Guider om AI-agentutveckling
Allt vi publicerar om att designa, bygga och driva AI-agenter. Skrivet internt, granskat enligt schema, gratis att läsa.
25 guider
Att mäta avkastning på AI-agenter utan självbedrägeri
Sparade timmar är den svagaste siffran som finns. Mät genomloppstid, andel lösta utan människa och kostnad per ärende mot en baslinje ni tog före lansering.
En utvecklingsplan från idé till produktion på tolv veckor
Tolv veckor, fem faser, med en avslutspunkt i varje. Planen är byggd för att kunna avbrytas billigt.
AI-agenter per bransch: vad som faktiskt fungerar
Mönstret upprepar sig över branscher: hög volym, tydlig data, låg felkostnad. Här är var det håller och var det inte gör det.
Att anlita utvecklare för AI-agenter utan att bli lurad
Alla kan visa en demo. Fråga om spår, utvärdering, rättigheter och vad som gick sönder i produktion — svaren skiljer team åt på tio minuter.
Vad kostar det att utveckla en AI-agent?
Bygget är sällan den största posten. Integration, utvärdering och det första driftåret avgör vad projektet faktiskt kostar.
Att skala AI-agenter från pilot till full trafik
Skalning bryter sällan mot modellen. Den bryter mot kvoter, långa körningar och en verktygsyta som växte snabbare än utvärderingen.
Säkerhet och skyddsräcken för AI-agenter
Behandla varje text agenten läser som opålitlig indata. Skyddsräcken som bara finns i prompten är förslag; de som finns i koden är gränser.
Att övervaka AI-agenter i produktion
Vanlig apparatövervakning missar agentfel helt. Ni behöver spår per körning och mått som mäter utfall, inte upptid.
Kostnadsoptimering: var pengarna faktiskt tar vägen
Kostnaden ligger nästan alltid i onödiga varv och uppsvälld kontext, inte i priset per token. Mät per körning innan ni byter modell.
Att testa och utvärdera AI-agenter innan de möter kunder
En agent utan utvärderingsmängd kan inte förbättras, bara ändras. Femtio verkliga fall och tre mått räcker för att komma igång.
Multiagentsystem: när uppdelning hjälper och när den skadar
Flera agenter löser ett organisationsproblem, inte ett intelligensproblem. Dela upp längs verktygsgränser och ägarskap, inte längs roller ni hittat på.
RAG för agenter: förankring som faktiskt håller
RAG botar inte hallucination, men rätt byggd gör den svar spårbara. Styckning, hybridsökning och omrankning betyder mer än modellvalet.
Minne i AI-agenter: vad som ska sparas och vad som ska glömmas
Minne är inte ett bibliotek ni installerar. Det är fyra olika lager med olika livslängd, och det vanligaste felet är att spara allt.
Verktygsanrop: designen som avgör om agenten fungerar
Merparten av det som ser ut som modellfel är verktygsdesignfel. Smala verktyg, strikta scheman och ärliga fel gör mer för träffsäkerheten än någon prompt.
Arkitekturmönster för AI-agenter som håller i produktion
Fyra mönster täcker nästan allt vi byggt: kedja, router, verktygsloop och plan-och-utför. Ta det enklaste som klarar uppgiften.
No-code-plattformar eller egen utveckling: en ärlig jämförelse
No-code ger ett resultat på dagar och lär er vad uppgiften verkligen kräver. Egen utveckling förtjänar sin kostnad när rättigheter, styckekostnad eller produktägande står på spel.
Model Context Protocol förklarat för den som bygger
MCP standardiserar hur en agent upptäcker och anropar verktyg, så att en integration skriven en gång betjänar flera klienter. Användbart — så länge auktoriseringen förblir er.
Att välja modell till er agent: förmåga, latens och kostnad
Välj inte en modell till hela agenten. Välj per steg, mät på era egna fall och skicka de tråkiga stegen till något billigt.
Agentorkestrering: när den behövs och när den är barlast
Orkestrering köper varaktigt tillstånd, grenar och återupptagning. Slutar era körningar på tjugo sekunder betalar ni för en försäkring ni aldrig utnyttjar.
Att välja agentramverk: vad som faktiskt avgör
Jämförelser åldras illa. Frågorna som avgör om ni är nöjda om ett halvår gör det inte. Här är de, med priset varje svar döljer.
När ni inte ska använda en AI-agent (och vad ni bygger i stället)
Vissa uppgifter blir sämre med agent: långsammare, dyrare och mindre pålitliga än skriptet de ersatte. Här är de sex fall vi tackar nej till.
Typer av AI-agenter: fem former som täcker nästan allt
Glöm läroboksindelningen. I produktion finns ungefär fem agentformer, och att välja rätt tidigt sparar en omskrivning i månad tre.
Hur AI-agenter fungerar: loopen, steg för steg
Följ en förfrågan genom en riktig agent — plan, verktygsanrop, fel, nytt försök och stopp — så försvinner mystiken. Kvar blir en begriplig styrloop.
AI-agent eller chattbot: vad behöver ert problem egentligen?
En chattbot svarar. En agent förändrar något i era system. Den skillnaden avgör budget, teststrategi och vem som måste godkänna lanseringen.
Vad är en AI-agent? En användbar definition för den som bygger
En AI-agent beslutar, anropar riktiga verktyg, läser resultatet och beslutar igen. Produkten är loopen — och det är där ingenjörsarbetet bor.