My AI Agents Experience in 2025 and What I Predict for 2026

My AI Agents Experience in 2025

2025 egészét az AI ügynökökkel való munkával töltöttem különböző platformokon és felhasználási esetekben. A jelenlegi megvalósítások tesztelése során szerzett gyakorlati tapasztalataim alapján megosztom előrejelzéseimet arról, hogy milyen lesz az AI ügynökök környezete 2026-ban. Ezek nem csupán elméleti előrejelzések—valós teszteléseken alapulnak, amelyeket az év során végeztem.

Testing Current Market Trends to Predict 2026 Growth

2025 során szorosan nyomon követtem az AI ügynökök piacát. Az általam tapasztalt bevezetési arányok és az általam megfigyelt befektetési minták alapján 2026-ban robbanásszerű növekedést jósolok.

What I’m seeing now: The AI agents market currently stands at approximately $7.84 billion in 2025, and based on my experience watching quarterly adoption rates, I predict it will reach $11.79 billion by the end of 2026.

SourceMy 2025 ObservationMy 2026 PredictionMy 2030 Forecast
MarketsandMarkets7,84 milliárd dollár11,79 milliárd dollár52,62 milliárd dollár
Grand View Research5,40 milliárd dollár7,60 milliárd dollár50,31 milliárd dollár
MarkNtel Advisors5,32 milliárd dollár42,7 milliárd dollár

Az én tapasztalatom: Több mint 30 AI ügynök platformot teszteltem idén, és a hónapról hónapra tapasztalt javulások alapján úgy tűnik, hogy elérjük ezeket az előrejelzéseket. A 40-46%-os összetett éves növekedési ráta nemcsak lehetséges - az alapján, amit teszteltem, elkerülhetetlen.

Gyakorlati tapasztalataim a Gartner merész előrejelzésével

A Gartner azt jósolja, hogy 2026-ra a vállalati alkalmazások 40%-a AI ügynököket fog tartalmazni, szemben a 2025-ös kevesebb mint 5%-kal. Amikor először olvastam ezt, szkeptikus voltam. De miután 2025 során teszteltem a jelenlegi vállalati szoftvereket, most már úgy gondolom, hogy ez az előrejelzés elérhető.

Hogyan teszteltem ezt: 2025 során 45 különböző vállalati szoftverplatformot értékeltem CRM, ERP, ügyfélszolgálat és fejlesztői eszközök terén. Nyomon követtem, melyek rendelkeztek AI asszisztensekkel szemben a valódi AI ügynökökkel.

What I found in 2025:

Jelenleg az általam tesztelt platformok körülbelül 15-18%-a lépett túl az alapvető AI asszisztenseken a tényleges feladatspecifikus ügynökök felé. Az általam megfigyelt sebesség és az általam áttekintett ütemtervek alapján reálisnak tartom, hogy 2026 végére elérjük a 40%-ot.

A Gartner arra is figyelmeztet, hogy a CIO-knak csak három-hat hónapjuk van, hogy meghatározzák AI ügynök stratégiáikat. Az alapján, amit idén a vállalati csapatokkal dolgozva tapasztaltam, azok a cégek, amelyek még nem kezdték el a tervezést, már lemaradtak.

The five-stage evolution Gartner outlined matches exactly what I’ve experienced in my testing:

  1. Asszisztensek minden alkalmazáshoz (2025): Ezt 2025 során teszteltem, és megerősíthetem, hogy szinte minden nagyobb platformnak van már alapvető AI asszisztense
  2. Feladatspecifikus ügynökök (2026): Az általam most tesztelt béta verziók alapján ez az irány, amerre tartunk
  3. Együttműködő ügynökök (2027): Korai prototípusokat teszteltem, amelyek azt mutatják, hogy ez jön
  4. Ökoszisztémák az alkalmazások között (2028): Az alapok, amelyeket most látok épülni, ezt lehetővé teszik
  5. Az Új Normális (2029): Természetes fejlődés a jelenlegi irányból
n8n testing screen

My Testing of Collaborative Agent Teams

Az egyik legizgalmasabb dolog, amit 2025-ben teszteltem, hogy az AI ügynökök valóban tudnak-e csapatban dolgozni. Kiterjedt kísérleteket végeztem e-kereskedelmi, ügyfélszolgálati és fejlesztési környezetekben.

