[{"data":1,"prerenderedAt":811},["ShallowReactive",2],{"blog-sales-rep-ai-copilot-b2b-hu":3},{"slug":4,"published":5,"minutes":6,"category":7,"tags":8,"keywords":14,"about":25,"sources":35,"cover":66,"og":67,"expertise":68,"locales":69,"lang":72,"title":73,"description":74,"coverAlt":75,"metaTitle":76,"takeaways":77,"faq":83,"toc":99,"blocks":133,"others":539},"sales-rep-ai-copilot-b2b","2026-10-15",10,"agents",[9,10,11,12,13],"AI copilot","B2B sales","Quotes","Permissions","Works council",[15,16,17,18,19,20,21,22,23,24],"AI copilot for B2B sales reps","internal sales copilot","quotation automation B2B","sales copilot data access","AI quote drafting","sales rep AI assistant ROI","quote turnaround time","sales copilot GDPR works council","account context CRM ERP","AI sales assistant permissioning",[26,29,32],{"name":27,"url":28},"Customer relationship management","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCustomer_relationship_management",{"name":30,"url":31},"Enterprise resource planning","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FEnterprise_resource_planning",{"name":33,"url":34},"Artificial Intelligence Act","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FArtificial_Intelligence_Act",[36,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"title":37,"url":38},"Harvard Business Review: The Short Life of Online Sales Leads (March 2011)","https:\u002F\u002Fhbr.org\u002F2011\u002F03\u002Fthe-short-life-of-online-sales-leads",{"title":40,"url":41},"Salesforce: State of Sales statistics, 7th edition (2026)","https:\u002F\u002Fwww.salesforce.com\u002Fsales\u002Fstate-of-sales\u002Fsales-statistics\u002F",{"title":43,"url":44},"Gartner: sellers who partner with AI are 3.7 times more likely to meet quota (16 Sep 2024)","https:\u002F\u002Fwww.gartner.com\u002Fen\u002Fnewsroom\u002Fpress-releases\u002F2024-09-16-gartner-sales-survey-reveals-sellers-who-partner-with-ai-re-three-point-seven-times-more-likely-to-meet-quota",{"title":46,"url":47},"Gartner: 61 percent of B2B buyers prefer a rep-free buying experience (25 Jun 2025)","https:\u002F\u002Fwww.gartner.com\u002Fen\u002Fnewsroom\u002Fpress-releases\u002F2025-06-25-gartner-sales-survey-finds-61-percent-of-b2b-buyers-prefer-a-rep-free-buying-experience",{"title":49,"url":50},"Gartner: by 2030, 75 percent of B2B buyers will prefer human-first sales experiences (25 Aug 2025)","https:\u002F\u002Fwww.gartner.com\u002Fen\u002Fnewsroom\u002Fpress-releases\u002F2025-08-25-gartner-says-by-2030-that-75-percent-of-b2b-buyers-will-prefer-sales-experiences-that-prioritize-human-interaction-over-ai",{"title":52,"url":53},"Microsoft: Copilot for Sales and Copilot for Service generally available (1 Feb 2024)","https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fdynamics-365\u002Fblog\u002Fbusiness-leader\u002F2024\u002F02\u002F01\u002Fmicrosoft-copilot-for-sales-and-copilot-for-service-are-now-generally-available\u002F",{"title":55,"url":56},"WKO: Überwachung im Homeoffice, BVwG 27.6.2025 W218 2298555-1 (21 Apr 2026)","https:\u002F\u002Fwww.wko.at\u002Fktn\u002Findustrie\u002Fueberwachung-im-homeoffice-wo-sind-die-grenzen-",{"title":58,"url":59},"EU AI Act, Annex III (high-risk use cases)","https:\u002F\u002Fartificialintelligenceact.eu\u002Fannex\u002F3\u002F",{"title":61,"url":62},"EU AI Act, Article 26 (obligations of deployers)","https:\u002F\u002Fartificialintelligenceact.eu\u002Farticle\u002F26\u002F",{"title":64,"url":65},"Regulation (EU) 2026\u002F1744 (Digital Omnibus on AI), EUR-Lex","https:\u002F\u002Feur-lex.europa.eu\u002Feli\u002Freg\u002F2026\u002F1744\u002Foj\u002Feng","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fsales-rep-ai-copilot-b2b\u002Fcover.webp","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fsales-rep-ai-copilot-b2b\u002Fog.jpg","b2b-ecommerce-developer",[70,71,72],"en","de","hu","AI copilot B2B értékesítőknek: ügyfélkontextus, ajánlatok és jóváhagyások","Belső AI copilot B2B értékesítőknek: milyen ügyféladat kell hozzá, jogosultság értékesítőnként, jóváhagyási kapuk, mérőszámok és az üzemi tanács.","Magas kártya, a vállánál kis segédpanel lebeg, balra egy headset.","AI copilot B2B értékesítőknek · Balázs Csorba",[78,79,80,81,82],"A belső értékesítési copilot egy főleg olvasó asszisztens a CRM, ERP, PIM, ár- és készletadatok fölött, amelyet egy értékesítő használ, és semmi nem hagyja el a céget jóváhagyás nélkül.","A copilotnak az értékesítő nevében kell eljárnia, az ő ügyfelenként és árlistánként feloldott jogosultságaival, soha nem globális olvasási joggal rendelkező szolgáltatásfiókként.","Az eszközök javaslatot adnak vissza, nem hatást: az ajánlat tervezet marad, a küldés emberi kattintás, a küszöb feletti kedvezményhez második jóváhagyó kell.","A publikált adatok a sebességet és a kapacitást támasztják alá: a HBR szerint az egy órán belül megkeresett leadek csaknem hétszer nagyobb eséllyel