Nem buzzword, szükségszerűség

Az orkesztráció definíció szerint több, specializált MI-ágens koordinált együttműködését jelenti egy közös cél érdekében. (Orchestra, vagyis zenekar a szó eredete.) Képzeljünk el egy céget: lehet egy ember, aki mindent csinál – könyvel, ügyfelet kezel, kódot ír –, de nem lesz igazán jó semmiben. Vagy lehetnek szakemberek: van, aki csak az értékesítést viszi, van, aki csak a pénzügyeket. Az MI-orkesztráció pont ezt csinálja: lebontja a feladatot, és minden részhez hozzárendeli a megfelelő szakértőt.

A monolitikus modellek – amelyek egyetlen óriási nyelvi modellre építenek – gyorsan elérték a határaikat. A Stanford AI Index 2025-ös jelentése kimutatta: amikor egy LLM túl sok, egymástól távol álló feladatot kezel egyszerre (kódolás, jogi elemzés, kreatív írás), a teljesítmény csökken, a hallucinációk száma nő. Erre a megoldás az volt, hogy kisebb, specializált ágensek dolgoznak együtt, és egy orkesztrátor koordinálja őket.

Ki dirigál? Centralizált vs. decentralizált csapatok

Az orkesztráció nem egy recept. Van, ahol egy központi „főnök-ágens” osztja ki a feladatokat (centralizált modell), van, ahol az ügynökök egyenrangú partnerek, akik egymással beszélnek meg mindent (decentralizált modell). Aztán ott van a hierarchikus verzió: egy „CEO-ágens” stratégiai döntéseket hoz, középszintű „menedzserek” koordinálnak, alul pedig a „végrehajtók” dolgoznak.

Mindegyiknek megvan az előnye és a hátránya. A központi irányítás áttekinthető, könnyű debuggolni, de ha a főnök bedől, az egész rendszer megáll. A decentralizált rugalmasabb, skálázhatóbb, viszont nehezebb kontrollálni – mint egy startup, ahol mindenki mindenkivel beszél, és néha káosz van. Léteznek persze erre jó megoldások is. A CrewAIpéldául kifejezetten támogatja a hierarchikus folyamatokat, ahol világos szerepkörökkel lehet dolgozni – ez különösen vonzó a vállalatoknak, mert ismerős struktúra számukra. A Google AgentDevelopment Kit pedig moduláris komponensekkel dolgozik, amivel különböző orkesztrációs mintákat lehet felépíteni, beleértve a hierarchikusat is.

Mit használnak a nagy játékosok?

A piac 2024-2025 fordulóján konszolidálódott. A kísérleti projektek (BabyAGI, AutoGPT) átadták a helyüket a komoly keretrendszereknek. A LangGraph például állapotkezelésre és ciklikus folyamatokra épít: az ágensek gondolkodnak, cselekszenek, értékelnek, javítanak, és ezt addig ismétlik, amíg nem kapják meg a jó eredményt. A Microsoft AutoGen más utat választott: a „társalgási programozást”, ahol az ügynökök természetes nyelven kommunikálnak egymással, mint két kolléga egy meetingen. A már említett CrewAI pedig a gyors prototípusra fókuszál, ahol szerepköröket lehet kiosztani („te vagy az író, te az elemző”), és a rendszer magától összerakja a folyamatot.

Már nem sciencefiction

Az Uber két rendszert épített orkesztrációval. A Genie a belső dokumentációból keresve válaszol a mérnökök kérdéseire: egy ügynök optimalizálja a kérdést, egy másik kiválasztja a releváns dokumentumokat, egy harmadik pedig strukturálja a választ. A Finch nevű pénzügyi elemző aSlackből indítható: természetes nyelven kérdez („Mennyi volt a Q3 marketingköltés?”), és a rendszer SQL-lekérdezéssé fordítja, több adatbázisból összeállítja a választ. A ShopifySidekick-je kereskedőknek ad tanácsot, valós időben. A Bank of AmericaErica virtuális asszisztense mára 2,5 milliárd interakciót kezelt – egyre több funkcióval, egyre több háttérrendszerrel összekötve.