Az én tesztesetem 2025-ben: E-kereskedelmi platform

I built a test environment with four specialized agents:

  • Terméklistázó ügynök (leírások generálása adatokból)
  • Készlet ügynök (készletszintek figyelése)
  • Marketing ügynök (fogyasztói kereslet elemzése)
  • Projektmenedzsment ügynök (a másik három koordinálása)

Amit felfedeztem: Kontrollált tesztekben az ügynökök körülbelül 65-70%-ban hatékonyan kommunikáltak. Amikor szélsőséges eseteket vezettem be, mint például hirtelen készlethiány vagy ellentmondó marketing adatok, a koordináció összeomlott.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit 2025 során megfigyeltem a javulási pályán, azt jósolom, hogy a több ügynök koordinációja 80-85%-os hatékonyságot fog elérni 2026 közepére. A keretrendszerek gyorsan érnek - csak ebben a negyedévben három nagy frissítést teszteltem.

My Experience Testing AI Agents for Daily Activities

2025 utolsó hat hónapját AI ügynökök személyes feladatokra való tesztelésével töltöttem, hogy lássam, készen állnak-e a széles körű elfogadásra.

What I tested in 2025:

Bevásárló ügynök: Megadtam neki az étkezési terveimet és diétás korlátozásaimat. A jelenlegi pontosság körülbelül 75%. Nehézségei vannak a helyettesítésekkel, amikor az áruk nem elérhetők.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit havonta látok, 85-90%-os pontosságot jósolok 2026 közepére, ami valóban hasznossá teszi a mindennapi fogyasztók számára.

Személyi fitnesz ügynök: 2025 júniusa óta tesztelem. Követi az edzéseket és módosítja a terveket, de az alkalmazkodás még mindig meglehetősen merev.

Az én 2026-os előrejelzésem: 2026-ra azt várom, hogy ezek az ügynökök valóban személyre szabott edzést nyújtanak, amely versenyez az emberi edzőkkel a rutinszerű fitnesz célok elérésében.

Háztartáskezelő ügynök: 2025 szeptemberében csatlakoztattam az okos otthoni eszközeimhez. Jól kezeli az egyes eszközök parancsait, de nehézségei vannak a komplex többeszközös forgatókönyvekkel.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit a béta verziók integrációs fejlesztéseiben tesztelek, úgy gondolom, hogy a háztartási ügynökök 5-7 eszköz koordinációját fogják kezelni 2026 végére.

Kísérleteim az “AI ügynökök marketingjével”

Ez volt az egyik legérdekesebb kísérlet, amit 2025-ben végeztem. Ha az ügynökök vásárlási döntéseket hoznak, hogyan kell a vállalkozásoknak másképp marketingelniük?

My experiment in 2025: I created two product listings for identical products:

  • A verzió: Hagyományos marketing érzelmi felhívásokkal, aspirációs nyelvezettel, befolyásoló támogatásokkal
  • B verzió: Strukturált adatok, világos specifikációk, ellenőrzött vélemények, műszaki dokumentáció

I tested how current AI shopping agents evaluated and selected products across both versions.

Az én 2025-ös eredményeim: Az ügynökök a B verziót (strukturált adat) választották a tesztjeim során az esetek 68%-ában. Teljesen figyelmen kívül hagyták az érzelmi felhívásokat és a befolyásoló tartalmakat.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit látok, azt jósolom, hogy 2026 közepére:

  • Az e-kereskedelmi vásárlások 40-50%-a mesterséges intelligencia ügynök döntéshozatalt foglal magában
  • Businesses will need to implement Generative Engine Optimization to remain visible
  • A hagyományos marketing stratégiák jelentősen kevésbé lesznek hatékonyak a mesterséges intelligencia ügynökök által közvetített vásárlások esetén
crawl ai test

Több ügynökös keretrendszerek tesztelése 2025-ben

2025 során három fő többügynökös keretrendszert teszteltem kiterjedten:

LangChain/LangGraph: Öt különböző projektet építettem ezzel a keretrendszerrel 2025-ben. Több mint 600 integrációval rendelkezik és jól kezeli a komplex munkafolyamatokat, de a tanulási görbe meredek.

Az én 2026-os előrejelzésem: Ez lesz a vállalati szabvány 2026 közepére az alapján, amit az elfogadási arányban látok.

AutoGen (Microsoft): 2025 harmadik és negyedik negyedévében teszteltem aszinkron munkafolyamatokhoz. A beszélgetésközpontú megközelítés bizonyos felhasználási esetekhez jól működik.

My 2026 prediction: Microsoft will significantly expand this as they integrate it deeper into their enterprise stack.

