Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

A Mastra vállalati tudásbázist építő Knowledge szolgáltatást mutatott be

2026. október 26.Forrás: Mastra
A Mastra vállalati tudásbázist építő Knowledge szolgáltatást mutatott be
Kép: Mastra

A Mastra bemutatta a Knowledge szolgáltatást, amely a vállalatok és csapatok információit rendezi össze, majd a megfelelő kontextust az ügynökök rendelkezésére bocsátja. A megoldást most nyolc új tervezési partnerrel kezdi tesztelni a vállalat.

A lényeg röviden
  • A Knowledge vállalati és csapatszintű kontextust ad az ügynököknek.
  • A szolgáltatás Slackhez és Mondayhez hasonló rendszerekhez kapcsolható.
  • Külön tudásbázis készíthető például kódolási és támogatási feladatokra.
  • A hozzáférések egyéni, csapat- és szervezeti szinten szabályozhatók.
  • A Mastra nyolc új tervezési partnert keres.

Egy közös tudásréteg a vállalati ügynököknek

A Mastra szerint az elmúlt hónapokban jelentősen átalakította a saját munkafolyamatait. A munkatársak bizonyos kérdésekre már nem külön rendszerek megnyitásával keresik a választ, hanem Slackben kérdezik meg az egyik ügynököt. Ilyen kérdés lehet például, hogyan reagáltak a felhasználók az előző heti új funkcióra, vagy milyen új kifogások jelentek meg az értékesítési folyamatban.

A vállalat korábban több, különálló tudásgráfot használt ezekhez az ügynökökhöz. A szoftvergyárként leírt belső fejlesztési rendszerrel később létrehoztak egy teljes vállalatra kiterjedő tudásgráfot is. A Mastra beszámolója szerint ennek köszönhetően a kódolást végző ügynökök hozzáfértek azokhoz a döntésekhez is, amelyek megmagyarázták, miért készültek bizonyos funkciók. A cég észrevehető javulást látott a leszállított kód minőségében, az ügynökök pedig a Mastra által kívánatosnak tartott módon kezdték megvalósítani a feladatokat.

A frissesség és a döntések nyomon követése a nehéz rész

A Mastra szerint az ügynökök létrehozása egyre könnyebb, egy vállalat egészére kiterjedő kontextusréteg felépítése viszont nehéz. A frissesség biztosítása külön problémát jelent, ezért verziókövetésre van szükség. A szervezet célja, hogy gyorsan frissítse a fontos információkat, így az, hogy valamit nemrég ellenőriztek, önmagában még nem jelenti azt, hogy jelenleg is helyes. Automatikus frissítések nélkül a rendszer alapvető hibaaránya növekedhet.

A teljes válaszokhoz a tudást funkciók szerint is rendezni kell, mivel egy-egy téma több csapat által használt rendszert érinthet. Egyetlen funkció például több kódtárhoz is kapcsolódhat. A tudásgráf a vállalat információinak helyi gyorsítótáraként fogható fel, az egyes rendszerek és témák közötti kapcsolatok feltérképezése azonban összetett feladat.

A döntési rekordok szintén fontosak. A Mastra egyik funkciójához készült rekord 1054 sorból és 19, dátummal ellátott változtatási fejezetből állt. Ez a dokumentáció megőrzi a korábbi döntések indokait, hogy a későbbi közreműködők ne ismételjenek meg már mérlegelt megoldási irányokat.

A Knowledge első felhasználói tervezési partnerek lesznek

A Knowledge önálló szolgáltatásként tárolja a vállalati és csapatszintű kontextust, és akkor adja át azt az ügynöknek, amikor szüksége van rá. A szervezetek összeköthetik vele azokat a rendszereket, amelyekben már dolgoznak, például a Slacket és a Mondayt. A Mastra szerint a Knowledge ezután folyamatosan naprakészen tartja az információkat.

A szolgáltatás a Mastra memóriája mellett működik. Míg a memória az egyes felhasználókhoz és beszélgetési szálakhoz kapcsolódó kontextust kezeli, a Knowledge a vállalat és a csapat információira összpontosít. Külön tudásbázis hozható létre például a kódolási és az ügyféltámogatási feladatokhoz, a hozzáférések pedig egyéni, csapat- és szervezeti szinten szabályozhatók.

A Mastra közlése szerint már olyan szervezetekkel dolgozik, amelyek saját tudásbázisokat szeretnének építeni. A partnerek között több mint 50 milliárd dolláros vállalatok és 50 fős startupok is vannak. Egy korai tervezési partner azokat a kérdéseket is visszatáplálja a vállalati tudásbázisba, amelyekre az ügyféltámogató ügynöke nem tudott válaszolni, így az ügynök a következő alkalommal már helyesebben reagálhat. A Mastra 2026. október 26-án további nyolc tervezési partner előtt nyitotta meg a lehetőséget, érkezési sorrendben.

Kövesd az AI Hírek oldalát a FacebookonA legfontosabb MI-hírek magyarul, rögtön a megjelenés után a hírfolyamodban.Követem

Kapcsolódó hírek

A szemantikai réteg 80-ról 96 százalékra javíthatja az AI-elemző pontosságát
Fejlesztőknek2026. október 27. 18:46

A szemantikai réteg 80-ról 96 százalékra javíthatja az AI-elemző pontosságát

Jelentősen pontosabb válaszokat adott egy AI-modell, amikor szemantikai rétegen keresztül kapott kérdéseket, derül ki a dbt Labs saját benchmarkjából. A különbség a…

A dbt kísérlete szerint közel felére csökkenthető az AI-költség
Kutatás2026. október 26. 17:39

A dbt kísérlete szerint közel felére csökkenthető az AI-költség

A dbt Labs kontrollált kísérletben vizsgálta, mi történik, ha az AI-ügynökök a nyers ügyféladatok helyett előre elkészített összefoglalókat kapnak. A vállalat szerint a…

A LangChain szerint öt alap kell a vállalati ügynökrendszerekhez
Fejlesztőknek2026. október 25. 18:58

A LangChain szerint öt alap kell a vállalati ügynökrendszerekhez

A LangChain öt közös alapelvet azonosított a vállalati AI-ügynökök építéséhez: a megszokott munkakörnyezetet, a megfelelő identitást, a memóriát, a biztonságos…