[{"data":1,"prerenderedAt":614},["ShallowReactive",2],{"blog-goose-block-hu":3},{"slug":4,"published":5,"minutes":6,"category":7,"tags":8,"keywords":13,"about":22,"sources":29,"cover":57,"og":58,"expertise":59,"locales":60,"lang":63,"title":64,"description":65,"coverAlt":66,"metaTitle":67,"takeaways":68,"faq":74,"toc":87,"blocks":112,"others":345},"goose-block","2026-07-17",10,"agents",[9,10,11,12],"Coding agent","MCP","Local models","Open source",[14,15,16,17,18,19,20,21],"goose ai agent","goose vs claude code","block goose open source agent","goose mcp extensions","goose recipes","local first ai agent","goose permission modes","agentic ai foundation",[23,26],{"name":24,"url":25},"Model Context Protocol","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FModel_Context_Protocol",{"name":27,"url":28},"goose documentation","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002F",[30,33,36,39,42,45,48,51,54],{"title":31,"url":32},"goose documentation: quickstart","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Fquickstart",{"title":34,"url":35},"goose documentation: configuration files","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fconfig-files",{"title":37,"url":38},"goose documentation: permission modes","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fmanaging-tools\u002Fgoose-permissions",{"title":40,"url":41},"goose documentation: smart context management","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fsessions\u002Fsmart-context-management",{"title":43,"url":44},"goose documentation: recipe reference","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Fguides\u002Frecipes\u002Frecipe-reference",{"title":46,"url":47},"goose documentation: CLI commands","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fgoose-cli-commands",{"title":49,"url":50},"goose documentation: known issues","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fdocs\u002Ftroubleshooting\u002Fknown-issues",{"title":52,"url":53},"goose has a new home: the Agentic AI Foundation (7 April 2026)","https:\u002F\u002Fgoose-docs.ai\u002Fblog\u002F2026\u002F04\u002F07\u002Fgoose-moves-to-aaif\u002F",{"title":55,"url":56},"goose repository on GitHub","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faaif-goose\u002Fgoose","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fgoose-block\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fgoose-block\u002Fog.jpg","ai-engineer",[61,62,63],"en","de","hu","Goose: a nyílt forráskódú agent, amelyet a saját gépeden futtatsz","Goose egy Rustban írt, Apache-2.0 licencű coding agent, ma már a Linux Foundation tulajdona. Hogyan állnak meg a jogosultsági módok, a receptek és az MCP kiterjesztések a kereskedelmi eszközök mellett.","Széles doboz háromszög tetővel egy kis négyzet felett, kártya csúszik az oldalába.","Goose: a nyílt forráskódú agent, helyi futtatásra · Balázs Csorba",[69,70,71,72,73],"Goose egy Rustban írt, Apache-2.0 licencű coding agent, amelyet a Block 2025 januárjában tett közzé, majd 2025 decemberében adományozott a Linux Foundation Agentic AI Foundation alapítványának, így a governance már nem az eredeti szponzornál van.","A képességek konfigurációs döntés: egy munkamenetben elérhető eszközök az ehhez bekapcsolt MCP kiterjesztések, kiterjesztésenként available_tools engedélylistával szűkíthetők.","Négy jogosultsági mód van, és a leglazább, a teljesen autonóm az alapértelmezett, tehát egy friss telepítés kérdés nélkül szerkeszt és töröl fájlokat.","A receptek verziózott YAML-ok paraméterekkel, újrapróbálkozással és géppel ellenőrizhető sikerfeltétellel, így egy ismételhető agent-workflow verziózható és ütemezhető valami, nem egy újrafogalmazott prompt.","Az üzemeltetési teher valós: a legtöbb külső kiterjesztéshez npx vagy uvx kell a gépen, a fejlesztői szerverek a tool timeoutjáig feltartják a munkamenetet, és a dokumentáció azt javasolja, hogy a beragadt sessiont szüntsd meg és kezdd újra.",[75,78,81,84],{"q":76,"a":77},"A goose még mindig Block projekt?","Nem. A Block 2025 decemberében adományozta a goose-ot a Linux Foundation Agentic AI Foundation alapítványának, az Anthropic Model Context Protocoljával és az OpenAI AGENTS.md-jével együtt, a költözést 2026. április 7-én jelentették be. A repository is költözött a block\u002Fgoose-ról az aaif-goose\u002Fgoose-ra, így a klónoknak frissíteniük kell a remote-ot.",{"q":79,"a":80},"Használhatja a goose a meglévő