Pillar page

Agente anitzeko AA sistemak

AA agente espezializatuen talde bat chatbot orokor bakar baten ordez. Orkestrazioa, maila anitzeko LLM bideratzea, memoria episodikoa, kostu-kontrola eta auditoria-arrasto osoa. Barnean HybridCrew plataforma erabiltzen dugu bezeroei zerbitzuak emateko.

Hitz egin dezagun ezarpenari buruz Ikusi HybridCrew

ChatGPT estiloko chatbot bakar bat erabilera orokorreko tresna da. Hizkuntza ulertzen du, testuak sortzen ditu, galderak erantzuten ditu — baina zeregin batek ekintza-sekuentzia bat, enpresako datu-baseetarako sarbidea, aurreko interakzioen oroimena edo kalitate-egiaztapena eskatzen duenean, bere mugak agertzen dira.

Agente anitzeko AA sistema beste arkitektura bat da: agente espezializatuen talde bat, bakoitzak bere rola, tresnak, memoria eta funtzionamendu-estrategia ditu. CEOren laguntzaileak posta sailkatzen du. Finantza-kontrolatzaileak txostenak sortzen ditu. Segurtasun-aztertzaileak kodea eskaneatzen du. Edukien idazleak marketing-zirriborroak idazten ditu. Guztia orkestratzaile batek koordinatzen du, zeinek erabakitzen baitu nork hartuko duen zer zeregin.

Zergatik irabazten duten agente anitzeko sistemek

AAren espezializazioak negozioan bezala funtzionatzen du. „Apur bat dena dakien" pertsona baten ordez, espezialisten taldeak emaitza hobeak ematen ditu. Zeregin mota batean zentratutako agenteak — optimizatutako prompt-ekin, LLM eredu egokiarekin, tresna egokien sarbidearekin — lan hobea eta merkeagoa egiten du, hutsetik testuingurua igartzen saiatzen den eredu generalista baino.

Bigarren abantaila: kostu-kontrola. Zeregin gehienek ez dute LLM eredu indartsuenik behar. Sailkapen txikiak, txantiloi-edukia sortzea, dokumentu egituratuetatik datuak ateratzea — guztiak eredu lokalek, doakoek, bezeroaren GPUn exekuta ditzakete. Erabaki konplexuenak baino ez dira hodeiko eredu indartsuenetara joaten. Funtzionamendu-kostu tipikoa: eredu indartsuenen erabilera uniformean kostatuko litzatekeenaren zatikia.

Hirugarrena: compliance eta segurtasuna. Agente bakoitzak least-privilege baimenak ditu. Interakzio oro erregistratzen da (auditoria-arrastoa). Datu pertsonalak anonimizatzen dira kanpoko ereduetara bidali aurretik (Anoxy mikrozerbitzua). Arkitektura osoa DBEOrekin eta EU AI Act-arekin bat etorrita diseinatuta dago kodearen lehen lerrotik.

Enpresa-mailako agente anitzeko sistema baten osagaiak

Bederatzi elementu, agente anitzeko sistema batek enpresa baten barruan ekoizpenerako prest egoteko elkarrekin lan egin behar dutenak.

Agente espezializatuak

Agente bakoitzak erantzukizun bakarra du: CEO laguntzailea, finantza-kontrolatzailea, segurtasun-aztertzailea, backend garatzailea, edukien idazlea. Espezializazioak chatbot orokor bakar batek baino emaitza hobeak ematen ditu.

Orkestratzailea

Zein agentek zer zeregin hartzen duen erabakitzen duen geruza zentrala. Asmoaren sailkapenean, agenteen erabilgarritasunean, LLM kostuan eta negozio-testuinguruan oinarrituta.

Maila anitzeko LLM bideratzea

Zeregin txikiak → eredu lokala (Ollama, kostua $0). Ertainak → hodeiko eredu merkeagoa. Konplexuak → hodeiko eredu indartsuenak. Kostuaren murrizpen drastikoa kalitatea galdu gabe.

Memoria episodikoa

Agenteek aurretik egin dutena, emaitzak zeintzuk izan ziren, zer funtzionatu zuen gogoratzen dute. Denborarekin hobeak bihurtzen dira zeregin errepikakorretan — interakzio bakoitzetik ikasten dute.

Memoria semantikoa

Domeinu-ezagutzaren bektore-datu-basea (Qdrant, pgvector). Agenteek azkar aurki ditzakete antzeko aurreko kasuak, erreferentzia-dokumentuak, enpresako politikak.