minősültek, a Salesforce szerint pedig az értékesítők idejük 60%-át nem eladással töltik.","Az értékesítőnkénti használati kimutatások megfigyelőrendszerré teszik a copilotot, ami Ausztriában az üzemi tanácsot, az EU AI Actben pedig a III. mellékletet hozza képbe; az aggregált mérőszámok mindkettőt elkerülik.",[84,87,90,93,96],{"q":85,"a":86},"Mi a különbség egy értékesítési copilot és egy ügyfélszolgálati chatbot között?","Az ügyfélszolgálati chatbot az ügyfeleknek szól, és az ő kérdéseiket válaszolja meg vagy szűri ki. Az értékesítési copilot belső: egy értékesítő használja a saját ügyfelei fölött, látja a szerződéses árakat és a fedezetet, amit az ügyfél soha nem láthat, és minden kifelé irányuló művelet (ajánlat, e-mail, CRM-bejegyzés) az értékesítő jóváhagyására vár.",{"q":88,"a":89},"Milyen adatokra van először szüksége egy AI értékesítési copilotnak?","Kezdje az ügyfelenkénti és cikkszámonkénti rendelési előzményekkel, a szerződéses árakkal és árlistákkal, a készlet- vagy ATP-adatokkal és a PIM termékadataival. A CRM-aktivitás segít, de az a copilot, amely nem tudja megmutatni a helyes ügyfélárat és a szállítási állapotot, ajánlatkészítésre nem használható, bármilyen jók az e-mailjei.",{"q":91,"a":92},"Küldhet egy AI copilot önállóan ajánlatot?","Nem kellene. Az ajánlat maradjon tervezet, amelyet az értékesítő szerkeszt és küld el, a küszöb feletti kedvezményhez kelljen második jóváhagyás, és a copilot soha ne vállaljon szállítási határidőt ERP-visszaigazolás nélkül. A copilot javasol, az értékesítő és az ERP dönt.",{"q":94,"a":95},"Kell-e az üzemi tanács jóváhagyása egy belső értékesítési copilothoz Ausztriában?","Ha a rendszer alkalmas az egyes értékesítők megfigyelésére, például személyenkénti használati vagy eredményriportokkal, az ArbVG 96. §-a üzemi megállapodásban adott hozzájárulást írhat elő. Alapértelmezetten aggregált mérőszámokkal, rövid megőrzéssel és rangsorok nélkül a copilot eszköz marad, nem ellenőrzőrendszer.",{"q":97,"a":98},"Hogyan mérhető, hogy egy értékesítési copilot működik-e?","A pilot előtt rögzítsen alapértéket, és mérje az első válaszig eltelt időt, az ajánlat átfutási idejét, a kevés javítással elfogadott tervezetek arányát, az ellenőrzésen fennakadt ár- vagy készlethibákat és a kedvezményszivárgást. Az elfogadási arányra nincs nyilvános iparági viszonyszám, ezért a saját alapértéke az összehasonlítási alap.",[100,103,106,109,112,115,118,121,124,127,130],{"id":101,"title":102},"what-an-internal-sales-copilot-is","Mi a belső értékesítési copilot?",{"id":104,"title":105},"the-account-context-it-needs","Milyen ügyfélkontextusra van szüksége a copilotnak?",{"id":107,"title":108},"the-tools-it-gets","Milyen eszközöket kapjon egy értékesítési copilot?",{"id":110,"title":111},"permissions-per-rep-and-per-customer","Hogyan működnek a jogosultságok értékesítőnként és ügyfelenként?",{"id":113,"title":114},"approval-before-anything-outbound","Hol legyenek a jóváhagyási kapuk?",{"id":116,"title":117},"what-it-is-worth","Mennyit ér egy értékesítési copilot?",{"id":119,"title":120},"evaluating-it-without-vanity-metrics","Hogyan értékelhető egy értékesítési copilot?",{"id":122,"title":123},"gdpr-and-the-works-council","Mit fog kérdezni az üzemi tanács és az AI Act?",{"id":125,"title":126},"when-not-to-build-it","Mikor ne építsen értékesítési copilotot?",{"id":128,"title":129},"pilot-checklist","Gyakorlati ellenőrzőlista a pilothoz",{"id":131,"title":132},"sources","Források",[134,143,146,149,152,161,162,165,171,174,177,178,186,282,285,286,289,297,300,307,308,311,315,339,342,343,346,388,395,396,399,421,422,425,437,457,464,465,468,476,477,480,498,506,507],{"type":135,"content":136},"paragraph",[137,138,142],"Az ",{"tag":139,"children":140},"strong",[141],"AI copilot B2B értékesítőknek"," egy belső asszisztens, amely egyszerre egy értékesítő számára olvassa a cég saját CRM-, ERP-, PIM-, ár- és készletadatait, ajánlatot és utókövető levelet fogalmaz, és megáll egy jóváhagyási kapunál, mielőtt bármi eljutna az ügyfélhez. Nem a webshop chatbotja, és nem helyettesíti az értékesítőt. Gyorsabb út a kérdésre: „mennyit fizetett ez az ügyfél legutóbb, van-e raktáron, és küldhetek-e ma ajánlatot?”",{"type":135,"content":144},[145],"Ez a cikk építési útmutató. Sorra veszi, milyen ügyfélkontextusra van szüksége a copilotnak, milyen eszközöket kap, hogyan működnek a jogosultságok értékesítőnként és ügyfelenként, hol vannak a jóváhagyási kapuk, mit támasztanak alá a publikált számok az üzleti indokláshoz és mit nem, hogyan értékelhető, és mit fog kérdezni az üzemi tanács és az EU AI Act. Szállítói összehasonlítást nem tartalmaz.",{"type":147,"level":148,"id":101,"text":102},"heading",2,{"type":135,"content":150},[151],"A belső értékesítési copilot egy főleg olvasó asszisztens néhány eszközzel, amelyet egy bejelentkezett értékesítő használ, és amelynek kimenetei tervezetek. Az értékesítő természetes nyelven