> Orchestrator-worker, fan-out, critic, handoff: mit ad valójában a multi-agent rendszer, mennyi tokenbe kerül, hogyan hibázik, és egy döntési táblázat.
>
> Web page: https://balazscsorba.com/hu/blog/multi-agent-systems-when-worth-it · Language: Magyar · Also available in: [English](https://balazscsorba.com/blog/multi-agent-systems-when-worth-it.md) · [Deutsch](https://balazscsorba.com/de/blog/multi-agent-systems-when-worth-it.md)
> Author: Balázs Csorba · Published: 2026-10-02 · Keywords: multi-agent systems when worth it, multi-agent vs single agent, orchestrator-worker pattern, multi-agent LLM token cost, why multi-agent systems fail, don't build multi-agents, subagents context isolation, multi-agent debate worth it, agent handoffs vs subagents, when to use multiple AI agents

[Blog](https://balazscsorba.com/hu/blog)/MI-ágensek

# Multi-agent rendszerek: mikor verik az egyetlen ügynököt, és mikor nem

Orchestrator-worker, fan-out, critic, handoff: mit ad valójában a multi-agent rendszer, mennyi tokenbe kerül, hogyan hibázik, és egy döntési táblázat.

[Balázs Csorba](https://balazscsorba.com/hu/about)·2026\. október 2.·12 perc olvasás

-   Multi-agent systems
-   AI agents
-   Orchestrator-worker
-   Context engineering

![Diagram: egy vezető ügynök négy worker ügynöknek osztja ki a munkát, mindegyiknek saját, elszigetelt kontextusablaka van, az összefoglalóikat pedig összegyűjti.](https://balazscsorba.com/images/blog/multi-agent-systems-when-worth-it/cover.webp?v=e5108d2cc4)

## A lényeg röviden

-   Az Anthropic mérése szerint egy ügynök nagyjából négyszer, egy multi-agent rendszer nagyjából tizenötször annyi tokent használ, mint egy chat, ezért a multi-agent felépítésnek meg kell érnie ezt a szorzót.
-   Az igazi haszon a kontextus elszigetelése: a worker a saját ablakában kutat, és összefoglalót ad vissza, így a vezető ügynök fókuszban marad, a lefedett terület pedig meghaladhat egy kontextusablakot.
-   A párhuzamos olvasás jól skálázódik, a párhuzamos írás és a szorosan összefüggő lépések nem. A Google Research +81%-ot mért egy párhuzamosítható, és 39–70% romlást egy szekvenciális feladaton.
-   A hibák többsége koordinációs hiba (homályos specifikáció, elveszett kontextus, hiányzó ellenőrzés), nem modellhiba, és a vita-alapú megoldások gyakran az egyszerű együgynökös alapvonalat sem verik meg.
-   Kezdj egy ügynökkel és jó harnesszel, subagentet csak mért okból adj hozzá, tartsd single-threaded az írást, és a multi-agent változatot mérd az együgynökös ellen.

Ezen az oldalon

1.  [Négy minta, és mire jó mindegyik](https://balazscsorba.com/#four-patterns)
2.  [A kontextus elszigetelése az igazi haszon](https://balazscsorba.com/#context-isolation)
3.  [Mibe kerül: a tokenszorzó](https://balazscsorba.com/#token-cost)
4.  [Hogyan hibáznak a multi-agent rendszerek](https://balazscsorba.com/#coordination-failures)
5.  [Döntési keretrendszer](https://balazscsorba.com/#decision-framework)
6.  [Ellenőrzőlista, mielőtt ügynököt adsz hozzá](https://balazscsorba.com/#checklist)
7.  [Mit tennék én](https://balazscsorba.com/#what-i-would-do)
8.  [Források](https://balazscsorba.com/#sources)

Pár havonta egy új keretrendszer triviálissá teszi egy ügynökcsapat felállítását: tervező, kutató, kódoló, reviewer. A diagramok szervezeti ábrának látszanak, és könnyű azt hinni, hogy több ügynök több intelligenciát jelent. A publikált bizonyítékok óvatosabbat mondanak: a multi-agent rendszerek egy szűk problémaosztályban kiválóak, mindenhol drágák, és meglepően sok feladaton csendben rosszabbak az egyetlen ügynöknél.

