# Practical AI. Az agentic AI korszak építése — Angie Jones (Agentic AI Foundation), 2026-08-28 > **Epizód:** Practical AI • **Cím:** Building the Agentic AI Era — Inside the Agentic AI Foundation • **Dátum:** 2026-08-28 • **Házigazdák:** Chris Benson és Daniel Whitenack • **Vendég:** Angie Jones (Agentic AI Foundation, korábban Block / IBM / Twitter) > **Forrás:** [Practical AI podcast](https://changelog.com/practicalai) • **Transcript forrása:** saját ASR-futtatás (Whisper, 7421 szó) > **Transcript:** 7421 szó, praktikai AI-epizód (Chris Benson + Daniel Whitenack + Angie Jones) --- ## A lényeg Angie Jones, az Agentic AI Foundation vezetője (korábban IBM, Twitter, Block) a 2025 végén OpenAI, Anthropic és Block által közösen alapított szervezet munkájáról beszélget Chris Bensonnal és Daniel Whitenack-kel. A Blocknál szerzett tapasztalataiból kiindulva Angie a 12 000 fős vállalat AI-oktatási stratégiáját mutatja be: a nem fejlesztőknek személyes, azonnali értéket kell mutatni az agent-eken keresztül, a fejlesztőknek pedig az 1-9-90 szabály alapján 50 „bajnokot” (champion) kell kiválasztani, akik a tudást a repository-kba építik (AGENTS.md, agent skills, context engineering), nem a fejekben tartják. Az Agentic AI Foundation a Linux Foundation ernyője alatt működik, és öt kulcsprojektet gondoz: AGENTS.md (OpenAI), Goose (Block), MCP (Anthropic), Agent Gateway (Solo.io) és A2A (Google). A szervezet globális mandátummal bír (Kína mobile-first kultúrája, EU AI Act, embodied intelligence / robotika). A legnagyobb kihívás nem technikai, hanem **a szélesebb társadalmi adoptáció**: Angie reméli, hogy az AI a mindennapok természetes részévé válik, de hangsúlyozza, hogy „ne az ügynökök alkalmazottjai legyünk”. Az epizód második fele a single → multiple → million agents skálázhatóságot, a MCP Discord közösséget, és a 6 hónapos előrejelzést tárgyalja. --- ## 1. rész: Angie karrierútja és a Foundation megalapítása ## Angie Jones karrierútja, az IBM-től a Blockig Angie klasszikus, évtizedes tapasztalattal rendelkező technológusként írja le magát, aki mérnökként és vezetői pozíciókban dolgozott az IBM-nél és a Twitteren. A Blocknál (a Square-t és a Cash Appot is magában foglaló fintech cégnél) betöltött utolsó szerepében kapta azt a feladatot, ami végül elvezetett jelenlegi pozíciójához: a teljes, 12 000 fős vállalatot meg kellett tanítania AI agent-ek használatára. > "I'm your traditional techie, so I've worked as an engineer for a couple of decades. So, you know, at places like IBM and Twitter, and the last role was at Block in an engineering and leadership capacity, and so in that role, one of my tasks was to basically teach the entire company, 12,000 people, how to use AI agents." — Angie Jones Angie maga is párhuzamosan tanult a csapatával: 2024 elején még nem állt rendelkezésre tankönyv vagy kiforrott best practice, az egész terület vadonatúj volt, nemcsak a tech-szektoron kívül, hanem a tech-iparágon belül is. A Block egyik legfőbb belső AI agent-je, a Goose, a fejlesztői csapatok mindennapi munkáját segítette: kódolási feladatok automatizálásától a mérnöki munkafolyamatok gyorsításáig. Ezzel párhuzamosan Angie a Developer Relations területét is vezette, vagyis a világ minden tájáról érkező fejlesztőknek is magyarázta, mit jelent az új technológia. > "I write out the gate, and that was early, like, 2024. So a lot of this stuff was brand new, it was not even common in tech, let alone in others' verticals, right?" — Angie Jones A Goose belső használata során Angie és csapata hamar felismerte, hogy a Block teljes szervezetének szüksége van az új készségekre, nem csak a mérnököknek. Ekkor lépett be a képbe Jack Dorsey, a Block alapító-vezérigazgatója, aki Angie szerint így fogalmazott: > "Hey, Angie, you're teaching, like, everybody