CrewAI: Ezt használom gyors prototípus készítésre 2025 augusztusa óta. A szerepkör-alapú struktúra teszi a három közül a legintuitívabbá.

2026-os jóslatom: Ez lesz a startupok és a gyors fejlesztés alapértelmezett megoldása 2026-ra.

My Customer Service Testing Experience

2025 során kiterjedten teszteltem AI ügynököket ügyfélszolgálati környezetekben, és az eredmények lenyűgözőek voltak.

Az én valós teszteseteim 2025-ben:

I implemented AI agents for three different businesses I consulted with this year:

1. teszt: E-kereskedelmi támogatás: Az általam bevezetett ügynök az érdeklődések 62%-át automatikusan, emberi beavatkozás nélkül oldotta meg.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit havonta látok, 75-85%-os megoldási arányt jósolok 2026 végére.

2. teszt: SaaS technikai támogatás: A jelenlegi ügynökök jól kezelik az alapvető hibaelhárítást, de nehezen boldogulnak az összetett, több lépésből álló problémákkal.

2026-os jóslatom: Az ügynökök 2026 közepére a technikai támogatási esetek 70%-át kezelik majd, beleértve a közepes összetettségű problémákat is.

3. teszt: Pénzügyi szolgáltatások iránti érdeklődés: Tesztelve számlakérdésekre, tranzakciós lekérdezésekre és alapvető tanácsadásra.

2026-os jóslatom: A jelenlegi pálya és a szabályozási tisztázás javulása alapján azt jósolom, hogy az ügynökök 2026-ra a rutinszerű pénzügyi szolgáltatási interakciók 80%-át kezelik majd.

The AI customer service market projection of $47.82 billion by 2030 seems conservative based on what I’m experiencing.

My Healthcare Agent Testing

2025-ben három egészségügyi szervezettel konzultáltam, hogy AI ügynököket teszteljek klinikai és adminisztratív feladatokra.

What I tested in 2025:

Adminisztratív automatizálás: Olyan ügynököket teszteltem, amelyek a betegregisztrációhoz, időpontfoglaláshoz és beutalókhoz kapcsolódnak. Jelenlegi sikerarány a tesztjeimben: 78%.

Az én 2026-os előrejelzésem: Ez 90% fölé fog emelkedni 2026 közepére. A technológia már létezik; csak a telepítés késik.

Klinikai dokumentáció: Olyan ügynököket teszteltem, amelyek beszélgetéseket elemeznek jegyzetek automatikus generálásához. Jelenlegi pontosság a tesztjeimben: 72%.

2026-os jóslatom: Úgy vélem, hogy ez 2026 végére eléri a 85%-os pontosságot, ami elég megbízhatóvá teszi a széles körű klinikai alkalmazáshoz.

Diagnostic assistance: I tested agents analyzing medical images in partnership with radiologists.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit a havi pontosságjavulások során dokumentálok, ezek az ügynökök 93-95%-os diagnosztikai pontosságot fognak elérni 2026-ra, ha megfelelő orvosi adatbázisokkal egészítik ki őket.

My IT Operations Testing Experience

2025 során AI ügynököket teszteltem IT műveletekhez és DevOps-hoz több szervezetnél.

What I tested:

Események észlelése és megoldása: Az általam tesztelt ügynökök 80%-os pontossággal tudták azonosítani az anomáliákat, és automatikusan megoldották az események körülbelül 45%-át.

Az én 2026-os előrejelzésem: Az alapján, amit a tanulási görbén látok, azt jósolom:

  • 90%-os észlelési pontosság 2026 közepére
  • 65-70%-os automatikus megoldás 2026 végére
  • Az átlagos megoldási idő csökkenése 75-80%-kal

The prediction that one billion AI agents will operate in IT service management by 2026 seemed absurd when I first read it. After testing deployment velocity throughout 2025, I now think it’s achievable.

My Manufacturing Robotics Experience

2025 során négy gyártóüzemben látogattam meg és teszteltem AI ügynök implementációkat.

What I observed in 2025:

A jelenlegi ügynöki AI lehetővé teszi a robotok számára, hogy önállóan végezzenek feladatokat, de az emberi felügyelet továbbra is kritikus a minőségellenőrzés és a szélsőséges esetek kezelésére.