PII anonimizazioa (Anoxy)

Edukia kanpoko LLMetara iritsi aurretik, Anoxy mikrozerbitzu dedikatuak datu pertsonalak eskaneatu eta anonimizatzen ditu. DBEOren betetzea funtzionalitate-konpromisorik gabe.

Auditoria-arrastoa

Agenteen arteko interakzio oro erregistratzen da: nork, nori, zer galdetu zion, zer erantzun jaso zuen, zer LLM erabili ziren, zein zen kostua. Behagarritasun osoa.

Monitorizazioa eta kostu-kontrola

Mugak agente bakoitzeko, erabiltzaile bakoitzeko, erakunde bakoitzeko. Denbora errealeko kostu-arbela. Alertak erabilera-igoera ezohikoetan. Bideratzearen optimizazioa datuetan oinarrituta.

Giza eskalazioa

Konfiantza-puntuazio baxua, finantza- edo lege-erabaki kritikoa, kasu muga → eskalazio automatikoa giza operadore batera testuinguru osoarekin.

Aplikazioak enpresa baten barruan

Sei eremu, agente anitzeko AA sistemek negozio-balio neurgarria ematen duten lekuetan. Bakoitza 4-8 asteko pilotu gisa zabaltzen da.

CEO laguntzailea

Postak sailkatu eta erantzuten ditu, bilerak antolatzen ditu, briefing-ak prestatzen ditu deien aurretik, dokumentu luzeak laburtzen ditu, epeak monitorizatzen ditu. Tipikoki astean 10-15 ordu administrazio aurrezten ditu CEOri.

Compliance eta lege-monitorizazioa

Lege-aldaketen etengabeko monitorizazioa, enpresan duen eraginaren sailkapena, betebehar berrietan alertak. DBEO, EU AI Act, ISO 27001 hasierako txostenak sortzea. Politiken eta prozeduren zirriborroak.

Software garapena

Kode-azterketa, proben sorrera, dokumentazioaren idazketa, berridazketa, datu-basearen migrazioen sorrera. Agenteekin lan egiten duten bi edo hiru pertsonak 8-10 pertsonako taldearen balioa ematen dute.

Bezeroari arreta

Tiketen sailkapena, galdera errepikakorrei erantzun automatikoak (ezagutza-basean oinarrituta), kasu konplexuetarako gizakiari eskalazioa. Lehen erantzunaren denbora orduetatik minututara murriztuta.

Dokumentuen analisia

Kontratuetatik, fakturetatik, eskaintzetatik datuak ateratzea. Komertzio-baldintzak konparatzea. Inkoherentziak eta arriskuak detektatzea. Lege-talderako laburpenak eta txostenak sortzea.

Salmentak eta marketina

Sare sozialen eta marka-aipamenen monitorizazioa, sentimenduaren sailkapena, erantzunak sortzea (gizakiek argitaratu aurretik berrikusiak), marketing-eduki zirriborroak.

Chatbot vs. agente anitzeko sistema

Alderdia	Chatbot bakarra (ChatGPT/Copilot)	Agente anitzeko sistema
Espezializazioa	Eredu orokorra, „apur bat dena daki"	Domeinu bakoitzeko agente espezializatuak
Enpresako datuetarako sarbidea	Mugatua (chat leihora kopiatu/itsatsi)	Berezkoa (CRM, ERP, datu-baseekin integrazioa)
Memoria	Chat saioa (tipikoki 1-2 ordu)	Memoria episodikoa + semantikoa (iraunkorra)
Kostu-bideratzea	Eredu bakarra zeregin guztietarako	Maila anitza (lokala → hodeia → premium)
Ekintzen exekuzioa	Testua sortzen du, ez du ekintzarik egiten	APIak deitzen ditu, datu-baseetan idazten du, postak bidaltzen ditu
Auditoria-arrastoa	Ez dago (edo oinarrizkoa)	Osoa — interakzio oro erregistratuta
PII anonimizazioa	Erabiltzailearen araberakoa	Behartua, automatikoa (Anoxy)
Compliance (DBEO, EU AI Act)	Zaila frogatzeko	Arkitekturan integratua

Erreferentzia-plataforma: HybridCrew

HybridCrew ESKOM AIren barneko plataforma da, bezeroentzako zerbitzuak emateko erabiltzen duguna. Dozenaka AA agente espezializatu orkestratzen ditu — bakoitzak bere rola du (adib. erakunde-laguntzailea, finantza-kontrolatzailea, project manager, backend garatzailea, segurtasun-aztertzailea), polonierazko interfazea, tresnetarako sarbidea eta negozio-sistemekin integrazioak.

