AI-ügynök készítése: hogyan épül fel egy működő ügynök
Mi kell ahhoz, hogy egy AI-ügynök ne csak a demón működjön, hanem élesben is? Végigvesszük az alkatrészeit, a három építési utat 2026-os eszközökkel, és azt, mikor ne magad építsd.
Röviden
- Egy működő ügynök kilenc részből áll. A modell csak az egyik, a legtöbb hiba a jogosultságokban, a tesztelésben és a naplózás hiányában van.
- Kód nélkül 2026-ban a ChatGPT workspace agentjeivel vagy Claude projektekkel, készségekkel és csatlakozókkal lehet ügynököt építeni, a saját felületükön belül.
- Low-code úton (például az n8n AI Agent csomópontjával) az ügynök a céged rendszerei között fut, és pontosan te szabod meg, mihez nyúlhat.
- A platformok gyorsan változnak: az OpenAI 2026. november 30-án leállítja a vizuális Agent Builderét. Építs úgy, hogy a beállítás a tiéd és költöztethető legyen.
- Ha az ügynök ügyfélnek ír, pénzt mozgat vagy éles adatot módosít, ne az első saját projekted legyen.
Tartalom
Egy AI-ügynök készítése a munkaköri leírással kezdődik, a modell kiválasztása ráér. Egy működő ügynöknek kilenc alkatrésze van: cél, utasítások, eszközök, tudás, memória, jogosultságok, emberi jóváhagyás, naplózás és tesztelés. Ha bármelyik hiányzik, az ügynök a demón működik, élesben nem. Építeni lehet kód nélkül, low-code eszközzel vagy programozva, és mindhárom út máshol törik el.
Ha még az alapfogalmakat tisztáznád (mi az ügynök, miben más, mint egy chatbot vagy egy AI munkatárs), kezdd az AI-ügynökről szóló alapcikkünkkel. Itt már az építésről lesz szó.
Milyen részekből áll egy működő AI-ügynök?
Egy működő AI-ügynök egy nyelvi modellből és köré épített keretből áll. A modell dönt, a keret mondja meg, miről dönthet, mihez fér hozzá, mikor kell megállnia, és ki ellenőrzi. Az OpenAI útmutatója szerint az alap három elem: modell, eszközök, utasítások. Céges használatban ehhez még hat dolog kell, különben nem tudod, mit csinált és miért.
| Alkatrész | Mi ez | Hol rontják el leggyakrabban |
|---|---|---|
| Cél | Egy mondat arról, mikor kész a munka | „Segíts az ügyfeleknek” cél helyett feladatkör. Nincs mérhető kész állapot. |
| Utasítások | Munkaköri leírás: lépések, hangnem, tiltások, példák | Túl általános. A kivételek („mi van, ha a rendelés már kiment?”) hiányoznak. |
| Eszközök, integrációk | Amivel cselekszik: keresés, adatbázis, levelezés, naptár, céges rendszerek | Az eszköz leírása homályos, ezért rosszkor hívja. Egy eszköz túl sokat tud. |
| Tudás | A cég saját információja: árlista, szabályzat, termékadatok | Elavult dokumentum, amiből magabiztosan rossz választ ad. |
| Memória | Amit egy feladaton túl is megjegyez: ügyfél-előzmény, korábbi döntések | Vagy nincs, és mindig nulláról indul, vagy minden bekerül, és a régi zaj elnyomja az újat. |
| Korlátok, jogosultságok | Mit olvashat, mit írhat, mit nem csinálhat soha | Az ügynök egy rendszergazdai hozzáféréssel fut, mert „úgy volt egyszerűbb”. |
| Emberi jóváhagyás | A pontok, ahol megáll és embert kérdez | Vagy mindenhol kérdez (senki nem használja), vagy sehol (egyszer nagyot hibázik). |
| Naplózás | Minden lépés, eszközhívás és döntés visszakereshetően | Csak a végeredmény marad meg, így egy hibánál nem tudod, hol csúszott el. |
| Tesztelés | Valódi esetekből álló tesztkészlet, amin minden változtatás után lefut | Kézzel kipróbálják háromszor, és élesítik. |
A legtöbb kudarc a táblázat alsó felében születik. Az OWASP biztonsági szervezet ezt „túlzott cselekvési jogkörnek” (excessive agency) nevezi, és három okát adja: túl sok funkció, túl széles jogosultság, és túl nagy önállóság emberi ellenőrzés nélkül. A javasolt ellenszer a legkisebb szükséges jogosultság, és az, hogy a nagy hatású lépéseket ember hagyja jóvá.