Ez a bejegyzés rendbe teszi a mintákat, számot ad a költségre, felsorolja a kutatás és a gyártók által dokumentált hibamódokat, és egy döntési keretrendszerrel zár, amelyet a saját esetedre alkalmazhatsz. Az álláspontom előre: **kezdj egy ügynökkel, és minden további ügynököt kezelj úgy, mint egy beszerzést, amelyet indokolnod kell**. A legerősebb indok nem a „specializáció” vagy a „csapatmunka”, hanem a kontextus elszigetelése.

Ha előbb az egyetlen ügynök alapjait szeretnéd, olvasd el [az agent loop magyarázatát](https://balazscsorba.com/hu/blog/agent-loop-explained). Minden alább azt feltételezi, hogy már van egy működő ügynököd.

## Négy minta, és mire jó mindegyik

A legtöbb multi-agent felépítés négy alapforma kombinációja. Abban különböznek, hogy ki tartja kézben az irányítást, ki melyik kontextust látja, és hol egyesülnek az eredmények.

A négy forma. Az első kettőben a hívó marad felelős, és összefoglalókat kap; a handoffnál maga az irányítás költözik.

Részletesebben:

-   **Orchestrator-worker.** Egy vezető ügynök tervez, workereknek delegál, és szintetizál. Az Anthropic [Building effective agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) bejegyzése egy központi LLM-ként írja le, amely „dinamikusan bontja a feladatokat, worker LLM-eknek delegálja, és szintetizálja az eredményeiket”. Olyan feladatokra való, ahol a részfeladatokat előre nem tudod megjósolni.
-   **Párhuzamos fan-out.** Ugyanez rögzített formában: a munkát független részekre bontod, egyszerre futtatod, majd egyesíted. Ugyanez a bejegyzés két változatot nevez meg: sectioning (független részfeladatok) és voting (ugyanazt a feladatot többször futtatod, változatos kimenetekért).
-   **Író és critic (debate).** Egy második ügynök ellenőrzi az első kimenetét, vagy több ügynök vitatkozik egy válaszig. Itt vegyesebb a bizonyíték, ahogy a hibákról szóló rész mutatja.
-   **Handoff.** Egy ügynök átadja a beszélgetést egy szakértőnek. Az OpenAI Agents SDK-ban a handoff a modell számára egy transfer\_to\_refund\_agent nevű eszközként jelenik meg, és alapértelmezés szerint „az új ügynök átveszi a beszélgetést, és látja a teljes korábbi előzményt”. Egy input filterrel ezt szűkítheted.

## A kontextus elszigetelése az igazi haszon

Kérdezd meg, mit tud a második ügynök, amit az első nem. Nincs jobb modellje, és nem gondolkodik keményebben. Neki **üres kontextusablaka** van. Egy worker elolvashat negyven keresési találatot, átkereshet egy monorepót, vagy lefuttathat egy zajos tesztcsomagot, és tíz sort ad vissza. A vezető ügynök sosem cipeli ezt a zajt.

Az Anthropic saját kutatórendszer-leírása ezt kimondja: a subagentek párhuzamosan, saját kontextusablakkal dolgoznak, így kezeli a rendszer az egyetlen kontextusablakot meghaladó információt. A Claude Code dokumentációja ugyanezt mondja a kódolásról: akkor használj subagentet, ha egy mellékfeladat a fő beszélgetést „keresési találatokkal, logokkal vagy fájltartalmakkal árasztaná el, amelyekre többé nem hivatkozol”, mert a munkát a saját kontextusában végzi, és „csak az összefoglalót adja vissza”.

A másik oldal ugyanilyen fontos. A friss subagent nem örökli a beszélgetési előzményt, a skilleket és a már elolvasott fájlokat, ezért mindennek, amire szüksége van, a feladatleírásában kell lennie. A dokumentáció felsorolja, mikor maradj a fő beszélgetésben: gyakori oda-vissza, több, sok közös kontextust osztó fázis, például tervezés, implementáció és tesztelés, valamint késleltetésre érzékeny munka. Ez ugyanaz a felismerés, mint a [kódoló ügynökök harness engineeringjében](https://balazscsorba.com/hu/blog/harness-engineering-coding-agents): az dönt, mit teszel az ablakba, és mit tartasz kint.

**Egy hasznos teszt**

Mielőtt ügynököt adsz hozzá, fejezd be ezt a mondatot: „Ez az ügynök azért létezik, hogy \_\_\_ sose kerüljön a másik ügynök kontextusába.” Ha nem tudod kitölteni a hézagot, valószínűleg elszigetelési haszon nélkül adsz hozzá koordinációs költséget.