else about agents, I really would love for everyone in this company to learn how to use agents." — Jack Dorsey, idézi Angie Innentől nem volt megállás: a pénzügytől a marketingen át a dizájnig és a HR-ig minden szervezeti egységet be kellett vonni. Angie csapatával "nagyon mélyre mentek" a képzési programban, és eljutottak addig a pontig, ahol a Blockot "egészen AI-fluent" (AI-jártas) vállalatként írta le, mindenki magabiztosan használta az agent-eket. A blokkbeli mélyebb, mérnöki szervezetre fókuszáló vizsgálódás váratlan eredményt hozott: bár a mérnökök használták az eszközöket, **a fejlesztői sebesség (developer velocity) nem javult érdemben**. Angie ekkor kezdte el "inni a tűzcsapból" (drink from the fire hose), az összes megjelenő hírt, release-t, frissítést feldolgozta, kiszűrte a zajt, és a hasznosítható részt visszajuttatta a mérnököknek. A protokollos munka (a Block saját, határokon átívelő pénzmozgatási protokollja) során szerzett tapasztalatok a nyílt szabványokról később kulcsfontosságúnak bizonyultak. > "I worked on a protocol, never thought I would be a protocol girl, but learned a lot about, like, just kind of open standards and how all of that works as well. Also really big and open source throughout my career... So all of that kind of came together in this perfect storm." — Angie Jones Chris rákérdezett, és Angie megerősítette, hogy Jack Dorsey-val a Twitter óta dolgozik együtt; Dorsey hozta őt magával a Blockhoz, amikor elindultak a nyílt forráskódú projektek és protokollok fejlesztésével. ## Az Agentic AI Foundation megalapítása, a "tökéletes vihar" A karrierút organikus csúcspontja az Agentic AI Foundation 2025 végi megalapítása volt. Három alapító cég, az **OpenAI**, az **Anthropic** és a **Block**, döntött úgy, hogy közösen hoznak létre egy új szervezetet a Linux Foundation ernyője alatt, mert bizonyos szabványokat és nyílt forráskódú projekteket nem helyes, ha egyetlen cég tulajdonol vagy gondoz kizárólagosan. Az MCP, vagyis a Model Context Protocol volt az egyik legfőbb példa. Az MCP az a protokoll, amelyet az agent-ek használnak az alkalmazásokhoz és eszközökhöz való csatlakozásra. A Block belső használatából jött az evidencia, hogy a teljes szervezetnek MCP-szolgáltatásokra volt szüksége, bármely alkalmazáshoz akartak is csatlakozni. Az Anthropic idővel felismerte, hogy ezt a protokollt "semleges otthonba" kell helyezni, és a három alapító cég ezen az alapon hozta létre az Agentic AI Foundationt a Linux Foundation gondozásában. > "OpenAI, Anthropic, and Block wanted to form a foundation for agentic AI. They understood that hey, some of these standards, some of these open source projects that we're coming up with, we probably shouldn't be the sole authors or owners of these things, right? MCP is a great example. So MCP is the Model Context Protocol. This is what agents use to connect to applications and tools, right." — Angie Jones A Linux Foundation hosszú évtizedes múltja, ismertsége és függetlensége adta azt a hátteret, amire az új szervezetnek szüksége volt. A megalapítás után Angie és a Block nyílt forráskódért felelős vezetője (head of open source) átment az új alapítványhoz, és azóta is ott dolgoznak teljes munkaidőben. ## Belső AI-oktatási stratégia 12 000 fős cégnél A beszélgetés egyik legértékesebb része az az oktatási stratégia, amelyet Angie a Blocknál kidolgozott, és amely a mai napig mintaértékű más, hasonló váltás előtt álló vállalatok számára. Chris hangsúlyozta, hogy 2026-ban különösen felgyorsult az agent-ek elterjedése ("this year it just has taken over the world"), és minden szervezet szembesül ezzel a kihívással. ### A nem-fejlesztők megszólítása, a változásmenedzselés művészete Angie két nagyon különböző kihívást azonosított: egyrészt a klasszikus change