Funtsezko ezaugarri teknikoak:

Maila anitzeko LLM bideratzea — eredu lokal doakoetatik (Ollama) hodeiko eredu indartsuenetaraino. Eredu-hautaketa automatikoa, zereginaren konplexutasunaren arabera.
Integrazio zabalak — Gmail, Slack, Jira, Confluence, Microsoft Graph, Salesforce, Airtable eta beste asko. Bezeroen edozein API konekta dezakegu.
Email Intelligence — CEOren postaren sailkapen automatikoa, asmoaren ezagutza, onarpenerako erantzunen sorrera.
Anoxy — PII anonimizazioa — datu pertsonalak kanpoko ereduetara bidali aurretik anonimizatzen dituen mikrozerbitzu dedikatua. DBEOren betetzea konpromisorik gabe.
Memoria episodikoa eta semantikoa — agenteek esperientziatik ikasten dute eta bektore-datu-baseko domeinu-ezagutzara iritsi daitezke.
Kostu-monitorizazioa — denbora errealeko kostu-arbela agente bakoitzeko, erabiltzaile bakoitzeko, erakunde bakoitzeko. Mugak eta alertak igoera ezohikoetan.
EU AI Act compliance — sistema mugatutako arriskuko AA gisa sailkatuta, Art. 50eko gardentasun-betebehar osoekin: AA banner-a, sortutako edukiaren markatzea, esportazioaren metadatuak.

Maizen egiten diren galderak

Zer da agente anitzeko sistema bat?

Agente anitzeko AA sistema arkitektura bat da, non zenbait edo dozenaka AA agente espezializatuk batera lan egiten duten zereginak ebazteko. Agente bakoitzak bere rola du (adib. CEO laguntzailea, finantza-kontrolatzailea, segurtasun-aztertzailea, backend garatzailea), bere tresnak (APIak, datu-baseen sarbidea, Internet), memoria (episodikoa — aurretik egin duena, semantikoa — domeinu-ezagutza) eta funtzionamendu-estrategia. Chatbot orokor bakar baten ordez, enpresak AA talde bat lortzen du erantzukizunen banaketa argiarekin.

Zertan desberdintzen da ChatGPT estiloko chatbot bakar batetik?

Chatbot bakar batek testu-zeregin sinpleak ondo kudeatzen ditu, baina zeregin batek enpresako datu-baseetarako sarbidea, negozio-sistemekin integrazioa (CRM, ERP, posta), urrats-sekuentzia bat exekutatzea, aurreko interakzioen oroimena edo kalitate-egiaztapena behar duenean, chatbot-a jada ez da nahikoa. Agente anitzeko sistemak hau espezializazioarekin konpontzen du (finantza-agenteak kontabilitatea ezagutzen du, lege-agenteak DBEO ezagutzen du), lankidetzarekin (agenteek elkar kontsultatu dezakete) eta orkestrazioarekin (zein agentek zer zeregin hartzen duen erabakitzen duen mekanismoa).

Zer zeregin delega daitezke agente anitzeko sistemara?

Praktikan: CEOren egutegia eta posta kudeatzea, bezeroen postak sailkatu eta erantzutea, lege-aldaketak monitorizatzea, finantza-txostenak prestatzea, pull request-en kode-azterketa, dokumentazioa sortzea, langileen onboarding-a automatizatzea, euskarri-tiketak kudeatzea, dokumentu-analisia (kontratuak, fakturak, eskaintzak), sare sozialen eta marka-aipamenen monitorizazioa, marketing-edukia sortzea. Zeregin zenbat eta errepikakorragoa eta prozedurazkoagoa izan — orduan eta egokiagoa da automatizaziorako.

Garestiak al dira agente anitzeko sistemak funtzionarazteko?

Kostu-arkitekturaren araberakoa da. Agente bakoitzak LLM indartsuena erabiltzen badu zeregin bakoitzerako, hileko kostua azkar igotzen da. Horregatik aplikatzen dugu maila anitzeko LLM bideratzea: zeregin txikiak eredu lokaletara doaz (Ollama bezeroaren GPUn — funtzionamendu-kostua zerora hurbiltzen da), zeregin ertainak hodeiko eredu merkeagoetara, erabaki konplexuenak baino ez dira eredu indartsuenetara joaten. Horri esker, ohiko bezero batek eredu indartsuenen erabilera uniformearekin kostatuko litzatekeenaren zatikia ordaintzen du.

Nola komunikatzen dira agenteak elkarren artean?