A Cognition egy második, finomabb hasznot is talált: a tiszta kontextus javítja a reviewert. A 2026. áprilisi folytatásukban azt írják, hogy a review ügynökük jobban dolgozik, ha nem osztja meg a kontextust a kódoló ügynökkel, mert önállóan gondolkodik, ahelyett hogy örökölné a szerző feltevéseit. Közlésük szerint a Devin Review átlagosan 2 hibát talál pull requestenként, nagyjából 58%-uk súlyos. Ez gyártói adat, de a mechanizmus hihető és olcsón kipróbálható. Illeszkedik az [AI által generált pull requestek](https://balazscsorba.com/hu/blog/ai-generated-pr-review-bottleneck) review-szűk keresztmetszetéhez is.

## Mibe kerül: a tokenszorzó

Az Anthropic szokatlanul őszinte erről a multi-agent kutatórendszerről szóló bejegyzésében: az ügynökök jellemzően nagyjából 4-szer több tokent használnak, mint a chat, a multi-agent rendszerek nagyjából 15-ször többet. Arra jutnak, hogy ilyen rendszerekhez olyan feladatok kellenek, amelyek értéke indokolja a költséget.

Ugyanennek a bejegyzésnek van egy kényelmetlen olvasata is. A BrowseComp benchmarkon végzett elemzésükben a tokenhasználat önmagában a teljesítményszórás 80%-át magyarázta. Amit egy multi-agent rendszer vásárol, annak egy része egyszerűen több gondolkodás kérdésenként. Ez jogos, de azt jelenti, hogy egy **ugyanakkora tokenkeretet kapó egyetlen ügynökhöz** kell hasonlítani, nem egy korán abbahagyóhoz. A fő eredményük: egy Claude Opus 4 vezető Claude Sonnet 4 subagentekkel 90,2%-kal verte az egyetlen Claude Opus 4-et a belső kutatási értékelésükön, a párhuzamosítás pedig összetett kérdéseknél akár 90%-kal csökkentette a kutatási időt.

A késleltetés és a pénz ellentétes irányba húz. A párhuzamos workerek rövidítik a falióra szerinti időt, és növelik a számlát. A tokenenkénti ár csökken a cachinggel és az útválasztással, ezért olvasd el az [LLM költség, késleltetés, prompt caching és routing](https://balazscsorba.com/hu/blog/llm-cost-latency-prompt-caching-routing) írást, mielőtt megfizethetetlennek ítéled a szorzót. Olcsóbb worker modellek, megosztott gyorsítótárazott prefixek és a workerek számának kemény korlátja sokat változtat a gazdaságosságon.

Az Anthropic a korai verziók hibamódjait is felsorolja: 50 subagent indítása egy egyszerű kérdésre, végtelen keresés nem létező források után, és workerek, amelyek a homályos feladatleírás miatt duplázták egymás munkáját. A megoldás explicit skálázási szabály volt a promptban, hogy az erőfeszítés a kérdés bonyolultságához igazodjon, és jóval részletesebb feladatleírás minden workernek.

## Hogyan hibáznak a multi-agent rendszerek

A kutatás egy pontban egybehangzó: a hibák többnyire a koordinációról szólnak, nem a modellek intelligenciájáról.