management kérdést, másrészt a technikai eszközhasználatot. Az érzelmi oldalról közelítve: a szervezetekben sokan **évtizedes tapasztalattal** rendelkező szakértők, akiknek hirtelen azt mondják, hogy "dobják el a meglévő folyamataikat". Ehhez jön a **félelem, az ellenállás és a bizonytalanság**, amit a közvéleményben is tapasztalható AI-szkepticizmus erősít. A technikai oldal sem volt egyszerűbb 2024–2025-ben: a felhasználóknak gyakran JSON-okat kellett másolniuk egy MCP-szerver beüzemeléséhez, ami a nem technikai kollégák számára teljesen idegen volt. > "These are experts in their domains, right, who maybe been doing this a couple of decades and you're like, oh, kind of throw away like your processes and everything, and we want you to do this. Not only that, to your point, resistance, right, fear, lots of different emotions involved in that." — Angie Jones Angie stratégiája három jól bevált elven nyugszik: 1. **Reális, kiegyensúlyozott pozíció felvétele.** Ahelyett, hogy "Kool-Aid italt" próbálna rátukmálni a kollégákra, azt hangsúlyozza: "itt van egy más megközelítés, ami felgyorsíthat, és hozzáférést adhat olyan dolgokhoz, amikhez eddig nem volt". 2. **Konkrét, személyes érték bemutatása.** Ha egy pénzügyes kolléga adatot akar, ahhoz most egy másik csapatnak kellett ticketet írnia, napokat várni egy riportra, majd még azt is magának értelmeznie. Az agent + MCP megoldással **másodpercek alatt** hozzájuthat ugyanahhoz. 3. **Lépcsőzetes delegálás és bizalomépítés.** Apró, konkrét feladatokkal kezdeni, sikerélményt adni, fokozatosan növelni az agent-re bízott feladatok súlyát, amíg mindenki megtalálja a saját "sweet spot"-ját. Chris kiegészítette: **a munkaköri leírásokból kell kiindulni, és megkeresni azokat a feladatokat, ahol az embernek jelenleg egyértelmű előnye van az AI-val szemben**, ez egy "fluid" határvonal, ami az idő múlásával változhat. ### A fejlesztők megnyerése, az 1-9-90 szabály és a 50 bajnok A fejlesztők között is voltak "rajongók" és "szkeptikusok", valamint sokan, akik egyszer próbálták a korai eszközöket, csalódtak, és azóta "feladták", pedig Angie szerint 2025 novemberére a modellek ugrásszerűen jobbak lettek ("the models just got really good"). A szervezetnek viszont nem volt ideje kivárni: a mandátum az volt, hogy **az egész 3 500 fős mérnöki szervezet használja az AI-t**. Angie itt alkalmazta az **1-9-90 szabályt** (bármely közösségben 1% az alkotó, 9% a kísérletező, 90% a fogyasztó). Ahelyett, hogy egyszerre az egész 3 500 fős szervezetet "felrángatná", Angie a **legfelső 1%-ot célozta meg**: 50 "bajnokot" (champion) választott ki, akik a szervezet összes nagyobb, kritikus repository-ját képviselték, és a lehető legváltozatosabb technológiai profilokkal rendelkeztek (frontend, backend, iOS, Android). > "I went across the org and I pulled people, and they didn't necessarily have to be the drunk off the Kool-Aid, like AI peeled people, but I just needed representation from every major repo that we had." — Angie Jones Az 50 fős csapat heteken át "a tűzcsapból ivott" Angie-vel együtt: kipróbálták az új eszközöket, leszűrték a zajt, és a tapasztalataikat visszaforgatták a saját repository-jukba. Az eredmény: **a tudás beépült a rendszerekbe** (context engineering technikák, agents MD fájlok, agent skills), nem a fejlesztők fejében volt. Így amikor bármelyik fejlesztő az adott repository felé irányította az agent-jét, az agent "úgy viselkedett", ahogy az adott csapat elvárta. A 50 bajnok **brown bag session-ökön** (informális belső tudásmegosztó üléseken) számolt be a tapasztalatairól, és a kipróbált megoldásokat hozta vissza a csapatának. A szervezet különböző típusú repository-jaihoz más-más technikák működtek: "ez jól megy weben, de mobilra nem jó", és ezeket a platform-specifikus tanulságokat