A generatív MI helyett az ágens alapú MI terjed,
a hibrid MI (HAMI) pedig a jövő
(2026 január)
2026 év kiemelkedő változása, hogy az Agentic AI, azaz az ágens alapú* mesterséges intelligencia megelőzte a generatív AI-t. Az ágens alapú MI egy autonóm, célvezérelt, wifis mesterséges intelligencia interface számítógépen vagy okostelefonon, nemcsak eszközként, hanem digitális munkatársként is működnek majd. Az AI nem csak válaszolni fog a promtokra, hanem cselekedni, dönteni és együttműködni is. Egy AI ügynök a kapott cél teljesítése érdekében tervez, feladatokra bontja a megoldást, eszközöket használ (API-k, adatbázisok, szoftverek), tanul a visszajelzésből, a felhasználó szokásaiból, és önállóan végrehajt lépéseket, folyamatokat (https://bonline.hu/cikk/164237/).
A pénzügyi szempontok a hibrid AI-architektúra** (HAMI) irányába terelik a piacot, ez a jövő MI-je. Az adatvédelem, biztonság és infrastruktúra-optimalizálás miatt a szervezetek 58%-a választja a hibrid megoldásokat, melyek a publikus felhőt, privát felhőt és on-prem számítást kapcsolják össze.A HAMI a jövő: a hibrid ágens MI architektúra olyan rendszereket jelöl, amelyek több különböző technológiát vagy futtatási környezetet ötvöznek a hatékonyság és megbízhatóság érdekében. Alapvetően két fő megközelítésük létezik, a technológiai hibridizáció és az infrastrukturális hibridizáció. A technológiai hibrid megközelítés a modern gépi tanulást ötvözi a klasszikus, szabályalapú rendszerekkel.
A gépi tanulást (LLM-ek, neurális hálók) mintázatok felismerésére és kreatív feladatokra használják, de "hallucinálhat". A szabályalapú MI determinisztikus, matematikai logikát és előre rögzített szabályokat követ, ami biztosítja a pontosságot és a megfelelést szabály alapú környezetben (pl. pénzügy, egészségügy). Egy intelligens útválasztó (router) dönti el, hogy a kérést egy gyors, szabályalapú rendszer válaszolja-e meg, vagy a generatív AI.
Az on-prem számítás azt jelenti, hogy egy szervezet a saját informatikai eszközeit – szervereket, tárolókat, hálózati hardvereket és szoftvereket – a saját fizikai telephelyén (például egy irodai szerverszobában vagy saját adatközpontban) telepíti és üzemelteti, ami a hagyományos felépítés. A hagyományos modell mellett vannak felhő alapú (cloud) megoldások, ahol az erőforrásokat távoli szolgáltatóktól bérlik. Előnye, hogy az IT-szakemberek közvetlenül hozzáférnek a hardverekhez, így teljes körű ellenőrzésük van az adatok és a konfigurációk felett. Egyes iparágakban (pl. pénzügy, egészségügy) jogszabályi előírás vagy belső szabályzat követelheti meg az adatok helyi tárolását a maximális védelem érdekében. A vizsgált szektorok között szerepel a bankszektor és biztosítás (BFSI), a kiskereskedelem, a gyártás, a távközlés, az egészségügy, valamint a kormányzati és oktatási szféra is. Magas kezdeti beruházási költséggel jár, a hardverek megvásárlása és a licencelés miatt. A frissítésekről, a biztonsági mentésekről és az áramellátás biztosításáról a szervezetnek magának kell gondoskodnia. A modern üzleti környezetben igen gyakori a hibrid megoldás, ahol a kritikus adatokat on-prem rendszereken tartják, míg a rugalmasabb igényeket felhőszolgáltatásokkal fedezik. Az AI-képes eszközök, például AI PC-k és edge végpontok telepítése vált az egyik legfontosabb IT-beruházási prioritássá 2026-ban, biztosítva az AI-feladatok helyi és biztonságos futtatását.