-   **Szétszórt döntések.** A Cognition 2025. júniusi „Don't Build Multi-Agents” bejegyzése két elvre épül: oszd meg a kontextust, és „a cselekvések implicit döntéseket hordoznak”. A példájuk egy Flappy Bird klón, amelyet részfeladatokra bontanak: az egyik subagent Super Mario stílusú hátteret épít, a másik olyan madarat, amely nem néz ki és nem viselkedik úgy, mint a Flappy Bird, az utolsó ügynöknek pedig össze kell fésülnie az eltérést. Összegzésük: több, együttműködő ügynök futtatása csak törékeny rendszereket eredményez.
-   **A szekvenciális munka romlik.** A Google Research 180 ügynökkonfigurációt értékelt. A központosított koordináció 80,9%-kal javított egy párhuzamosítható pénzügyi következtetési feladaton az egyetlen ügynökhöz képest, míg egy szekvenciális tervezési feladaton minden tesztelt multi-agent változat 39–70%-kal rontott a teljesítményen. A független ügynökök 17,2-szeresére erősítették a hibákat, a központi orchestrator csak 4,4-szeresére, mert érvényesítési szűk keresztmetszetként működik. A szerzők eszköz-koordinációs kompromisszumot is jeleznek: az overhead aránytalanul nő az eszközigényes feladatoknál.
-   **A hibák taxonómiája.** A MAST tanulmány (Cemri és társai) több mint 1600 annotált nyomvonalat elemzett 7 multi-agent keretrendszerből, és 14 hibamódot három kategóriába sorolt: rendszertervezési problémák, ügynökök közti félreértés és feladat-ellenőrzés. A szerzők megjegyzik, hogy a népszerű benchmarkokon a teljesítménynyereség gyakran minimális, és több esetben ugyanaz a modell együgynökös felállásban jobban teljesített.
-   **A debate alapból túlértékelt.** Du és társai (2023) megmutatták, hogy több vitatkozó modellpéldány javíthatja a következtetést és a tényhűséget. Egy 2025-ös értékelés 5 debate-módszert vizsgált 9 benchmarkon és 4 modellen, és azt találta, hogy ezek a sokkal több inferencia-számítás ellenére gyakran nem előzik meg a Chain-of-Thoughtot és a Self-Consistency-t. A modellek heterogenitása segített: különböző modellekből származó vitatkozók.
-   **A párhuzamos írók ütköznek.** 2026 áprilisában a Cognition frissítette a nézetét: a multi-agent rendszerek ma akkor működnek a legjobban, ha az írás single-threaded marad, és a további ügynökök intelligenciát, nem cselekvést adnak hozzá; a legtöbb rajszerű ötlet még alig terjed. Az Anthropic is rossz illeszkedésnek nevezi a kódolási munka nagy részét, mert alig párhuzamosítható.

A forrásokat átfogó minta az **olvasás és írás** szétválasztása. Az olvasás, keresés, elemzés és review jól párhuzamosítható, mert minden eredmény önmagában megítélhető. A kódírás, a megosztott állapot módosítása és a tervezési döntések nem, mert minden cselekvés olyan döntéseket hordoz, amelyeket a többi ügynök nem lát.

Az ellenőrzés a másik visszatérő hiány. Ha senki sem ellenőrzi az egyesített eredményt, a hibák továbbterjednek; a Google számai megmutatják, mennyit fog vissza egy központi érvényesítési lépés. Az orchestrator összefésülő lépését kezeld explicit ellenőrzések helyeként, a teljes rendszert pedig a [funkcióhoz épített evalokkal](https://balazscsorba.com/hu/blog/llm-evals-for-product-features) mérd, ne néhány nyomvonal átolvasásával.

## Döntési keretrendszer

Ezt a táblázatot használnám egy design review-n. A kérdés sosem az, hogy „egy vagy több”, hanem hogy melyik konkrét forma térül meg ezen a feladaton.

Helyzet

Jel

Minta

Miért

Széles kutatás sok független forrásból

A részfeladatok előre ismeretlenek, és nagyobbak egy kontextusablaknál

Orchestrator-worker

Az elszigetelt ablakok szélességet adnak; az Anthropic itt nagy nyereséget közöl, nagyjából a chat tokenjeinek 15-szörösén

Független ellenőrzések vagy lekérdezések ismert halmaza

Ugyanaz a művelet N elemen, függőségek nélkül

Párhuzamos fan-out (sectioning)

A falióra szerinti idő csökken, az összefésülésen túl nincs szükség koordinációra

Nagy tétű kimenet, amelynek hibáit egy második pillantás megfoghatja

A review-nak jót tesz, ha nem osztja a szerző feltevéseit

Író és critic friss kontextussal

Független ellenőrzés; ideális esetben más modell, ahogy a debate-vizsgálat sugallja

Több terület eltérő eszközökkel vagy promptokkal

Irányítás szakértők között, egyszerre egy aktív

Handoff

Minden szakértő rövid promptot és kevés eszközt kap; döntsd el, mennyi előzmény vándoroljon

Zajos kimenetű mellékfeladat

Logok, keresési találatok vagy fájltartalmak, amelyekre többé nem hivatkozol

Összefoglalót visszaadó subagent

Tisztán tartja a fő kontextust, az ár a tiszta lappal indulás

Többlépéses munka, amelynek lépései egymásra épülnek

Tervezés, refaktorálás, egy dokumentum, megosztott állapot

Egyetlen ügynök

A szekvenciális feladatok a Google vizsgálatában a multi-agent változatoknál 39–70%-kal romlottak

Párhuzamos módosítások ugyanabban a kódbázisban

Ellentmondó stílus- és szélsőeset-döntések

Egy író, a segítők csak olvasnak

Cognition: az írás maradjon single-threaded

Ha egy sor azt mondja, egyetlen ügynök, a bajban lévő rendszer szokásos orvossága nem egy újabb ügynök, hanem jobb harness: világosabb utasítások, jobb eszközök, compaction és checkpointok. Az Anthropic saját tanácsa a Building effective agentsben az, hogy keresd a lehető legegyszerűbb megoldást, és csak akkor növeld a bonyolultságot, ha az bizonyíthatóan javít az eredményen; arra is figyelmeztet, hogy a keretrendszerek elfedhetik a promptokat és a válaszokat, és megnehezíthetik a hibakeresést.

