Kerüld el a káoszt az ágensek telepítésekor egy orkesztrációs réteg (Orchestration Layer) segítségével

Legfontosabb tanulságok

• Amikor egy AI ágens hibázik, az gyakran az architektúra hiányosságának az eredménye, és az orkesztrációs rétegek (orchestration layers) pontosan ezt orvosolják.
• A vállalati ágensek száma folyamatosan nő, de az ágensek számára biztosított biztonságos környezetek kialakítása lemaradásban van.
• Egy orkesztrációs réteg lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a sikeres ágens-telepítéshez szükséges öt kulcselemet bevezessék: kontextus, folyamat-végrehajtás, határok kikényszerítése, szakmai tapasztalat (domain expertise) és felelősség (ownership).
• A Mendix ágensalapú fejlesztési platformja lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy orkesztrációs réteget hozzanak létre, és magabiztosan telepítsenek ágenseket.

Emlékszel még a 2024-es, ágensek előtti időkre...

...amikor a McDonald's leállított egy hangalapú rendelési rendszert, mert szalonnát tett az ügyfél fagylaltjára? Ezek még egyszerűbb, mulatságosabb idők voltak. Ma már szinte napi szinten érkeznek jelentések olyan ágensekről, amelyek éles adatbázisokat törölnek, vagy saját maguk improvizálnak vállalati szabályzatokat.

A fenti kudarcba fulladt folyamatoknál az architektúra jelentős szerepet játszott az eredményekben. A jelenlegi technológiai stackekre vetett pillantás még nagyobb komplexitást tár fel: töredezett rendszerek, elszigetelt üzleti folyamatkezelő és automatizálási eszközök, amelyek mind a folyamatosan változó határokra reagálnak. Ezek megakadályozzák a szervezeteket abban, hogy megteremtsék a szükséges korlátokat az ágensek számára, mielőtt azokat éles rendszerekre és üzletkritikus folyamatokra szabadítanák.

A szabályozók és a biztosítók egyetértenek. 2026. december 9-től az EU felülvizsgált termékfelelősségi irányelve (Product Liability Directive) a szoftvereket és az AI rendszereket is a szigorú felelősség hatálya alá vonja, a biztosítók pedig beleírják a generatív AI kizárásokat a standard fedezetekbe. Egyikük sem azt kérdezi, hogy a modell önállósította-e magát. Mindketten azt kérdezik, mit építettél köré.

Azok a szervezetek, amelyek olyan orkesztrációs réteget alkalmaznak, amely meghatározza a határokat és a szerepköröket, valamint integrálja a rendszereket és az adatokat, sokkal nagyobb eséllyel fognak sikeresen ágenseket telepíteni.

Először az alapok. Utána a telepítés.

Az ipari vállalatok régen a működési hibákat a jól bevált „kezelői hiba” kifejezéssel magyarázták. Ma az ágens hiba a modern kezelői hiba. W. Edwards Deming egy egész karriert szentelt ennek a felfogásnak a megdöntésére: egy rossz rendszer mindig le fog győzni egy jó embert.

Az „alapok az elsők” elven működő ágensek biztonságosabbak, cselekedeteik elszámoltathatók és megbízhatók. Amikor az OpenAI kivizsgálta saját ágense betörését a Hugging Face-be, kiderült, hogy ugyanez a modell, ha a saját éles biztonsági korlátai között futott volna, több mint 100-szor kisebb valószínűséggel veszélyeztette volna az infrastruktúrát.

Míg a legtöbb élvonalbeli szervezet használni fog ágenseket, nem mindenkinek lesz meg a kiváltsága egy biztosított éles környezethez. A Gartner arra számít, hogy az átlagos Fortune 500-as vállalat 2028-ra több mint 150 000 AI ágenst fog futtatni. Ezek közül sok olyan szoftverekbe lesz beépítve, amelyeket a részlegek önmaguknak kapcsolnak be. Ez egy cselekvőképes árnyék-IT (shadow IT). A Gartner ezt az eredményt „ágens burjánzásnak” (agent sprawl) nevezi, és a szervezeteknek mindössze 13%-a gondolja úgy, hogy megfelelő irányítással rendelkezik.

Hogyan néznek ki a jó alapok az AI ágensek számára?

