Ugrás a tartalomhoz
AppForge Solution - Webfejlesztés, Appfejlesztés, MI Fejlesztés
Python · LangChain · LangGraph · AI Agents

Vállalati folyamatautomatizálás Python + LangChain alapokon

Saját Python kódból épített AI ügynökök és integrációk. LangChain + LangGraph + FastAPI + Temporal - produkció-szintű, monitorozott, verziókezelt agentic rendszerek. Nem no-code platformot adunk el: éles, skálázható, audit-képes szoftvert. ROI tipikusan 3-9 hónap.

Saját Python kódbázis LangChain + LangGraph agentic stack NAV / Számlázz.hu / ERP integráció ROI 3-9 hónap

Megbízható partnerek

Büszkén dolgozunk együtt vezető vállalatokkal

Tipikus felhasználások

Mit automatizálunk a leggyakrabban?

8 konkrét felhasználási eset, amit szinte minden ügyfelünknek bevezetünk. A teljes lista hosszabb - ezek a leggyorsabban megtérülők.

Számla-feldolgozás

Bejövő PDF / e-mail / NAV számlák automatikus felismerése, könyvelő szoftverbe töltés (Számlázz.hu, Billingo, KulcsSoft), kontírozás, jóváhagyási workflow. ROI: 1-3 hónap.

Lead-routing & CRM-szinkron

Weboldali űrlapból CRM-be (HubSpot, Pipedrive), lead scoring, automatikus értékesítő-hozzárendelés, follow-up email-sorozat. Slack / Teams értesítés.

Adatok szinkronizálása rendszerek között

Webshop → ERP → könyvelő, vagy CRM → email marketing → support - bármilyen kombinációban. Két- vagy többirányú szinkron, hibakezeléssel.

Dokumentum-feldolgozás (OCR + AI)

Szerződések, jelentések, számlák, megrendelések automatikus felismerése, kategorizálása, kulcs-adatok kinyerése. AI-alapú megértés, nem csak OCR.

Ügyfélszolgálat-automatizálás

Bejövő tickek osztályozása, alap kérdések megválaszolása RAG-alapú chatbottal, eskaláció emberi agenthez ha szükséges. Csökkenti a support volume-ot 40-60%-kal.

Riportgyártás & dashboard

Adatok automatikus összegyűjtése (ERP, GA4, ad platformok, CRM), heti / havi vezetői riport generálás. Power BI / Metabase / Looker dashboardok.

HR onboarding / offboarding

Új munkatárs felvételekor: hozzáférések kiosztása (Google Workspace, Slack, GitHub, ERP), felszerelés-igénylés, képzések beosztása. Kilépéskor visszafordítva.

Enterprise-szintű, kódolt megoldások - nem no-code

Mi nem no-code platformot adunk el. A flow-k Python kódban, LangChain / LangGraph-fel, FastAPI mögött, Temporal vagy Celery-vel futnak. Verziózott, unit-tesztelt, megfigyelt - pont mint bármelyik enterprise alkalmazás. Long-running, döntés-igényes, audit-kötelezett folyamatokra.

Hogyan dolgozunk

A mi folyamatunk

Alapos tervezés, zökkenőmentes kivitelezés és kreatív problémamegoldás - így érünk el kiemelkedő eredményeket.

01

Koncepció

Nem sablon megoldást kapsz. Feltérképezzük az üzleti céljaidat, a piacodat és a konkurenciát, majd olyan stratégiát készítünk, ami mérhető eredményeket hoz.

02

Tervezés

Wireframe-ek, prototípusok és UI/UX tervek, amelyeket valódi felhasználói igényekre építünk. Minden kattintás, minden elrendezés a konverzió növelését szolgálja.

03

Fejlesztés

Agilis fejlesztés a legmodernebb technológiákkal, heti demókkal és transzparens haladással. Mindig tudni fogod, hol tart a projekted.

04

Tesztelés

Automatizált és manuális tesztelés minden platformon, minden böngészőben. Nem engedünk élesbe semmit, ami nincs 100%-ig kipróbálva.

05

Indítás & Támogatás

Az élesítéssel nem ér véget a munka. Monitorozás, teljesítmény-optimalizálás és folyamatos támogatás, hogy a megoldásod napról napra jobban teljesítsen.