## Ellenőrzőlista, mielőtt ügynököt adsz hozzá

1.  Építsd meg először az együgynökös alapvonalat, ugyanazokkal az eszközökkel és tisztességes tokenkerettel.
2.  Írd le az elszigetelési érvet: mi marad ki kinek a kontextusából.
3.  Sorold be a munkát olvasás- vagy írásigényesnek. Az írást tartsd single-threaded.
4.  Adj minden workernek teljes feladatleírást: cél, kimeneti formátum, eszközök, határok és leállási feltétel, mert nem örököl semmit.
5.  Tégy explicit skálázási szabályokat a vezető promptjába, és kemény korlátot a workerekre és a körökre.
6.  Adj hozzá ellenőrző lépést az egyesített eredményre, és döntsd el, ki mondhatja ki, hogy „kész”.
7.  Mindkét változatot először nagyjából 20 valósághű kérdésen értékeld, ahogy az Anthropic javasolja, majd bővítsd a halmazt. Hasonlítsd össze a minőséget, a tokeneket, a késleltetést és a hibaarányt.
8.  Naplózz minden delegálást a feladatleírással és az összefoglalóval, hogy debugolhasd az elveszett kontextust, és tervezd meg, hogyan élik túl a futó ügynökök a deploymentet.

Az utolsó ponthoz: az Anthropic megjegyzi, hogy az ügynökfolyamatok állapottartók és hosszan futnak, ezért rainbow deploymenteket használ, amelyek fokozatosan terelik át a forgalmat ahelyett, hogy megszakítanák a futó munkákat. A költségkontroll ugyanennek a fegyelemnek a része; a [tokentakarékos eszközök kódoló ügynököknek](https://balazscsorba.com/hu/blog/token-saving-tools-coding-agents-top-20) a workerekre is érvényesek.

## Mit tennék én

Egy tipikus vállalati esetben egyetlen ügynököt szállítanék erős eszközökkel és jó harnesszel, és pontosan egy multi-agent elemet adnék hozzá ott, ahol az elszigetelési érv erős: egy kutató subagentet, amely hivatkozásokkal ellátott összefoglalót ad, vagy egy tiszta kontextusú reviewert a kimenetre. Mindkettő egy ügynöknél tartja az írást, és könnyen mérhető az alapvonalhoz képest.

Kerülném az egyenrangú ügynökök rajait, az azonos modellű ügynökök nyílt vitáját és a párhuzamos kódírókat, amíg a bizonyítékok nem változnak. Még a Cognition, a leghangosabb kritikus is a működő multi-agent megoldások egy szűkebb osztályát írja le ma. A legutóbbi gyártói bejegyzések, amelyeket elolvastam, ugyanazt a formát írják le: egy orchestrator, amely birtokolja a kontextust, elszigetelt segítőkkel, amelyek összefoglalót adnak vissza. Ezt az architektúrát érdemes megtanulni, és jól illeszkedik ahhoz az [AI engineering munkához, amelyet ügyfeleimnek végzek](https://balazscsorba.com/hu/expertise/ai-engineer).

## Források

1.  [Anthropic Engineering: How we built our multi-agent research system](https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system)
2.  [Anthropic: Building effective agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents)
3.  [Cognition: Don't Build Multi-Agents (12 June 2025)](https://cognition.com/blog/dont-build-multi-agents)
4.  [Cognition: Multi-Agents: What's Actually Working (22 April 2026)](https://cognition.com/blog/multi-agents-working)
5.  [Google Research: Towards a science of scaling agent systems](https://research.google/blog/towards-a-science-of-scaling-agent-systems-when-and-why-agent-systems-work/)
6.  [arXiv 2512.08296: Towards a Science of Scaling Agent Systems](https://arxiv.org/abs/2512.08296)
7.  [arXiv 2503.13657: Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail? (MAST)](https://arxiv.org/abs/2503.13657)
8.  [arXiv 2305.14325: Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate](https://arxiv.org/abs/2305.14325)
9.  [arXiv 2502.08788: Stop Overvaluing Multi-Agent Debate](https://arxiv.org/abs/2502.08788)
10.  [OpenAI Agents SDK: Handoffs](https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/)
11.  [Claude Code documentation: Subagents](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents)

## Gyakori kérdések

Mikor érdemes multi-agent rendszert használni egyetlen ügynök helyett?