ChatGPT- vagy Claude-előfizetésemet?","Igen, az Agent Client Protocolon keresztül. A quickstart kínál egy ChatGPT-előfizetéses opciót, amely meglévő hitelesítő adatokkal jelentkezteti be a Codex modellek eléréséhez, a sima API-kulcsok, az OpenRouter, egy harmadik fél agent routere és a helyi Ollama modellek mellett.",{"q":82,"a":83},"Mi a különbség a receptek és a szubreceptek között?","A recept egy újrahasznosítható YAML-egység utasításokkal, kiterjesztésekkel, paraméterekkel és beállításokkal. A szubrecept olyan, amelyet egy másik recept eszközként hív meg: külön munkamenetben fut, saját kontextussal, közös memória nélkül, és maga nem definiálhat szubrecepteket. A dokumentáció ezt a funkciót még kísérletinek jelöli.",{"q":85,"a":86},"Hogyan akadályozom meg, hogy a goose olyan fájlokat szerkesszen, amelyet nem kellene?","Válts ki az autonóm módból. A manuális jóváhagyás minden eszköz előtt rákérdez, az intelligens jóváhagyás automatikusan átengedi a kockázatmentesnek ítélt műveleteket, a csak chat mód pedig teljesen letiltja az eszközhasználatot. Mindkét jóváhagyási módban granuláris eszközjogosultságok érvényesek, a GOOSE_MAX_TURNS pedig korlátozza a felügyelet nélküli fordulók számát.",[88,91,94,97,100,103,106,109],{"id":89,"title":90},"what-it-is","Mi a goose",{"id":92,"title":93},"how-it-works","Hogyan működik",{"id":95,"title":96},"context-and-cost","Kontextus, fordulók és költség",{"id":98,"title":99},"extensions-and-recipes","Kiterjesztések és receptek",{"id":101,"title":102},"permissions-and-autonomy","Jogosultságok és autonómia",{"id":104,"title":105},"where-it-shingles","Hol csikizik",{"id":107,"title":108},"verdict","Vélemény",{"id":110,"title":111},"sources","Források",[113,117,120,123,126,129,147,148,151,157,160,163,170,171,174,184,187,188,191,193,196,197,200,210,217,218,221,277,280,283,284,287,299,305,306],{"type":114,"content":115},"paragraph",[116],"A goose nyílt forráskódú coding agent, amely a fejlesztő saját gépén fut, nem egy szolgáltató felhőjében. Asztali alkalmazásként macOS, Linux és Windows alá, teljes CLI-ként és beágyazható API-ként is megjelenik, és Rustban írták. A Block 2025 januárjában tette közzé, 2025 decemberében pedig a Linux Foundation Agentic AI Foundation alapítványának adományozta, az Anthropic Model Context Protocoljával és az OpenAI AGENTS.md-jével együtt, tehát a projektet ma már egy alapítvány irányítja, nem a társaság, amely kezdeményezte.",{"type":114,"content":118},[119],"Amit itt nem áru a kiterjesztési modell. A goose a Model Context Protocol szervereken keresztül éri el a külvilágot, és egy munkamenetben használható eszközök az ehhez bekapcsolt kiterjesztések. Ez azt jelenti, hogy az agent képességfelülete konfigurációs döntés, nem a bináris tulajdonsága, ami érdemben más alak, mint egy rögzített beépített eszközkészlettel rendelkező agent.",{"type":114,"content":121},[122],"A dokumentáció elolvasása után a pozíció: ez egy komolyan vett, jól dokumentált agent, amely a kereskedelmi vezetőknek a csiszoltságban és az egyedi feladatin minőségben elmarad, és abban nyer, hogy minden része megvizsgálható, forkolható és továbbterjeszthető, beleértve azt a formátumot is, amelyben a munkafolyamatai megíródnak. A legmeggyőzőbb platformként arról, hogyan szabványosítsuk az agentek viselkedését egy flotta mentén, a legkevésbé meggyőző napi egyedi eszközként, ha amúgy is licencelve van egy kereskedelmi eszköz jobb kiegészítéssel.",{"type":124,"level":125,"id":89,"text":90},"heading",2,{"type":114,"content":127},[128],"Két felület, egy mag. Az asztali alkalmazás a hozzáférhető felét, a CLI a szkriptelhetőt adja; mindkettő ugyanazt a munkamenet-logikát, ugyanazt a konfigurációs fájlt és ugyanazt a kiterjesztéslistát hajtja. A repository Apache-2.0 licencű, és körülbelül 55 000 csillagot és 6 400 forkot mutat.",{"type":130,"ordered":131,"items":132},"list",false,[133,135,137,139,141,143,145],[134],"Apache-2.0 licencű, Rustban írt, aláírt kiadási artefaktumokként és egy egysoros telepítő szkriptként a CLI-hez publikálva.",[136],"Több mint 15 LLM szolgáltató, köztük Anthropic, OpenAI, Google, Azure, Bedrock, OpenRouter és Ollama, API-kulccsal vagy meglévő előfizetéssel ACP-n át.",[138],"Több mint 70 kiterjesztés MCP-n keresztül, négy típusban: stdio, builtin, platform és streamable HTTP.",[140],"Négy jogosultsági mód, a teljesen autonómtól a csak chatig, munkamenetenként választható, fölötte granuláris