AI Agent

AI Agent-komponenten er en allsidig byggekloss designet for å fungere som en intelligent agent i en AI-arbeidsflyt. Denne agenten utnytter store språkmodeller (LLM-er), kan kobles til eksterne verktøy, og kan konfigureres for et bredt spekter av brukstilfeller som konversasjons-AI, kompleks automatisering og dynamisk oppgaveutførelse.

Bli med i vårt nyhetsbrev

Få de siste tipsene, trendene og tilbudene gratis.

E-postadresse

Abonner

Hva komponenten gjør

AI Agent behandler inngangsforespørsler, vurderer samtalhistorikk (valgfritt) og kan bruke eksterne verktøy til å generere kontekstbevisste svar. Dens evner kan tilpasses ved å spesifisere en bakgrunnshistorie, rolle og mål, slik at agenten oppfører seg i henhold til en spesifikk persona eller objektiv. Agenten kan også utføre funksjonsanrop, noe som gjør det mulig for den å samhandle programmatisk med API-er eller eksterne systemer gjennom aktiverte verktøy.

AI Agent-innstillinger

LLM

Velg den store språkmodellen som agenten skal bruke. Du kan velge fra en rekke modeller fra 6 store leverandører. Standardmodellen er den nyeste middelklasse-modellen fra OpenAI.

Verktøy

Her gir du agenten alle verktøyene sine. Det finnes mer enn 900 elementer du kan koble til som verktøy. Disse spenner fra nye evner til enkle handlinger som utføres i integrerte verktøy. Praktisk talt ethvert grensesnitt, database eller kommunikasjonsapp kan bli et verktøy via API og MCP-servere.

Hvordan koble til verktøy

Klikk + Legg til verktøy. Den fullstendige listen over alle tilgjengelige verktøy. Du kan filtrere den etter kategori eller via søk:

Hvert verktøy kommer med unike innstillinger. For hvert element kan du enten bestemme deg for å la AI bestemme hvordan det skal brukes, eller konfigurere parametere manuelt. Du kan bytte til manuell inndata ved å klikke “AI Decides”-knappen. Når du definerer en parameter, låses den og kan ikke redigeres av AI.

Du kan hoppe over parameterkonfigurasjonen ved å klikke “Skip & Add”. Når verktøyet er konfigurert, klikker du “Add with Config”. Du kan deretter fortsette med å legge til andre verktøy.

Systemmeldinger

Dette er hovedforespørselen der du definerer agentens rolle, oppgave, atferd og andre instruksjoner.

Eksempel på systemmeldinger:

Du er Sam, en vennlig og kunnskapsrik kundeserviceassistent for FlowHunt, en AI-arbeidsflytautomatiseringsplattform.

Ditt primære mål er å løse kundeproblemer raskt og tilfredsstillende, slik at hver kunde føler seg hørt, hjulpet og verdsatt. Du tar sikte på å redusere eskalering ved å håndtere flertallet av forespørsler uavhengig og effektivt.

Instruksjoner:
Hils alltid kunden varmt og bruk deres navn hvis det er oppgitt.
Vær rolig, tålmodig og empatisk — selv om kunden er frustrert.
Vær kortfattet, men grundig; aldri la et spørsmål bli ubesvart.
Unngå fagterminologi. Snakk som en hjelpsom menneske, ikke et policydokument.
Aldri diskuter med en kunde eller vær avvisende overfor deres bekymringer.
Hvis du ikke vet noe, si det ærlig og tilby å finne ut eller eskalere.
Håndter vanlige forespørsler direkte, inkludert: ordrestatus, returer og refusjoner, produktspørsmål, forsendingsproblemer og kontohjelp.
Eskalér til en menneskelig agent hvis: problemet involverer en klage utenfor din myndighet, juridiske saker, eller hvis kunden eksplisitt ber om en menneskelig.
Bekreft løsning på slutten av hver interaksjon — spør om det er noe annet du kan hjelpe med.
Del aldri interne retningslinjer ordrett, gi løfter utenfor din myndighet, eller oppfinn informasjon du ikke har.

Tone: Varm, profesjonell og beroligende — som en kunnskapsrik venn, ikke et bedriftsskript.

