A Microsoft 2026. szeptember 21-én közzétett jelentése 18,8%-ra becsüli a globális generatív MI-használatot. Az országadatokat a mérés lefedettsége is befolyásolja.
Ha csak beolvasható JSON kell, elég lehet a JSON mode. Ha a feldolgozás meghatározott mezőkre és típusokra épül, válassz szigorú sémát, majd külön kezeld a kivételes válaszokat.
A RAG hibájának helyét akkor látod, ha külön méred a keresés lefedettségét, a válasz forráshűségét, relevanciáját és teljességét. Ehhez a kérdést, a kontextust és az elvárt választ is rögzíteni kell.
A LangSmith, a Phoenix és a Langfuse egyaránt kezel futási nyomokat és értékeléseket, de más munkafolyamatban erősek. A választást a tesztek, az ágenslépések és az üzemeltetés igénye dönti el.
Az Anthropic 2026. szeptember 24-én közzétett Project Swap-kísérletében a Claude-ágensek eredményesen cseréltek könyveket, de a résztvevők könyvpár-választásaival csak 61%-ban egyeztek.
A gyakran módosuló dokumentumokhoz RAG, a következetes stílushoz és feladatvégzéshez finomhangolás illik. Ha mindkettő fontos, a két módszer együtt is használható.
A Zapier egyszerű folyamatoknál gyorsabb indulást adhat, de nagyobb terhelésnél a feladatkeret drágíthatja. A Make kedvezőbb lehet, ha a tényleges kreditfogyasztás belefér a csomagjába.
Az n8n saját infrastruktúrán futtatva több ellenőrzést ad, de üzemeltetési munkát igényel. A Make felhős, vizuális megoldás; költségét a tényleges kreditfogyasztás alakítja.
A külső tartalmat feldolgozó MI-ágens védelméhez különítsd el az adatot az utasításoktól, korlátozd az eszközjogokat, és kérj jóváhagyást a kockázatos műveletekhez.
Néhány, egyetlen alkalmazásban használt függvényhez általában elég a function calling. Az MCP több kliens és megosztott erőforrások esetén érheti meg a szerver működtetését.