*Az AI ügynökök (melyek autonóm, célvezérelt, wifis mesterséges intelligencia interface-ek számítógépen vagy okostelefonon) szerepe a jövőben: nemcsak eszközként, hanem digitális munkatársként is működnek majd. Az AI nem csak válaszolni fog a promtokra, hanem cselekedni, dönteni és együttműködni is. Az AI ügynök a kapott cél teljesítése érdekében tervez, feladatokra bontja a megoldást, eszközöket használ (API-k, adatbázisok, szoftverek), tanul a visszajelzésből, a felhasználó szokásaiból, és önállóan végrehajt lépéseket, folyamatokat.
Előnyük, hogy 0–24 órában rendelkezésre állnak, dolgoznak. Lehetséges az ügynök–ügynök együttműködés is, hogy több AI ügynök csapatban dolgozzon. Vállalatok esetén a vállalati automatizáció új szintje, lehetővé válik az adaptív döntések sorozata, valós idejű optimalizálás, pl. ellátási lánc menedzsment, dinamikus árazás, ügyfélszolgálat feladatokban.
A döntéstámogatás és kockázatkezelés területén a jogi elemzés, hivatalos beszámolók készítése, csalásfelderítés, kockázati szimulációk, a felhasználó az AI által szűrt opciók közül választ. Nem válthatják ki az emberi értékítélet, erkölcsi felelősséget, a kreativitást, és a végső döntéseket kritikus helyzetekben. Az „agent architect” egy új szakma lesz: az ügynökhálózat építése.
Mi-ügynök hálózat (https://www.quid.com/knowledge-hub/resource-library/blog/agentic-ai-the-next-leap-from-insight-to-intelligent-action)
Létezik már az AI ügynökök hierarchiája is (Hierarchical Multi-Agent Systems – HMAS), ami 2025-re már egy bevett és alkalmazott architektúra a mesterséges intelligencia fejlesztésében. Az ügynökök nem egyenrangú félként, hanem többszintű, fa-szerkezetű struktúrában dolgoznak együtt. Például a CrewAI vagy a Microsoft AutoGen, az ügynökök feladatai szintekre oszlanak: vannak vezető ügynökök (Supervisor Agents), ők a hierarchia csúcsán állnak, értelmezik a felhasználói utasítást, stratégiát alkotnak, és részfeladatokra bontják a munkát. A menedzser ügynökök egy köztes szintet alkotnak, koordinálják a specializált munkacsoportokat, és ellenőrzik az eredmények minőségét. A végrehajtó/szakértő ügynökök (Worker Agents) specifikus feladatokat végeznek (pl. kódírás, adatbányászat, képalkotás), de nincs rálátásuk a teljes folyamatra.
A hierarchikus felépítés 2025-ben azért vált kritikussá, mert a bonyolult feladatoknál egyetlen AI ügynök gyakran „elveszik” a részletekben. A hierarchia előnye a rendszer bővíthetősége, lehetővé teszi, hogy több száz nagy vállalat esetén specializált ügynökök dolgozzanak együtt káosz nélkül. Ha egy alsóbb szintű ügynök hibázik, a felette álló menedzser még felismerheti és ismételheti a feladatot. Csökkenti a tévedés, a „hallucináció” lehetőségét, mert külön ügynökök felelnek a tervezésért, a végrehajtásért és az ellenőrzésért. A hierarchikus struktúra megjelenik az ipari automatizációban (pl. raktári robotok irányítása), a szoftverfejlesztő AI-csapatokban (pl. MetaGPT) és a nagyvállalati döntéstámogató rendszerekben.
A hierarchikus felépítés 2025-ben azért vált kritikussá, mert a bonyolult feladatoknál egyetlen AI ügynök gyakran „elveszik” a részletekben. A hierarchia előnye a rendszer bővíthetősége, lehetővé teszi, hogy több száz nagy vállalat esetén specializált ügynökök dolgozzanak együtt káosz nélkül. Ha egy alsóbb szintű ügynök hibázik, a felette álló menedzser még felismerheti és ismételheti a feladatot. Csökkenti a tévedés, a „hallucináció” lehetőségét, mert külön ügynökök felelnek a tervezésért, a végrehajtásért és az ellenőrzésért. A hierarchikus struktúra megjelenik az ipari automatizációban (pl. raktári robotok irányítása), a szoftverfejlesztő AI-csapatokban (pl. MetaGPT) és a nagyvállalati döntéstámogató rendszerekben.