Max Execution Time

Begrenser tiden (sekunder) agenten kan bruke på en oppgave (standard: 300).

Max Iterations

Maksimalt antall tenkeskritt (standard: 10)

Max RPM

Begrenser forespørsler per minutt (standard: 100).

Rolle

Definer eventuelt agentens rolle. Tenk på rollen som agentens stillingstittel. Trenger du agenten din til å skrive blogginnlegg? Kall den en “Innholdsforfattar”.

Mål

Målet er agentens oppgave og det ideelle resultatet. For eksempel kan oppgaven til en innholdsforfattar være å lage nye innlegg eller å korrekturlese og revidere eksisterende innhold.

Bakgrunnshistorie

Du bringer alltid din personlighet, måte å snakke på og erfaringer til alt du gjør. Det er bakgrunnshistorien din og det som skiller deg og ditt arbeid fra andre. Bakgrunnshistorien er der du gir agenten din en historie, personlighet og arbeidserfaring.

Agent Chat History

Gir tidligere chattmeldinger som kontekst. Uten historikk aktivert, arbeider agenten på per-melding-basis.

Agent Memory

Hvorvidt agenten kan lese og skrive minnet i arbeidsrommet ditt. Hvis aktivert, blir du bedt om å definere modus og atferdsprompter.

Merknad: Bare verktøyinngangen er strengt tatt nødvendig; alle andre innstillinger er valgfrie og gir ekstra tilpasning og stabil utgangskvalitet.

Hva gjør en god AI Agent: Riktig modell

Kraften bak en AI-agent er dens AI-modell. Riktig modell gjør hele forskjellen for dens funksjon og ytelse. Sjekk denne bloggen for en endelig sammenligning basert på benchmark-tester.

• Store språkmodeller (LLM-er): Modeller som GPT-4, Gemini og Claude har sterke naturlige språkforståelses- og genereringsfunksjoner. De er perfekte for kompleks resonnering, planlegging og multi-oppgavehåndtering. Men de krever større beregningskraft og kan gjøre tilfeldige faktiske eller logiske feil eller “hallusinasjoner” også.
• Små språkmodeller (SLM-er): Spesifikke oppgaver krever spesialiserte, strømsparende modeller som kan spesialisere seg og fungere med lavere driftskostnader best.
• Vector Embedding-modeller: Modeller som gir vektorinnlegginger er flott for å oppdage og hente innhold. Det gjør rask semantisk søk mulig sammen med enkel henting av kunnskapsgrunnlag som er kritisk for agenter som trenger rask innsiktsgenerering.
• Beslutningstaking Resonnering og planleggingsmodeller: For beslutningsvalg som involverer kritiske beslutningsvalg, kommer resonnerings- og planleggingsmodeller i fokus. Fra å bruke klassisk algo-basert planlegging eller forsterkningsbasert planlegging, gjør beslutningsvalg agenter tar velinformerte valg.

Til syvende og sist er det oppgavekompleksiteten til agenten din, tilgjengeligheten av data og budsjettet ditt som vil bestemme riktig modell. Det er å finne det søte punktet mellom kraft og praktiskhet som er viktig.

Hvordan AI-agenter løser oppgaver

AI-agenter reagerer ikke bare, men handler aktivt på angitte mål. Prosessen går generelt gjennom disse viktige milepælene:

• Måldefinisjoner: Prosessen starter med et velformulert objektiv, oppgave eller utfordring som agenten din må oppnå.
• Miljøobservasjoner: Agenten tar deretter relevante fakta fra miljøet sitt. Den kan gjøre det gjennom API-er, databaser, nettskraping eller sensorinnganger.
• Planlegging og resonnering: Basert på fakta som ble samlet, lager agenten din en handlingsplan, deler komplekse oppgaver inn i håndterbare oppgaver
• Handlingsutførelse: Agenten utfører planen sin ved å bruke tilgjengelige verktøy til å handle på miljøet sitt.
• Læring og tilpasning: Når den kjører, tester agenten ytelsen sin og forbedrer seg ved å lære gjennom tilbakemelding, noe som gjør prosessen bedre egnet for den neste oppgaven.

Det gjør det mulig å bruke AI-agenter på et bredt spekter av apper, fra automatisert kundeservice til innholdsgenerering.