Mielőtt egy ágens bármilyen éles rendszerhez érne, öt dolgot kell tisztázni:

1. Összekapcsolt kontextus: Egy felvásárlás után rendkívül nehéz az adatokat összeegyeztetni. Az egyik táblázat mást mond, mint a másik adatbázis. Ezeknek a rendszereknek a megosztott kontextusa azt jelenti, hogy az ágens egyetlen hiteles forrás (single source of truth) alapján cselekszik.
2. Folyamat végrehajtás: Egyetlen feladatra vagy részlegre épített ágensek talán megoldanak egy bizonyos problémát, de a szűk keresztmetszet egyszerűen lejjebb tolódik a folyamatban. "Szinte semmi sem korlátozódik egyetlen silóra" – mondja Chris Kuijper, a Mendix folyamat- és logika-orkesztrációs vezető termékmenedzsere. "Például az AI-támogatott fejlesztéssel a kódolás felgyorsul, de aztán a szűk keresztmetszet máshol fog megjelenni."
3. Kikényszerített határok: Különbség van aközött, hogy megmondjuk egy ágensnek, mit ne tegyen, és aközött, hogy olyan határokat hozunk létre, amelyek fizikailag megakadályozzák őt benne. "Az ágensek alapvetően olyanok, mint az emberek" – mondja Kuijper. "Ugyanúgy kell őket irányítani és felügyelni, mint másokat."
4. Szakértői hozzájárulás: A témaszakértők (SME-k) a legfőbb információforrások, amelyekre a fejlesztőknek szükségük van egy ágens kialakításakor. Ők azok, akik végrehajtják és felügyelik a folyamatokat, és tudják, hogy egy ágens döntése vagy kimenete érvényes-e. Ha kihagyod a szakértőket, az ágens első rossz döntése után mindenki vissza fog térni ahhoz, hogy maga csinálja a feladatot.
5. Kinevezett felelős: Az elszámoltathatóság az ágensek esetében is ugyanaz, mint az embereknél. Fontos, hogy kijelöljünk egy embert a körben (in the loop) vagy a kör felett. Enélkül az ágensek lenyomozhatatlan kockázatokká válnak.

Egy orkesztrációs réteg szolgál alapként, amelyben mindezek a tevékenységek kezelhetők és felügyelhetők.

Az orkesztrációs réteg akcióban az MBH Banknál

A nagy pénzügyi szolgáltató cégek és bankok a Mendixet használják rendszereik és folyamataik modernizálására. Az MBH Bank esetében a szervezet 2023-ban jött létre három magyarországi bank fúziójával, és mindegyik hozta magával a saját ügyfél-visszahívásokat nyomon követő módszerét. Amikor az ügyfelek valamilyen problémával telefonáltak, a kapcsolattartó központok visszahívást rögzítettek, de minden központ máshogy követte ezeket. Senki sem látta egyben, hogy mi várakozik a három rendszerben.

Egy kisebb üzleti felhasználói csoporttal együttműködve a bank héttagú csapata a Mendix segítségével újraépítette az ügyfelek visszahívásának folyamatát. Minden visszahívás most már egy feladat (task) egy alkalmazott vagy részleg várólistáján, és a menedzserek által újraosztható. A bevezetést követő napokon belül a felhasználók már hét másik eszközt is áthelyeztek ebbe a rendszerbe. A visszahívási rendszer jelenleg havonta körülbelül 10 000 visszahívást kezel 300 felhasználó számára, és ez csupán egyike annak a több mint 40 alkalmazásnak, amelyet ugyanaz a csapat épített a platformon az elmúlt két évben.

Az eredmények:

• Havonta több teljes munkaidős alkalmazott munkájával egyenértékű időt szabadítottak fel a koordináció automatizálásával.
• Felgyorsították az ügyfeleknek adott válaszidőket.
• Egyetlen környezetben egyesítették a teljesítménymutatókat, így a csapatok mérhetik azokat és cselekedhetnek alapjánuk.
• Képessé váltak arra, hogy gyorsan új, végpontok közötti (end-to-end) folyamatokat építsenek ki, ahogy a piac változik.

„Amit a Mendixben létrehoztunk, az egy workflow motor. Minden visszahívás egy munkafolyamat-feladat, amely az adott alkalmazott vagy a teljes részleg várólistáján jelenik meg.”

— Sponga István / Működésfejlesztési vezető, MBH Bank

Következő lépésként jön az AI. "A következő lépés határozottan az, hogyan tudunk a Mendixhez csatlakozva még több AI-alapú alkalmazást nyújtani" – mondja Sponga István. Egy ebbe a munkafolyamatba belépő ágens pontosan azt találná, amivel az MBH Bank Contact Center csapata már most is rendelkezik: egy megosztott várólista, egy kijelölt felelős és egy menedzser, aki újra ki tudja osztani a feladatot.