kérdez, a copilot a nyilvántartó rendszerekben keresi meg a tényeket, és bizonyítékkal együtt válaszol: a szerződéses ár a forrásával, a készlet időbélyeggel, az ügyfél tavalyi rendelései.",{"type":135,"content":153},[154,155,160],"Fontos a különbség az ügyfeleknek szóló asszisztenshez képest. A ",{"tag":156,"to":157,"children":158},"link","\u002Fblog\u002Fai-assistant-b2b-shop-customer-support",[159],"B2B webshopok AI ügyfélszolgálatáról"," szóló cikkben leírt bolti asszisztens a kiszűrt kérdéseket méri, és soha nem mutathat fedezetet. Az értékesítési copilot látja a szerződéses árakat, a kedvezményeket és néha a fedezetet is, így a kockázata az értékesítők és ügyfelek közötti adatszivárgás, a sikere pedig az értékesítői kapacitás és az ajánlati sebesség, nem az elkerült jegyek száma.",{"type":147,"level":148,"id":104,"text":105},{"type":135,"content":163},[164],"A copilotnak öt forrásra van szüksége, és az ajánlatkészítés elbukik, ha az első négy bármelyike hiányzik vagy elavult: rendelési és ajánlati előzmények az ERP-ből, szerződéses árak és árlisták, készlet- vagy ATP-adatok, termékadatok a PIM-ből, valamint CRM-kontextus, például kapcsolattartók, lehetőség-fázis és friss aktivitás.",{"type":166,"src":167,"alt":168,"wide":169,"caption":170},"image","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fsales-rep-ai-copilot-b2b\u002Fdiagram-7.webp","Belső értékesítési copilot rendszertérképe Az értékesítő kliense, például a CRM vagy az Outlook, a copilot szolgáltatással beszél. A copilot először feloldja az értékesítő jogosultságait (értékesítő, ügyfelek, árlisták), majd az értékesítő nevében öt eszközt hív: CRM, ERP rendelések és ajánlatok, PIM keresés, szerződéses árak és készlet. Az eredmények javaslatként érkeznek egy jóváhagyási nézetbe, és minden eszközhívás audit naplóba kerül. Egyetlen szolgáltatásfióknak sincs globális olvasási joga.",true,"A copilot először a jogosultságokat oldja fel, az értékesítő nevében hívja az eszközöket, és javaslatokat ad vissza egy jóváhagyási nézetbe; minden eszközhívás naplózva van.",{"type":135,"content":172},[173],"A frissességi szabályok forrásonként eltérnek. A készletet és a nyitott rendelések állapotát élőben kell olvasni, mert az a copilot, amely magabiztosan a tegnapi készletet mondja, rosszabb, mint ha nem lenne. Az árlisták percekig gyorsítótárazhatók, ha a kulcs tartalmazza az ügyfelet és az árlista verzióját. A specifikációk és dokumentumok egy keresőindexben lehetnek, amely PIM-változáskor frissül.",{"type":135,"content":175},[176],"A B2B kereskedelmi és PIM-platformokkal, például Spryker és Pimcore rendszerekkel szerzett tapasztalatom szerint az integráció valódi költsége az azonosítás, nem a nyelvi modell: cikkszámok, amelyek eltérnek az ERP, a PIM és az ügyfél saját rajzai között, ügyfélszámok szemben a szállítási és számlázási címekkel, és különböző szinteken csatolt árlisták. Erre a megfeleltetésre tervezzen először keretet.",{"type":147,"level":148,"id":107,"text":108},{"type":135,"content":179},[180,181,185],"Adjon neki hét szűk eszközt, ebből ötöt csak olvasásra, és minden írás maradjon tervezet. Egy kicsi, jól leírt eszközkészletet könnyebb biztonságossá tenni, és a modell is pontosabban használja, mint egy tág „kérdezd le az ERP-t” eszközt. Írtam egy 20 eszközös Jira MCP szervert, és a tanulság átvihető: eszközönként egy világos feladat, típusos bemenetek és olyan hibaüzenetek, amelyek megmondják a modellnek, mi a következő lépés, ahogy az ",{"tag":156,"to":182,"children":183},"\u002Fblog\u002Fagent-tool-design-descriptions-errors",[184],"ágenseszközök tervezéséről"," szóló cikk leírja.",{"type":187,"head":188,"rows":201},"table",[189,191,193,195,197,199],[190],"Eszköz",[192],"Adatforrás",[194],"Jogosultság",[196],"Mellékhatás",[198],"Jóváhagyás",[200],"Tipikus hiba",[202,215,225,236,246,258,271],[203,205,207,209,211,213],[204],"Specifikáció-keresés",[206],"PIM, search index",[208],"minden értékesítő",[210],"nincs",[212],"nem",[214],"cikkszám nem egyezik",[216,218,220,221,222,223],[217],"Készletlekérdezés",[219],"ERP, ATP",[208],[210],[212],[224],"elavult cache, rossz raktár",[226,228,230,232,233,234],[227],"Szerződéses ár",[229],"árazó szolgáltatás",[231],"saját ügyfelek",[210],[212],[235],"rossz árlistaszint",[237,239,241,242,243,244],[238],"Rendelési előzmény",[240],"ERP",[231],[210],[212],[245],"szállítási és megrendelő cím keveredik",[247,249,251,252,254,256],[248],"Ajánlattervezet",[250],"ERP ajánlat API",[231],[253],"tervezetrekord",[255],"igen, plusz küszöb",[257],"ismétléskor dupla tervezet",[259,261,263,265,267,269],[260],"E-mail-tervezet",[262],"levelezőkliens",[264],"saját postafiók",[266],"csak tervezet",[268],"igen",[270],"kitalált vállalások",[272,274,276,277,279,280],[273],"CRM-jegyzet",[275],"CRM",[231],[278],"aktivitásrekord",[268],[281],"jegyzet rossz ügyfélnél",{"type":135,"content":283},[284],"Minden író eszköznek idempotenciakulcs