az adott platform bajnokai vitték tovább a hasonló munkát végző más csapatoknak. > "Things like context engineering techniques, things like, you know, agents MD files and agent skills and all of that baked into the repo. So that no matter who was pointing their agent at this repo, the agent could work the way that your team wanted it to work, because it was baked into the system." — Angie Jones Angie kiemeli, hogy ez enterprise-szinten különösen fontos: nem lehet csupán Twitter-demókra építeni, mert a Block hatalmas monorepo-kkal és az ügyfelek pénzével dolgozik, az enterprise rendszereket **sokkal körültekintőbben** kell megközelíteni. ## Az Agentic AI Foundation jelenlegi tevékenysége A beszélgetés utolsó nagy blokkja az Agentic AI Foundation 2025 végi megalapítása óta eltelt nyolc-kilenc hónap tapasztalatait és a jelenlegi projekteket mutatja be. ### A "semleges otthon" modell Az alapítványt nagy lelkesedés övezte: "dozens of companies" (több tucat cég) jelezte csatlakozási szándékát, mert mindenki felismerte, hogy **egyes szabványokat nem szabad egyetlen cég konyhájában "megfőzni"**. Angie az "agentic commerce" példáját hozza: ha az agent-ek webes vásárlásainak szabványairól van szó, akkor a Visa, a PayPal, a Stripe és más piaci szereplők mind **egy asztalnál kell, hogy üljenek**, egyikük sem akarja, hogy egy versenytárs egyoldalúan határozza meg a játékszabályokat. > "If we're talking about agentic commerce, for example, PayPal doesn't want strike figuring that out by themselves, right. They want to work together or they need to work together and they know they need to work together." — Angie Jones A megoldás az Agentic AI Foundation working group struktúrája: a tagok kiválaszthatják, mely munkacsoportokban kívánnak részt venni, és ezekben **együtt definiálják a játékszabályokat és építik a játéktáblát**. Amint ez megvan, jöhet a verseny, "deal me in". ### A gondozott projektek Az alapítvány jelenleg az alábbi projekteket gondozza: - **MCP** (Model Context Protocol), az agent-ek univerzális csatlakozófelülete az alkalmazásokhoz és eszközökhöz - **Agents MD**, kontextus- és viselkedésleíró fájlok agent-ek számára - **Goose**, a Block által fejlesztett, mára az alapítványhoz került belső AI agent - **Agent Gateway**, az agent-forgalom központi kapuja - **A2A** (Agent-to-Agent), a Google által kezdeményezett, a beszélgetés hetében éppen az alapítványhoz csatlakozott agent-ek közötti protokoll Angie külön kiemeli, hogy a gondozás semlegessége azért kulcsfontosságú, mert **ha egy cég egyedül birtokol egy protokollt, a többi piaci szereplő vonakodik rá építeni**. Az alapítványi modell ezt a bizalmi kockázatot szünteti meg. ## Összegzés és kulcsgondolatok Az epizód első részének központi üzenete, hogy az agentic AI nem egy cég, nem egy termék, hanem **egy új, nyílt ökoszisztéma**, amelyet több nagy iparági szereplő együttműködésével, semleges alapítványi gondozásban kell építeni. Angie Jones karrierútja, az IBM-től és a Twittertől a Blockig, a Goose megszületésén át az Agentic AI Foundation alelnöki székéig, ennek a víziónak a megtestesülése. Az oktatási stratégia, amelyet Angie a Block 12 000 fős szervezetében kidolgozott, két kulcselven nyugszik: (1) a nem fejlesztő kollégáknál a személyes, azonnali érték bemutatására és a fokozatos delegálásra építeni, (2) a fejlesztői szervezetnél az 1-9-90 szabályt alkalmazni, és a 10%-os "bajnoki" réteget felvértezni a tudással, amelyet aztán beépítenek a repository-kba, így a 90%-os többségnek nem kell mindent újra megtanulnia. Az MCP és a többi gondozott protokoll alapítványi modellje a nyílt forráskód és a nyílt szabványok évtizedes tapasztalatára épít, de az agentic AI gyorsaságával és a több nagy cég egyidejű érintettségével fűszerezve. Az epizód második részében várhatóan