy mivé válik a fejlesztői munka, hol lesz az emberi hozzáadott érték, és mit jelent ez cloud, DevOps, architect és platform oldalról.
Amit ma az AI nagyon hatékonyan csinál, az a repetitív, szabályalapú munka. API-k váza, CRUD logika, config fájlok, pipeline-ok első verziói, Terraform sablonok. Ezek eddig is sok időt vittek el, és kevés valódi üzleti döntést igényeltek. Ha ezt átveszi egy eszköz, az nem veszteség, hanem felszabaduló kapacitás.
Viszont vannak határok, és ezt az eredeti cikk is hangsúlyozza.
Több, egymástól független szakember is kritikát fogalmazott meg. David Heinemeier Hansson, a Ruby on Rails megalkotója szerint az AI-alapú kódolási eszközök még nem érik el egy junior fejlesztő megbízhatóságát, különösen akkor, amikor valódi üzleti rendszerekről, nem pedig demókról van szó.
Hasonlóan óvatosan fogalmazott Matt Garman, az Amazon Web Services vezetője is. Szerinte a junior fejlesztők kiszorítása rövid távon hatékonynak tűnhet, de hosszú távon veszélyes, mert ők jelentik a jövő szakmai utánpótlását. Ha nincs tanulási út, nem lesz tapasztalt szakember sem.
Sok fejlesztő gyakorlati tapasztalata is ezt erősíti meg. Az AI gyakran jól működik izolált példákon, de valós rendszereknél rendszeresen hibázik – én is sokszor tapasztalok hasonlókat – , főleg igen speciális esetekben és biztonsági kérdéseknél. Ezeknél a hibáknál pedig nem hivatkozhatunk arra, hogy „ezt az AI írta”.
Cloud és DevOps szemmel nézve számomra egyértelmű a kép. Kevesebb lesz a kézzel írt kód, de nagyobb lesz a felelősség. Több architekturális döntés, több költség- és security kompromisszum, több platform-szintű gondolkodás. Nem az tűnik el, aki ért a rendszerekhez, hanem az a szerep, amely csak végrehajt.
Az eredeti cikk konklúziója szerint a szoftverfejlesztői szakma nem szűnik meg, de példátlan tempóban alakul át. A mérnökök egyre inkább olyan szerepbe kerülnek, amit talán legjobban úgy lehet leírni, hogy AI-t irányító és felügyelő szakemberek lesznek. Kevesebb aktív gépelés, több döntés, több kontroll.
Ha ebből egy dolgot érdemes hazavinni, az szerintem ez:
Nem az a kérdés, hogy az AI tud-e kódot írni. Hanem az, hogy te tudod-e, mit miért íratsz meg vele.
Ha ezek a kérdések benned is felmerülnek, érdemes róla beszélni. Írj nyugodtan, szívesen megosztom a saját tapasztalataimat.
Az elmúlt években látványosan felgyorsult a mesterséges intelligencia fejlődése. Ami pár éve még kísérleti játéknak tűnt, ma már napi szinten segít fejlesztésben, elemzésben, ügyféltámogatásban vagy akár tartalomkészítésben. Én is végigkövettem ezt az utat az első, még bizonytalan válaszokat adó modellektől egészen a mai, komplex rendszerekig. Ebbe a folyamatba illeszkedik bele a ChatGPT 5.2 megjelenése, ami egyértelműen nem csak egy apró frissítés, hanem egy fontos lépcsőfok lehet.
Ez egy új verziója az 5-ös modellnek, amitől én azt várom, hogy nem lesz olyan mogorva és merev. Habár meg kell jegyezni, hogy nemrég érkezett frissítés, hogy kiválasztható az 5.1-es modellhez a beszédstílusa, sokat javított az 5-ös okozta csalódáson. A 5.2 azonban már alapjaiban próbál reagálni ezekre az észrevételekre, nem csak felszíni finomhangolással.
Kezdjük azzal, hogy mit jelent a ChatGPT 5.2 a gyakorlatban. Ez jelenleg az OpenAI legfejlettebb, úgynevezett „frontier” modellje, amelyet kifejezetten valós feladatokra és agent jellegű működésre optimalizáltak. Ez utóbbi azt jelenti, hogy nem csak válaszol egy kérdésre, hanem képes hosszabb folyamatokban gondolkodni, eszközöket használni, és több lépésen keresztül eljutni egy eredményig.
A frontier modell kifejezés az aktuálisan elérhető legfejlettebb, technológiai élvonalat képviselő AI modelleket jelenti. Ezek a modellek mutatják meg, meddig jutott el adott pillanatban a mesterséges intelligencia képességekben, például gondolkodásban, kódolásban, képfeldolgozásban vagy komplex feladatok megoldásában. Jellemzően nem tömegfelhasználásra optimalizáltak, hanem új határokat feszegetnek, és irányt mutatnak a következő generációs, szélesebb körben elérhető modellek számára.
Kontextus kezelés
Az egyik legfontosabb előrelépés a hosszú kontextus kezelése. Egyszerűen fogalmazva: a modell sokkal jobban megérti a hosszú dokumentumokat, összetett leírásokat vagy „adatgazdag” anyagokat. Ha például egy több oldalas specifikációról, riportokról vagy vegyes, nem teljesen egyértelmű információkról van szó, a 5.2 lényegesen stabilabban tartja a fonalat – Állítja az OpenAI. Nem véletlen, hogy olyan cégek számoltak be erről pozitívan, mint a Notion, a Box vagy a Databricks.
AgenticAI
Szintén komoly előrelépés történt az eszközhívások terén. A ChatGPT 5.2 jobban tud külső rendszerekhez, API-khoz vagy belső funkciókhoz nyúlni, és ezek használatát megbízhatóbban illeszti bele egy hosszabb folyamatba. Ez azoknál a megoldásoknál különösen fontos, ahol az AI nem csak „beszélget”, hanem ténylegesen műveleteket végez, adatot kér le, majd az eredményt tovább dolgozza fel.
