AI agentudvikling: Byg systemer der handler selvstændigt

Hvad er en AI-agent?

En AI-agent er et system der selvstændigt planlægger og udfører opgaver ved at kombinere en LLM med adgang til værktøjer — søgning, API-kald, kodeudførelse, databaser, e-mail. I modsætning til et chatinterface der reagerer på ét input ad gangen, kan en agent udføre en sekvens af handlinger for at nå et defineret mål.

Hvornår er agenter det rette valg?

Agenter er rette når opgaven er for kompleks til ét enkelt AI-svar, involverer integration med multiple systemer, og kræver beslutningstagning undervejs. Eksempler: automatiseret konkurrentovervågning med rapport, lead-berigelse på tværs af datakilder, eller automatisk udkastning af tilbud baseret på indkommende forespørgsler.

Arkitekturvalg i praksis

Der er to primære arkitekturtyper. Single-agent systemer med udvidede tool-sets løser ét domæne godt og er enklere at vedligeholde. Multi-agent systemer med specialiserede sub-agenter koordineret af en orchestrator håndterer bredere og mere komplekse workflows. Vælg den simpleste arkitektur der løser problemet — kompleksitet koster i fejlsøgning og vedligehold.

Teknologiske byggesten

• LLM-backbone: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet eller Gemini 1.5 Pro afhængigt af opgaven
• Agentframeworks: LangGraph, CrewAI eller Anthropics Agent SDK for struktureret orkestrering
• Hukommelse: Vektordatabaser (Pinecone, Qdrant) til semantisk søgning i vidensbasen
• Observability: Logging og tracing er ikke valgfrit i produktion — LangSmith eller Langfuse

Hvad vi leverer

Vi designer og bygger AI-agenter fra specifikation til produktion. Det inkluderer kravanalyse, arkitekturdesign, udvikling, test og dokumentation. Vi prioriterer agenter der er testbare, observerbare og tilpasses til at involvere mennesker på de kritiske beslutningspunkter.