az alapítvány jövőbeli terveiről és az agent-ek interoperabilitásáról lesz szó. ## 2. rész: Globális perspektíva, az öt projekt és az ember szerepe ## A globális perspektíva: Kína mobile-first kultúrájától az embodied intelligence-ig Angie Jones a *Agentic AI Foundation* egyik legizgalmasabb aspektusaként írja le, hogy a szervezet kifejezetten **globális mandátummal** működik: míg korábbi céges pozíciójában a saját buborékjából (döntően Észak-Amerika) látta az iparágat, most a feladata az, hogy figyelemmel kísérje, hogyan veszik át az ügynök-alapú technológiát Japánban, Kínában, Afrikában, és segítse a különböző országokat az interoperábilis szabványok kialakításában. Chris egyetért: könnyű beleesni abba a csapdába, hogy valaki a saját szűk szegmenséből azt feltételezi, mindenki más ugyanúgy dolgozik ügynökökkel, mint ő. - **Kína, mobile-first kultúra, A2A use case-ek.** Kínában a technológiahasználat sokkal mobil-centrikusabb, mint Észak-Amerikában (ahol a SaaS-szolgáltatások dominálnak). Emiatt a kínai piacon az **agent-to-agent (A2A)** protokollra nagyobb az igény: a különböző alkalmazásoknak (pl. a WeChat és a hozzá kapcsolódó ügynök-appok) közvetlenül kell tudniuk egymással kommunikálni. Ez a példa jól mutatja, hogy az alkalmazás-ökoszisztéma formálja a szükséges szabványokat és protokollokat. - **Embodied intelligence és robotika.** Chris, aki magát az autonómia és az embodied intelligence kutatójaként pozicionálja, felveti, hogy Kínában és Japánban a robotika (szárazföldi és légi robotok egyaránt) sokkal előrehaladottabb, mint az USA-ban. A nyílt szabványoknak ezért **a fizikai alkalmazásokat is le kell fedniük**, nem csak a szoftveres ügynököket. - **EU AI Act, globális hatás.** Európában most vezetik be az **EU AI Act**-et, ami megváltoztatja, milyen átláthatósági követelményeknek kell megfelelniük ezeknek a rendszereknek, és ez globálisan érvényes, mert ha bármely szolgáltató európai felhasználót szolgál ki, akkor is alkalmazkodnia kell. A foundation keretein belül dedicated working group foglalkozik azzal, hogyan lehet egységes megközelítést kidolgozni, hogy minden szereplőnek ne kelljen a nulláról újra feltalálnia a megfelelőségi keretrendszert. Anthropic például komoly visszhangot kapott, amikor a saját megoldását bevezette. - **Anthropic watermarking-paper.** Chris néhány nappal a felvétel előtt megjelent tanulmányra is utal: az Anthropic AI által generált tartalmak vízjelezéséről publikált egy anyagot. Bár ez nem kizárólag az Agentic AI Foundation mandátuma, a műsorban jelzik, hogy valószínűleg hamarosan külön epizódot szentelnek a témának. > „That's exactly like what the working groups do — find your lane, get into it.” — Angie Jones a lokális specializációk (EU, Kína, Japán) és a globális szabványosítás összehangolásáról. ## Az öt alapító projekt részletes áttekintése Angie a podcast technikai részében egyenként bemutatja a foundation öt kulcsprojektjét, és azt is, hogy melyiket melyik alapító cég hozta be: ### 1. AGENTS.md, az ügynök-utasítások szabványa (OpenAI) Az **AGENTS.md**-t az OpenAI hozta létre, és célja, hogy **szabványosítsa, hogyan kommunikálják a kódbázisok (projektek) az üzemeltetési utasításaikat az ügynökök felé**. a README testvérfájljaként működik: a projekt explicit, géppel olvasható formában megadja az ügynöknek, hogyan kell vele dolgozni. ### 2. Goose, az első nyílt forráskódú AI ügynök (Block) A **Goose** az egyik első nyílt forráskódú AI ügynök, és **agentic runtime-ot** biztosít. Ez a projekt a Block-tól (Jack Dorsey cége, korábban Square) érkezett a foundationbe, és a gyakorlati, futtatható ügynök-oldalt képviseli. ### 3. MCP (Model Context Protocol), ügynökök csatlakoztatása eszközökhöz és rendszerekhez (Anthropic) Az **MCP** az Anthropic protokollja, és azt oldja