Hogyan kezeli a Mendix az ágensek telepítését?

A Mendix egy ágens-fejlesztési platform, és a Siemens Intelligence Center X (egy ágensalapú vállalati rendszer) része. Ez egy kulcsfontosságú komponens az ágensek üzletmenetbe történő beépítéséhez és az értékteremtéshez. A szervezetek számára egyetlen, jól szabályozott réteget biztosít az emberek, rendszerek és ágensek orkesztrálásához. A platform a következőket nyújtja:

• Összekapcsolt kontextus: Integráció a meglévő nyilvántartó rendszerekkel, kiegészítve azzal a képességgel, hogy megtekinthető és ellenőrizhető legyen az ágensek által használt adat.
• Folyamat végrehajtás: A Mendix workflow motor minden folyamatot végponttól végpontig futtat, lebontva a silókat azáltal, hogy eldönti, melyik lépés következik, és ki vagy mi fogja azt végrehajtani. Az ágensek csak a nekik kijelölt lépéseken belül tevékenykednek, a feladatok pedig konkrét felhasználókhoz vagy csapatokhoz kerülnek továbbításra.
• Kikényszerített határok: A Mendix lehetővé teszi az emberek és az ágensek közötti együttműködést, ahol az ágensek szabályokat kapnak arra vonatkozóan, hogy mikor vonjanak be embereket a folyamatba – méghozzá a megfelelő pillanatban –, hogy felülvizsgálják és jóváhagyják a döntéseket, illetve átvegyék az irányítást, ha a feladat egy meghatározott paraméteren kívül esik.
• Szakértői hozzájárulás: A témaszakértők a fejlesztési folyamat részévé válnak, és vizuális fejlesztőeszközök segítségével segítenek meghatározni az ágensek logikáját.
• Teljes láthatóság: A munkafolyamat minden egyes lépése nyomon követhető, meghatározott pontokon emberi jóváhagyással.

Az ágensek vagy bármely új technológia esetében csábító, hogy azonnal használjuk őket. Az ágensek jelentik a legújabb világtrendet. De ahhoz, hogy sikeresek legyenek, a megközelítésnek sokkal gyakorlatiasabbnak kell lennie. Az orkesztrációs réteg egyike ezeknek az első gyakorlati lépéseknek. "Így alapozhatod meg vagy digitalizálhatod a folyamataidat a szervezetben."

Gyakran ismételt kérdések

Mi az az orkesztrációs réteg (orchestration layer)?

Egy orkesztrációs réteg egy irányított végrehajtási réteg, amely összekapcsolja a rendszereket, az AI-t, az ágenseket és az embereket a végponttól végpontig (end-to-end) tartó üzleti folyamatok összehangolása érdekében. Egy orkesztrációs réteg létrehozása lehetővé teszi az architektúra javítását, így jobban irányíthatod az ágenseket, pontosan a körben tarthatod az embereket (human-in-the-loop), és nagyobb precizitással hajthatod végre az üzleti folyamatokat.

Melyek az AI ágensek orkesztrálásának kulcselemei?

A sikeres AI ágens orkesztráció már az ágens telepítése előtt megkezdődik. A fejlesztői csapatoknak olyan eszközöket kell implementálniuk, amelyekkel figyelemmel kísérhetik és kezelhetik az összes ágensüket. Minden ágenst a vállalati kontextusba kell ágyazniuk, meg kell határozniuk a határait, és pontosan ki kell jelölniük, milyen tevékenységeket hajthat végre egy folyamat során. Ha a szakértőket bevonják a szoftverfejlesztés életciklusába, az segít biztosítani, hogy az ágens eredményei pontosak és megbízhatóak legyenek.

Hogyan kezeli a Mendix a folyamatok orkesztrációját?

A Mendix úgy kezeli a folyamatok orkesztrációját, hogy a vizuális, modellvezérelt workflow motorokat robusztus vállalati integrációval kombinálja, így biztosítva, hogy a folyamatok determinisztikusak és auditálhatók maradjanak. Ahelyett, hogy hagyná az AI ágenseket autonóm módon "találgatni" a többlépéses munkafolyamatokban, a Mendix az üzleti folyamatok logikáját szilárdan a strukturált orkesztrációs rétegek irányítása alatt tartja.

Ha profi segítségre van szükséged a munkafolyamatok automatizálása, a Mendix platform bevezetése, vagy az AI technológiák üzleti folyamatokba történő biztonságos integrálása terén, látogass el a BlackBelt.hu oldalra, és hozd ki a maximumot a vállalkozásodból!

‍

‍

Forrás: mendix.com