eszközjogosultságokkal.",[142],"Receptek: verziózott YAML-fájlok, amelyek utasításokat, kiterjesztéseket, paramétereket, beállításokat, retry-kat és egy JSON válasz sémát egyetlen átnézhető egységbe zárnak.",[144],"Automatikus tömörítés a kontextusablak 80 százalékánál, eszközkimenetek összefoglalása és egy 1000-es alapértékű kemény fordulókorlát.",[146],"Ütemező, ACP szerver Zedhez hasonló szerkesztőkhöz, beépített review parancs és dokumentált támogatás saját márkázott build szállításához.",{"type":124,"level":125,"id":92,"text":93},{"type":114,"content":149},[150],"A hurok a szokásos: küldj kontextust, kapj egy üzenetet, és ha van benne eszközhívás, futtasd le az eszközt, és az eredményt tedd be a következő körbe. Amit a goose a hurok köré épít, az a könyvelés. Tokenelszámolás, tömörítés, fordulókorlát, költségbecslés és egy jogosultsági kapu mind a modell és a fájlrendszer között van, és mindegyik beállítás, nem a binárisban rejtett heurisztika.",{"type":152,"src":153,"alt":154,"wide":155,"caption":156},"image","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fgoose-block\u002Fdiagram-8.webp","A goose agent hurka Egy bemenet eléri a goose magot, amely meghív egy modellt, eszközhívást kap, azt egy MCP kiterjesztésen futtatja, és visszatér a bemenethez. Minden körben három szabály érvényes: a jogosultsági mód, a maximális fordulószám és az automatikus kontextustömörítés.",true,"Az agent hurok az áru rész. Az alatta lévő három szabály a különbség: mindegyik explicit beállítás, és az dönti el, meddig mehet felügyelet nélkül az agent.",{"type":114,"content":158},[159],"A munkamenetek egyetlen folyamatos beszélgetés. A tokenjelző mutatja a kihasznált és az elérhető részt, és amikor eléri a tömörítési küszöböt, a régebbi rész összefoglalódik, miközben a korábbi üzenetek láthatók maradnak a felületen. Ez ésszerű tervezés, és azt jelenti, hogy egy hosszú munkamenet jóval azelőtt veszít pontosságot, hogy elbukna.",{"type":161,"code":162},"code","# telepítsd a CLI-t (macOS, Linux), majd válassz szolgáltatót\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faaif-goose\u002Fgoose\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fstable\u002Fdownload_cli.sh | bash\ngoose configure\n\n# indíts munkamenetet egy repóban, fordulókorláttal\ncd ~\u002Fcode\u002Fmy-service\ngoose session --max-turns 25 --with-builtin developer\n\n# felügyelet nélkül: futtasd a receptet, csak a választ írd ki\ngoose run --recipe release-check.yaml --params env=staging --quiet\n\n# melyik szolgáltató, melyik modell, melyik kiterjesztések\ngoose info --verbose",{"type":114,"content":164},[165,166,169],"A szolgáltatói beállítások egy YAML konfigurációs fájlban vannak, a titkok alapértelmezés szerint a rendszer kulcstárában. A ",{"tag":161,"children":167},[168],"GOOSE_DISABLE_KEYRING"," környezeti változó fájlos tárolásra kényszerít, amit a dokumentáció a kulcstár nélküli konténerekhez és headless Linuxhoz javasol. Az 1.10.0 verzió óta a munkamenetek egy SQLite adatbázisban vannak egy JSONL fájlgyűjtemény helyett, így a mentés és a migráció adatbázisprobléma.",{"type":124,"level":125,"id":95,"text":96},{"type":114,"content":172},[173],"Három beállítás dönti el, meddig fut egy munkamenet és mennyibe kerül, és mindhárom egyszerű konfigurációs kulcs, nem rejtett viselkedés. A dokumentáció még munkatípusonként javasolt értékeket is ad, ami szokatlan és hasznos.",{"type":130,"ordered":131,"items":175},[176,178,180,182],[177],"Az automatikus tömörítési küszöb, alapérték 0.8, vagyis a kontextusablak azon hányada, ahol a régi fordulók összefoglalódnak; 0.0 kikapcsolja.",[179],"A felügyelet nélküli fordulók maximuma, alapérték 1000. A limit elérésére az agent megáll és rákérdez. A dokumentáció 5-től 10-ig javasol felfedező munkához, 100-at vagy többet migrációhoz.",[181],"Az Anthropic prompt cache élettartama, 5 perc alapértékkel vagy 1 óra, hogy a gyorsítótárazott előtag éljen át az üresjárati szakaszokon magasabb cache-írási aránnyal.",[183],"Munkamenetenkénti költségbecslés az OpenRouter katalógusából számolva és lokálisan gyorsítótárazva. A dokumentáció egyértelmű, hogy ez nyilvános árakon alapuló becslés, nem számla.",{"type":114,"content":185},[186],"A kontextuslimitek sorrendben oldódnak fel: explicit felülírás, majd deklarátív szolgáltatókonfiguráció, majd futásidejű felismerés, majd modellmetadátum, végül 128 000 tokenes alapérték. Ez az utolsó visszaesés számít, ha a