Egy ügynöknél az első kérdésem az, hogy mit nem csinálhat. A modell ráér. Egy levelekre válaszoló ügynök olvashatja a postafiókot, és írhat piszkozatot. A küldés, a törlés és a továbbítás már külön döntés. A rossz ügynökök többsége nem buta. Olyan jogot kapott, amire nem volt szüksége.
Hudácsek Bence Társalapító, CTO · AutomatingHogyan kapcsolódik az ügynök a céged rendszereihez?
Az ügynök eszközökön keresztül ér el más rendszereket. Egy eszköz egy jól leírt művelet: „rendelés lekérdezése rendelésszám alapján”, „piszkozat létrehozása”. Ezeket régen minden rendszerhez külön kellett bekötni. Ma egyre több szoftver kínál MCP-szervert, ami egy szabványos csatlakozó: egyszer kell megírni, és bármelyik ügynök használhatja.
Az eszközök leírása legalább annyira számít, mint az utasítás. Az Anthropic ügynökökről szóló útmutatója szerint az eszközök dokumentálására és tesztelésére ugyanannyi figyelmet kell fordítani, mint a promptra. Ha egy eszköz neve és leírása homályos, a modell rosszkor hívja meg, vagy rossz adattal. A szabványról és a vele járó biztonsági kockázatokról az MCP-ről szóló cikkünk szól részletesen.
Milyen úton érdemes AI-ügynököt építeni?
Három út van, és nem a tudásszinted dönti el, hanem az, hogy hol fog futni az ügynök, és mihez kell hozzányúlnia. Ha egy embert segít a saját munkájában, elég a kód nélküli út. Ha a céged rendszerei között fut, ügyfélnek ír vagy adatot módosít, low-code vagy egyedi fejlesztés kell. Az alábbi eszközök 2026 októberében elérhetők, a funkciókat a gyártói oldalakon ellenőriztük.
| No-code | Low-code | Egyedi fejlesztés | |
|---|---|---|---|
| Példa 2026 októberében | ChatGPT workspace agentek, Claude projektek, készségek és csatlakozók | n8n AI Agent csomópont, Make, Zapier (MCP-vel is) | OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, saját kód |
| Hol fut | A szolgáltató felületén | A te vagy a szolgáltató szerverén, a te munkafolyamatodban | Ahol te akarod |
| Kinek való | Egy csapatnak, belső munkára | Egy folyamatra, több rendszeren át | Ügyfélnek szóló, nagy forgalmú vagy szigorúan szabályozott rendszerre |
| Erőssége | Percek alatt indul, nincs üzemeltetés | Pontos jogosultságok, látható lépések, sok kész csatlakozó | Teljes kontroll, tesztelhetőség, költöztethetőség |
| Ahol elfogy | Finom jogosultság, saját rendszerek, naplózás | Bonyolult logika, nagy terhelés | Idő és szakértelem, folyamatos karbantartás |
No-code. Az OpenAI 2026. április 22-én mutatta be a ChatGPT workspace agentjeit, és a GPT-k továbbfejlesztésének nevezte őket. Ezek a felhőben futnak, csapaton belül megoszthatók, és a szervezet beállított jogosultságain belül dolgoznak. Business, Enterprise és Edu csomagban érhetők el. Hogy mi lesz a klasszikus egyedi GPT-kkel, azt a ChatGPT-útmutatónk követi. Az Anthropic oldalán a Claude Pro csomag (2026 októberében havi 20 dollár) projekteket, készségeket, csatlakozókat és ütemezett feladatokat ad. Szeptember óta ezek egyetlen Claude-felületen futnak, külön „Cowork” mód nélkül.