kell, hogy egy megismételt hívás ugyanazt a tervezetet frissítse, ne hozzon létre másodikat. A szerződéses ár eszköz adjon vissza levezetést („4711-es szerződés, december 31-ig érvényes, 50 darab feletti sáv”), mert az értékesítőnek meg kell tudnia indokolni az árat az ügyfélnek.",{"type":147,"level":148,"id":110,"text":111},{"type":135,"content":287},[288],"A copilot az értékesítőként fut, az ő identitása nevében, és minden eszköz ellenőrzi az értékesítő jogosultságait, mielőtt adatot ad vissza. A globális olvasási joggal rendelkező szolgáltatásfiók a leggyakoribb tervezési hiba: egyetlen prompt injection vagy egy lekérési hiba, és egy értékesítő meglátja egy kollégája ügyfélárait.",{"type":135,"content":290},[291,292,296],"A jogosultságok feloldása az értékesítési szervezetet követi: értékesítő a területhez vagy ügyféllistához, ügyfél az árlistákhoz és szerződésekhez, szerepkör az ár és fedezet láthatóságához. Ugyanezek a szabályok érvényesek a lekérésre. Ha a rendelési előzmények vagy ajánlati dokumentumok vektorindexben vannak, a jogosultsági szűrés a rangsorolás előtt történjen, ne utána, ahogy a ",{"tag":156,"to":293,"children":294},"\u002Fblog\u002Frag-access-control-permissions",[295],"RAG hozzáférés-szabályozásáról"," szóló cikk mutatja. A gyorsítótár kulcsában szerepeljen az ügyfél, hogy egy értékesítő válasza soha ne jusson el egy másikhoz.",{"type":298,"code":299},"code","\u002F\u002F Tool contract (sketch): every call runs as the rep, never as a service account\ntype ContractPriceInput = { customerNumber: string; sku: string; quantity: number }\n\ntype ContractPriceResult =\n  | { ok: true; unitPrice: number; currency: string\n      source: 'contract' | 'price-list' | 'tier'; validUntil: string; trace: string[] }\n  | { ok: false; error: 'NOT_ENTITLED' | 'UNKNOWN_SKU' | 'NO_PRICE'; hint: string }\n\nasync function contractPrice(rep: RepIdentity, input: ContractPriceInput): Promise\u003CContractPriceResult> {\n  if (!(await entitlements.canSeePrices(rep, input.customerNumber)))\n    return { ok: false, error: 'NOT_ENTITLED', hint: 'Customer is not in your account list.' }\n  \u002F\u002F the pricing service checks the same entitlement again (defense in depth)\n  return pricing.resolve(input, { onBehalfOf: rep.id })\n}",{"type":135,"content":301},[302,303,306],"Írjon olyan teszteket, amelyek a negatív esetet bizonyítják: az A értékesítő a B értékesítő ügyfelére kérdez, és ",{"tag":298,"children":304},[305],"NOT_ENTITLED"," választ kap, az eszközön keresztül és olyan szabad szöveges kérdéseknél is, amelyek rá akarják beszélni a modellt. Naplózzon minden eszközhívást az értékesítővel, az ügyféllel, a bemenettel és az eredmény méretével; ezt az audit naplót mutatja meg a biztonsági csapatnak, később pedig az üzemi tanácsnak.",{"type":147,"level":148,"id":113,"text":114},{"type":135,"content":309},[310],"Minden olyan hatás elé tegyen kaput, amely elhagyja a céget vagy rekordot módosít: az eszközök javaslatot adnak vissza, és az értékesítő egy kattintással alakítja műveletté. Az ajánlattervezet tervezet marad, az e-mail tervezetként kerül az értékesítő postafiókjába, a CRM-jegyzet pedig írás előtt megjelenik.",{"type":166,"src":312,"alt":313,"wide":169,"caption":314},"\u002Fimages\u002Fblog\u002Fsales-rep-ai-copilot-b2b\u002Fdiagram-21.webp","Ajánlattervezet folyamata jóváhagyási kapuval Öt lépés balról jobbra: az értékesítő kérdez; a copilot lekéri a terméket, a szerződéses árat, a készletet és a rendelési előzményeket; ajánlattervezetet készít tételekkel, árakkal és feltételekkel; az értékesítő szerkeszt és jóváhagy, a kedvezményküszöb felett második jóváhagyóval; csak ezután megy ki az ajánlat és frissül a CRM. Ár- vagy készleteltérés esetén a tervezet visszakerül az értékesítőhöz.","Az ajánlat átfutási idejének mérőszáma a t0 és t1 közötti idő; ár- vagy készleteltérés bármely lépésben visszaküldi a tervezetet az értékesítőnek.",{"type":316,"ordered":317,"items":318},"list",false,[319,324,329,334],[320,323],{"tag":139,"children":321},[322],"Kedvezményküszöb:"," az értékesítő limitje feletti kedvezmény második jóváhagyóhoz irányítja a tervezetet, ugyanazzal a szabállyal, amelyet az ERP a kézi ajánlatoknál is alkalmaz.",[325,328],{"tag":139,"children":326},[327],"Szállítási határidő:"," a copilot soha nem közöl olyan határidőt, amelyet az ERP az adott mennyiségre és szállítási címre nem igazolt vissza.",[330,333],{"tag":139,"children":331},[332],"Áreltérés:"," ha a tervezet ára eltér az árazó szolgáltatás eredményétől, a tervezet mindkét értékkel visszakerül az értékesítőhöz.",[335,338],{"tag":139,"children":336},[337],"Bizonyíték egy kattintásra:"," a tervezet minden száma arra a rekordra mutat, ahonnan származik, így az ellenőrzés tényleg ellenőrzés, nem újbóli kutatás.",{"type":135,"content":340},[341],"A jóváhagyási nézet abban az eszközben legyen, amelyet az értékesítő amúgy is használ, a CRM-ben