goose saját modellnevet hordozó gatewayre mutat: a jelző rossz számot mutat, amíg a limitet explicit nem állítod be, ami kis csapda annak, aki proxy mögött futtatja.",{"type":124,"level":125,"id":98,"text":99},{"type":114,"content":189},[190],"Egy kiterjesztés MCP szerver névvél, parancssal, timeouttal és az opcionális eszközlistával, amelyeket kiadhat. Ez a lista gyakorlatban a legfontosabb beállítás: minden látott eszköz egy döntés, amelyet a modellnek minden fordulóban helyesen kell meghoznia, és a lista szűkítése olcsóbb, mint egy jobb prompt.",{"type":161,"code":192},"version: \"1.0.0\"\ntitle: \"Kiadási kockázat ellenőrzése\"\ndescription: \"Az ágat hasonlítsd egy bázishoz, és jelentsd a kockázatot\"\nparameters:\n  - key: base\n    input_type: string\n    requirement: required\n    description: \"Az ág, amelyhez hasonlítunk\"\nprompt: |\n  Hasonlítsd ezt az ágat a {{ base }} ággal, és foglald\n  össze a viselkedési kockázatot szállítási sorrendben.\n\nextensions:\n  - type: builtin\n    name: developer\n    timeout: 300\n  - type: stdio\n    name: github\n    cmd: npx\n    args: [\"-y\", \"@modelcontextprotocol\u002Fserver-github\"]\n    env_keys: [GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN]\n    available_tools: [get_file_contents, search_code]\n\nsettings:\n  goose_provider: anthropic\n  temperature: 0.2\n  max_turns: 40\n\nretry:\n  max_retries: 2\n  timeout_seconds: 30\n  checks:\n    - type: shell\n      command: \"test -f RISK.md\"",{"type":114,"content":194},[195],"Ez a másolni érdemes forma. Egy recept átnézhető YAML egy validáló parancs mellett, így egy ütemezett feladat újrapróbálható addig, amíg valami ellenőrizhetőt nem állít elő, ahelyett hogy vakon indulna újra, és az ellenőrzés elutasít egy olyan sablonváltozót, aminek nincs hozzá tartozó paraméterdefiníciója. A szubreceptek ugyanígy épülnek fel, a szülő recept képezi le az értékeket a gyerekekre, bár a dokumentáció ezt a funkciót még kísérletinek jelöli, és megjegyzi, hogy a szubreceptek elkülönített munkamenetben, közös memória nélkül futnak.",{"type":124,"level":125,"id":101,"text":102},{"type":114,"content":198},[199],"A jogosultság maga az egész biztonsági történet, és az alapérték a leglazább elérhető beállítás. Négy mód van, és minden munkamenet a sajátját választja.",{"type":130,"ordered":131,"items":201},[202,204,206,208],[203],"Autonóm: jóváhagyás nélkül szerkeszt fájlokat, használ kiterjesztéseket és töröl fájlokat. Ez az alapérték.",[205],"Manuális jóváhagyás: minden eszköz előtt rákérdez, és tiszteletben tartja a granuláris eszközjogosultsági listát.",[207],"Intelligens jóváhagyás: automatikusan átengedi, amit alacsony kockázatúnak ítél, a többit jelzi. A besorolást a modellszolgáltató végzi, tehát javaslat, nem kontroll.",[209],"Csak chat: tiltja a kiterjesztéseket és a fájlmódosítást, elemzéshez, íráshoz és következtetéshez.",{"type":211,"variant":212,"title":213,"body":214},"callout","warn","Az olvasó eszközök kérdés nélkül futnak",[215],[216],"Mindkét jóváhagyási módban a goose csak azoknál az eszközöknél kérdez, amelyeket írási műveletnek sorol, például szövegszerkesztő írás és módosítás, valamint a shell rm, cp és mv hívásai. Az olvasások felügyelet nélkül futnak, és a besorolás maga is modellkikövetkeztetés, amely mindkét irányban téves lehet. Valódi előzményekkel rendelkező checkoutban az intelligens jóváhagyást a manuális kényelmi rétegeként kezeld, ne helyettesítőként.",{"type":124,"level":125,"id":104,"text":105},{"type":114,"content":219},[220],"A hézagok gyakorlatiak, nem architekturálisak. A legtöbb külső kiterjesztés npx-en vagy uvx-en keresztül indul, így az agent hallgatólagosan a Node.js-re vagy egy Python eszközláncra támaszkodik. Olyan fejlesztői szervereket indít, amelyeket senki nem kért, és amelyek sosem lépnek ki, így a munkamenet a tool timeoutjáig függ. A kiterjesztések a futásidőjüket egy mellékelt Hermit másolaton keresztül töltik le, ami elszigetelt hálózaton meghiúsul, ha a shim-eket nem nevezed át. A Windows telepítés fix útvonalon várja a Node.js-t, és a dokumentált orvosság egy szimbolikus link. Az ismert problémák oldala pedig azt javasolja, hogy szüntsd meg a munkamenetet és kezdj újat, ha az agent nem reagál, ami őszinte, de nem megoldás.",{"type":222,"head":223,"rows":232},"table",[224,226,228,230],[225],"",[227],"goose",[229],"Claude Code",[231],"OpenHands",[233,242,251,259,268],[234,236,238,240],[235],"Hol