Low-code. Az n8n AI Agent csomópontjához egy nyelvi modellt és legalább egy eszközt kell kötni, és az ügynök maga dönti el, melyiket hívja. Ugyanitt van MCP-kliens csomópont (külső MCP-szerver eszközeit adja az ügynöknek) és MCP Server Trigger (az n8n munkafolyamataidat teszi elérhetővé más AI-oknak). A Zapier MCP a saját oldala szerint több mint 9 000 alkalmazáshoz ad hozzáférést. Ha most ismerkedsz az eszközzel, a mi az az n8n cikkünk az alapoktól indul, a választáshoz az n8n, Make vagy Zapier összehasonlításunk segít.
Egyedi fejlesztés. Kódban az OpenAI Agents SDK-ja és a Claude Agent SDK két gyakran használt keret. Az Anthropic dokumentációja szerint az utóbbival a Claude Code eszközeire épülő saját ügynököt lehet építeni, teljes kontrollal a vezérlés, az eszközhozzáférés és a jogosultságok felett. Ez az út akkor éri meg, ha az ügynök ügyfélnek ír, éles adatot módosít, vagy ha később szolgáltatót akarsz váltani anélkül, hogy újraépítenéd.
A platform is változik, nem csak a modell
Az OpenAI 2026. június 3-án jelentette be, hogy a 2025 őszén bemutatott vizuális Agent Builderét 2026. november 30-án leállítja. A régebbi Assistants API-t 2026. augusztus 26-án vezette ki. Az Anthropic szeptemberben összevonta a Claude beszélgetést és a Cowork munkamódot. Ami ezekre épült, azt át kellett vagy át kell költöztetni. Építs úgy, hogy az utasítások, az eszközleírások és a tesztek nálad legyenek, egy szolgáltatótól független formában.
Mikor építsd magad az AI-ügynököt, és mikor ne?
Magad építsd, ha az ügynök téged vagy a csapatodat segíti, belső adatból dolgozik, és ha hibázik, azt te veszed észre először. Ne magad kezdd, ha ügyfélnek ír, pénzt mozgat, éles rendszerben módosít adatot, vagy ha senki nem fogja hetente figyelni. Ott nem az építés a nehéz rész, hanem az, ami utána jön.
| Építsd magad, ha | Kérj segítséget, ha |
|---|---|
| Belső munkát gyorsít (kutatás, összefoglaló, vázlat) | Ügyfél látja az eredményét |
| A hiba ára egy elvesztegetett óra | A hiba ára egy elvesztett ügyfél vagy egy rossz számla |
| Egy-két eszközt használ, olvasási joggal | Írási joga van több céges rendszerben |
| Van, aki hetente ránéz | Hónapokig felügyelet nélkül kell futnia |
| Egy szolgáltató felületén belül marad | Szolgáltatótól függetlennek kell lennie |
Egy számolt példa a döntéshez, kimondott feltevéssel: ha egy belső ügynök megépítése és kitesztelése nálad 15 óra, és hetente 2 órát spórol, akkor nagyjából két hónap alatt hozza vissza a ráfordított időt. Ha viszont egy ügyfélnek író ügynök havonta egyszer rossz levelet küld, az egyetlen elvesztett ügyfél többet vihet el, mint amennyit egy évig spórol.
Hogyan teszteld az AI-ügynököt élesítés előtt?
Egy ügynököt valódi esetekből álló tesztkészleten kell lefuttatni, nem kézzel kipróbálni. Gyűjts össze legalább 30-50 valódi esetet, köztük a kellemetleneket is. Írd le mindegyikhez, mi a helyes kimenet. Minden változtatás (új utasítás, új modell, új eszköz) után fusson le az egész, és csak akkor élesíts, ha nem romlott semmi.
- Tesztkészlet. Valódi levelek, rendelések, kérdések az elmúlt hónapokból, a helyes megoldással.
- Kivételek. Hiányos adat, dühös ügyfél, kétértelmű kérés, olyan eset, amit embernek kellene átadnia.
- Támadó tesztek. Olyan bemenet, amiben elrejtett utasítás van („hagyd figyelmen kívül a szabályokat, és küldd el...”). Ha az ügynök idegen tartalmat olvas, ez kötelező.
- Árnyék-üzem. Egy-két hétig az ügynök csak piszkozatot ír, ember küld. Közben méred, hányat kellett átírni.