Bi bide nagusi: sinkronoa (A agenteak B agenteari galdera egiten dio eta erantzunaren zain dago) eta asinkronoa (A agenteak ilara batera zeregina sartzen du, B agenteak bere erritmoan prozesatzen du, A agenteari emaitzaren berri ematen zaio). Orkestrazio-plataforma zentralak bideratzea kudeatzen du, elkarrizketen historia gordetzen du (auditoria-arrastoa) eta kostua kontrolatzen du (token-mugak agente bakoitzeko, erabiltzaile bakoitzeko). Komunikazio guztia erregistratzen da — agenteen arteko edozein interakzio errepika daiteke eta erabaki zehatz baterako bidea azter daiteke.

Eta agente anitzeko sistemako datuen segurtasuna?

Hiru babes-geruza. Lehenik: PII anonimizazioa (datu pertsonalak, kontu-zenbakiak, zerga-IDak, helbideak) kanpoko LLM ereduetara bidali aurretik — Anoxy mikrozerbitzu dedikatua erabiltzen dugu edukia bidali aurretik eskaneatzeko. Bigarrenik: agenteen isolamendua — agente bakoitzak least-privilege baimenak ditu eta ezin ditu ikusi bere domeinutik kanpoko datuak. Hirugarrenik: bezeroaren azpiegituran exekutatzeko aukera — LLM ereduak lokalki exekuta daitezke (Ollama GPUn), bezeroaren saretik datuak atera gabe. DBEO-rekin betetzen du eta EU AI Act-arekin bat dator.

Akatsak egin ditzakete agenteek? Orduan zer?

Bai, LLM bakoitzak haluzinazioa egin dezake, akats logikoak egin ditzake edo testuingurua gaizki interpretatu dezake. Minimizazio-estrategiak: 1) emaitzen baliozkotzea (adib. finantza-agenteak zenbakiak formatu zehatz batean itzuli behar ditu, baliozkotzaileak betetzea egiaztatzen du); 2) double-checking erabaki kritikoetarako (bigarren agente batek lehenaren emaitza modu independentean egiaztatzen du); 3) giza eskalazioa (konfiantza-puntuazio baxuan edo kasu ezohikoetan); 4) auditoria-arrastoa (erabaki oro erregistratuta — desegin daiteke, aztertu, prompt-a hobetu). Finantza- eta lege-erabaki kritikoak inoiz ez dira autonomoak — gizakiaren onarpena behar dute.

Nolakoa da enpresa batean agente anitzeko sistemaren ezarpena?

Tipikoki lau fase. 1) Discovery (2-4 aste): automatizaziorako prozesuak identifikatzea, bakoitzeko ROI ebaluazioa, 2-3 pilotu hautagai aukeratzea. 2) Pilotua (4-8 aste): hautatutako prozesuetarako lehen agenteak hedatzea, eragina neurtzea, doitzea. 3) Eskalatzea (3-6 hilabete): prozesu eta sail gehiagora hedatzea, lehendik dauden sistemekin integrazioa. 4) Optimizazioa (etengabea): agenteak ekoizpen-datuetan oinarrituta hobetzea, rol berriak gehitzea, LLM eredu-kostua murriztea.

Ordezkatuko al ditu agente anitzeko sistemak langileak?

Zeregin espezifikoak ordezkatzen ditu, ez pertsonak. Emaitza ohikoena: langileek denbora berreskuratzen dute (tipikoki %30-50 administrazio-saletan), eta giza iritzia, sormena, harremanen eraikitzea eskatzen duten zereginetara bidera dezakete. Enpresek ez dute kaleratzen — aitzitik, sarriago hazten dira azkarrago (talde berarekin proiektu gehiago artatzen dituzte). Salbuespena: balio txikiko zeregin errepikakorrak (adib. sistemen arteko datu eskuzko kopia) — desagertzen dira eta inork ez ditu faltan botatzen.

Zer teknologia daude agente anitzeko sistemen atzean?

Framework ohikoenak: Microsoft AutoGen, CrewAI, LangGraph, Haystack Agents. LLM ereduak: Anthropic Claude, OpenAI GPT, Llama eta Mistral lokalak, Bielik polonierazkoa. Memoria semantikorako bektore-datu-baseak: Qdrant, Weaviate, pgvector. Async-erako mezuen ilarak: Redis, RabbitMQ, Kafka. Monitorizazioa: Prometheus + Grafana, Sentry, OpenTelemetry. ESKOM AIn hori guztia barneko plataforma batean batzen dugu (HybridCrew) behagarritasun osoarekin, kostu-kontrolarekin eta compliance-arekin.

Lehen pilotua 4-8 astetan

ROI potentzial handieneko 2-3 negozio-prozesu hautatzen ditugu eta pilotu-agenteak hedatzen ditugu. Eragina neurtzen dugu, doitzen dugu eta eskalatzeari buruz erabakitzen dugu.

Eskatu pilotu-elkarrizketa AA software garapena