Vad är en AI-agent? En guide för företag

Men först, en kort sammanfattning av det viktigaste: 

• En AI-agent är ett AI-verktyg designat för ett specifikt syfte som kan resonera, planera, agera och fatta beslut självständigt. Den kan lagra information, lära sig av erfarenheter och samarbeta med andra agenter eller människor.

• AI-agenter hanterar olika typer av data, som text, ljud, video och kod, och kan stödja både affärsprocesser och interna arbetsflöden. De kan också förbättra sig själva över tid genom erfarenhet och maskininlärning.

• Det finns olika typer av AI-agenter: interaktiva partners som hjälper användare direkt, autonoma bakgrundsprocesser som arbetar utan direkt input, samt enskilda agenter eller multi-agent-system som samarbetar för komplexa uppgifter.

• Företag kan använda AI-agenter för att automatisera processer, förbättra support och effektivisera arbetsflöden. Norteam hjälper sina kunder att bygga AI-agenter för ex. få fram rätt info eller guidning från interna handböcker, automatisera krångliga arbetsflöden eller effektivisera insamling och bearbetning av affärsviktig information.

Vad är en AI-agent?

Så, vad är då en AI-agent? Man skulle kunna sammanfatta det som ett AI-verktyg designat för ett specifikt syfte. Viktor Lundkvist förtydligar: 

“AI-agent är en ganska bred term som idag kan användas för många typer av AI-verktyg, som ChatGPT eller Copilot. Från Microsoft-perspektivet är en AI-agent ofta färdigbyggd för ett särskilt ändamål”

I praktiken är AI-agenter mjukvarusystem som använder artificiell intelligens för att uppnå mål och utföra uppgifter på användarens vägnar. De kan resonera, planera och lagra information, och har en viss grad av självständighet för att fatta beslut, lära sig och anpassa sig över tid.

Hur fungerar AI-agenter?

Tack vare generativa AI-modeller och multimodala AI-system kan agenterna hantera olika typer av information samtidigt – text, röst, video, ljud, kod, och mycket mer. De kan samtala, fatta beslut, lära sig av erfarenhet och stödja både affärsprocesser och transaktioner. Dessutom kan AI-agenter samarbeta med andra agenter för att utföra mer komplexa arbetsflöden.

Varje agent definierar sin roll, persona och kommunikationsstil. Men också vilka verktyg den kan använda.

• Persona: Ger agenten ett konsekvent beteende och utvecklas över tid.
  
  
• Minne: Korttids-, långtids-, episodiskt och konsensusminne hjälper agenten att hålla kontext, lära av erfarenheter och förbättra sin prestation.
  
  
• Verktyg: Funktioner eller externa resurser som används för att hämta information, manipulera data eller styra system.
  
  
• Modell: Stora språkmodeller (LLM) fungerar som agentens "hjärna", medan andra komponenter möjliggör planering, beslut och handling.

Vilka är de viktigaste funktionerna hos en AI-agent?

En AI-agent är idag inte bara ett system som reagerar – den kan tänka, planera, ta in ny information, samarbeta med andra och förbättra sig över tid. Vi går igenom några av de viktigaste funktionerna: 

• Resonerar: Använder logik och information för att dra slutsatser, upptäcka mönster och fatta välgrundade beslut.
  
  
• Agerar: Utför uppgifter baserat på beslut, planer eller yttre input, både digitalt och fysiskt.
  
  
• Observerar: Samlar information om omgivningen via sensorer, datorseende eller språkförståelse för att fatta bättre beslut.
  
  
• Planerar: Utvecklar strategier, identifierar nödvändiga steg och förutser potentiella hinder för att nå mål.
  
  
• Samarbetar: Arbetar med människor eller andra agenter för gemensamma mål genom kommunikation och koordinering.
  
  
• Förbättrar: Lär av erfarenheter, justerar beteende och förbättrar sina färdigheter över tid genom maskininlärning och optimering.

Läs vår guide till hur du förbereder ditt företag för AI.

Vad finns det för olika typer av AI-agenter?

När man förstår vilka funktioner en AI-agent kan ha är det också lättare att se varför det finns olika typer av agenter, anpassade för olika uppgifter och grad av självständighet. Viktor Lundkvist berättar mer om de grundläggande skillnaderna mellan AI-agenterna. 

‍

“En enkel variant kan vara en förinställd persona i en chatt. En mer avancerad kan vara semi-autonom och hantera vissa steg i ett arbetsflöde automatiskt. Det kan vara att godkänna en order efter prompt eller helt autonomt ta emot kundmail och skicka svar när de är godkända.”

Vidare kan AI-agenter kategoriseras på olika sätt, bland annat utifrån interaktion eller antal agenter. 

Utifrån interaktion:

En vanlig indelning är utifrån hur agenten interagerar med användare. Vissa AI-agenter engagerar sig i direkt konversation, medan andra arbetar i bakgrunden och utför uppgifter utan direkt input från människor.

• Interaktiva partners (även kallade surface agents) hjälper oss med uppgifter inom exempelvis kundservice, hälsovård, utbildning eller forskning. De kan svara på frågor, delta i chattkonversationer och ge personlig, intelligent assistans. De här agenterna aktiveras ofta av användarens frågor eller behov och utför uppgifter eller transaktioner.
  
  
• Autonoma bakgrundsprocesser (även kallade background agents) arbetar bakom kulisserna för att automatisera rutinuppgifter, analysera data, optimera processer och proaktivt hantera potentiella problem.