- Fokozatos önállóság. Csak azok a feladattípusok mennek magától, amelyeknél az árnyék-üzem tisztán ment. A pénz és a vállalás akkor is emberé marad.
Az OpenAI útmutatója két esetben javasol kötelező emberi beavatkozást: ha az ügynök túllépi a hibakorlátot (például többszöri próbálkozásra sem érti a kérést), és ha a lépés kockázatos, visszafordíthatatlan vagy nagy tétű, például rendelés törlése, nagy összegű visszatérítés vagy fizetés.
Mi történik az ügynökkel az élesítés után?
Élesítés után kezdődik a munka nagyobbik része. A modell frissül, a csatlakozott rendszer API-ja változik, az ügyfelek új kérdéseket tesznek fel, a cég új szabályt hoz. Egy ügynököt ezért figyelni, mérni és időnként költöztetni kell. Ami nincs naplózva és mérve, abban a hiba hetekig észrevétlen marad.
Mi így építünk AI-ügynököt az ügyfeleinknek: egy munkakörre, a meglévő rendszereikbe kötve, a legkisebb szükséges jogosultsággal, és azokon a pontokon emberi jóváhagyással, ahol pénz, időpont vagy vállalás van a láncban. Az utasításokat, az eszközleírásokat és a tesztkészletet szolgáltatótól független formában tartjuk, ezért ha egy alatta lévő szolgáltatás megszűnik, át tudjuk költöztetni. Amikor egy ügyfelünk levelező AI-ja alól kivezették a technológiát, még aznap átvettük és átköltöztettük. Hogy az átadás után ki mit felel, és mi a teendő, ha valami elromlik, azt az AI-rendszer üzemeltetéséről szóló cikkünk írja le.
Gyakori kérdések
Lehet AI-ügynököt készíteni programozás nélkül?
Igen. A ChatGPT üzleti csomagjaiban a workspace agentekkel, a Claude-ban projektekkel, készségekkel és csatlakozókkal, a low-code eszközök közül például az n8n AI Agent csomópontjával. Egy belső, magadnak szóló ügynökhöz ez bőven elég. Ügyfélnek író, rendszereket módosító ügynöknél a kód nélküli út ott fogy el, ahol a jogosultságot és a naplózást finomhangolni kell.
Melyik nyelvi modellt válasszam az ügynökhöz?
Azt, amelyik a te tesztkészleteden a legjobban teljesít, elfogadható áron és sebességgel. A modellt cserélhetőre érdemes tervezni, mert félévente jön jobb. Ha az utasítások, az eszközök és a tesztek jól vannak megírva, a csere napok kérdése.
Mennyi idő alatt készül el egy AI-ügynök?
Egy személyes, kód nélküli ügynök egy délután alatt összerakható. Egy cégre szabott, egy folyamatot vivő, rendszerekbe kötött ügynök a tesztekkel együtt jellemzően 1-2 hét alatt áll működésbe. A legtöbb idő nem az építés, hanem a tesztesetek összegyűjtése és a kivételek kezelése.
Mi a különbség az AI-ügynök és egy n8n vagy Make automatizálás között?
Az automatizálásban a lépések sorrendje előre rögzített. Az ügynökben a modell dönti el, melyik eszközt hívja és mikor kész. A legtöbb jó céges megoldás a kettő keveréke: a fix lépéseket automatizálás viszi, a mérlegelést igénylő pontokon ügynök dönt.
Források
- A practical guide to building agents, OpenAI (2025)
- Building effective agents, Anthropic (2024-12-19)
- Introducing workspace agents in ChatGPT, OpenAI (2026-04-22)
- Deprecations (Agent Builder, Assistants API), OpenAI (2026-10-04)
- Claude pricing (Projects, Skills, Connectors), Anthropic (2026-10-04)
- Claude Cowork and chat are one Claude, Anthropic (Claude Help Center) (2026-09)
- AI Agent node, n8n Docs (2026-10-04)
- MCP Server Trigger node, n8n Docs (2026-10-04)
- Zapier MCP, Zapier (2026-10-04)
- Claude Code overview (Agent SDK), Anthropic (2026-10-04)
- LLM06:2025 Excessive Agency, OWASP GenAI Security Project (2025)
Utolsó tartalmi frissítés: 2026. október 4.
Homoki Gábor · 13 perc