Eszközök

Folyamatautomatizálás - eszközválasztás

Nem ragaszkodunk egy eszközhöz. A feladathoz illeszkedő megoldást választjuk - gyakran 2-3 eszközt használunk egy projekten belül.

LangChain + LangGraph (Python)

A fő agentic stack. Több-lépéses, állapotgéppel modellezett ügynök-folyamatok. Tool-calling, retriever, memóriakezelés - minden kódban, tesztelve, tracelve (LangSmith / Langfuse).

FastAPI + Pydantic

Az automatizációs réteg API-ja. Strukturált input/output, validációval. CI/CD-be illesztve, Docker / Kubernetes-en deployolva. Skálázható, mérhető.

Temporal / Celery + Redis

Hosszan futó, retry-igényes flow-k orchestrálása. Idempotens task-ok, exponenciális visszalépés, durable execution - éles enterprise környezetbe.

AI Agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen)

Önállóan döntő ügynökök komplex feladatokra: ajánlatkészítés, ügyfél-osztályozás, dokumentum-elemzés, kutatási ügynökök. Saját Python kódbázisban, nem no-code platformon.

OCR + Document AI (Azure DI, Tesseract, layoutLM)

Számlák, szerződések, nyomtatványok strukturált kinyerése. Eredmény validálva LLM-mel, hibás esetek emberi review-ba.

RPA (csak ahol elkerülhetetlen)

Régi, API nélküli rendszerekhez (SAP GUI, banki terminál) - ha az API megnyithatóvá válik, lecseréljük. Az RPA szerintünk átmeneti megoldás, nem cél.

GYIK

Folyamatautomatizálás - Gyakran Ismételt Kérdések

Mi a folyamatautomatizálás?

A folyamatautomatizálás (process automation) az ismétlődő, kézi munkafolyamatok automatikus elvégzése szoftver segítségével. Tipikus példák: bejövő számlák feldolgozása, lead-rutinizálás CRM-be, adatok szinkronizálása rendszerek között, dokumentum-osztályozás, riportgenerálás. Mi enterprise-szintű, kódolt megoldásokat építünk: Python + LangChain + LangGraph alapú agentic rendszerek, FastAPI mögött, Temporal-on futó, monitorozott, verziókezelt flow-kkal. Nem no-code platformot adunk el - éles, skálázható, audit-képes szoftvert.

Mennyibe kerül egy folyamatautomatizálás projekt?

Egyszerű, 1-3 lépéses workflow (pl. űrlap → CRM → email): 100-500.000 Ft. Közepes komplexitású, több rendszer közötti integráció hibakezeléssel: 500.000–2.500.000 Ft. AI-vezérelt komplex automatizálás (pl. számla-feldolgozás OCR + AI besorolással + jóváhagyási flow-val): 2.500.000–10.000.000 Ft. Karbantartás havi 30-150e Ft (új API-változások követése, monitoring). ROI tipikusan 3-9 hónap.

Mi a különbség az RPA és az AI automatizálás között?

Az RPA (Robotic Process Automation) egy "robotot" futtat, ami emberként klikkel egy meglévő, gyakran régi rendszerben (SAP GUI, banki terminál, Excel). Az API-mentes, "képernyő-szintű" automatizálás. Az AI automatizálás valódi megértéssel működik - bejövő dokumentumot megért, emailt kategorizál, ajánlatot generál. A modern megközelítés: API integráció, ahol lehet (gyors, megbízható) → AI ahol döntés kell → RPA csak ha az adott rendszerhez nincs API. RPA gyakran csak átmeneti megoldás, amíg az API nincs meg.

Miért Python + LangChain és nem n8n / Make / Zapier?

A no-code platformok (n8n, Make, Zapier, Power Automate) jók prototípusra és egyszerű integrációkra, de három okból nem alkalmasak komoly, enterprise automatizációra: (1) nem verziókezeltek, nem unit-tesztelhetők - minden változás kockázat; (2) skálázhatóság és megfigyelhetőség korlátozott - éles 100k+ flow / nap volumen-en akadnak; (3) AI-integráció felszínes, az ügynök-logikát nem lehet finoman orchestrálni. A mi megközelítésünk: Python + LangChain / LangGraph + FastAPI + Temporal - minden kódban, Git-ben, CI/CD-vel, monitoringgal. Ez ugyanaz a minőségi szint, mint amit egy ERP vagy CRM rendszertől elvárnál. Hosszú távon ez a felelős választás.

