A DataRobot szerint a legtöbb üzleti folyamathoz specialista agent kell
A hosszú ideig futó, önállóan cselekvő AI-agentek nagyobb rugalmasságot kínálnak, de jelentősen kiterjesztik a vállalati kockázati felületet. A DataRobot szerint a legtöbb kritikus üzleti folyamathoz inkább célfeladatra tervezett, irányított agenteket érdemes használni.
- A felmérésben résztvevők 51 százaléka szerint nem elegendők a jelenlegi agentfelügyeleti rendszerek.
- A vállalatok 61 százaléka a kormányzást látja a skálázás fő kihívásának.
- A DataRobot szerint a hosszú futású autonóm agentek nagyobb támadási felületet hoznak létre.
- A Decision Agents célzott, irányított üzleti folyamatokra készülnek.
- A DataRobot az autonómiát ott javasolja, ahol annak előnye indokolja a nagyobb kockázatot és költséget.
A vállalatok felénél kérdéses a megfelelő felügyelet
A DataRobot 2026-os Unmet AI Needs Survey felmérésében 413 agentic AI érintett vett részt. Arra a kérdésre, hogy a meglévő hozzáférés-vezérlési rendszerek és katalógusok elegendők-e az agentek irányításához, 49 százalék válaszolt igennel, 51 százalék pedig nemmel.
A felügyelet a legnagyobb kihívás lett azoknál a vállalatoknál, amelyek egy agentről legalább 100-ra szeretnének skálázni, ezt a válaszadók 61 százaléka jelölte meg. A bevezetés után is jelentkeznek problémák: a szervezetek 94 százaléka tapasztalt második napi, vagyis működtetési gondokat az agentic AI telepítése után.
A DataRobot szerint a minden fontos művelethez emberi jóváhagyást kérő megoldás nem oldja meg az automatizálás problémáját. Új felületet ad ugyanahhoz a szűk keresztmetszethez.
A hosszú futás és az autonómia két külön tulajdonság
A vállalat szétválasztja a hosszú ideig futó és az autonóm agent fogalmát. A hosszú futású agent nem áll le, és a munkamenetek között is megőrzi az állapotát. Az autonóm agent pedig emberi jóváhagyás nélkül is dönthet úgy, hogy felvesz egy feladatot, eszközt hív, tokent használ, adatot ír egy nyilvántartási rendszerbe vagy üzenetet küld.
A DataRobot példaként a hónapzárást említi. Egy ilyen agent lekérheti az egyeztetéseket, jelezheti az eltéréseket, megkeresheti a felelősöket, és csak azokat az ügyeket továbbíthatja embernek, amelyekhez valóban szükséges a beavatkozás.
A vállalat szerint a hosszú futású, autonóm megközelítés olyan munkánál indokolt, amely hosszú távú, ítélőképességet igényel. Egy jól meghatározott, nagy volumenű és költségérzékeny feladatnál viszont előnyösebb lehet egy korlátozott folyamat, amely kevesebb tokenből működik.
A generalisták széles hozzáférése szélesebb kockázatot is jelent
A DataRobot a Grok Bot, a Meta Muse és az OpenAI Dots megjelenését egy új agenttípus elterjedésének jeleként értékeli. Ezek az eszközök folyamatosan dolgozhatnak a felhasználó nevében, memóriát őrizhetnek meg, és széles körű hozzáférést kaphatnak. A forrás szerint a Dots több mint 4000 alkalmazáshoz kapcsolódik, míg a Grok Bot és a Muse saját felhőgépet ad az agentnek.
A vállalat szerint ez a szélesség magánfelhasználói feladatoknál hasznos lehet, üzleti folyamatoknál viszont bizonytalanabb választás. Egy generalista agent olyan frontier modellt is használhat rutinfeladatokra, amely a feladathoz képest túl drága. A széles hozzáférés emellett nagyobb támadási felületet jelent.
A DataRobot ezért a Decision Agents nevű specialistákat állítja szembe a generalistákkal. Ezek egy konkrét üzleti folyamat döntéseinek meghozatalára és végrehajtására készülnek. A vállalat szerint működésüket az Agent Workforce Platform irányítja, modellenként választható feladatkezeléssel, őrzőmodellekkel, emberi jóváhagyási pontokkal, saját identitással, név szerinti tulajdonossal és naplózott modell- és eszközhívásokkal.
A DataRobot közlése szerint a Decision Agents felhőben, helyben vagy elszigetelt, air-gapped infrastruktúrán is futtathatók. A hosszú távon működő, autonóm agenteknél pedig névhez kötött identitást, korlátozott és felülvizsgált jogosultságokat, rövid élettartamú tokeneket, valamint folyamatos nyomon követést tart szükségesnek.
DataRobot: Autonomy Where It Pays Off. Control Where It Counts.