fut",[237],"Asztali, CLI vagy beágyazott API",[239],"Csak terminál",[241],"Lokális vagy Docker, webes felülettel",[243,245,247,249],[244],"Licenc",[246],"Apache-2.0",[248],"Saját tulajdonú",[250],"Nyílt forráskódú",[252,254,256,258],[253],"Eszközök",[255],"MCP kiterjesztések, amiket bekapcsolsz",[257],"Beépített, plusz MCP",[257],[260,262,264,266],[261],"Modellválasztás",[263],"15+ szolgáltató vagy saját gateway",[265],"Csak Anthropic",[267],"Saját kulcs",[269,271,273,275],[270],"Leggyengébb pont",[272],"Egy futásidő minden gépen",[274],"Egy szolgáltató, egy árlista",[276],"Nehezebb futásidő, mint egy CLI",{"type":114,"content":278},[279],"Az ügylet a kereskedelmi eszközökkel egyértelmű. A Claude Code jobb napi társ: gyorsabban indul, a modellminőség az, ami miatt maradnak nála, és a jogosultsági modellje a szolgáltatótól jön, nem a modelltől van kikövetkeztetve. Az OpenHands pontosan ott nyer, ahol a goose leggyengébb: sandboxban futtatja az agentmunkát, ahol az eredmény megvizsgálható, egy nehezebb futásidő áráért. A goose azt a két dolgot nyeri, ami egy platformcsapatnak számít: egy licencet, amely engedi a forkolást, és egy deklaratív formátumot receptenkénti engedélylistával, amely egy egész flottán végrehajtható.",{"type":114,"content":281},[282],"A második strukturális hézag a biztonsági mélység. Van promptinjekció-felismerés állítható küszöbbel és egy adversary mód, amely külön felülvizsgáló agentet futtat az eszközhívások fölött, ami érdekes ötlet és önmagában nem kontroll. Az olvasó eszközök alapértelmezés szerint jóváhagyás nélkül futnak, a kiterjesztések pedig a fejlesztő jogosultságaival és hitelesítő adataival.",{"type":124,"level":125,"id":107,"text":108},{"type":114,"content":285},[286],"A goose hihető alapérték annak a csapatnak, amely saját agent stacket akar birtokolni, és rossz helyettesítő egy jól beállított kereskedelmi agenthez egyetlen gépen. A valódi hozzájárulása nem a kódoló hurok, ami áru, hanem az alapítványi licenc, a deklaratív kiterjesztés engedélylista és a géppel ellenőrizhető sikerfeltételekkel bíró receptformátum együttese. Ez az a réteg, amelyet a szervezetek újra és újra rosszul építenek valaki más agentjére.",{"type":130,"ordered":155,"items":288},[289,291,293,295,297],[290],"Vedd fel, ha az agentek olyan gépeken kell fussanak, amelyeket nem te felügyelsz, vagy ahol a kód nem hagyhatja el a hálózatot. A bináris és a dokumentáció is csomagolható elszigetelt működésre.",[292],"Vedd fel az agentek viselkedésének flottaszintű szabványosítására. A receptenkénti kiterjesztés engedélylista és a jogosultsági mód a mechanizmus, a receptfájl pedig a verziózott artefaktum.",[294],"Vedd fel második véleményként. Ugyanazt a feladatot két agenttel, eltérő eszközökkel futtatni és a diffeket összevetni olcsó, ha mindkettő ingyen fut.",[296],"Ne vedd fel egy fejlesztő első agentjének. A telepítés egy szkript, az első munkamenethez szolgáltatókulcs kell, így a beállítás annak a terhére esik, akinek a legkevesebb ideje van rá.",[298],"Ne válts át egy működő kereskedelmi agentet erre. Az egyedi feladatin minőségben a vezetők még mindig előrébb járnak, és a körülöttük lévő ökoszisztéma is mélyebb.",{"type":211,"variant":300,"title":301,"body":302},"tip","Bármit választasz",[303],[304],"Állítsd be a fordulókorlátot, és commitold a munkafát. A beragadt munkamenet dokumentált orvossága egy új munkamenet, és az csak akkor fájdalommentes, ha a korábbi változtatások már benne voltak a gitben.",{"type":124,"level":125,"id":110,"text":111},{"type":130,"ordered":155,"items":307},[308,313,317,321,325,329,333,337,341],[309],{"tag":310,"href":32,"children":311},"a",[312],"goose dokumentáció: gyorsindítás",[314],{"tag":310,"href":35,"children":315},[316],"goose dokumentáció: konfigurációs fájlok",[318],{"tag":310,"href":38,"children":319},[320],"goose dokumentáció: jogosultsági módok",[322],{"tag":310,"href":41,"children":323},[324],"goose dokumentáció: intelligens kontextuskezelés",[326],{"tag":310,"href":44,"children":327},[328],"goose dokumentáció: recept referencia",[330],{"tag":310,"href":47,"children":331},[332],"goose dokumentáció: CLI parancsok",[334],{"tag":310,"href":50,"children":335},[336],"goose dokumentáció: ismert problémák",[338],{"tag":310,"href":53,"children":339},[340],"A goose új otthont kapott: az Agentic AI Foundation (2026. április 7.)",[342],{"tag":310,"href":56,"children":343},[344],"A goose repository