Vizuális képességek
A modell jelenleg az OpenAI legerősebb látásalapú megoldása. Diagramok, dashboard-ok, felhasználói felületek értelmezésében több mint 50 százalékkal csökkentek a hibák. Ez nekem azért különösen érdekes, mert egyre több üzleti alkalmazás és belső rendszer vizuális elemekre épül, ahol eddig az AI gyakran félreértelmezett összefüggéseket.
Kódírás
Fejlesztői szemmel a kódolási képességek erősödése sem elhanyagolható. A ChatGPT 5.2 átveheti a vezetést is a komplex programozási feladatokat mérő benchmark-okon. Nem csak új kód generálásában jobb, hanem hibakeresésben, refaktorálásban és meglévő rendszerek javításában is. Ez nem azt jelenti, hogy kivált egy fejlesztőt, de nagyon komoly gyorsító eszközzé válik a mindennapi munkában.
Túlgondolás?
Technikai szempontból fontos újdonság, hogy a modell a feladat bonyolultságához igazítja a gondolkodását – Hurrá! Ez az ahol az 5.1-es modell is megbukott. Jó hír, hogy az API-ban külön beállítható, mennyi „érvelési energiát” használjon: a legegyszerűbb válaszoktól egészen az extra magas szintű, mély elemzésekig. Ez nem csak minőségi, hanem költségszempontból is releváns, mert pontosabban lehet optimalizálni a felhasználást.
Drágább lett, de nem mindenkinek
Az árakról is érdemes őszintén beszélni. A ChatGPT 5.2 körülbelül 40 százalékkal drágább, mint az 5-ös és az 5.1-es verziók. Ugyanakkor a gyorsítótárazott bemenetekre jelentős kedvezmény jár, és elérhető különböző feldolgozási módokban, beleértve a batch feldolgozást is. Ez azt jelzi, hogy a modell elsősorban professzionális, üzleti és fejlesztői felhasználásra lett pozícionálva.
A remény
Összességében én úgy látom, hogy a ChatGPT 5.2 egy érettebb, kiegyensúlyozottabb lépés előre. Nem forradalmi abban az értelemben, hogy mindent újraírna, de nagyon határozottan a „használhatóbb AI” irányába mozdul. Ha az 5-ös modell kicsit hűvös és merev volt, a 5.2 már inkább egy jól képzett, megbízható munkatárs benyomását kelti. Kezdőknek pedig azért különösen érdekes, mert jól mutatja, merre tart az AI: kevesebb látványos ígéret, több valódi, mindennap használható fejlődés.
Remélem hosszútávon sikerül kellemesen csalódnom ebben a modellben, ugyanis, jelenleg szinte teljesen átálltam Claude Sonnet 4.5 és Claude Opus 4.5 modellek pro verzióinak használatára. Nem csupán a mindennapokban, hanem a kódolásban is.
Nem rég fejeztem be egy videós képzési anyagot a Mentor Klub részére, ahol a résztvevők megismerhették az Azure-on belül elérhető OpenAI megoldásokat. Ennek részeként bemutattam az Azure OpenAI Studio felületét is, ami valójában az Azure AI Foundry egyik funkcionális eleme. Mindkettőt elég gyakran használom, különböző projektekben és különböző célokra. Hogy éppen melyik a jobb egy adott feladathoz, azt többnyire az aktuális projekt igényei döntik el.
A Microsoft azonban az elmúlt hónapokban egy olyan változtatást indított el, amely alapjaiban alakítja át azt, ahogyan eddig AI-megoldásokat építettünk Azure-ban. A Foundry platform fokozatosan átveszi az Azure OpenAI Studio szerepét, kiszélesítve annak lehetőségeit és egységesítve az AI-fejlesztés teljes ökoszisztémáját.
Mi volt az Azure OpenAI Studio szerepe
A Microsoft az Azure OpenAI Studio felületet arra hozta létre, hogy egyszerű legyen kipróbálni és tesztelni az Azure által kínált OpenAI modelleket. A felület segítségével lehetett:
modelleket kipróbálni egy játszótérben
finomhangolt modelleket kezelni
API-végpontokat és kulcsokat elérni
kötegelt feldolgozást és tárolt befejezéseket használni
értékeléseket futtatni
és még sok hasznos AI programozást segítő funkciót.
Az Azure OpenAI Studio azonban alapvetően egy modelltípusra, az Azure által értékesített OpenAI modellekre épült. Ez a projektjeim során is érezhető volt: ha más modellgyártó megoldását szerettem volna használni, akkor azt külön kellett integrálni vagy külső szolgáltatásból kellett elérni.
Ez az a pont, ahol a Foundry teljesen más szemléletet hoz.
Mit kínál a Microsoft Foundry?
A Microsoft Foundry egy egységes AI-platform, amely több modellszolgáltatót, több szolgáltatást és teljes életciklus-kezelést egy felületre hoz. A Microsoft Learn dokumentum így fogalmaz: a Foundry egy nagyvállalati szintű platform, amely ügynököket, modelleket és fejlesztői eszközöket egy helyen kezel, kiegészítve beépített felügyeleti, monitorozási és értékelési képességekkel .
A legfontosabb különbségek a következők.
Széles modellkínálat
Az Azure OpenAI-val szemben a Foundry nem korlátozódik egyetlen gyártóra. Elérhetők többek között:
Azure OpenAI modellek
DeepSeek
Meta
Mistral
xAI
Black Forest Labs
Stability, Cohere és más közösségi modellek
És ez még csak a jéghegy csúcsa.
Ügynökszolgáltatás és többügynökös alkalmazások (AgenticAI)
A Foundry API kifejezetten ügynökalapú fejlesztéshez készült, ahol több modell és komponens együttműködésére van szükség.
Egységes API különböző modellekhez
A Foundry egységes API-t biztosít, így a fejlesztőnek nem kell minden gyártó logikáját külön megtanulnia.
Vállalati funkciók beépítve
A Foundry felületén eleve jelen vannak:
nyomkövetés
monitorozás
értékelések
integrált RBAC és szabályzatok
hálózati és biztonsági beállítások
Gyakorlatilag, minden ami a nagyvállalati és biztonságos működéshez elengedhetetlen.
Projektalapú működés
A Foundry projektek olyan elkülönített munkaterületek, amelyekhez külön hozzáférés, külön adatkészletek és külön tároló tartozik. Így egy projektben lehet modelleket, ügynököket, fájlokat és indexeket is kezelni anélkül, hogy más projektekhez keverednének.