meg, hogy az ügynökök hogyan csatlakoznak külső eszközökhöz és rendszerekhez. Ez az iparág egyik legelterjedtebb integrációs szabványa, és a későbbiekben említett MCP Discord a foundation legszínesebb, legaktívabb közösségi tere. ### 4. Agent Gateway, forgalomirányítás és governance (Solo.io) Az **Agent Gateway** a Solo.io-tól érkezett, és célja a **MCP-forgalom és az A2A-forgalom közvetítése** (mediation). Amikor egy vállalati környezetben élesben használják ezeket a protokollokat, szükség van **ellenőrzésre (controls)**: mit csinálhat az ügynök, mihez férhet hozzá, megfigyelhetőség (observability), és az Agent Gateway pontosan ezt az „agentic ingress” réteget adja. ### 5. A2A (Agent-to-Agent Protocol), ügynökök koordinációja (Google) Az **A2A** a legújabb projekt, a Google hozta be, és azt válaszolja meg, hogyan tudnak az ügynökök **más ügynökökkel koordinálni**: munkát delegálni egymásnak vagy közösen dolgozni egy feladaton. Ez a réteg az, ami a single-agent paradigmából a multi-agent, kooperatív rendszerek felé vezet. > „MCP connects agents to tools and systems; Agent Gateway mediates traffic so you have controls around what the agent is doing; A2A is how agents coordinate with other agents.” — Angie Jones az öt projekt összefoglalójaként. ## A skálázhatóság kérdése: single → multiple → million agents Chris egy saját, a felvétel idejénél alig hónapokkal korábbi időszakot felidézve mutatja be a drámai sebességet: tavaly év végén még „egy ügynök egy feladatra” volt a jellemző minta; az idei év elején elindult a multi-agent kollaboráció; most, 2026 augusztusára **egyes use case-ekben már több százezer vagy akár több millió ügynök** dolgozik együtt. Ez nem általános iparági tendencia, hanem a skála felső vége — de azt jelzi, hogy az Agentic AI Foundationnek olyan szabványokat kell alkotnia, amelyek ezt a volument is kibírják. - A skálázhatóság nem csak technikai, hanem **szervezeti kihívás**: a working groupok hagyományosan lassúak, mire konszenzusra jutnak, a piac már továbblépett. A Agentic AI Foundation erre kifejezetten úgy válaszolt, hogy **a hagyományos alapítványi tempónál szándékosan gyorsabban mozog**. - A tagság nem „szabadidős önkéntesekből” áll, hanem **olyan vállalatok képviselőiből, akik maguk is terméket építenek ezekre a szabványokra** — nekik közvetlen üzleti érdekük a gyors döntéshozatal, mert a saját termékeik ettől függenek. - A versenytársak (OpenAI és Claude csapata, Google képviselői stb.) a working group üléseken **„nagyon barátságosan”** dolgoznak együtt — még akkor is, ha céges szinten épp „heves Twitter-vitát” folytatnak. Ahogy Angie fogalmaz: „a mi dolgunk, hogy ezt a szabványt kidolgozzuk; hadd beszéljenek azok az őrültek odakint”. > „We move a lot faster because the innovators themselves are the members of these working groups — they have an incentive not to drag this along.” — Angie Jones ## A MCP Discord, mint a nyílt forráskód együttműködés szép példája Angie külön kiemeli a **MCP Discord szervert**, ahol az MCP protokollon belül **több tucat working group** működik párhuzamosan. A szerver nem csak ötletdobáló: minden cég képviselője **valódi fejlesztési munkát** végez, új funkciók, problémamegoldás, integráció, mert a saját termékeik függenek tőle. Ez a nyílt forráskód együttműködés „szépsége”: versenytársak, akik a szabványon közösen dolgoznak, mert az mindannyiuknak érdeke. A nyíltság másik oldala, hogy **minden working group nyilvános**: bárki csatlakozhat, megnézheti a megbeszéléseket, sőt akár hozzászólhat is. Vannak dedikált csoportok biztonságra, identitásra, és gyakorlatilag bármilyen „lane”-re, ami a tagságot érdekli. Ez a nyílt modell biztosítja, hogy a konszenzus ne csak egy szűk cégcsoport buborékjában szülessen meg. ## Hat hónapos előrejelzés: a szélesebb társadalmi