a GitHubon",[346,403,476,546],{"slug":347,"published":348,"minutes":349,"category":7,"tags":350,"keywords":355,"about":366,"sources":375,"cover":397,"og":398,"expertise":59,"locales":399,"lang":63,"title":400,"description":401,"coverAlt":402},"agent-tool-design-descriptions-errors","2026-10-17",11,[351,352,353,10,354],"AI agents","Tool use","Function calling","Agent design",[356,357,358,359,360,361,362,363,364,365],"agent tool design","writing tool descriptions for llm","function calling best practices","tool use error handling","mcp tool design","tool calling is_error","how many tools should an agent have","tool search defer_loading","agent computer interface","llm tool schema design",[367,370,372],{"name":368,"url":369},"Intelligent agent","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FIntelligent_agent",{"name":24,"url":371},"https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002F",{"name":373,"url":374},"Poka-yoke","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPoka-yoke",[376,379,382,385,388,391,394],{"title":377,"url":378},"Anthropic Engineering: Writing effective tools for agents, with agents (Sep 2025)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fwriting-tools-for-agents",{"title":380,"url":381},"Anthropic Engineering: Building effective agents (Dec 2024)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fbuilding-effective-agents",{"title":383,"url":384},"Claude Platform Docs: Define tools","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fdefine-tools",{"title":386,"url":387},"Claude Platform Docs: Handle tool calls","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fhandle-tool-calls",{"title":389,"url":390},"Claude Platform Docs: Tool search tool","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Ftool-search-tool",{"title":392,"url":393},"Model Context Protocol specification 2025-11-25: Tools","https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fspecification\u002F2025-11-25\u002Fserver\u002Ftools",{"title":395,"url":396},"OpenAI API Docs: Function calling","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fapi\u002Fdocs\u002Fguides\u002Ffunction-calling","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fagent-tool-design-descriptions-errors\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fagent-tool-design-descriptions-errors\u002Fog.jpg",[61,62,63],"Eszközök tervezése AI-ágenseknek: nevek, leírások, sémák és hibaüzenetek","Ágenseszközök, amelyeket jól választ és hív a modell: feladatra szabott eszközök, leírások, sémák, tömör válaszok és használható hibaüzenetek.","Három réssel ellátott alapzat; a középső rés fölött pontosan illeszkedő blokk áll, mellette két rossz szélességű blokk.",{"slug":404,"published":348,"minutes":349,"category":7,"tags":405,"keywords":411,"about":424,"sources":434,"cover":470,"og":471,"expertise":59,"locales":472,"lang":63,"title":473,"description":474,"coverAlt":475},"coding-agents-legacy-codebase-migration",[406,407,408,409,410],"Legacy migration","Coding agents","Strangler fig","Testing","Code review",[412,413,414,415,416,417,418,419,420,421,422,423],"legacy code migration ai","coding agent legacy codebase","strangler fig pattern ai","characterization tests legacy code","ai code migration review","agent assisted refactoring","legacy modernization coding agent","differential testing migration","shadow traffic migration","ai code review gate","test harness before migration","llm code migration",[425,428,431],{"name":426,"url":427},"Legacy code","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FLegacy_code",{"name":429,"url":430},"Characterization test","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCharacterization_test",{"name":432,"url":433},"Strangler fig pattern","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FStrangler_fig_pattern",[435,438,440,443,446,449,452,455,458,461,464,467],{"title":436,"url":437},"Martin Fowler: Strangler Fig (2024)","https:\u002F\u002Fmartinfowler.com\u002Fbliki\u002FStranglerFigApplication.html",{"title":439,"url":430},"Wikipedia: Characterization test",{"title":441,"url":442},"Google Research: Accelerating code migrations with AI (2024)","https:\u002F\u002Fresearch.google\u002Fblog\u002Faccelerating-code-migrations-with-ai\u002F",{"title":444,"url":445},"Ziftci et al.: Migrating Code At Scale With LLMs At Google (arXiv 2504.09691)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2504.09691",{"title":447,"url":448},"Anthropic: Effective harnesses for long-running agents (2025)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Feffective-harnesses-for-long-running-agents",{"title":450,"url":451},"Anthropic: Redesigning source control at Anthropic (2026)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fredesigning-source-control",{"title":453,"url":454},"METR: Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity","https:\u002F\u002Fmetr.org\u002Fblog\u002F2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study\u002F",{"title":456,"url":457},"Chand et al.: Why Industry Migrates and When It Trusts LLMs (ESEM 2026)","https:\u002F\u002Fdrops.dagstuhl.de\u002Fentities\u002Fdocument\u002F10.4230\u002FLIPIcs.ESEM.2026.85",{"title":459,"url":460},"Li et al.: Environment-in-the-Loop: Rethinking Code Migration with LLM-based Agents (arXiv 2602.09944)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2602.09944",{"title":462,"url":463},"AWS: Amazon Q Developer just reached a $260 million dollar milestone (2024)","https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002Fblogs\u002Fdevops\u002Famazon-q-developer-just-reached-a-260-million-dollar-milestone\u002F",{"title":465,"url":466},"OpenAI: Why SWE-bench Verified no longer measures frontier coding capabilities (2026)","https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Findex\u002Fwhy-we-no-longer-evaluate-swe-bench-verified\u002F",{"title":468,"url":469},"GitHub Docs: About GitHub Copilot cloud agent","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Fconcepts\u002Fagents\u002Fcoding-agent\u002Fabout-coding-agent","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fcoding-agents-legacy-codebase-migration\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fcoding-agents-legacy-codebase-migration\u002Fog.jpg",[61,62,63],"Legacy kódbázis migrálása coding agentekkel: strangler fig playbook","Hogyan dolgozik coding agent egy legacy migráción: characterization tesztek először, egy seam feladatonként, review gate-ek és differenciális ellenőrzés.","Rétegek halmaza, a felső kettőt újak váltják, mellettük varrat és pipa.",{"slug":477,"published":348,"minutes":478,"category":7,"tags":479,"keywords":483,"about":495,"sources":505,"cover":540,"og":541,"expertise":59,"locales":542,"lang":63,"title":543,"description":544,"coverAlt":545},"background-agents-async-pr-workflow",12,[407,480,481,410,482],"Pull requests","CI","Automation",[484,485,486,487,488,489,490,491,492,493,494],"background coding agent","async coding agent","cloud coding agent pull request","copilot coding agent limits","codex cloud tasks","claude code cloud sessions","jules coding agent limits","agent pull request review","coding agent sandbox","agent CI gating","cost per merged pull request",[496,499,502],{"name":497,"url":498},"Software agent","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FSoftware_agent",{"name":500,"url":501},"Pull request","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FDistributed_version_control",{"name":503,"url":504},"Continuous integration","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FContinuous_integration",[506,507,510,513,516,519,522,525,528,531,534,537],{"title":468,"url":469},{"title":508,"url":509},"GitHub Docs: Risks and mitigations for Copilot cloud agent","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Fconcepts\u002Fagents\u002Fcloud-agent\u002Frisks-and-mitigations",{"title":511,"url":512},"OpenAI Developers: Codex cloud environments","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fcloud\u002Fenvironments",{"title":514,"url":515},"Anthropic: Use Claude Code in the cloud","https:\u002F\u002Fcode.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fclaude-code-on-the-web",{"title":517,"url":518},"Google Jules: Limits and plans","https:\u002F\u002Fjules.google\u002Fdocs\u002Fusage-limits\u002F",{"title":520,"url":521},"Google Jules: Getting started","https:\u002F\u002Fjules.google\u002Fdocs\u002F",{"title":523,"url":524},"GitHub Docs: About protected branches","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Frepositories\u002Fconfiguring-branches-and-merges-in-your-repository\u002Fmanaging-protected-branches\u002Fabout-protected-branches",{"title":526,"url":527},"GitHub Docs: Models and pricing for GitHub Copilot","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Freference\u002Fcopilot-billing\u002Fmodels-and-pricing",{"title":529,"url":530},"OpenAI