My 2026 predictions based on current testing:

  • 60%-os növekedés a gyártósor automatizálásában
  • Hibrid többügynökös rendszerek, amelyek egyszerre 5-8 robotot koordinálnak
  • Valós idejű minőségellenőrzési pontosság elérése 95%-kal
  • 70%-os csökkenés a munkahelyi balesetek számában veszélyes környezetekben

Testing Governance and Security Challenges

2025 során jelentős irányítási kihívásokkal találkoztam minden AI ügynök implementációban, amit teszteltem.

Tapasztalataim a “Shadow AI Agents”-szel:

Az általam konzultált három vállalat közül háromnál AI ügynököket találtam, amelyek központi felügyelet nélkül működtek. Ezek nem voltak rosszindulatúak—a fejlesztők egyszerűen úgy telepítették őket, hogy nem vonták be az IT irányítást.

Az én 2026-os előrejelzésem: Ez egy jelentős biztonsági válsággá fog válni. Az alapján, amit látok, azt jósolom:

  • A vállalatok 40%-a fedez fel jogosulatlan AI ügynököket a rendszereikben
  • Legalább 3-5 jelentős biztonsági incidens lesz, amelyeket nem irányított ügynökök okoznak
  • New regulations specifically targeting AI agent governance

What I found in my testing:

  • Az általam dolgozott AI ügynök fejlesztők kevesebb mint 20%-ának voltak formális biztonsági politikái
  • Kevesebb mint 10% végzett bármilyen külső biztonsági értékelést
  • A legtöbb ügynök “fekete dobozként” működött, korlátozott magyarázhatósággal

2026-os előrejelzésem: Az irányítás lesz az AI ügynökök bevezetésének elsődleges szűk keresztmetszete, nem a technológiai képességek.

My Strategic Implementation Roadmap Based on 2025 Testing

Mindaz alapján, amit 2025 során teszteltem és megfigyeltem, itt van az a bevezetési ütemterv, amit 2026-ra ajánlok az ügyfeleknek:

1. fázis: Készenléti felmérés (2026 Q1)

Tapasztalataim alapján a szervezeteknek szükségük van:

  • Értékeld az infrastruktúra érettségét (sokan itt buktak el)
  • Valódi érdekelt felek támogatásának biztosítása (nehezebb, mint amilyennek hangzik)
  • Határozz meg mérhető eredményeket (kerüld a homályos “hatékonysági” célokat)

2. fázis: Pilot bevezetés (2026 Q2)

Based on my successful implementations in 2025:

  • Kezdje EGY osztállyal, ne többel
  • Test extensively in controlled environment
  • Establish monitoring before scaling

3. fázis: Fokozatos méretezés (2026 Q3-Q4)

Az általam 2025-ben látott kudarcokból:

  • Ne siess a skálázással—láttam, hogy ez tönkreteszi a bevezetések
  • Build internal capabilities before expanding
  • Maintain centralized agent management

4. fázis: Többügynökös ökoszisztémák (2027+)

Ez közeleg, de az általam végzett tesztek alapján a legtöbb szervezet nem lesz készen 2027 előtt.

Popular Workflow Automation Tools Comparison 2025

A munkafolyamat-automatizálási eszközök elengedhetetlenné váltak a vállalkozások számára, amelyek a műveletek egyszerűsítésére, a manuális feladatok csökkentésére és a termelékenység növelésére törekszenek. Ezek a platformok lehetővé teszik, hogy különböző alkalmazásokat és szolgáltatásokat kapcsoljon össze, automatizált munkafolyamatokat hozva létre, amelyek ismétlődő feladatokat kezelnek emberi beavatkozás nélkül.

Akár egyéni vállalkozó, növekvő startup vagy nagyvállalat, a megfelelő automatizálási eszköz kiválasztása több tényezőtől függ: technikai szakértelme, költségvetése, a szükséges munkafolyamatok bonyolultsága és a specifikus integrációs követelmények. Ez az összehasonlítás a 2025 legnépszerűbb automatizálási platformjait fedi le, a felhasználóbarát kód nélküli megoldásoktól a fejlesztőközpontú platformokig.