Amikor még csak Azure OpenAI-val dolgoztam, előfordult, hogy egy ügyfél Meta vagy Mistral modellt szeretett volna kipróbálni összehasonlításként. Ezt külön rendszerben kellett megoldani. A Foundry megjelenésével ugyanabban a projektben elérhetővé vált:
GPT-típusú modell
Mistral
Meta
DeepSeek
és még sok más
Egy projekten belül egyszerre lehet kísérletezni, mérni és értékelni különböző modellek viselkedését.
Mit jelent ez a felhőben dolgozó szakembereknek
A Foundry nem egyszerűen egy új kezelőfelület. A gyakorlati előnyei:
Egységes platform, kevesebb különálló eszköz
Könnyebb modellválasztás és modellváltás
Átláthatóbb üzemeltetés, biztonság és hálózatkezelés
Bővíthető modellkínálat
Konszolidált fejlesztői élmény és API
A dokumentáció többször hangsúlyozza, hogy a Foundry nemcsak kísérletezésre, hanem üzleti szintű, gyártásra kész alkalmazásokra is alkalmas. Ez a mindennapi munkában is érezhető.
Miért előnyös ez a vállalatoknak
A vállalatok számára a Foundry több szempontból stratégiai előrelépés:
Egységes biztonsági és megfelelőségi keretrendszer
Több modellgyártó támogatása egy platformon
Könnyebb üzemeltetési kontroll
Gyorsabb AI-bevezetési ciklus
Rugalmasabb fejlesztési irányok
A Foundry megjelenésével a cégek már nem csak egyetlen modellre vagy ökoszisztémára építenek, hanem több szolgáltató képességét is bevonhatják anélkül, hogy töredezett lenne a rendszer.
Tulajdonság
Azure OpenAI
Foundry
Közvetlenül az Azure által értékesített modellek
Csak Azure OpenAI
Azure OpenAI, Black Forest Labs, DeepSeek, Meta, xAI, Mistral, Microsoft
Partner és Közösség modellek a Marketplace-en keresztül – Stability, Cohere stb.
✅
Azure OpenAI API (köteg, tárolt befejezések, finomhangolás, értékelés stb.)
Az Azure OpenAI Studio jó kiindulási pont volt az Azure AI-képességeinek megismerésére és modellek kipróbálására.
A Microsoft Foundry azonban túlnő ezen a szerepen: egységes platformot biztosít a teljes AI-fejlesztési életciklushoz, több modellgyártóval és kiterjesztett vállalati funkciókkal.
A Microsoft nem leváltja az Azure OpenAI-t, hanem beépíti egy nagyobb, átfogóbb rendszerbe. Ez a lépés hosszú távon kiszámíthatóbb, hatékonyabb és sokkal rugalmasabb AI-fejlesztést tesz lehetővé.
Aki régóta dolgozik AWS-el, mint én is, jól ismeri azokat az értesítéseket, amelyekben a szolgáltató biztonsági vagy karbantartási okokból módosításokat kér az infrastruktúrán. Október végén ismét érkezett egy ilyen e-mail, ezúttal az Amazon Bedrock felhasználóinak címezve. A levélben az Anthropic Claude 3.7 Sonnetmodell kivezetéséről (deprecation) értesítik az ügyfeleket.
A Claude 3.7 Sonnet modellt az AWS Bedrockon keresztül sok fejlesztő és szervezet használta az elmúlt hónapokban különféle természetes nyelvi feldolgozási (NLP) és generatív AI feladatokra. Az Anthropic most hivatalosan megkezdte ennek a modellnek a kivezetését, amely több lépcsőben történik.
A legfontosabb dátumok
2026. január 27. – a modell az úgynevezettExtended Accessállapotba kerül. Ez a szakasz már nem tartalmaz új kvótanöveléseket, és a támogatás is korlátozott lesz.
2026. április 28. – a modell End-of-Life (EOL) státuszba kerül, vagyis végleg elérhetetlenné válik. Ezt követően minden, a Claude 3.7 Sonnet modell ID-jére küldött kérés automatikusan hibát fog adni.
Érintett régiók
A változás az összes fő Bedrock-régiót érinti, többek között az európai adatközpontokat is (pl. eu-central-1, eu-north-1, eu-west-1, eu-west-3).
US-EAST-1
US-EAST-2
US-WEST-2
AP-NORTHEAST-1
AP-NORTHEAST-2
AP-NORTHEAST-3
AP-SOUTH-1
AP-SOUTH-2
AP-SOUTHEAST-1
AP-SOUTHEAST-2
EU-CENTRAL-1
EU-NORTH-1
EU-WEST-1
EU-WEST-3
Mit kell tenni?
Az AWS azt javasolja, hogy a felhasználók mielőbb váltsanak az Anthropic Claude Sonnet 4.5 modellre. Ez az új verzió fejlettebb teljesítményt és jobb biztonsági támogatást kínál.
Frissítés lépései az AWS Bedrock konzolon:
Lépj be az Amazon Bedrock konzolra.
A bal oldali menüben válaszd a Model catalog menüpontot.
Keresd meg a Claude 3.7 Sonnet modellt, és jegyezd fel a modellazonosítót (Model ID).
Ezután válaszd ki az új Claude 4.5 Sonnet modellt a listából (Model ID).
A fejlesztői környezetedben (például Python SDK-ban vagy API hívásban) cseréld le a régi modellazonosítót az újra.
A dokumentációkban pontos példák is találhatók, hogyan frissíthető a modell az API-hívásokban vagy SDK-ban. Ezek a Bedrock Model IDs és a Bedrock API Reference oldalon érhetők el.
Összefoglalva
A Claude 3.7 Sonnet kivezetése egy tervezett, fokozatos folyamat, amely 2026 tavaszára zárul le. Akik jelenleg is használják a modellt, érdemes minél előbb átállni a Claude Sonnet 4.5 verzióra, hogy az alkalmazások működése zavartalan maradjon.
