A kontextus ereje
A LlamaIndex – a legismertebb visszakeresésen alapuló generatív keretrendszer – alapítója, Jerry Liu szerint mindez nem baj, mert az LLM-ek egyre nagyobb mennyiségű rendezetlen adat feldolgozására képesek, ráadásul sokszor pontosabban, mint egy ember. A modellek önállóan terveznek, javítanak, sőt, több lépésben is képesek logikusan gondolkodni. A Modern Context Protocolnak és a Claude Agent Skills bővítményeknek köszönhetően az eszközök kiválasztásához már nincs szükség minden egyes eszközhöz külön integrációra.
Az ügynökmintázatok napjainkra lecsökkennek az úgynevezett univerzális ügynöksémára, amely nem egyedi, hanem általános eszközcsomagból, csatlakozókból és készségekből épül fel.
Az angol lett a programozási nyelv
Ma már a kódoló ügynökök maguk írják a programot: a LlamaIndex fejlesztéseinek 95%-át az MI hozza létre. A programozók nem kódot írnak, hanem természetes nyelven fogalmaznak, vagyis az angol lett az új programozási nyelv. Nem kell könyvtárakat böngészni vagy API-dokumentációt elemezni – elég, ha például a Claude Code alkalmazáshoz továbbítjuk az adott feladatot. Korábban ez szinte lehetetlen, vagy legalábbis nagyon nehézkes volt.
Mitől lesznek a rendszerek igazán hasznosak?
Ebből adódóan a fő szempont már nem maga a keretrendszer, hanem a kontextus biztosítása és kezelése, mert az ügynököknek ehhez kell igazodniuk. A helyes adatkinyerés egyre olcsóbbá és pontosabbá válik, például a LlamaIndex fejlesztéseiben kulcsszerepet kap az optikai karakterfelismerés (OCR). Más szóval mindegy, hogy valaki az OpenAI Codexet vagy a Claude Code-ot használja, az igazi értéket a rendelkezésre álló, jól feltárt, hozzáférhető adatok adják.
Modularitás mindenek felett
Ma az egyik legnagyobb kihívás a zárt adatrendszerek és a túlbonyolított folyamatok kérdése: fontos, hogy az MI-alapú stackek rugalmasak és cserélhetők maradjanak. Ahogy Liu is hangsúlyozza, nem szabad egyetlen modellhez ragaszkodni, mert a gyors fejlődés miatt mindig felbukkan egy új „győztes” a piacon. Ebből adódóan érdemes úgy tervezni, hogy a régi komponensek bármikor lecserélhetők legyenek anélkül, hogy az egész rendszert újra kellene építeni.
Egyre gyakoribbak a réspiaci MI-cégek
A LlamaIndex története is jól mutatja: az egész egy „játékszintű” kísérleti projektként indult, mindössze 40%-os pontossággal. Ma már azonban a legnagyobb MI-modellek és SaaS-vállalatok használják, mert a bonyolult munkafolyamatok végrehajtása egyszerűvé és standardizálttá vált. Felértékelődnek a vertikális MI-cégek, miközben a jól ismert dilemma – fejleszteni vagy vásárolni – továbbra is aktuális.