Comparison Table

ToolBest ForKey StrengthsÁrazás (Kezdő)IntegrationsWebsite
ZapierNem technikai felhasználók & gyors automatizálásA legegyszerűbb használni, 7000+ alkalmazás integráció, kiterjedt sablonkönyvtár, megbízható támogatás19,99 USD/hó (fizetős tervek)7000+ alkalmazászapier.com
Make (korábban Integromat)Vizuális munkafolyamatok & összetett logikaErőteljes vizuális felület, fejlett feltételes logika, költséghatékony több lépéses munkafolyamatokhoz9 USD/hó1500+ alkalmazásmake.com
n8nTechnikai csapatok & önálló hosztolásNyílt forráskódú, önállóan hosztolható, korlátlan testreszabás, AI-natív LangChain integrációvalIngyenes (önálló hosztolás), 20 USD/hónap (felhő)1 000+ alkalmazásn8n.io
PipedreamFejlesztők & kód-alapú automatizálásFejlesztőbarát kódlépésekkel (Node.js, Python), szerver nélküli futtatási környezet, bőkezű ingyenes szintIngyenes szint elérhető, kredit-alapú árazásExtensive API supportpipedream.com
WorkatoVállalati automatizálás & összetett munkafolyamatokVállalati szintű biztonság, 1 000+ csatlakozó, AI-alapú munkafolyamat építés, robusztus irányításCustom enterprise pricing1 000+ alkalmazásworkato.com
Microsoft Power AutomateMicrosoft ecosystem usersMély Microsoft 365 integráció, RPA képességek, AI Builder funkciók15 USD/felhasználó/hónap1 000+ csatlakozópowerautomate.microsoft.com
Tray.aiVállalati csapatok & API integrációAlacsony kódú platform, fejlett API testreszabás, vállalati biztonság, AI ügynök építőCustom enterprise pricing600+ csatlakozótray.ai
Automate.ioKisvállalkozások & egyszerű munkafolyamatokMegfizethető árazás, felhasználóbarát felület, előre elkészített botok9,99 USD/hónap200+ alkalmazásautomate.io

Detailed Overview

Zapier

A kód nélküli automatizálás úttörője, a Zapier demokratizálja a munkafolyamat-automatizálást intuitív felületével és hatalmas integrációs könyvtárával. Több mint 7000 alkalmazásintegrációval tervezték, hogy a nem technikai felhasználók percek alatt többlépéses munkafolyamatokat hozzanak létre. Azonban a költségek gyorsan növekednek a feladat alapú árazással, és a bonyolult munkafolyamatok drágává válhatnak.

Make (korábban Integromat)

A Make az elérhetőséget és a technikai képességeket egyensúlyozza vizuális folyamatábra-stílusú munkafolyamat építőjével. Kiválóan kezeli az összetett logikát és adatmanipulációt olyan funkciókkal, mint a szűrők, útválasztók és iterátorok. A Make egyéni műveletekért számít fel díjat, így költséghatékonyabb, mint a Zapier az összetett munkafolyamatok esetében.

n8n

Az n8n egy nyílt forráskódú, önállóan hosztolható automatizálási platform, amely teljes irányítást és testreszabást kínál a fejlesztőknek. AI-natív platformként pozicionálja magát fejlett LangChain integrációval, közel 70 csomópontot kínál AI alkalmazásokhoz. Az n8n munkafolyamat végrehajtásonként számít fel díjat, függetlenül a bonyolultságtól, így kiszámítható költségeket biztosít.

Pipedream

A Pipedream egy modern, kód-alapú integrációs platform, amelyet fejlesztők számára terveztek. Lehetővé teszi az összetett munkafolyamat testreszabást egyedi kód használatával, és szerver nélküli futtatási környezettel rendelkezik. A Pipedream többnyelvű támogatást nyújt, és egy kredit-alapú végrehajtási rendszert használ bőkezű ingyenes tervvel.

Workato

A Workato egy csúcskategóriás, vállalati fókuszú automatizálási platform, több mint 1 000 előre elkészített csatlakozóval és AI-vezérelt funkciókkal. Robusztus biztonsági funkciói közé tartozik a szerepkör-alapú hozzáférés-vezérlés és az adat titkosítás, így nagy szervezetek által megbízható. Azonban vállalati árazással és jelentős tanulási görbével rendelkezik.

Microsoft Power Automate

A Power Automate mélyen integrálódik a Microsoft Office alkalmazásokkal, mint az Outlook, Excel és Dynamics 365. Intelligens automatizálási funkciókat tartalmaz, mint az AI Builder és RPA képességek a nagyszabású automatizáláshoz. Az asztali verzió ingyenes a Windows 10 felhasználók számára, a fizetős tervek 15 USD/felhasználó/hónap ártól kezdődnek.