vagy a levelezőkliensben. Egy külön copilot alkalmazás saját jóváhagyási sorral csak még egy fül, és az értékesítők megkerülik. Ezt az utat végponttól végpontig tesztelem Playwright MCP-vel egy valódi böngészőben: az értékesítő kérdez, megjelenik a tervezet, és semmi nem megy ki a jóváhagyó kattintás előtt.",{"type":147,"level":148,"id":116,"text":117},{"type":135,"content":344},[345],"A publikált bizonyítékok két emelőt támasztanak alá, a reakcióidőt és az értékesítői kapacitást, létszámcsökkentést viszont nem. Nincs olyan elsődleges tanulmány, amely a napokban mért ajánlati átfutási időt a B2B nagykereskedelmi nyerési aránnyal kötné össze, ezért az ajánlati átfutást mért mérőszámként kezelje, ne ígért megtérülésként.",{"type":316,"ordered":317,"items":347},[348,358,366,375],[349,352,353,357],{"tag":139,"children":350},[351],"Sebesség:"," a Harvard Business Review 2241 amerikai cégre kiterjedő vizsgálata szerint a válaszoló cégek átlagos reakcióideje 42 óra volt, 23% pedig soha nem válaszolt. Egy külön, 1,25 millió leadet tartalmazó adatkészletben az egy órán belül kapcsolatba lépő cégek csaknem hétszer nagyobb eséllyel minősítették a leadet, mint az egy órával később jelentkezők (",{"tag":354,"href":38,"children":355},"a",[356],"HBR, 2011. március",").",[359,362,363,357],{"tag":139,"children":360},[361],"Kapacitás:"," a Salesforce 2026-os State of Sales jelentése szerint az értékesítők idejük 60%-át nem eladással töltik, 57%-uk szerint hosszabbodnak a ciklusok, és az ajánlatkészítés az értékesítési ágensek három fő felhasználási területe között van (",{"tag":354,"href":41,"children":364},[365],"Salesforce",[367,370,371,374],{"tag":139,"children":368},[369],"AI-t használó értékesítők:"," a Gartner 2024-es, 1026 B2B értékesítőre kiterjedő felmérése szerint az AI-eszközökkel hatékonyan dolgozó értékesítők 3,7-szer nagyobb eséllyel teljesítik a kvótát (",{"tag":354,"href":44,"children":372},[373],"Gartner, 2024. szept.","). Ez korreláció, nem bizonyítéka annak, hogy az eszköz okozza a kvóta teljesülését.",[376,379,380,383,384,387],{"tag":139,"children":377},[378],"Az ember marad:"," a Gartner szerint a B2B vásárlók 61%-a összességében értékesítő nélküli vásárlást preferál, ugyanakkor azt jósolja, hogy 2030-ra 75%-uk az emberi interakciót előtérbe helyező értékesítést fogja előnyben részesíteni (",{"tag":354,"href":47,"children":381},[382],"Gartner, 2025. jún.","; ",{"tag":354,"href":50,"children":385},[386],"Gartner, 2025. aug.","). Az embert gyorsabbá tevő copilot mindkét irányba illik.",{"type":135,"content":389},[390,391,394],"Egy értékesítési vezetőnek vagy operatív igazgatónak az őszinte érv a kapacitás és a sebesség: több ajánlat megy ki még aznap, kevesebb az árhiba, és kevesebb idő megy el három rendszer átkutatására. A fogalmazási részre léteznek dobozos termékek; a Microsoft 2024 februárjában tette általánosan elérhetővé a Copilot for Sales-t, azóta pedig a Microsoft 365 Copilot értékesítési ajánlatába olvasztotta (",{"tag":354,"href":53,"children":392},[393],"Microsoft","). Egyedi fejlesztés ott térül meg, ahol a szűk keresztmetszet az ERP, a szerződéses árak és a készlet integrációja, és ahol a jogosultságok nem egyszerűek.",{"type":147,"level":148,"id":119,"text":120},{"type":135,"content":397},[398],"Elsőként a tények helyessége, másodikként az értékesítési eredmények alapján értékelje, a pilot előtt mért alapértékhez képest. A használati számok és a chatforgalom semmit nem mondanak arról, hogy az ajánlat gyorsabban vagy helyes árral ment-e ki.",{"type":316,"ordered":317,"items":400},[401,406,411,416],[402,405],{"tag":139,"children":403},[404],"Offline tesztkészlet:"," valódi értékesítői kérdések a várt eszközhívásokkal és tényekkel, plusz néhány referenciaajánlat. Minden modell- vagy promptváltáskor futtassa le.",[407,410],{"tag":139,"children":408},[409],"Kemény korlátok:"," zéró tolerancia a rossz árra, rossz készletre vagy kitalált ügyféltényre egy jóváhagyott tervezetben; az ellenőrzésen fennakadtakat is számolja.",[412,415],{"tag":139,"children":413},[414],"Elfogadási arány és javítási mérték:"," a kevés javítással elküldött tervezetek aránya. B2B értékesítési copilotokra ehhez nincs nyilvános viszonyszám, ezért a saját pilot-alapértékét rögzítse.",[417,420],{"tag":139,"children":418},[419],"Működési mérőszámok:"," első válaszig eltelt idő, ajánlati átfutási idő (a fenti folyamat t0–t1 szakasza), kedvezményszivárgás és nyerési arány reakcióidő-sávonként.",{"type":147,"level":148,"id":122,"text":123},{"type":135,"content":423},[424],"Azt fogják kérdezni, hogy a copilot megfigyeli-e az egyes értékesítőket. Maga az eszköz nem probléma, az értékesítőnkénti használati statisztika, elfogadási arány és eredményrangsor viszont igen. Úgy tervezze a mérőszámokat, hogy a válasz nem legyen.",{"type":135,"content":426},[427,428,431,432,436],"Ausztriában az ArbVG 96. § (1) bek. 3. pontja az üzemi tanács