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 az elmúlt években Azure Logic Apps-ről beszélgettünk, gyakran ugyanoda jutottunk: jó eszköz, rengeteg integrációs lehetőséggel, mégis maradt bennem egy állandó hiányérzet. Én magam is sokszor éreztem azt, hogy működik, de nem igazán élvezetes vele dolgozni. Mondhatni, kicsit merev és nem túl vonzó a grafikus felülete.
Ez az érzés 2025 nyarán is nagyon erősen visszajött, amikor készítettem a „NoCode és LowCode megoldások Azure-ban és AWS-ben” videós képzési anyagot. Akkor is pontosan ezt láttam: az Azure Logic Apps elképesztően sok lehetőséget rejt, mégsem olyan kényelmes használni, mint amennyit valójában tud. Nem a funkcionalitás hiányzott, hanem a használhatóság nem nőtt fel a képességekhez.
2025-ben viszont ez a helyzet látványosan megváltozott. Nem egy hangos marketingkampánnyal, hanem több, egymásra épülő, tudatos fejlesztéssel. Ráadásul ezek a változások már nem csak az integrációról szólnak, hanem arról is, hogyan illeszkedik a Logic Apps az AI-ügynökökkel dolgozó architektúrákba.
Azure Logic Apps Designer újratervezése
2025 novemberében a Microsoft bejelentette az Azure Logic Apps Designer teljes újratervezését, amely jelenleg Public Preview státuszban érhető el a Standard workflow-khoz.
Ez nem egyszerű UI-frissítés. Inkább egy felismerés eredménye. A Logic Apps-et ma már nem csak kisebb automatizmusokra használják, hanem üzletileg kritikus folyamatokra is.
A korábbi designer elsősorban kisebb workflow-kra volt optimalizálva. Nagyobb folyamatoknál gyorsan átláthatatlanná vált, és hosszabb távon mentálisan is fárasztó volt vele dolgozni.
Az új szerkesztő ezzel szemben sokkal jobban kezeli a nagy és összetett workflow-kat. Logikusabb lépésszervezést ad, és végre nem büntetés egy több tucat lépésből álló folyamat karbantartása.
Tehát az új funkció jelenleg csupán a Standard verzióknál elérhető.
Erre figyelni kell, ha szeretnék kipróbálni az új felületet. Itt sem alapértelmezetten kapjunk, hanem be kell azt kapcsolnunk. Ezt könnyű megtenni a portálon.
Ha pedig nem tetszik, bármikor vissza is válthatunk a korábbi megoldásra.
Az XML kezelése végre élhetőbb
Kevésbé látványos, de szakmailag nagyon fontos változás az XML-kezelés javítása.
Aki dolgozott már SOAP-alapú integrációkkal, legacy rendszerekkel vagy vállalati adatcsere-folyamatokkal, pontosan tudja, mennyire nehézkes volt korábban az XML feldolgozása Logic Apps-ben.
2025-ben ezen érezhetően javítottak. Az XML struktúrák kezelése átláthatóbb lett, a kifejezések logikusabban épülnek fel, és az egész élmény már közelít a JSON feldolgozás egyszerűségéhez. Nem lett tökéletes, de végre nem érzem azt, hogy tudatosan kerülni kellene.
Azure Logic Apps mint MCP szerver
A Microsoft Build 2025 egyik stratégiailag legfontosabb bejelentése az volt, hogy az Azure Logic Apps Standard képes MCP, vagyis Model Context Protocol szerverként működni.
Ez elsőre technikai részletnek tűnhet, valójában azonban szemléletváltást jelent. Az MCP célja az, hogy az AI-ügynökök strukturált módon érjenek el műveleteket. Nem ad-hoc API-hívásokkal, hanem egy egységes, szabványosított protokollon keresztül.
Ebben a modellben a Logic Apps egy vizuálisan definiált, enterprise szintű végrehajtási réteggé válik. Több száz connector, kiforrott security és governance modell, valamint most már MCP-kompatibilis működés áll rendelkezésre. Ez ideális alapot ad AI-agentek számára is.
Egy Azure Logic Apps példa
Képzelj el egy AI-ügynököt, amely beérkező e-maileket elemez, majd eldönti, hogy incidensről, számlázási kérdésről vagy support megkeresésről van szó. A döntés után elindítja a megfelelő üzleti folyamatot.
Ebben a felállásban az AI-ügynök hozza meg a döntést, a Logic Apps pedig megbízhatóan végrehajtja azt, ahogy eddig is tette azt. Jegy létrehozás, adatlekérdezés, értesítés, auditálás mind jól definiált workflow-kban történik, MCP-n keresztül.
Itt válik igazán érdekessé a Logic Apps szerepe. Nem okosabb lesz, hanem stabilabb és kiszámíthatóbb végrehajtó réteggé válik.
Mit jelent ez ha most kezded?
Ha most ismerkedsz a felhővel vagy a NoCode és LowCode világgal, akkor a Logic Apps továbbra is könnyen tanulható maradt. Nem kell azonnal AI-agentekben vagy AI-ügynökökben gondolkodnod. Az alap automatizmusok ugyanúgy működnek, mint eddig.
A különbség az, hogy amit most tanulsz, az nem zsákutca. Később természetes módon bővíthető AI-alapú megoldások irányába is.
Haladóknak és karrierváltóknak
A 2025-ös változások egyértelmű irányt mutatnak. Az integráció, az automatizálás és az AI egyre inkább összenő.
Az Azure Logic Apps ma már nem csak összeköt, hanem orchestration rétegként és végrehajtási motorként működik. AI-ügynökök stabil háttérrendszere lehet, nagyvállalati környezetben is.
Ez hosszú távon értelmezhető, jövőálló tudás. Ráadásul most már mindezt egyben elérheted az Azure-on belül.
Öszefoglalva
2025-ben az Azure Logic Apps csendben, de határozottan szintet lépett. Az új designer használhatóbbá tette, az XML-kezelés élhetőbb lett, az MCP-szerver képesség pedig teljesen új szerepbe helyezte a szolgáltatást.
Számomra ez azt jelenti, hogy a Logic Apps újra komolyan vehető eszköz lett. Nem csak integrációra, hanem AI-ügynökökkel együttműködő architektúrákban is.
Ami fontos: Az új designer sem váltja ki az átgondolt tervezést.
Ígérem, nem állunk meg az elméletnél. Hamarosan hozok egy részletes, végigkövethető példát is, amelyet már az új Logic Apps designerrel valósítok meg, valós problémára, valós döntési pontokkal. Megmutatom, hol erős az új megközelítés, és azt is, hol vannak még kompromisszumok.
Ha követsz, elsőként látod majd ezt a gyakorlati anyagot, és nem csak azt fogod érteni, mi változott, hanem azt is, mikor és miért érdemes használni.
Ha szeretnél ebben az irányban tisztábban látni, érdemes követned a további cikkeimet és feliratkozni az InfoPack hírlevélre.
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!
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. 🎯