Utifrån antal agenter:

AI-agenter kan också delas in efter om de arbetar själva eller tillsammans med andra:

• Enskilda agenter arbetar självständigt för att nå ett specifikt mål. De kan använda externa verktyg och resurser för att utföra sina uppgifter och fungerar bäst för noga definierade uppgifter som inte kräver samarbete med andra AI-agenter. Vanligtvis använder de en grundmodell för sin bearbetning.
  
  
• Multi-agent-system består av flera AI-agenter som samarbetar eller konkurrerar för att uppnå gemensamma eller individuella mål. Genom att kombinera olika agenters kapaciteter kan systemen hantera komplexa uppgifter och simulera mänskligt beteende, exempelvis kommunikation i interaktiva scenarier. Varje agent kan använda olika grundmodeller som bäst passar deras behov.

Hur skiljer sig en AI-agent från traditionella AI-lösningar?

En av de främsta skillnaderna ligger i hur de kan anpassas och integreras i ett företags interna processer.

“Ur Microsoft-perspektivet är AI-agenter ofta en del av interna lösningar för att ersätta eller förbättra interna processflöden,” förklarar Viktor Lundkvist. 

“Traditionell AI, som till exempel ChatGPT, är skapad för generellt bruk och är inte skräddarsydd för ett specifikt företags unika behov,” fortsätter han. “En AI-agent kan konfigureras för företagets interna information och processer, vilket gör den mer anpassningsbar än traditionell AI. Den kan till exempel integreras i företagets system och anpassas efter interna behov.”

‍

Med andra ord är skillnaden inte bara teknisk. AI-agenter kan bli en del av företagets egna arbetsflöden och stötta specifika processer på ett sätt som traditionell AI inte kan. “Det handlar om att skapa en lösning som kan arbeta med företagets egna data, rutiner och mål – inte bara om att svara på generella frågor,” avslutar Viktor. 

‍

Upptäck hur Microsoft 365 med integrerad AI kan revolutionera ditt arbetssätt.

Hur bygger man en AI-agent?

Så, hur bygger man då en AI-agent som kan arbeta med företaget? Viktor menar att det helt beror på syftet med agenten. “För enklare AI-agenter kan man skapa en persona med några knapptryck i en app,” säger han. “Men man kan även bygga mer avancerade agenter med specifika roller, till exempel en ’relationsexpert’.”

‍

Idag finns verktyg som gör det möjligt att skapa AI-agenter med högre grad av funktionalitet och integration. “I Microsoft Copilot Studio finns möjligheter att bygga AI-agenter med integrationer till både Microsoft-system och tredjepartssystem, vilket ger mer avancerad funktionalitet.”

‍

Det innebär att företag kan skräddarsy AI-agenter för sina egna behov, från enkla assistenter till komplexa system som kan arbeta med flera verktyg och processer samtidigt.

‍

 Läs mer om Microsoft Copilot och framtidens digitala assistenter.

Hur påverkar AI-agenter företags verksamhet och vilka funktioner kan de fylla?

“AI-agenter kan anpassas efter företagets specifika behov och öppnar upp för stora möjligheter,” konstaterar Viktor Lundkvist. “De kan frigöra tid genom att ta hand om repetitiva uppgifter, samtidigt som de kan höja kundnöjdheten. Till exempel som supportagenter som levererar snabbare och mer personlig service.”

Effekten varierar beroende på företagets storlek. Större företag kan spara betydande tid och pengar, medan vinsten kan vara mindre för små verksamheter. Generellt är synen på AI-agenter ur ett framtidsperspektiv mycket positiv menar Viktor Lundkvist. “Men det är viktigt att vara realistisk och börja med enklare användningsområden för att effektivisera arbetet och spara resurser.”

Vad finns det för tekniska utmaningar och begränsningar med AI-agenter i dagsläget?

AI-agenter erbjuder stora möjligheter, men det finns också tekniska utmaningar som företag behöver ha i åtanke. ‍

“En stor utmaning är integration med andra tjänster och tredjepartssystem, särskilt äldre system,” säger Viktor Lundkvist.

Lagring och åtkomst till äldre data kan också vara problematiskt, vilket påverkar hur väl agenten kan använda historisk information.

‍“AI-agenter utvecklas snabbt och blir bättre med nya versioner, som GPT-5, där skillnaden mot äldre versioner märks tydligt,” fortsätter han. 

Det innebär att företag som vill implementera AI-agenter behöver planera för teknisk integration, datahantering och kontinuerlig uppdatering för att dra full nytta av dem. På så sätt kan de undvika problem med kompatibilitet eller föråldrad information.

Norteam bygger AI-agenter och hjälper till att integrera AI i företagen

Norteam hjälper företag att omsätta teorin om AI-agenter i praktiken genom att bygga specialiserade agenter för deras behov. 

“Var och en är inriktad på ett specifikt område, till exempel Microsoft-frågor eller teknisk support,” förklarar Viktor Lundkvist. Tillsammans bildar de ett team av agenter som kan hantera olika uppgifter mer effektivt.

Ett exempel är en agent som fungerar som företagets interna personalhandbok. Medarbetare kan ställa frågor direkt till AI-agenten istället för att bläddra manuellt.

‍“Eftersom agenterna är begränsade till intern information och inte hämtar data från nätet, blir svaren konsekventa och pålitliga.” Ytterligare ett exempel är Learning Coach-agenten som ger personlig vägledning för att utveckla nya färdigheter och lärandemål. 

Dessutom hjälper Norteams IT-support företag att navigera i AI-landskapet och hitta de lösningar som passar bäst för just deras verksamhet. 

Kontakta oss på Norteam så berättar vi mer.