hozzájárulásához köti azokat az ellenőrző intézkedéseket és technikai rendszereket, amelyek a munkavállalókat ellenőrzik és érintik az emberi méltóságot; a gyakorlatban ez üzemi megállapodást jelent. A WKO 2026. áprilisi összefoglalója a Szövetségi Közigazgatási Bíróság egyik döntéséről (BVwG 27.6.2025, W218 2298555-1) olyan jóváhagyott megoldást ír le, amelyben élő állapotfigyelés mellett csak ±15%-os küszöbátlépésnél készül heti, munkavállalónkénti riport, a vezetői szerepkörök anonimizált hozzáférést kapnak, a megőrzés pedig 15 hónap (",{"tag":354,"href":56,"children":429},[430],"WKO","). Ilyen részletességet vár majd az üzemi tanács. A tágabb képet az ",{"tag":156,"to":433,"children":434},"\u002Fblog\u002Fworks-council-ai-tools-austria-germany",[435],"AI-eszközök és az üzemi tanács Ausztriában és Németországban"," című cikk mutatja be.",{"type":135,"content":438},[439,440,443,444,447,448,451,452,456],"Az EU AI Act III. mellékletének 4. pont b) alpontja nagy kockázatúnak minősíti azokat az AI-rendszereket, amelyek egyéni viselkedés alapján osztanak ki feladatokat, vagy a munkavállalók teljesítményét és viselkedését figyelik és értékelik (",{"tag":354,"href":59,"children":441},[442],"III. melléklet","). Az a copilot, amely elfogadási arány szerint rangsorolja az értékesítőket, ebbe az irányba csúszik. Ha oda kerül, a 26. cikk alkalmazói kötelezettségeket hoz, többek között a munkavállalói képviselők tájékoztatását a használatba vétel előtt és a naplók legalább hat hónapos megőrzését (",{"tag":354,"href":62,"children":445},[446],"26. cikk","). A Digital Omnibus, vagyis az (EU) 2026\u002F1744 rendelet után ezek a III. mellékleti kötelezettségek 2027. december 2-től alkalmazandók (",{"tag":354,"href":65,"children":449},[450],"EUR-Lex","); az ütemtervet ",{"tag":156,"to":453,"children":454},"\u002Fblog\u002Feu-ai-act-gpai-high-risk-2026",[455],"az EU AI Act GPAI és nagy kockázatú rendszerekről"," szóló cikk magyarázza el.",{"type":458,"variant":459,"title":460,"body":461},"callout","warn","Alapértelmezésben aggregáljon",[462],[463],"Az elfogadási arányt, az átfutási időt és a hibaarányt csapatonként vagy régiónként jelentse, soha ne értékesítőnként, a nyers interakciós naplókat csak meghatározott ideig őrizze, és ezt a pilot indulása előtt rögzítse írásban. Ugyanez a szabály tartja eszköznek a copilotot az ArbVG szerint, és kívül a III. melléklet 4. pont b) alpontján.",{"type":147,"level":148,"id":125,"text":126},{"type":135,"content":466},[467],"Ne építse meg, ha az alapul szolgáló adatok nem megbízhatók, ha kevés az ajánlat, vagy ha csak a szövegezésre van szükség. A koszos ügyfél-törzsadatok és ellentmondásos árlisták fölé épített copilot iparosítja a káoszt: gyorsabban és magabiztosabban gyárt hibás ajánlatokat.",{"type":316,"ordered":317,"items":469},[470,472,474],[471],"Ha egy értékesítő hetente csak néhány ajánlatot ír, egy jobb ajánlatsablon és egy működő termékkereső többet ér egy copilotnál.",[473],"Ha csak e-mail-összefoglalók és megbeszélés-jegyzetek kellenek, a levelező- és CRM-csomagba épített dobozos asszisztens olcsóbb az egyedi fejlesztésnél.",[475],"Ha az összetett termékek konfigurációs szabályai még nincsenek szoftverben, ott kezdje; a konfigurált tétel az a bemenet, amelyre az ajánlattervezetnek szüksége van.",{"type":147,"level":148,"id":128,"text":129},{"type":135,"content":478},[479],"Egy hasznos pilot négy-nyolc hetes, eleinte csak olvas, három eszköze van és mért alapértéke. Ezt a hatókört rögzíteném írásban:",{"type":316,"ordered":169,"items":481},[482,484,486,488,490,492,494,496],[483],"Mérje meg az alapértéket: az első válaszig eltelt időt és az ajánlati átfutást a pilotcsapatnál, mielőtt bármilyen eszköz létezne.",[485],"Feleltesse meg az azonosítókat: cikkszámok, ügyfélszámok, szállítási címek és árlistaszintek az ERP, a PIM és a CRM között.",[487],"Három olvasó eszközzel induljon: rendelési előzmények, szerződéses ár levezetéssel, készlet.",[489],"Minden hívás az értékesítő nevében fusson, negatív jogosultsági tesztekkel a CI-ban.",[491],"Ajánlattervezetet csak akkor adjon hozzá, ha az olvasó eszközök már helyesek, idempotenciakulccsal és kedvezményküszöbbel.",[493],"A tesztkészletet valódi értékesítői kérdésekből állítsa össze, és futtassa minden modell- vagy promptváltáskor.",[495],"Készítse elő az üzemi tanácsnak szóló csomagot: cél, adatok, csak aggregált mérőszámok, megőrzés és adatvédelmi hatásvizsgálat.",[497],"Egyeztessen visszalépési tervet: a copilot kikapcsolható anélkül, hogy bármely értékesítési folyamat változna.",{"type":135,"content":499},[500,501,505],"Ezt a hatókört egy tapasztalt szabadúszó fejlesztő vagy egy kis stúdió fix áras „copilot-felkészültségi” pilotként tudja leszállítani, ahol a siker az elfogadási arány és az ajánlati átfutás az alapértékhez képest, nem egy megígért megtérülés. Ha ilyet tervez, a ",{"tag":156,"to":502,"children":503},"\u002Fexpertise\u002Fb2b-ecommerce-developer",[504],"B2B