AI-agenter til virksomheder
Agenter, der arbejder direkte i jeres egne systemer
Vi udvikler AI-agenter, der kan slå op, opdatere og handle i jeres systemer. Hver agent får et afgrænset mandat, logning af alt, hvad den gør, og et menneske på de beslutninger, der betyder noget.
Hvad får I, når vi udvikler en AI-agent?
En agent er kun så nyttig som de værktøjer og det mandat, den får. Uden adgang til jeres systemer kan den kun svare, og uden et klart mandat kan den gøre for meget. Vil I først vide, hvad en AI-agent er, er det forklaret i vores vidensbase. Her handler det om, hvad vi bygger.
Modellen er sjældent det svære. Det meste af vores AI-udvikling går til at afgrænse, hvad agenten må, teste den mod rigtige sager og bygge logning, så hver handling kan efterprøves.
Ikke alt skal være en agent. Er trinene faste, bygger vi workflow automatisering. Bredere automatisering af mails, dokumenter og dataflow hører under AI automatisering.
Det bygger vi til jer
Agenter, der arbejder efter klare rammer i de systemer, I allerede bruger.
Agenter med værktøjsadgang
Agenten slår op, opretter og opdaterer via definerede værktøjer og har ikke fri adgang. Værktøjerne kan leveres via API, plugins eller MCP-servere, og forbindelsen bygger vi som en del af vores AI-integration.
Opgaver i flere trin
Agenten planlægger selv trinene inden for sit mandat, fra modtagelse af en sag til registrering i det rigtige system.
Afgrænset mandat
Vi fastlægger sagstyper, beløbsgrænser og de handlinger, agenten ikke må udføre. Alt andet går videre til en medarbejder.
Menneskelig godkendelse
Handlinger med konsekvens går til en medarbejder, før de udføres. Det gælder fx udbetalinger, udsendelser til kunder og ændringer i stamdata.
Logning og sporbarhed
Hver handling registreres med tidspunkt og data, så I altid kan se, hvad agenten har gjort, og hvorfor.
Agenter i mail og kalender
Agenten læser indgående mails, forbereder svar og foreslår aftaler, men sender først, når en medarbejder har godkendt. Se også vores AI email-håndtering.
Eksempler på AI-agenter
Eksemplerne viser typiske opgaver, ikke kundecases.
| Agent | Udløser | Systemer | Menneskeligt kontrolpunkt |
|---|---|---|---|
| Økonomiagent | Nye posteringer eller kontoudtog | Økonomisystem, bank | Differencer, agenten ikke kan forklare, går til bogholderiet |
| Salgsagent | Nyt lead fra formular eller mail | CRM, mail | Sælgeren godkender første kontakt. Agenten lægger resumé og forslag i CRM |
| Ordreagent | Ordrebekræftelse eller faktura fra leverandør | Mail, ERP | Afvigelser fra indkøbsordren går til indkøberen |
| Supportagent | Ny kundemail om en ordre | Mail, ordresystem | Refusioner og kompensation over en fastsat grænse godkendes af en medarbejder |
Agent-builder eller egen AI-udvikling?
Færdige agentfunktioner i automatiseringsplatforme passer til afgrænsede agenter i få systemer. Her er opsætningen hurtig, og rammerne er givet på forhånd. Hvilke værktøjer vi arbejder med, kan I se under teknologier og platforme.
Egen udvikling er det rigtige valg ved mange systemer, stramme rettigheder, egen logning eller stor volumen. Her bestemmer vi selv, hvordan agenten får adgang, og hvad der registreres. Valget af model afhænger af opgaven, og forskellene er beskrevet under AI-modeller.
Sådan udvikler vi en AI-agent
Agenten får mere ansvar i takt med, at loggen viser, at den rammer rigtigt.
Opgave og mandat
Vi afklarer, hvilken opgave agenten skal løse, og hvad den må og ikke må. Mandatet skrives ned, før noget bygges.
Adgang med mindst mulige rettigheder
Agenten får egen adgang til de systemer, den skal bruge, og kun de rettigheder, opgaven kræver.
Bygning og test mod rigtige sager
Vi bygger agenten og tester den mod rigtige sager fra jeres hverdag, så vi kan se, hvor den rammer forkert, før den kommer i drift.
Drift, overvågning og større mandat
Vi følger loggen i driften. Når resultaterne holder, kan agenten få et større mandat.
Spørgsmål om
AI-agenter
Få svar på de mest stillede spørgsmål om, hvordan AI-agenter kan bruges i praksis.
Opgaver i flere trin, hvor input varierer og kræver vurdering, men hvor handlingerne kan afgrænses. Det kan være at behandle en indgående ordrebekræftelse, forberede et svar til en kunde eller afstemme posteringer og forklare differencer.
Agenten får et skriftligt mandat med sagstyper, beløbsgrænser og forbudte handlinger. Den arbejder med egne rettigheder i systemerne, handlinger med konsekvens godkendes af en medarbejder, og alt, hvad den gør, logges, så det kan efterprøves.
Når opgaven følger faste regler. Så er et workflow hurtigere og mere forudsigeligt, og så anbefaler vi det i stedet.
Alle systemer, der kan tilgås via API, webhook, database eller plugin. Systemets muligheder afgør, hvad agenten kan, og hvilke rettigheder den kan begrænses til.
Prisen afhænger af antallet af systemer, tokenforbrug og modelvalg og af, hvor meget kontrol der skal bygges ind. Hvordan omkostningerne hænger sammen, kan I se i oversigten over, hvad AI-automatisering koster.
Det afhænger af modelleverandøren og opsætningen. Der skal være en databehandleraftale, og agenten får kun de data, opgaven kræver.
Viden om AI-agenter
Skal en AI-agent arbejde i jeres systemer?
Fortæl os, hvilken opgave og hvilke systemer det drejer sig om, så viser vi, hvordan en agent kan løse den.
Kontakt os