Amikor az OpenAI bejelentette a ChatGPT Atlas-t, azonnal letöltöttem és feltelepítettem a gépemre, hogy kipróbáljam. Első gondolatom az volt, hogy a ChatGPT vastagkliensét használom. Majd ahogy elmélyedtem benne, rájöttem, hogy ez egy teljesen más megközelítése az internetezésnek.
Az AI alapvetően a kérdéseinkre válaszol és az utasításainkat követi, de közben teljesen kihasználja azt, hogy ez egy böngésző. Amikor egy linkre kattintok a megszokott kinézetű chat-ablakban, osztott képernyőn megnyílik a weboldal. Itt lehetőségem van arra, hogy a megnyitott weboldal tartalmaival kiegészítve beszélgessek tovább az AI-val. Ez olyan érzés, mintha a GitHub CoPilot-ot használnám a Visual Studio Code-ban – csak éppen a teljes interneten.
Szerintem ez mindenképpen egy új dimenzióba helyezi az online böngészést. Talán ahhoz tudnám hasonlítani, amikor Elon Musk előrukkolt a Tesla-val, vagy Steve Jobs bemutatta az első iPhone-t. És ezen hasonlatokban nem arra gondolok, hogy valami forradalmian újat mutattak be, hanem arra, hogy újragondolták azt, amit addig ismertünk. A ChatGPT Atlas is ilyen – az internetes élményt formálja újra, alapjaiban.
Amit viszont nem értek: miért nem a Google-nak jutott ez eszébe? Megöregedtek? Elfáradtak? A Google mesterséges intelligencia-kiegészítése a keresőben amúgy is inkább vicces, mint hasznos. Nem ezt vártam. Bár tudom, ha a keresőóriás meglépte volna azt, amit most az OpenAI az Atlas-szal, akkor elesett volna sok milliárdnyi reklámbevételtől.
Nem véletlen, hogy az elmúlt egy évben már nem használom a Google keresőjét – egyszerűen elavult és szinte használhatatlan. A ChatGPT Atlas viszont megmutatta, hogyan nézhet ki a böngészés a jövőben, ha a mesterséges intelligencia nem csak válaszol, hanem valóban együtt gondolkodik velem.
Amikor a böngésző és az AI összeér, megszűnik a határ az információ és a megértés között. Nem kell külön keresnem, olvasnom, értelmeznem, majd kérdeznem – a rendszer ezt mind egyben teszi. Az Atlas nem egyszerűen egy böngésző: ez az első olyan felület, ahol az internet és az AI világa egyesül. És ahogy most látom, ez csak a kezdet.
Mitől különleges ez a böngésző?
A ChatGPT Atlas nem egyszerűen egy új termék, hanem az internethasználat újragondolása. Az OpenAI szerint ez a böngésző „a ChatGPT-vel a középpontban” készült, és célja, hogy a felhasználó munkáját, kontextusát és eszközeit egyetlen, intelligens felületen egyesítse.
A tavalyi évben a ChatGPT-ben megjelent a keresés funkció, amely azonnal az egyik legnépszerűbbé vált. Most azonban az OpenAI ezt a funkcionalitást egy teljes böngészőbe emelte át. Az Atlas lehetővé teszi, hogy a ChatGPT mindenhol ott legyen – megértse, mit csinálok, és segítsen anélkül, hogy másik oldalt vagy alkalmazást kellene megnyitnom.
A böngésző emlékezete („Browser memories”) teljesen opcionális, és a felhasználó kezében marad az irányítás – az adatok bármikor törölhetők, archiválhatók, vagy kikapcsolható a funkció.
Agent mód: Ez az egyik legizgalmasabb rész – bizonyos előfizetési szinteken (Plus, Pro, Business) elérhető. Az Agent (ügynők) mód segítségével az AI nem csak beszélget, hanem „kattint, navigál, feladatokat végez” a böngészőn belül. Például: „Keresd meg ezt az éttermet, rendeld meg az alapanyagokat”, „Készíts piackutatást a versenytársakról, majd írj belőle összefoglalót” – mindez anélkül, hogy külön programban kellene dolgoznom.
Az OpenAI hangsúlyozza, hogy a biztonság és adatvédelem kiemelt: az AI nem fér hozzá automatikusan a fájlrendszerhez, nem futtat kódot, és minden érzékeny műveletnél megerősítést kér a felhasználótól. Az Atlas jelenleg macOS-re áll rendelkezésre, más platformokra (Windows, iOS, Android) hamarosan érkezik.
Hol tart most és mit érdemes tudni?
Az Atlas most indul – egy ígéretes, de még fejlődő termék. A korai felhasználói élmények szerint bár az integráció izgalmas, néhány funkció még finomításra szorul. Például a keresési eredmények listája korlátozott, és a folyamatok még nem mindig zökkenőmentesek. Biztonsági szakértők figyelmeztettek, hogy az AI-alapú böngészők érzékenyek lehetnek a „prompt-injection” típusú támadásokra – vagyis olyan webes instrukciókra, amelyek képesek befolyásolni az AI viselkedését. Az OpenAI szerint dolgoznak a védelem erősítésén.
Miért érdekes ez nekünk?
Ha kezdő vagy az AI és az internetes böngészés ilyen modern formái felé, akkor az Atlas számunkra több okból is izgalmas:
Egyszerűbbé tesszük az internetezést: nem kell külön alkalmazást megnyitni, nem kell másolgatni-beilleszteni a tartalmakat a ChatGPT-be – mindent egy helyen tehetek.
Azonnali segítséget kapok: ha találok egy weboldalt, és nem vagyok biztos a tartalmában, az AI-val azonnal beszélhetek róla: „Mi a lényege?”, „Mi az, amit kiemelnél?”, „Hol van erre alternatív forrás?” – így nem csak passzívan olvasok, hanem aktívan gondolkodom.
Több időm marad a tényleges feladatra: mivel az AI képes részmunkákat átvenni (pl. Agent mód), nekem nem kell annyit kattintgatnom – az értelmezésre, döntéshozatalra koncentrálhatok.
Ha vállalati környezetben dolgozom, akkor ez komoly lehetőség: gyorsabban készíthetek elemzést, összegzést, mert a böngészőm és az AI egyben van.
