Hvad er AI-agenter?

AI-agenter er AI-systemer, der selv kan planlægge og udføre opgaver i flere trin, ofte ved hjælp af værktøjer som søgning, kalendere, regneark og andre programmer. Hvor en almindelig chatbot svarer på det, du skriver, og derefter venter på din næste besked, kan en AI-agent selv finde ud af, hvilke skridt der skal til for at løse en opgave, og derefter udføre dem et efter et.

En hverdagsanalogi gør forskellen tydelig. En chatbot er som en klog kollega, du kan spørge til råds: du får et godt svar, men du skal selv udføre arbejdet bagefter. En AI-agent er mere som en dygtig praktikant. Du beskriver opgaven, for eksempel "find vores fem største konkurrenter, tjek deres priser og saml det i en tabel", og agenten planlægger selv trinnene, søger informationen, bygger tabellen og vender tilbage med et færdigt resultat.

AI-agenter er et af de områder, der udvikler sig hurtigst inden for kunstig intelligens netop nu. Derfor møder du ordet overalt, fra nyhedsbreve til jobopslag, og derfor er det værd at forstå, hvad der reelt gemmer sig bag begrebet.

Forskellen på AI-agenter, chatbots og assistenter

Under motorhjelmen bygger de fleste AI-agenter på en LLM, altså en stor sprogmodel, ligesom chatbots gør. Forskellen ligger i, hvad systemet får lov til rundt om modellen. En agent kan typisk tre ting, som en klassisk chatbot ikke kan:

• Planlægge: Agenten deler selv en stor opgave op i mindre trin og beslutter rækkefølgen.
• Bruge værktøjer: Agenten kan søge på nettet, læse filer, skrive i dokumenter, sende beskeder eller kalde andre systemer, ikke kun skrive tekst i et chatvindue.
• Arbejde videre selv: Agenten evaluerer sit eget resultat undervejs, retter fejl og fortsætter, indtil opgaven er løst, uden at du skal godkende hvert eneste trin.

En AI-assistent som ChatGPT i almindelig chattilstand ligger midt imellem: den er god til at svare og skabe indhold, men den udfører som udgangspunkt kun ét svar ad gangen på din besked. Man kan sige, at chatten giver dig svar, mens agenten giver dig resultater.

Konkrete eksempler på AI-agenter i marketing og arbejde

AI-agenter er mest værdifulde ved opgaver, der består af mange små, veldefinerede trin. Det er præcis den slags arbejde, mange bruger timer på hver uge. Nogle konkrete eksempler:

• Konkurrentovervågning: En agent tjekker udvalgte konkurrenters hjemmesider og priser hver uge og samler ændringerne i en kort rapport.
• Kampagnerapportering: En agent henter tal fra annonceplatforme, samler dem i et regneark og skriver et resumé med de vigtigste udsving.
• Indholdsproduktion i flere led: En agent researcher et emne, laver en disposition, skriver et udkast og foreslår titler og metatekster i én samlet arbejdsgang.
• Indbakke og møder: En agent udarbejder svarudkast til typiske henvendelser, opsummerer lange tråde og forbereder dagsordener.
• Kundeservice: En agent slår kundens ordre op, undersøger problemet i systemerne og foreslår en løsning, i stedet for kun at sende et standardsvar.

Store AI-virksomheder som Anthropic og OpenAI bygger i stigende grad deres produkter op omkring netop agenter, og mange af de værktøjer, du allerede bruger, får løbende agentfunktioner. AI-agenter er på den måde næste skridt inden for automatisering: hvor klassisk automatisering følger faste regler, kan en agent selv vurdere og tilpasse sig undervejs.

Hvad skal du være opmærksom på?

Fordi AI-agenter handler på egen hånd, kan fejl få større konsekvenser end i en chat. En chatbot, der tager fejl, giver dig et forkert svar. En agent, der tager fejl, kan sende en forkert mail eller trække forkerte tal ind i en rapport. Derfor gælder nogle enkle tommelfingerregler:

• Start småt: Giv agenten afgrænsede opgaver med lav risiko, før du slipper den løs på noget vigtigt.
• Behold kontrollen: Lad agenten forberede og foreslå, men lad et menneske godkende, før noget sendes ud eller offentliggøres.
• Tjek resultaterne: Agenter bygger på sprogmodeller og kan derfor tage fejl eller finde på oplysninger, så stikprøver er et must.
• Pas på data: Giv kun agenten adgang til de systemer og oplysninger, den faktisk har brug for, og kend værktøjets datapolitik.

Sådan kommer du i gang med AI-agenter

Den bedste start er at vælge én tilbagevendende opgave, du kender til bunds, for eksempel en ugentlig rapport eller research før et møde. Beskriv opgaven trin for trin for agenten, kør den nogle gange, og sammenlign resultatet med dit eget arbejde. Når kvaliteten er stabil, kan du udvide til flere opgaver. Du behøver ikke kunne kode, men du skal kunne beskrive opgaver klart og vurdere resultaterne kritisk.

Vil du lære at arbejde med AI-agenter?

På vores AI-kursus lærer du at bruge AI og AI-agenter i praksis i dit daglige arbejde, fra de første opgaver til færdige arbejdsgange. Er du ledig, kan du tage vores 6-ugers AI-kursus for ledige, der er gratis for ledige på dagpenge via din a-kasse eller dit jobcenter.

Ofte stillede spørgsmål

Relateret indhold

• Hvad er en Chatbot?
• Hvad er en LLM?
• Hvad er Automatisering?
• Hvad er Generativ AI?

Vil du mestre AI-agenter? Se vores AI-kursus eller 6-ugers AI-kursus for ledige.