Hogyan kezdjek hozzá egy folyamatautomatizálás projekthez?

(1) FOLYAMAT-AUDIT: készíts listát a heti ismétlődő, manuális feladatokról, és mennyi időt vesznek el. (2) PRIORITÁSOK: válaszd ki a 3 legtöbb időt elvevő, leginkább hibára hajlamos folyamatot. (3) MVP AUTOMATION: kezdj az egyikkel, egy gyors (1-2 hetes) automatizálási próbával - bizonyítsd a koncepciót. (4) MÉRJ: mennyi időt spóroltál meg, hibák száma, ROI. (5) SKÁLÁZD: a sikerre építve a többi folyamat is. Ingyenes auditot ajánlunk - 30 perc kérdezősködés alapján megmondjuk, melyik 3 folyamattal érdemes kezdeni.

Tudtok integrálni magyar szoftverekkel? (Számlázz.hu, Billingo, NAV, KulcsSoft)

Igen. A Számlázz.hu, Billingo, NAV Online Számla 3.0, KulcsSoft, RLB60, Nexon, Octopus, Vector ERP, és sok más magyar szoftver közvetlen integrációja a tipikus projekt-elemünk. Ahol nincs hivatalos API, ott egyedi scraper-rel vagy RPA-val oldjuk meg. Tipikus magyar workflow: bejövő számla (e-mail / PDF) → OCR + AI felismerés → Számlázz.hu vagy Billingo → könyvelő rendszer → jóváhagyási workflow → automatikus átutalási rendelés.

Mit jelent az AI ügynök (AI agent) automatizálásban?

Az AI ügynök egy önállóan döntő szoftver-egység, ami egy célt kap (pl. "dolgozd fel ezt a számlát"), és a célt önmaga lebontja lépésekre, eldönti, melyik eszközt használja, és végrehajtja. Hagyományos automatizálás: "ha ez, akkor az". AI ügynök: "íme egy feladat, oldd meg úgy, ahogy a legjobbnak látod". Tipikus felhasználás: komplex dokumentum-feldolgozás, ügyfél-eskaláció, ajánlatkészítés, kutatás. Keretrendszerek: LangGraph, CrewAI, AutoGen. Mi mind a hárommal dolgozunk.

Folyamatautomatizálás vs. ERP fejlesztés - mi a különbség?

Az ERP egy zárt, integrált rendszer, ami a céged egész működését (értékesítés, raktár, pénzügy, HR) egy szoftverbe vonja össze. A folyamatautomatizálás meglévő rendszerek között építi a hidakat - pl. webshop ↔ könyvelő ↔ raktár. Sokszor a ERP fejlesztés ÉS folyamatautomatizálás kombinációja a helyes út: az ERP a fő rendszer, de néhány külső eszköz (webshop, marketing tool, BI dashboard) integrálva van automatizálással. Mi mindkét szolgáltatást nyújtjuk - gyakran egymás után, sokszor egyszerre.
AI képességek

Hogyan illeszkedik az AI ehhez a megoldáshoz

Mit tud az AI, hogyan integráljuk, miknek kell megfelelni - és hogyan tartsuk az adatokat házon belül.

Mit tud itt az AI

  • Dokumentum-automatizálás

    Bejövő számlák, szerződések, megrendelések automatikus feldolgozása OCR + LLM extrakcióval.

  • AI ügynökök (agentic workflow)

    Több-lépéses, döntést igénylő folyamatok: e-mail-elemzés → CRM-frissítés → válasz-tervezet → ember jóváhagyás → küldés.

  • Természetes nyelvi triggerek

    A felhasználó magyarul írja le, mit szeretne ("küldj heti riportot a B kategóriájú lead-ekről"), és az automatizálás létrejön.

  • Önjavító flow-k

    Ha egy automatizálás megakad, az AI megpróbálja értelmezni a hibát és javaslatot tenni / újrapróbálkozni.