Összegzés
Én úgy látom, hogy a ChatGPT Atlas nem csupán egy új böngésző. Ez egy lépés afelé, hogy a webes szokásunk egyre inkább „agentikus” legyen – vagyis a rutinmunkákat átruházhassuk egy intelligens asszisztensre, miközben mi a lényegre koncentrálhatunk.
Ez egy hatalmas erejű eszköz, amelytől nem magát az AI-tól kell tartanunk, hanem attól, hogy mi emberek talán még nem nőttünk fel a felelősségteljes használatához.
Azért, mint minden AI alapú megoldást, ezt is kezeljük a helyén. Ne hagyatkozzunk rá mindig!
Többször mutattam már be LLM-eket korábban. A mesterséges intelligencia világában azonban nagyon magas fordulaton pörögnek a dolgok. Ennek megfelelően várható volt, hogy újabb LLM fejlesztés érkezik ezen a nyáron. 2025. augusztus 7-én az OpenAI bemutatta GPT‑5-öt, a legújabb, legfejlettebb mesterséges intelligencia modelljét. Most a GPT‑5 működését, erősségeit, lehetőségeit és korlátait szeretném bemutatni.
Mi az a GPT-5?
A GPT-5 egy olyan mesterséges intelligencia, amely képes automatikusan eldönteni, hogy a gyors válaszokra optimalizált modellt vagy a részletesebb, alaposabb gondolkodást végző („thinking”) modellt használja. A választás valós időben történik, a kérdés bonyolultsága és a felhasználó célja alapján. A GPT-5 mindenki számára elérhető: a Plus és Pro előfizetők nagyobb használati kerettel dolgozhatnak, a Pro csomag előfizetői pedig hozzáférhetnek a fejlettebb „thinking-pro” változathoz is.
Erősségei
Széles körű szakértői teljesítmény: kiváló képességekkel rendelkezik kódolásban, matematikában, írásban, egészségügyben és bonyolult feladatokban is.
Hatékonyság és racionalitás: gyorsabb válaszokat ad, kevesebb téves információt (hallucinációt), és jobb strukturáltságot nyújt.
Fejlett kódolási képességek: a SWE‑bench Verified kódolási teszten 74,9%-os eredményt ért el, szemben az o3 elődjének 69,1%-ával, miközben kevesebb eszközhívást és tokenfogyasztást igényelt OpenAI.
Felhasználóbarát működés: az intelligens router rendszer automatikusan kiválasztja a feladatnak legjobban megfelelő modellt, megkönnyítve ezzel a használatot különösen kezdőknek.
Integrációk és személyre szabás (Ügynökökkel): Gmail és Google Naptár csatlakozással, valamint személyiségtónus‑beállításokkal bővül a felhasználói élmény.
Lehetőségei
Mindenki közelebb az intelligens asszisztenshez: olvasók, értékesítők, pénzügyi szakemberek mind profin kidolgozott tartalmakat generálhatnak, adatokat összefoglalhatnak vagy folyamatokat optimalizálhatnak akár extra előképzettség nélkül.
Fejlesztők hatékonyabb eszköze: komplex hibák felismerésére, több lépéses feladatok kezelése, teljes körű fejlesztési folyamatok támogatása.
Soknyelvű hozzáférés: nyelvi képességek fejlesztése, így globálisan is szélesebb körben alkalmazható. A magyar nyelvet is tovább csiszolták.
Korlátai
Nem általános mesterséges intelligencia (AGI): bár a GPT-5 teljesítménye sok területen egy PhD-szintű szakértőhöz mérhető, nem rendelkezik azzal a képességgel, hogy önállóan, folyamatosan tanuljon és bármilyen feladatot megoldjon, mint egy ember. Ez azt jelenti, hogy a GPT-5 egy rendkívül fejlett eszköz, de nem az a fajta univerzális mesterséges intelligencia, amely minden helyzetben képes emberi szintű gondolkodásra és döntéshozatalra.
Teljesítmény-ingadozás: eddigi tapasztalatok alapján az automatikus modellválasztás néha bizonytalan minőséget eredményez.
Régebbi modellek korlátozott elérhetősége: GPT‑4 és korábbi modellek már nem állnak a legtöbb felhasználó rendelkezésére, ami szerintem prolémás.
Használati korlátok inaktív felhasználóknak: ingyenes felhasználók díjmentes hozzáférést kapnak, de szigorúbb használati korlátokkal kell számolniuk.
Összegzés
A GPT-5 technológiailag kiemelkedően fejlett, mégis időnként meglepően korlátozottnak tűnik, mintha bizonyos helyzetekben gyengébben teljesítene, mint elődei. Tartalmazza a gyors reagálást, a mélyebb gondolkodást, támogat fejlesztőknek és üzleti felhasználóknak egyaránt, miközben a felhasználói élményt helyezi előtérbe. Ugyanakkor fontos szem előtt tartani a jelenlegi korlátokat, mint az AGI hiánya, teljesítmény-ingadozás vagy a régebbi modellek eltűnése.
Érthető az irány, de egyelőre további fejlesztésre szorul az általános mesterséges intelligencia irányába.
Mióta megjelent az AI és berobbant a köztudatba, folyamatosan ezt hallani: „Elveszi a munkánkat! Jajj, mi lesz velünk? Nem kellenek programozók!”. Mivel én folyamatosan figyelemmel követem ezt a területet, úgy gondoltam, bármennyire is fejlődik az AI, ettől még nagyon messzire vagyunk.
Erre 2025. májusában bejelentette az OpenAI legújabb eszközét a ChatGPT Codex-et. Ekkor még csak külön hozzáféréssel tudtam tesztelni, azonban júniustól, már bárki számára elérhető.
Tehát az elmúlt időszakban volt alkalmam testközelből megszemlélni ezt a megoldást és azt kell mondjam, hogy hatalmas segítséget kaptak a kezdő programozók és DevOps szakemberek.
Ebben a cikkben megpróbálom átadni a ChatGPT Codex hozadékát és azt, hogy miért mérföldkő ez a programozás területén.
A programozás világába való belépés vagy új nyelvek felfedezése gyakran tűnhet bonyolultnak. Az OpenAI ChatGPT Codex megoldása ezt a belépési küszöböt csökkenti. A Codex egy olyan fejlesztés, amely lehetővé teszi, hogy természetes nyelvű utasításokból programkódot generáljunk, közvetlenül a böngészőben, telepítés nélkül.