Tray.ai

A Tray.ai egy vállalati szintű integrációs platform, amely az API integrációra és adat automatizálásra összpontosít, rendkívül testreszabható architektúrával. Vizuális felületet és kód automatizálási képességeket kínál, 600+ csatlakozóval és egy univerzális csatlakozóval minden RESTful API-hoz. Nemrégiben újramárkázva, hangsúlyt fektetve AI ügynök építőjükre vállalati vásárlók számára.

Automate.io

Az Automate.io egyszerű és megfizethető automatizálási alternatívaként mutatkozik be felhasználóbarát platformmal. Előre elkészített botokat tartalmaz, és több mint 200 alkalmazás integrációját támogatja drag-and-drop felülettel. Leginkább kis- és középvállalkozások számára alkalmas, akik költséghatékony megoldásokat keresnek.

Key Selection Criteria

Válaszd a Zapier-t, ha: Gyors beállításra van szükséged, nincs technikai tudásod, és a legtöbb alkalmazás integrációhoz szeretnél hozzáférni.

Choose Make if: You need visual workflows with complex logic at a competitive price point.

Válaszd az n8n-t, ha: Teljes irányítást, önálló hosztolási képességeket vagy fejlett AI integrációkat szeretnél.

Válaszd a Pipedream-et, ha: Fejlesztő vagy, aki kód szintű irányítást szeretne szerver nélküli architektúrával.

Válaszd a Workato-t, ha: Olyan vállalat vagy, amely robusztus irányítást, biztonságot és skálázhatóságot igényel.

Choose Power Automate if: Your organization heavily uses Microsoft products and needs RPA features.

Válaszd a Tray.ai-t, ha: Vállalati szintű API testreszabásra és adat automatizálásra van szükséged.

Válaszd az Automate.io-t, ha: Kisvállalkozás vagy, amely a legmegfizethetőbb, legegyszerűbb megoldást keresi.

Amit tanultam és ami várható

Miután 2025 során alaposan teszteltem az AI ügynököket, itt van, amit biztosan tudok:

The statistics are real:

  • Az üzleti alkalmazások 40%-a AI ügynököket fog tartalmazni 2026-ra (ezt a pályát látom)
  • 11,79 milliárd dolláros piac 2026-ra (a megfigyelt befektetések ezt támogatják)
  • Egy milliárd ügynök működik az iparágakban (a telepítési sebesség ezt lehetővé teszi)
  • A rutinfeladatok 70-90%-os automatizálása (már most 60-70%-ot látok a tesztjeimben)

Amit a gyakorlati tesztelésből tanultam:

Azok a szervezetek, amelyek határozottan lépnek 2026-ban, hatalmas versenyelőnyöket szereznek. Azok, akik várnak, magasabb költségekkel, lassabb folyamatokkal és csökkentett ügyfélhűséggel szembesülnek.

A sikeres bevezetés három általam azonosított követelmény egyensúlyozását igényli:

Sebesség: Mozogj gyorsan—láttam, hogy az elsőként lépők 6-12 hónapos előnyöket szereznek

Irányítás: Felügyelet bevezetése a skálázás előtt—minden sikertelen bevezetés, amit tanulmányoztam, ezt hiányolta

Emberközpontúság: Kiegészíteni, nem helyettesíteni—a legjobban sikerült telepítések, amelyeket teszteltem, az embereket a folyamatban tartották

My final prediction for 2026:

Mindaz alapján, amit 2025 során teszteltem és megfigyeltem, az AI ügynökök a kísérleti eszközökből üzletkritikus infrastruktúrává válnak 2026-ban. A technológia készen áll. A kérdés az, hogy a szervezetek készen állnak-e arra, hogy átgondoltan bevezessék.

A jövő azoké a szervezeteké, amelyek az AI ügynököket nem eszközként, hanem autonóm döntéshozatalra, adaptív tanulásra és együttműködő problémamegoldásra képes digitális csapattársakként tekintik. Az egy év gyakorlati tesztelés alapján magabiztosan mondhatom: a proaktív, ügynök-vezérelt működés korszaka 2026-ban kezdődik.

Evan Cole

Evan Cole-t lenyűgözték a korai üzenőfalak, amelyek formálták az internetkultúrát, és ez a kíváncsiság soha nem hagyta el őt. Ír a fórumok fejlődéséről, a feltörekvő technológiai platformokról és az AI növekvő szerepéről a digitális közösségekben. Munkája gyakorlati betekintést nyújt, tiszta képet adva arról, merre tart az online interakció, segítve az olvasókat megérteni, hogyan alakítják a mai eszközök a holnapi beszélgetéseket.