adoptáció kihívásai A műsor utolsó komoly témája a **6 hónapos kitekintés**. Chris explicit kéri Angiet, hogy legyen merész és találgasson, és jelzi, hogy ő és Daniel Whitenack (a podcast másik műsorvezetője) rendszeresen „elhibázza” az ilyen jóslatokat, de érdemes megpróbálni. Angie válasza szerint a legnagyobb kihívás nem technikai, hanem **a szélesebb társadalmi adoptáció**: a technológiai buborékon (fejlesztők, AI-kutatók, iparági szereplők) kívül a hétköznapi ember **alig használ AI-t**, talán rákérdezett valamit a ChatGPT-nél, vagy a Google keresője adott egy AI-összefoglalót, de ennyi. Ezen a szinten még rengeteg mindent kell megoldani, és ez **a következő pár évet mindenképpen lefoglalja majd**. - Angie **reméli** (de nem biztos benne), hogy az AI a mobiltelefonokhoz és az internethez hasonlóan a hétköznapok természetes részévé válik. - Kifejezetten **reméli**, hogy nem jutunk el oda, hogy „az ügynökök alkalmazottai legyünk” — vagyis hogy ne csak adjuk át a feladatokat az AI-nak, és mi magunk az ügynökök kiszolgálói legyünk. - A kívánatos végállapot szerinte egy **középút**: elismerjük, hogy a technológia képes bizonyos dolgokra, de megtanuljuk, hol **nem jó ötlet** bevetni, és kialakítjuk azokat a kereteket, amelyek mentén felelősen használható. > „I hope we're not just giving it all to the agents and we become workers for the agents.” — Angie Jones Chris teljes mértékben egyetért: a beszélgetés záró gondolataként megfogalmazza, hogy a legfontosabb kérdés nem technológiai, hanem **az ember helyének megtalálása a képben**, hol az AI egy „hatalmas segédeszköz”, és hol kell meghúzni a határt. ## Összegzés és kulcsgondolatok - Az Agentic AI Foundation legnagyobb értéke a **semleges, globális otthon**, ahol a nagy versenytársak (OpenAI, Anthropic, Google, Block) közösen szabványosíthatnak, és ahol a Kína, Japán, Afrika sajátos igényei is asztalra kerülhetnek. - Az öt alapító projekt (AGENTS.md, Goose, MCP, Agent Gateway, A2A) együttesen lefedi az **utasítások szabványosításától** (AGENTS.md) az **ügynök-futtatáson** (Goose) át az **eszköz-integráción** (MCP), a **forgalomirányításon** (Agent Gateway) és az **ügynök-koordináción** (A2A) keresztül a teljes agentic stack-et. - A skálázhatóság ugrásszerű: alig egy év alatt a single-agent paradigmától a több százezer / millió ügynököt kezelő rendszerekig jutott az iparág, és a foundation sebessége ezt a tempót próbálja lekövetni azzal, hogy a working groupok tagjai maguk is a szabványokra építő vállalatok képviselői. - A MCP Discord az egyik legszebb példája annak, hogyan tudnak versenytársak **konstruktívan együtt dolgozni** egy nyílt szabványon, ha a saját termékeik is függnek tőle. - A 6 hónapos előrejelzés legfontosabb üzenete: a technológia készen áll, de **a társadalmi adoptáció és az ember szerepének tudatos meghatározása** a valódi feladat, nem szabad, hogy az ember „az ügynökök alkalmazottjává” váljon. --- ## Forrás - **Epizód weboldal:** - **Házigazdák:** Chris Benson és Daniel Whitenack - **Vendég:** Angie Jones (Agentic AI Foundation; korábban Block, IBM, Twitter) - **Epizód kulcsszavak:** Angie Jones, Chris Benson, Daniel Whitenack, Agentic AI Foundation, Linux Foundation, OpenAI, Anthropic, Block, MCP (Model Context Protocol), AGENTS.md, Goose, Agent Gateway, A2A, Solo.io, Jack Dorsey, IBM, Twitter, Block, 1-9-90 szabály, 50 bajnok (champion), brown bag session, context engineering, agent skills, EU AI Act, embodied intelligence, robotika, Kína mobile-first, MCP Discord, multi-agent rendszer, single agent, million agents - **Transcript forrása:** saját ASR-futtatás (Whisper, 7421 szó, praktikai AI-epizód transcript, Chris Benson + Daniel Whitenack + Angie Jones) - **Feldolgozás:** Henky-pipeline (2 részes self-write a Practical AI epizódhoz, 2026-08-28)