AI-natívtermékek,produkción.

Egy AI-agent nem csak szöveget generál: eszközöket hív, dönt és több lépésen át elvégez egy feladatot. MCP-szerverekkel a saját rendszereidhez kötöm (számlázás, bank, naptár, CRM), így az agent valódi munkát végez, nem csak tanácsot ad. Az első ilyen saját termékem a titkar.ai.

Egy AI-integráció funkció, például chatbot egy meglévő webáruházban. Egy AI-termék fundamentuma maga az AI: a Phora AI úgy generál lifestyle termékfotókat, hogy a felhasználó soha nem lát promptot. Az AI ott nem funkció, hanem maga az értékajánlat.

Egy egyszerű chatbot vagy tartalomgenerátor 400–900 ezer Ft körül mozog. Egy multi-step agent workflow 2–4 millió Ft. Egy production-grade AI-termék 5 millió Ft fölött. A költség nagyobb része nem a fejlesztés, hanem a context engineering és a költség-/rate-limit réteg.

Igen, két úton: finomhangolt modellel vagy retrieval-augmented generation-nel (RAG). A gyakorlatban a RAG általában elegendő: egy vektoradatbázis (Pinecone, pgvector) tárolja a tudásbázist, és az LLM csak kontextusban kapja meg. Anthropic és OpenAI zero-retention üzemmódban érzékeny adathoz is használható.

Amikor determinisztikus eredmény kell, és egy egyszerű szabályrendszer is megoldja. Amikor a hibaarány nem megengedhető (pénzügyi tranzakció, jogi döntés). Amikor a bemeneti adat annyira strukturált, hogy az LLM csak többletköltség. Az AI nem alapértelmezett megoldás; eszköz konkrét problémákra.