Hva er en AI-agent, egentlig?

Du har sikkert hørt om store språkmodeller (LLM-er), kraftige verktøy som kan forstå og produsere tekst og kode, men de svarer kun når de blir spurt. En AI-agent tar det et steg videre – den samler inn data proaktivt, analyserer den og tar informerte “beslutninger” om påfølgende handlinger. Ved å dynamisk kombinere informasjon fra flere kilder blir en AI-agent et kraftig verktøy med stor handlingsfrihet til å utføre reelle oppgaver.

Se for deg at en bank og skal onboarde en ny kunde. Papirene hoper seg opp, regelverket er komplisert, og du har tusen ting å holde styr på. En AI-agent kan gjøre livet ditt mye enklere ved å:

• Verifisere kundens berettigelse
• Vurdere risiko basert på kundens profil
• Sikre samsvar med KYC (Know Your Customer)-krav
• Gjennomgå innsendt dokumentasjon
• Sjekke kundens historikk hos andre finansinstitusjoner

I kjernen av en AI-agent ligger evnen til å planlegge oppgaver og huske informasjon, noe som gjør at den kan bygge kunnskap på samme måte som et menneske ville gjort.

AI-agenters roller i arbeidsflyten

Å gi LLM evnen til å utføre arbeidsflyter er ikke en enten-eller-prosess. Ifølge Hugging Face opererer AI-agenter på fem nivåer:

1. Ingen påvirkning på arbeidsflyt: LLM-ens output påvirker ikke programmet.
2. Grunnleggende kontroll: LLM-en guider enkle beslutninger.
3. Funksjonsutførelse: LLM-en bestemmer hvilke funksjoner som skal kjøres.
4. Iterasjonskontroll: LLM-en styrer logikk og programflyt.
5. Arbeidsflytkobling: En AI-drevet arbeidsflyt utløser en annen.

Disse nivåene viser hvordan AI-agenter kan utvikle seg fra enkle assistenter til avanserte systemer som håndterer komplekse oppgaver.

Noen ganger så gjør LLM feil. Det gjør også mennesker. 

I motsetning til tradisjonell programvare, hvor vi forventer feilfri presisjon, fungerer AI-agenter mer som mennesker - de kan gjøre feil. Nøkkelen er å designe arbeidsflyter som minimerer forvirring og usikkerhet, slik at sjansen for feil reduseres.

For å forbedre påliteligheten anbefaler vi å:

• Del oppgaver inn i håndterbare, verifiserbare segmenter.
• Implementer sikkerhetsmekanismer på samme måte som for menneskelige ansatte.
• Forvent iterasjon - omgjøring av arbeid med AI er raskt og kostnadseffektivt.

Når bør du bruke AI-agenter?

Før du bygger en AI-agent, spør deg selv: Kan denne oppgaven håndteres av en fast, forhåndsbestemt arbeidsflyt? Hvis ja, er en statisk løsning ofte mer effektiv og nøyaktig. Men hvis oppgaven krever tilpasning, håndtering av dynamiske data eller uforutsigbare scenarier - er en AI-agent det rette valget.

Slik kommer du i gang med AI-agenter

Det er enklere enn du tror å komme i gang:

1. Identifiser en arbeidsflyt: Se etter oppgaver som kan automatiseres. Mange AI-agenter erstatter "menneskelige klipp-og-lim"-prosesser der folk manuelt overfører data mellom systemer.
2. Velg riktige verktøy: Plattformene Hugging Face’s smolagents er gode for kortvarige AI-agenter. Hos 99x har vi utviklet Xians.ai for langvarige arbeidsflyter som krever menneskelig input, som for eksempel å sende e-poster og vente på svar.
3. Start smått: Test AI-agenten på en enkel oppgave og skaler opp etter hvert som du finjusterer prosessen.

Oppdag en enklere hverdag med AI

AI-agenter åpner døren til smartere og mer fleksibel automatisering. Ved å forstå deres styrker og begrensninger, kan du implementere dem for å effektivisere driften, redusere feil og øke produktiviteten. Hos 99x spesialiserer vi oss på AI-drevne løsninger tilpasset reelle forretningsbehov.

Klar for å prøve? Ta kontakt!