Ha a munka inkább széles, mint mély: sok független kérdés, egy kontextusablakot meghaladó források, vagy olyan mellékfeladatok, amelyek elárasztanák a fő beszélgetést kimenettel. Az Anthropic a szélességi kutatást nevezi ideális esetnek. Ha a lépések egymásra épülnek vagy sok kontextust osztanak meg, általában az egyetlen ügynök a jobb.

Mennyivel több tokent használnak a multi-agent rendszerek?

Az Anthropic szerint az ügynökök nagyjából 4-szer több tokent használnak, mint a chat, a multi-agent rendszerek nagyjából 15-ször többet. A BrowseComp benchmarkon végzett elemzésük szerint a tokenhasználat önmagában a teljesítményszórás nagyjából 80%-át magyarázta, tehát a nyereség egy része egyszerűen több számítás.

Miért hibáznak a multi-agent LLM rendszerek?

Az 1600-nál több annotált nyomvonalat vizsgáló, 7 keretrendszert átfogó MAST tanulmány 14 hibamódot csoportosít három kategóriába: rendszertervezési problémák, ügynökök közti félreértés és feladat-ellenőrzés. A gyakorlatban ez homályos feladatleírást, a következő ügynökig el nem jutó kontextust, duplikált munkát és ellenőrzés hiányát jelenti.

Megéri a multi-agent debate?

Alapértelmezésként ritkán. Az eredeti debate-tanulmány jobb következtetést és tényhűséget mért, de egy későbbi, 5 módszert 9 benchmarkon vizsgáló értékelés szerint a vita gyakran nem veri meg a Chain-of-Thoughtot vagy a self-consistency-t, pedig több számítást használ. Ebben a vizsgálatban a különböző modellek használata segített.

Mi a különbség a handoff és a subagent között?

A handoff átadja az irányítást: a következő ügynök átveszi a beszélgetést, alapértelmezés szerint a teljes előzményekkel. A subagent friss kontextusban kap egy mellékfeladatot, és csak összefoglalót ad vissza, a hívó pedig felelős marad. A handoff a szakértők közti irányításra jó, a subagent a kontextus elszigetelésére.

Futtassanak a kódoló ügynökök subagenteket párhuzamosan?

Óvatosan. A Cognition szerint a párhuzamos író ügynökök egymásnak ellentmondó, implicit döntéseket hoznak a stílusról és a szélső esetekről, és úgy látják, ma a multi-agent megoldások akkor működnek a legjobban, ha az írás single-threaded marad. A feltáráshoz, kereséshez és review-hoz használt subagentek a biztos felhasználás.

Írta: Csorba Balázs

Senior fullstack és AI mérnök Stájerországban – több mint 10 év Vue, Nuxt, Node.js és PHP, ma AI-ügynököknek építek eszközöket.

[AI fejlesztés és MCP szerverek →](https://balazscsorba.com/hu/expertise/ai-engineer)[Rólam →](https://balazscsorba.com/hu/about)

## További cikkek

-   [OpenAI dots: mit változtatnak meg a mindig aktív ügynökök, és mit nem](https://balazscsorba.com/hu/blog/openai-dots-always-on-agents-impact)
-   [Human in the loop AI-ügynököknél: hová kerüljenek a jóváhagyási kapuk](https://balazscsorba.com/hu/blog/human-in-the-loop-ai-agents)
-   [AI-ügynökök memóriájának tervezése: szintek, írási szabályok, poisoning és GDPR](https://balazscsorba.com/hu/blog/ai-agent-memory-design)
-   [Voice agentek építése: realtime speech-to-speech vagy STT, LLM és TTS?](https://balazscsorba.com/hu/blog/voice-agents-realtime-latency)

## Pont erre van szükséged?

Írj a projektedről vagy a pozícióról – szívesen hallok felőled.

[Beszélgetés kérése](mailto:contact@balazscsorba.com) [Kapcsolódjunk LinkedInen](https://www.linkedin.com/in/balazs-csorba)