Hogyan integráljuk

  • LangChain + LangGraph + FastAPI

    Python alapú agentic stack - saját kódbázis, verziókezelt, unit-tesztelhető, monitorozott. Long-running flow-khoz Temporal vagy Celery + Redis. Nem no-code platform: enterprise-szintű kódbázis.

  • Hibrid modell

    Determinisztikus lépések ott, ahol kell (számolás, integráció), AI ott, ahol értelmezés vagy döntés van.

  • Audit napló

    Minden ügynök-döntés, prompt, és kimenet visszanézhető - szabályozott iparágakban kötelező.

Megfelelőség

  • GDPR

    Személyes adatot kizárólag dokumentált jogalapon kezelünk. Adattakarékosság, célhoz kötöttség, és audit-trail már a tervezésnél.

  • EU AI Act

    Minden AI use-case kockázat szerint besorolva (minimális / korlátozott / magas). Magas kockázatúnál kötelező átláthatóság, emberi felügyelet, és CE-jellegű megfelelőség.

  • NIS2

    Alapvető és fontos szervezeteknél az AI is biztonság-by-design: hozzáférés-kezelés, naplózás, incidensjelentés, ellátási lánc kockázat a modell-szolgáltatókra.

  • ISO 27001 / SOC 2

    Ahol szükséges: ISO 27001 / SOC 2 kontrollok, kulcskezelés, RBAC, audit, sebezhetőségkezelés.

Lokális / on-prem futtatás

  • Ollama / llama.cpp

    Nyílt súlyú modellek (Llama 3.x, Mistral, Qwen, Gemma) saját GPU-szerveren vagy akár CPU-n - adat nem megy harmadik félhez.

  • vLLM / TGI

    Produkció-szintű inferencia szerverek self-hosted endpointhoz. Párhuzamos felhasználók, streaming, function calling.

  • Szuverén felhő

    On-prem GPU nélküli szervezeteknek: deployment EU-s / magyar szuverén felhőn (dedikált tenant), adat-rezidencia szerződéssel.

  • Hibrid

    Érzékeny tartalom mindig lokális; nem érzékeny batch feladatokhoz frontier modellek (Claude, GPT) DPA-val biztosított API-n.

Adatbiztonsági modell

  • Nincs tanítás a te adataidon

    Akár self-hosted, akár vendor-API: az adataidat szerződésileg kizárjuk minden tanítási halmazból.

  • PII-maszkolás prompt előtt

    Automatikus személyes adat felismerés és maszkolás mielőtt bármilyen prompt elhagyná a céges határt - pszeudonimizálás kötelező szabályként.

  • Szerepkörönkénti hozzáférés

    Minden AI felület a meglévő IAM-et (Entra ID / Keycloak / Okta) használja - az AI csak azt látja, amit a felhasználó láthat.

  • Teljes audit

    Minden prompt, válasz, és tool-hívás logolva felhasználóval, idővel, forrással - bármikor visszanézhető.

Kapcsolódó projektek

A Python + LangChain agentic stack ritkán áll önmagában - egy nagyobb back-office vagy integrációs projekt része.

A leggyakoribb forgatókönyv: az automatizáció egy CRM rendszer ügyfél-historiáját olvassa, és egy egyedi ERP rendszer pénzügyi adataival dolgozik. A bejövő dokumentumok feldolgozása ERP-rendelést és CRM-aktivitást generál.

Ha sok rendszerből kell adatot venni / oda írni, egy rendszerintegrációs réteg az alapja. NIS2 hatálya alá eső szervezetnél a teljes flow NIS2-megfelelő architektúra alatt épül.

Kapcsolat

Vedd fel velünk a kapcsolatot

Mesélj a projektedről, és mi 24 órán belül válaszolunk!

További adatok (opcionális)

Köszönjük! Hamarosan felvesszük veled a kapcsolatot.

Általában 24 órán belül válaszolunk.

Ügyvezető

Boncz Bálint

Iroda

Budapest, Magyarország

Beszéljünk élőben!

Foglalj egy 30 perces ingyenes konzultációt, ahol megbeszéljük a projekted részleteit.

Időpont foglalása