Mostantól nem kell telepíteni semmilyen fejlesztőkörnyezetet ahhoz, hogy kipróbálj vagy létrehozz egy egyszerű szkriptet vagy progrmokat. Csak nyisd meg a chatgpt.com/codex oldalt, és kezdj el írni – a Codex pedig kódra fordítja az elképzelésedet.
Miért hasznos?
Természetes nyelv alapján is tud kódot írni.
Nem szükséges előzetes fejlesztői környezet vagy telepítés.
Egyetlen felület a kódolásra, futtatásra és hibakeresésre.
Tanulási célokra (pl. „Írj egy Python kódot, amely beolvas egy fáljt”)
Webes sablonok vagy HTML/CSS oldalak gyors összeállítására
Egyszerű adatbázis-lekérdezések vagy API-hívások kipróbálására
Kísérletezésre, új ötletek gyors ellenőrzésére
Miért nagy mérföldkő?
A Codex lehetővé teszi, hogy ne kelljen fejlesztői háttérrel rendelkezned ahhoz, hogy működőképes kódot hozz létre. A korábbi eszközökkel ellentétben itt egy interaktív, kétirányú felületen kommunikálhatsz a modellel: írsz egy szöveget, ő kódot ad – vagy elmagyarázza a meglévőt.
Ez különösen fontos kezdők számára, akik gyakran küzdenek a fejlesztői eszközök bonyolultságával.
Jelentkezz be OpenAI fiókoddal (ingyenesen is használható).
Válaszd ki a kívánt nyelvet vagy kérd meg, hogy javasoljon.
Írj egy természetes nyelvű utasítást, pl. „Írj egy Python függvényt, ami megmondja, hogy egy szám prímszám-e.”
A Codex automatikusan kódot javasol, amit módosíthatsz, lefuttathatsz, és kérhetsz magyarázatot is hozzá.
Mennyibe kerül?
Az alapfunkciók elérhetők a ChatGPT Plus előfizetés keretében.
A Codex jelenleg a GPT-4 modellek részeként működik.
A ChatGPT Plus előfizetés ára: 8900 Ft/hó
Nincs külön díj a Codex funkcióért – ha GPT-4-et használsz, automatikusan elérhető.
Mire alkalmas már most is, és mire nem?
Mire alkalmas:
Kód írása természetes nyelvű utasításból
Egyszerű szkriptek, algoritmusok generálása
Oktatás, példák kipróbálása, tanulás támogatása
HTML, CSS, SQL minták készítése
Mire nem ajánlott:
Nagy, komplex projektek önálló generálása
Biztonságkritikus, validált kód írása emberi átnézés nélkül
Teljes alkalmazások generálása tesztelés és kontroll nélkül
GitHub-integráció: automatikus kódmentés Pull Request formájában
És most jön a legjobb rész! A ChatGPT Codex nemcsak arra képes, hogy egy természetes nyelvű utasításból működő kódot hozzon létre – hanem a megírt kódot automatikusan el is tudja küldeni egy GitHub repóba. Ez különösen hasznos azoknak, akik már valamilyen projektet vezetnek, csapatban dolgoznak, vagy szeretnék elmenteni és verziókövetni saját kódgenerálásaikat. Sőt, kezdőknek kimondottan hasznos, hiszen nem csupán a programozást sajátíthatjék el könnyedén, hanem megérthetik, a modern szoftverfejlesztés folyamatait is.
Ehhez a funkcióhoz csak a következőkre van szükséged:
Legyen egy GitHub-fiókod, és hozz létre egy repository-t (vagy használd a meglévőt).
A chatgpt.com/codex felületen a beállításoknál engedélyezd a GitHub-integrációt.
Válaszd ki a célrepo-t és a branchet.
Írj egy természetes nyelvű, szöveges utasítást, például: „Készíts egy Python-függvényt, ami eldönti egy számról, hogy prímszám-e, és add hozzá a repository-hoz”
A Codex megírja a kódot, commitol-ja, majd Pull Request-et (kód összefűzési kérést) hoz létre a megadott repository-ban.
Látogasd meg a chatgpt.com/codex oldalt, és válaszd ki az Új környezet létrehozása lehetőséget, majd válaszd ki a repository-dat a listából.
Majd adjuk ki a chat mezőbe az utasítást: „Írj egy Python függvényt, ami megmondja, hogy egy szám prímszám-e.” Ekkor elkezdődik a kód generálása és amikor kész, el is magyarázza mit csinl a kód.
A kódunk kész és akár ki is próbálhatjuk, vagy módosíthatjuk, kedvünk szerint.
Ha pedig elégedettek vagyunk a végeredménnyel, akkor jöhet a verziókezelt tárolás a GitHub repository-ban. Hogyan? Egyszerűen megkérjük a modelt, hogy: „Add hozzá a repository-hoz a fájlt”
Ugye, hogy semmi külön prompt engineering tudás nem kellett? Mégis ami következik, az szuper. Létrehoz egy új branch-et a módosításokkal, majd létrehoz hozzá egy Pull Request-et is, amit azonnal ellenőrizhetünk a GitHub-on.
Miután ellenőriztük a módosítások helyességét, máris elvégezhetjük a kódbázis összefűzését.
És még a dokumentációt is írathatunk erről a kódról, vagy tetszőlegesen módosíthatjuk a meglévő kódjainkat.
Ez persze csak egy nagyon egyszerű példa volt. A lehetőségeink elég széles spektrumon mozognak. Javaslom, hogy próbáld ki Te is.
Összefoglalás
A ChatGPT Codex új szintre emeli a programozást: szöveges utasításból kódot generál, lefuttatja, megmagyarázza, és ha szeretnéd, automatikusan GitHub repóba menti Pull Request formájában.
Kezdőknek és haladóknak egyaránt hasznos eszköz, akár tanulásra, akár gyors prototípusokra.
Ha még nem próbáltad, itt az ideje kipróbálni!