e-kereskedelmi munkám"," lefedi azt az ERP-, árazási és PIM-oldalt, amelyen múlik.",{"type":147,"level":148,"id":131,"text":132},{"type":316,"ordered":169,"items":508},[509,512,515,518,521,524,527,530,533,536],[510],{"tag":354,"href":38,"children":511},[37],[513],{"tag":354,"href":41,"children":514},[40],[516],{"tag":354,"href":44,"children":517},[43],[519],{"tag":354,"href":47,"children":520},[46],[522],{"tag":354,"href":50,"children":523},[49],[525],{"tag":354,"href":53,"children":526},[52],[528],{"tag":354,"href":56,"children":529},[55],[531],{"tag":354,"href":59,"children":532},[58],[534],{"tag":354,"href":62,"children":535},[61],[537],{"tag":354,"href":65,"children":538},[64],[540,600,673,743],{"slug":541,"published":542,"minutes":543,"category":7,"tags":544,"keywords":550,"about":561,"sources":571,"cover":593,"og":594,"expertise":595,"locales":596,"lang":72,"title":597,"description":598,"coverAlt":599},"agent-tool-design-descriptions-errors","2026-10-17",11,[545,546,547,548,549],"AI agents","Tool use","Function calling","MCP","Agent design",[551,552,553,554,555,556,557,558,559,560],"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",[562,565,568],{"name":563,"url":564},"Intelligent agent","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FIntelligent_agent",{"name":566,"url":567},"Model Context Protocol","https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002F",{"name":569,"url":570},"Poka-yoke","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPoka-yoke",[572,575,578,581,584,587,590],{"title":573,"url":574},"Anthropic Engineering: Writing effective tools for agents, with agents (Sep 2025)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fwriting-tools-for-agents",{"title":576,"url":577},"Anthropic Engineering: Building effective agents (Dec 2024)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fbuilding-effective-agents",{"title":579,"url":580},"Claude Platform Docs: Define tools","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fdefine-tools",{"title":582,"url":583},"Claude Platform Docs: Handle tool calls","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fhandle-tool-calls",{"title":585,"url":586},"Claude Platform Docs: Tool search tool","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Ftool-search-tool",{"title":588,"url":589},"Model Context Protocol specification 2025-11-25: Tools","https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fspecification\u002F2025-11-25\u002Fserver\u002Ftools",{"title":591,"url":592},"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","ai-engineer",[70,71,72],"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":601,"published":542,"minutes":543,"category":7,"tags":602,"keywords":608,"about":621,"sources":631,"cover":667,"og":668,"expertise":595,"locales":669,"lang":72,"title":670,"description":671,"coverAlt":672},"coding-agents-legacy-codebase-migration",[603,604,605,606,607],"Legacy migration","Coding agents","Strangler fig","Testing","Code review",[609,610,611,612,613,614,615,616,617,618,619,620],"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",[622,625,628],{"name":623,"url":624},"Legacy code","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FLegacy_code",{"name":626,"url":627},"Characterization test","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FCharacterization_test",{"name":629,"url":630},"Strangler fig pattern","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FStrangler_fig_pattern",[632,635,637,640,643,646,649,652,655,658,661,664],{"title":633,"url":634},"Martin Fowler: Strangler Fig (2024)","https:\u002F\u002Fmartinfowler.com\u002Fbliki\u002FStranglerFigApplication.html",{"title":636,"url":627},"Wikipedia: Characterization test",{"title":638,"url":639},"Google Research: Accelerating code migrations with AI (2024)","https:\u002F\u002Fresearch.google\u002Fblog\u002Faccelerating-code-migrations-with-ai\u002F",{"title":641,"url":642},"Ziftci et al.: Migrating Code At Scale With LLMs At Google (arXiv 2504.09691)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2504.09691",{"title":644,"url":645},"Anthropic: Effective harnesses for long-running agents (2025)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Feffective-harnesses-for-long-running-agents",{"title":647,"url":648},"Anthropic: Redesigning source control at Anthropic (2026)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fredesigning-source-control",{"title":650,"url":651},"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":653,"url":654},"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":656,"url":657},"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":659,"url":660},"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":662,"url":663},"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":665,"url":666},"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",[70,71,72],"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":674,"published":542,"minutes":675,"category":7,"tags":676,"keywords":680,"about":692,"sources":702,"cover":737,"og":738,"expertise":595,"locales":739,"lang":72,"title":740,"description":741,"coverAlt":742},"background-agents-async-pr-workflow",12,[604,677,678,607,679],"Pull