**A HAMI a jövő: a hibrid ágens MI architektúra olyan rendszereket jelöl, amelyek több különböző technológiát vagy futtatási környezetet ötvöznek a hatékonyság és megbízhatóság érdekében. Alapvetően két fő megközelítésük létezik, a technológiai hibridizáció és az infrastrukturális hibridizáció. A technológiai hibrid megközelítés a modern gépi tanulást ötvözi a klasszikus, szabályalapú rendszerekkel.
Gépi tanulást (LLM-ek, neurális hálók) a mintázatok felismerésére és kreatív feladatokra használják, de "hallucinálhat". A szabályalapú MI determinisztikus, matematikai logikát és előre rögzített szabályokat követ, ami biztosítja a pontosságot és a megfelelést szabály alapú környezetben (pl. pénzügy, egészségügy). Egy intelligens útválasztó (router) dönti el, hogy a kérést egy gyors, szabályalapú rendszer válaszolja-e meg, vagy a generatív AI.
Infrastrukturális hibridizáció (Cloud + Edge) esetén a számítási feladatok elosztása a felhő és a helyi eszközök között történik. On-device (Edge) módon kisebb, optimalizált modellek futnak közvetlenül a mobilon vagy PC-n; aminek az előnye az alacsony késleltetés, az adatvédelem és a költséghatékonyság.
Felhő-ben (Cloud) a nagy modellek futnak, ahol nagy számítási kapacitásra van szükség összetett következtetésekhez vagy tanításhoz. 50-100-szoros költséghatékonyság érhető el azzal, hogy a lekérdezések jelentős részét nem a drága felhős GPU-kon futtatják, ezért szabvánnyá vált. A vállalatok számára a tisztán generatív AI gyakran túl drága és kiszámíthatatlan. A hibrid modell lehetővé teszi a költségek kontrollálását (pl. kisebb modellek használata rutin feladatokra) és az adatbiztonság fenntartását a helyi feldolgozással.
Felhő-ben (Cloud) a nagy modellek futnak, ahol nagy számítási kapacitásra van szükség összetett következtetésekhez vagy tanításhoz. 50-100-szoros költséghatékonyság érhető el azzal, hogy a lekérdezések jelentős részét nem a drága felhős GPU-kon futtatják, ezért szabvánnyá vált. A vállalatok számára a tisztán generatív AI gyakran túl drága és kiszámíthatatlan. A hibrid modell lehetővé teszi a költségek kontrollálását (pl. kisebb modellek használata rutin feladatokra) és az adatbiztonság fenntartását a helyi feldolgozással.
***
"Ezek tudnak valamit": ötvenmilliárd dollárral száll be az OpenAI-be is az Amazon, mely eddig a legnagyobb riválisnak számító Anthropic elkötelezett partnerének számított. A sajtóértesülések szerint az e-kereskedelmi óriás Amazon és az a ChatGPT üzemeltető OpenAI a legfelsőbb szinten folytatnak tárgyalásokat arról, hogy az Amatzon 50 milliárd dollárt fektet a ChatGPT üzemeltetőjébe. A források szerint az OpenAI idei tőkebevonása két körben történhet a tétje pedig összesen nagyjából 100 milliárd dollár lehet. Az Amazon mellett az OpenAI egyik stratégiai befektetője, a Microsoft és az Nvidia beszáll majd a 2026-os körbe, és a SoftBank, mely tavaly kezdte meg a tárgyalásokat egy 30 milliárd dolláros pénzügyi csomag részleteiről. A partnerség részeként az OpenAI az Amazon saját gyártású mesterséges intelligencia chipjeit is használná a platformjai üzemeltetése, tanítása során. Az Amazon 2026 januárjában jelentette be, hogy leépít 16 ezer, jórészt adminisztratív munkát végző munkavállaló.