Látogasd meg a chatgpt.com/codex oldalt, és próbálj ki egy saját példát – vagy keress meg engem, és szívesen megmutatom, hogyan működik ez a gyakorlatban is.
A mesterséges intelligencia (MI) világa folyamatosan látványos fejlődést mutat. Az egyik legérdekesebb irány a VLM, vagyis a Vision Language Model technológia. Ezek a modellek nemcsak szövegeket értenek meg, mint a hagyományos nyelvi modellek (LLM-ek), hanem képeket is képesek értelmezni.
Koncepció – Mit jelent a VLM?
A VLM (Vision Language Model) olyan mesterséges intelligenciát takar, amely egyszerre képes szöveges és képi információt értelmezni. Ez új szintre emeli az MI lehetőségeit, hiszen az eddigi rendszerek vagy csak szöveggel, vagy csak képpel dolgoztak. A VLM viszont multimodális: a kettőt egyszerre kezeli.
Hasonlat – Mintha egy gyerek könyvből tanulna
Képzeljünk el egy kisgyermeket, aki egy képeskönyvet nézeget. Megnézi a képet, majd a szöveg alapján próbálja megérteni, mi történik. A Vision Language Model ugyanezt teszi: képeket lát és szövegeket olvas, majd ezekből közösen von le következtetéseket.
Hol hasznos ez a technológia?
Egészségügy: orvosi képek (pl. röntgen) értelmezése, diagnosztikai támogatás.
Oktatás: multimodális tananyag-elemzés, képekhez kapcsolódó tartalomgenerálás.
Kereskedelem: termékek automatikus leírása képek alapján.
Grafikon- és diagramértelmezés: üzleti jelentések automatikus értelmezése.
Hogyan működik?
A hagyományos LLM (Large Language Model), mint például a GPT, kizárólag szöveggel tud dolgozni. Amikor beírunk egy kérdést vagy dokumentumot, azt a modell token-ekre bontja – ezek a nyelv számszerű leképezései. Az LLM ezeket a token-eket ú.n. figyelmi mechanizmusok segítségével elemzi, feltárja a közöttük lévő összefüggéseket, majd ezek alapján állít elő egy új szöveges választ.
De mi van akkor, ha a dokumentum képeket tartalmaz? Bonyolult grafikon? Szkennelt ábra? Egyhagyományos LLM nem tud mit kezdeni ezekkel. Itt lép be a képbe a VLM.
A VLM úgy működik, hogy egy új modult vezet be: a vision encoder-t. Ez a rész nem szavakat, hanem képeket dolgoz fel. A képből kinyeri a fontos jellemzőket – formákat, textúrákat, éleket, viszonyokat – és ezt egy úgynevezett feature vector-rá alakítja, vagyis egy tömör, számszerű leképezéssé.
Ezek azonban még nem kompatibilisek az LLM szöveges token-jeivel, ezért egy projektor nevű modul átalakítja őket úgynevezett kép-token-ekké. Most már van szöveg-token-ünk és kép-token-ünk, és ezeket együtt tudja kezelni az LLM. A modell ezek után együttesen értelmezi a szöveget és a képet, és ezek összefüggése alapján ad választ.
Például:
VQA (Visual Question Answering): Megmutatunk egy képet egy forgalmas utcáról, és megkérdezzük: „Mi történik itt?” A válasz lehet: „Egy piros lámpánál várakozó autó, gyalogosok átkelnek.”
Képaláírás generálás: Egy kutyát ábrázoló képre a válasz: „Golden retriever labdát kerget egy parkban.”
Számlák vagy bizonylatok feldolgozása: Szkennelt PDF beolvasása után a modell képes kiolvasni a szöveget, struktúrába rendezni, sőt, összefoglalni a lényeget.
Grafikon-elemzés: Egy pénzügyi jelentésben található diagram alapján kérdezhetjük: „Mi a bevételi trend?” – és a modell választ ad rá.
Miért újdonság?
A LLM-ek már régóta képesek értelmes szöveget generálni, de teljesen vakok voltak a képi információkra. A VLM az első valódi megoldás arra, hogy a mesterséges intelligencia ne csak olvasson, hanem „lásson” is. Ez új távlatokat nyit, hiszen az emberi gondolkodás sem csak szavakból áll – képeket, helyzeteket, kontextusokat is értelmezünk.
A technológia azonban nem hibátlan:
A képek feldolgozása sokkal erőforrásigényesebb, mint a szövegé.
A modell hallucinálhat – azaz olyan válaszokat adhat, amelyek jól hangzanak, de nem igazak, mivel statisztikai minták alapján következtet.
Bias (torzítás) is jelen lehet: ha a tanítóadatok túlnyomórészt nyugati kultúrkörből származnak, más régiók képeit félreértelmezheti.
Miért lesz hasznos a jövőben?
A jövő mesterséges intelligenciája egyre inkább hasonlít majd az emberi gondolkodásra. A VLM-ek ezt a folyamatot gyorsítják fel, hiszen már nemcsak beszélnek, hanem látnak is. Ezáltal sokkal hatékonyabban alkalmazhatók például:
összetett döntéshozatalban,
automatizált dokumentumfeldolgozásban,
vagy akár vizuális tanulási rendszerekben.
VLM vs. LLM – Hasonlóságok és különbségek
LLM (Large Language Model)
VLM (Vision Language Model)
Alap
Nagy nyelvi modell
Nagy nyelvi modell + vizuális feldolgozó modulok
Bemenet
Csak szöveg
Szöveg és kép
Képességek
Szövegalapú válaszadás, szövegírás
Szövegalkotás képi információk alapján is
Kontextus
Csak nyelvi összefüggések értelmezése
Nyelvi és vizuális kontextus együttes értelmezése
Felépítés
Tokenizálás → nyelvi feldolgozás
Kép → feature vector → kép-token → közös feldolgozás
Modulok
Csak nyelvi feldolgozás
Vision encoder, projektor, nyelvi feldolgozás együtt
A Vision Language Model nem egy forradalmi újdonság, sokkal inkább a mesterséges intelligencia természetes fejlődési lépése. Az eddigi nyelvi és vizuális modellek ötvözésével a VLM-ek lehetővé teszik, hogy az MI ne csak olvassa, hanem értelmezze is a képi világot.