Az európai válaszlépés: orkesztrációaz üzleti valóságban

A 2025. decemberi ConText rendezvényen hallhattunk egy érdekes példát. Európában egy svájci globális élelmiszeripari vállalat megmutatta, hogy az orkesztráció nem csak a szilícium-völgyi startupok luxusa. A cég ugyanis szembesült azzal, hogy a napi HR- és IT- igények elárasztják a szakértőket, miközben az ismétlődő feladatok lekötik azokat, akiknek stratégiai munkára kellene fókuszálniuk. A megoldás: Microsoft Copilot 365 egységes belépési pontként, mögötte pedig az IBM watsonxOrchestrate, ami intelligensen irányít SAP, ServiceNow és más backendrendszerek között.

A lényeg nem a technológia, hanem a filozófia: egy orkesztrátor ágensréteg eldönti, hogy egy kérdéshez melyik rendszer kell, melyik ágens a legalkalmasabb, és hogyan kell összefűzni a választ. Ha egy munkavállaló azt kérdezi: „Hány szabadságnapom van még?”, a rendszer nem egy chatbottal válaszol, hanem a watsonxOrchestrateközvetlenül az SAP SuccessFactors rendszeréből hívja le az adatokat, kontextualizálja, és emberi nyelven közli a felhasználóval. Ha egy HR-es szakembernek policy-t kell keresnie, a ServiceNow tudásbázisból húzza elő – de mindezt úgy, hogy a felhasználó egy felületet lát, és egy párbeszédet folytat.

Az eredmény konkrét: IT-költségcsökkentés, megnövekedett munkavállalói elégedettség, drasztikusan csökkent manuális munka. A lényeg, hogy az orkesztráció itt üzleti eszköz. Az ágensek mögött SAP Joule, ServiceNow, SnowflakeCortex fut – de a felhasználó ezt nem látja, csak azt éli meg, hogy bármikor kérdez, gyorsan kap választ.

Ezek nem kísérleti projektek. Ezek termelésben futó, pénzt mozgató rendszerek.

Amit a hype nem mond el

Az orkesztráció nem varázslat. A legnagyobb kockázat a biztonság: ha egy ügynöknek túl széles jogosultságai vannak (törlés, e-mail küldés, pénzmozgatás), és hallucináció vagy támadás éri, a következmények katasztrofálisak lehetnek. Az OWASP Top 10 forAgentic AI külön listát vezetett az összehangolt rendszerek sebezhetőségeiről. A prompt injection – vagyis egy olyan támadástípus, amely a modell válaszadását manipulálja speciális utasításokon keresztül, magában foglalva akár a biztonsági intézkedések megkerülését is – nem csak egy ágenst veszélyeztethet, hanem a teljes láncot. Ha egy „mérgezett” e-mail megfertőz egy olvasó ágenst, az továbbadhatja a rosszindulatú utasítást a végrehajtónak.

Az igazi veszélyt a koordinációs zavarok jelentik. Amikor több ágens dolgozik együtt, és egyikük rosszul érti a feladatot, a hiba továbbgyűrűzik. Egy egészségügyi rendszernél dokumentált esetben, a rossz orkesztráció miatt egy kritikus laboreredmény nem jutott el a diagnózist felállító ágenshez, így a rendszer magabiztosan, de tévesen diagnosztizált.

Hová tart ez az egész?

2025-ben az iparág két dologban biztosra ment: szabványosítás és megerősítéses tanulás. A Google Agent2Agent (A2A) protokollja és az AnthropicModel Context Protocol (MCP) arra törekszenek, hogy a különböző rendszerekben írt ágensek kommunikálni tudjanak egymással. Az A2A például egy „Ágens Kártya” koncepciót vezet be: minden ágens közzéteszi képességeit, de fekete dobozként védi belső logikáját, megőrizve a szellemi tulajdont.

A Multi-AgentReinforcementLearning (MARL) pedig azt jelenti, hogy az ágenseket nem promptolással, hanem közös jutalmazási rendszerrel tanítják a kooperációra. A kutatások azt mutatják: az így tanított rendszerek stabilabbak, hatékonyabbak, mint ahol minden lépést kézzel kell vezérelni.

Orkesztráció vagy káosz?

Az orkesztrációt az csinálja jól, aki megérti, hogy ez nem csak technikai probléma. Az orkesztrációannyi, amennyit a biztonság, a kontroll és a józan ész megenged. Aki ezt átlátja, az lesz a nyertese ennek az új korszaknak. Aki csak belevág, annak jó eséllyel drága leckét ad a valóság.