SAJÁT FEJLESZTÉS • 2026
Vespera
Multi-agent AI-operációs rendszer családi környezetbe. 96+ sprint, 10 AI-ügynök, 1500+ családi tény, hangos jelenlét, teljes magyar nyelvű kontextus.
Mi ez?
A Vespera egy önálló családi AI-rendszer, ami nem chatbot, hanem 10 önálló karakterű AI-ügynök egy közös infrastruktúrán. Mindegyik saját szerepkörrel, perszónával, eszköztárral és memóriával. Nem felhő-szolgáltatás — a saját szerverünkön fut, a családi adatok nem hagyják el a házat.
Miért érdekes a PromNET ügyfeleinek?
Mert a Vespera az a szakmai bizonyíték, hogy nem ChatGPT-wrappert építünk. Aki képes 10 ügynököt valós időben koordinálni Postgres + NATS + pgvector + Gemini stack-en, az képes az Ön belső rendszerében is.
Tech stack
- Backend: Rust workspace, 16+ crate (api, runtime, kernel, agents, memory, tools, voice, mcp, observability)
- Adatbázis: PostgreSQL + pgvector (semantic search, family facts), Qdrant (nagyobb embedding-ek)
- Eseménykezelés: NATS JetStream durable streams
- LLM: Multi-provider router (Gemini Flash / Sonnet / Ollama lokális)
- Hang: XTTS v2 (saját hangmintával klónozott Aika-hang), magyar és többnyelvű
- Frontend: SvelteKit 5 (runes), CF Pages-en hosztolva
- Megfigyelhetőség: OpenTelemetry + Prometheus + Grafana
- Backup: Cloudflare R2 napi automatikus pg_dump
Ügynökök
Aika
Fő-asszisztens, családi memória, deadpan stílus.
Rika
Aika kishúga, csendes megfigyelő, hosszú memória.
Komi
Senior szoftvermérnök ügynök — git, CI/CD, wrangler mesterszinten.
Asami
Üzleti ügynök — beszerzés, Stripe, SaaS kutatás.
Miyu
Megfigyelhetőség — Grafana, Prometheus, log-elemzés.
Akari
Otthonautomatizálás — Home Assistant integráció.
Yui
Robotika és 3D-nyomtatás (Klipper bridge).
Mio
Vizuális — kép-generálás, illusztráció, esti mese-vizuál.
Hina
Email — IMAP IDLE, családi postafiók-figyelés.
Ayana
Adminisztráció — backup, ütemezés, briefing.
Mit tanultunk belőle
- Egy multi-agent rendszer NEM csak több prompt — az ügynökök közti üzenet-routing, kontextus-megosztás és kvázi-perszisztens memória mind külön tervezést igényel.
- A NATS JetStream durable consumerek megoldják a „mi van ha a runtime restart-ol" problémát; ezt egy egyszerű webhook-architektúrában nem kapod meg.
- Az LLM-providerek (OpenAI, Anthropic, Google) eltérő tool-call szemantikája komoly absztrakciós réteget igényel — különben minden új modell new-old bug.
- Vector search a saját szerveren (pgvector) kisebb projekteken jobb választás, mint egy külső vektor-DB (Pinecone, Qdrant) — egyszerűbb backup, olcsóbb futás.
Ezt Önnek is megépítjük?
Természetesen. Persze kisebb léptékben — egy kkv-nak tipikusan 1-3 ügynök elég: ügyfélszolgálat, dokumentum-elemző, belső asszisztens. A Vespera-architektúrát adaptáljuk az Ön igényeire, csak a szükséges részeket építjük be.
Egy multi-agent integráció tipikus időkerete: 4-12 hét. Az árajánlat a feladat komplexitásától függ — átlagosan 800k–3M Ft közötti egyszeri díj + havi karbantartás.