requests","CI","Automation",[681,682,683,684,685,686,687,688,689,690,691],"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",[693,696,699],{"name":694,"url":695},"Software agent","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FSoftware_agent",{"name":697,"url":698},"Pull request","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FDistributed_version_control",{"name":700,"url":701},"Continuous integration","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FContinuous_integration",[703,704,707,710,713,716,719,722,725,728,731,734],{"title":665,"url":666},{"title":705,"url":706},"GitHub Docs: Risks and mitigations for Copilot cloud agent","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Fconcepts\u002Fagents\u002Fcloud-agent\u002Frisks-and-mitigations",{"title":708,"url":709},"OpenAI Developers: Codex cloud environments","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fcloud\u002Fenvironments",{"title":711,"url":712},"Anthropic: Use Claude Code in the cloud","https:\u002F\u002Fcode.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fclaude-code-on-the-web",{"title":714,"url":715},"Google Jules: Limits and plans","https:\u002F\u002Fjules.google\u002Fdocs\u002Fusage-limits\u002F",{"title":717,"url":718},"Google Jules: Getting started","https:\u002F\u002Fjules.google\u002Fdocs\u002F",{"title":720,"url":721},"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":723,"url":724},"GitHub Docs: Models and pricing for GitHub Copilot","https:\u002F\u002Fdocs.github.com\u002Fen\u002Fcopilot\u002Freference\u002Fcopilot-billing\u002Fmodels-and-pricing",{"title":726,"url":727},"OpenAI Developers: Codex pricing","https:\u002F\u002Fdevelopers.openai.com\u002Fcodex\u002Fpricing",{"title":729,"url":730},"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":732,"url":733},"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":735,"url":736},"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",[70,71,72],"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":744,"published":745,"minutes":6,"category":7,"tags":746,"keywords":752,"about":764,"sources":772,"cover":805,"og":806,"expertise":595,"locales":807,"lang":72,"title":808,"description":809,"coverAlt":810},"context-rot-compaction-long-running-agents","2026-10-16",[747,748,749,750,751],"Context rot","Compaction","Context engineering","Long-running agents","Agent memory",[753,754,755,756,757,758,759,760,761,762,763],"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",[765,768,771],{"name":766,"url":767},"Context window","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FLarge_language_model#Context_window",{"name":769,"url":770},"Attention (machine learning)","https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FAttention_(machine_learning)",{"name":563,"url":564},[773,776,779,782,785,787,790,793,796,799,802],{"title":774,"url":775},"Chroma: Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance (Jul 2025)","https:\u002F\u002Fresearch.trychroma.com\u002Fcontext-rot",{"title":777,"url":778},"Liu et al.: Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (2023)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.03172",{"title":780,"url":781},"Modarressi et al.: NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching (2025)","https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2502.05167",{"title":783,"url":784},"Anthropic: Effective context engineering for AI agents (Sep 2025)","https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Feffective-context-engineering-for-ai-agents",{"title":786,"url":645},"Anthropic: Effective harnesses for long-running agents (Nov 2025)",{"title":788,"url":789},"Claude API docs: Compaction at a token threshold","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fcompaction-threshold",{"title":791,"url":792},"Claude API docs: Compaction on demand","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fcompaction-on-demand",{"title":794,"url":795},"Claude API docs: Context editing","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fbuild-with-claude\u002Fcontext-editing",{"title":797,"url":798},"Claude API docs: Memory tool","https:\u002F\u002Fplatform.claude.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fagents-and-tools\u002Ftool-use\u002Fmemory-tool",{"title":800,"url":801},"OpenAI API docs: Compaction","https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fcompaction",{"title":803,"url":804},"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",[70,71,72],"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.",1792337025303]