Developers: Codex pricing","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fpricing",{"title":532,"url":533},"Ehsani et al.: Where Do AI Coding Agents Fail? An Empirical Study of Failed Agentic Pull Requests in GitHub (MSR 2026, arXiv 2601.15195)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2601.15195",{"title":535,"url":536},"Peralta et al.: Why Are Agentic Pull Requests Merged or Rejected? An Empirical Study (MSR 2026, arXiv 2605.22534)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2605.22534",{"title":538,"url":539},"DORA: State of AI-assisted Software Development 2025","https:\u002F\u002Fdora.dev\u002Fdora-report-2025","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fbackground-agents-async-pr-workflow\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fbackground-agents-async-pr-workflow\u002Fog.jpg",[61,62,63],"Háttérben futó kódoló ügynökök: PR-ek, sorok és review","Hogyan sorakoztatnak feladatokba az aszinkron kódoló ügynökök, hogyan futnak sandboxban, nyitnak draft PR-t és mennek át a CI-n. Limitek, költségek, review.","Egy kártya a tálcán öt mezőre ágazik, a nyilak egy kapu mögötti laphoz vezetnek.",{"slug":547,"published":548,"minutes":6,"category":7,"tags":549,"keywords":555,"about":567,"sources":575,"cover":608,"og":609,"expertise":59,"locales":610,"lang":63,"title":611,"description":612,"coverAlt":613},"context-rot-compaction-long-running-agents","2026-10-16",[550,551,552,553,554],"Context rot","Compaction","Context engineering","Long-running agents","Agent memory",[556,557,558,559,560,561,562,563,564,565,566],"context rot","context rot LLM","compaction AI agents","context engineering","long-running agents context window","Claude compaction API","context editing clear tool results","OpenAI responses compaction","lost in the middle LLM","agent context management","sub-agents context isolation",[568,571,574],{"name":569,"url":570},"Context window","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FLarge_language_model#Context_window",{"name":572,"url":573},"Attention (machine learning)","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FAttention_(machine_learning)",{"name":368,"url":369},[576,579,582,585,588,590,593,596,599,602,605],{"title":577,"url":578},"Chroma: Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance (Jul 2025)","https:\u002F\u002Fresearch.trychroma.com\u002Fcontext-rot",{"title":580,"url":581},"Liu et al.: Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (2023)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.03172",{"title":583,"url":584},"Modarressi et al.: NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching (2025)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2502.05167",{"title":586,"url":587},"Anthropic: Effective context engineering for AI agents (Sep 2025)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Feffective-context-engineering-for-ai-agents",{"title":589,"url":448},"Anthropic: Effective harnesses for long-running agents (Nov 2025)",{"title":591,"url":592},"Claude API docs: Compaction at a token threshold","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fcompaction-threshold",{"title":594,"url":595},"Claude API docs: Compaction on demand","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fcompaction-on-demand",{"title":597,"url":598},"Claude API docs: Context editing","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fcontext-editing",{"title":600,"url":601},"Claude API docs: Memory tool","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fmemory-tool",{"title":603,"url":604},"OpenAI API docs: Compaction","https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fcompaction",{"title":606,"url":607},"Cognition: Don't Build Multi-Agents","https:\u002F\u002Fcognition.ai\u002Fblog\u002Fdont-build-multi-agents","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fcontext-rot-compaction-long-running-agents\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fcontext-rot-compaction-long-running-agents\u002Fog.jpg",[61,62,63],"Kontextusromlás hosszan futó ügynököknél: törlés, tömörítés, memória és al-ügynökök","Miért romlik az LLM pontossága a kontextus növekedésével, és hogyan tartja pályán a hosszú ügynökfutást a törlés, a tömörítés, a jegyzet és az al-ügynök.","Egy kis négyzetes prés magas lappköteget nyom rövidre, közben két jegyzet ágazik le.",1792261159578]