Ez új lehetőségeket nyit például dokumentumfeldolgozásban, oktatásban vagy egészségügyben – olyan területeken, ahol eddig emberi látásra és megértésre volt szükség. Bár a technológia még fejlődik, az irány egyértelmű: a mesterséges intelligencia egyre közelebb kerül ahhoz, hogy több érzékszervhez hasonlóan működjön – és ezzel valóban új minőséget képviseljen.
Te hogyan hasznosítanád ezt a tudást a saját területeden?
Legutóbb az MCP-ről írtam egy cikket, majd hamar rájöttem, hogy lehet kicsit lőre szaladtunk. Ezért ma egy kicsit visszalépünk és összehasonlítom nektek a 2025-re beharangozott Agentic AI-t és a már jól ismert genratív AI-t.
A generatív AI már sokak számára ismerős: képes szöveget írni, képet alkotni vagy kódot generálni egy adott utasítás alapján. Azonban a legújabb irányzat az úgynevezett Agentic AI, amely nemcsak válaszol, hanem keres, dönt és cselekszik.
Most jöjjön, hogy mit is jelent az Agentic AI, hogyan viszonyul a generatív AI-hoz, mik az előnyei és korlátai, és milyen szerepet játszik ebben az új protokoll, az MCP.
Mit jelent az Agentic AI?
Az Agentic AI olyan mesterséges intelligencia-rendszer, amely képes autonóm (önálló, független) módon döntéseket hozni és hosszabb távú célokat követni. Ez nem csupán egy „okos chatbot”, hanem egy mesterséges ügynök (agent), amely képes:
feladatokat önállóan lépésekre lebontani és megtervezni
több lépésen keresztül végrehajtani folyamatokat
külső eszközökkel vagy rendszerekkel interakcióba lépni (az illesztett külső alkalmazásokon keresztül)
alkalmazkodni a változó feltételekhez vagy felhasználói visszajelzésekhez
Az Agentic AI tehát nemcsak választ ad, hanem proaktívan cselekszik is. Működését legegyszerűbben úgy képzelhetjük el, mint egy digitális asszisztenst, amely nem várja meg, hogy minden utasítást megadjunk neki, hanem felismeri a célunkat, és ennek megfelelően saját maga tervezi meg a szükséges lépéseket.
Például ha azt mondjuk neki, hogy „segíts egy bulit megszervezni”, akkor nem csak naptárbejegyzést hoz létre, hanem utánanéz a szabad időpontoknak, összehangolja a résztvevőkkel, lefoglal helyszínt, és elküldi a meghívókat – mindezt úgy, hogy közben kérdéseket tesz fel, amelyek alapján döntéseket hoz, és ha változás történik (pl. valaki lemondja, vagy esős idő várható), képes újratervezni az egészet.
Ez a működésmód alapjaiban különbözik a klasszikus AI megközelítéstől, ahol minden lépést nekünk kellett megadnunk. Az Agentic AI lényege tehát a „kezdeményezőképesség” és az alkalmazkodóképesség: nemcsak végrehajt, hanem „gondolkodik” is a cél érdekében.
Ez különösen hasznos ott, ahol a feladat nem egyértelműen definiált, vagy ahol sok apró döntés és külső tényező befolyásolja a végeredményt – például projektmenedzsment, személyi asszisztencia, IT-automatizálás vagy ügyfélszolgálati folyamatok terén.
Ezen automatikus működés, természetesen nem önállóan jön létre, hanem a fejlesztőknek a megfelelő ügynököket rendszerbe kell szerveznie, hogy az AI azokat képes legyen használni, mint egy szakember a szerszámait.
Automatizálni kell egy komplex feladatot (pl. heti riportok lekérése, elemzése és továbbítása)
Egy AI-nak döntéseket kell hoznia (pl. melyik ügyfélnek küldjön follow-up üzenetet)
Több rendszer együttműködésére van szükség (pl. CRM + e-mail + naptár integrációja)
Milyen lehetőségeket kínál az Agentic AI?
Skálázhatóság: Egyszerre több folyamatot képes kezelni emberi beavatkozás nélkül.
Rugalmasság: Képes reagálni a váratlan helyzetekre és tanulni a visszajelzésekből.
Produktivitás: Feladatokat vesz le a vállunkról, amiket eddig manuálisan végeztünk.
Milyen korlátai vannak?
Megbízhatóság: Ha rossz adatból tanul, rossz döntéseket hozhat.
Átláthatóság: Nehéz lehet követni, mi alapján dönt egy komplex rendszer.
Etikai kérdések: Ki a felelős, ha az AI hibás döntést hoz?
Mi az MCP, és hogyan kapcsolódik az Agentic AI-hoz?
Az MCP (Model Context Protocol) egy újfajta szabványosított kommunikációs forma, amely lehetővé teszi, hogy különböző AI modellek és rendszerek hatékonyan együttműködjenek. Az Agentic AI gyakran több különálló képességet és modellt kombinál (pl. adatlekérdezés, döntéshozatal, visszacsatolás). Az MCP biztosítja, hogy ezek a részek egységes módon beszéljenek egymással – hasonlóan, mint az USB-C szabvány a különböző eszközök világában.
Ez különösen fontos, mert az Agentic AI rendszer gyakran több specializált modellt használ (pl. egy nyelvi modellt, egy naptárkezelőt, egy keresőt), és ezek koordinációjához elengedhetetlen a szabványos protokoll, amit az MCP kínál.
Összefoglalás
A Generative AI és az Agentic AI nem versenytársai egymásnak, hanem eltérő igényekre adnak választ. Míg a generatív AI akkor hasznos, ha tartalmat szeretnénk gyorsan előállítani, az agentic AI akkor segít, ha automatizálni akarunk összetett, több lépésből álló munkafolyamatokat. Ahogy én látom, a jövőben a két megközelítés egyre gyakrabban dolgozik majd együtt, szabványosított keretek között – épp ebben segít az MCP.
Ha megérted ezt a különbséget, könnyebben dönthetsz arról, mikor melyik technológiát érdemes alkalmazni a saját projektjeidhez.
Ezután pedig megérkezel az AI egy magasabb szintjére. 🎯
