AI Agents – Sådan laver du en AI Agent til din virksomhed

Hvad gør en AI Agent?

En AI Agent gør mange ting, da den kan programmeres til det meste. Der er dog overordnet tre ting, den gør.

1. Lytter og kigger – altså, den opfanger information fra omgivelserne. Det kan være tekst fra en bruger, tal fra en sensor eller noget helt tredje.
   
2. Tænker sig om – den analyserer, hvad den har opfanget, og vurderer, hvad der er smartest at gøre.
   
3. Handler – den svarer, tager en beslutning, sender data videre eller gør noget helt fjerde.

Det hele sker uden, at et menneske skal styre hvert skridt. Agenten har typisk et mål og prøver selv at finde den bedste vej derhen.

Eksempler fra virkeligheden

Okay, det lyder måske lidt teknisk og meget overordnet. Derfor har jeg samlet et par eksempler fra det virkelige liv, der forhåbentlig giver et lidt bedre billede af, hvad sådan en AI Agent egentlig er for en størrelse.

• Chatbots – når du skriver til kundeservice, og en chatbot forstår dit spørgsmål og kommer med et svar
  
• Digitale assistenter – når du beder din telefon om at sætte en alarm eller finde vej
  
• Investeringsrobotter – som automatisk køber og sælger aktier på baggrund af markedets bevægelser.
   
• Selvkørende biler – bruger AI-agenter til at holde øje med vejen og træffe beslutninger i trafikken

Som du kan se, har du nok allerede stiftet bekendtskab med flere forskellige AI Agents – alene i dag.

Hvad er forskellen på en AI Agent og en chatbot?

En chatbot er den digitale hjælper, du skriver med – måske på en webshop eller i en app. Den svarer på dine spørgsmål og prøver at hjælpe dig. En AI agent er lidt mere end det. Det er hjernen bag, den, der tænker, beslutter og handler, ofte uden at du lægger mærke til det.

Chatbot = en reaktiv snakkemaskine

Chatbots er lavet til at chatte. Det er brugergrænsefladen – det, du ser og skriver med. Nogle chatbots er simple og svarer kun på bestemte ting. Andre er smartere og bruger AI til at forstå, hvad du mener – og give bedre svar.

Men en chatbot er typisk reaktiv. Den gør først noget, når du skriver.

AI Agent = den, der tager styringen

En AI Agent er ikke nødvendigvis noget, du skriver med. Det er en digital “person”, der selv kan:

• opfatte hvad der sker (fx se, at en opgave er gået i stå)
  
• tænke, hvad den bør gøre
  
• gøre noget helt automatisk
  

AI-agenter kan arbejde bag kulisserne – uden samtale – og løse opgaver. Det kan fx være at sende mails, flytte data, finde fejl og optimere systemer.

Eksempel på de to hjælpere

Men hvad betyder det helt præcist, at den ene er reaktiv, mens den anden tager styringen? Her er et eksempel i en situation, hvor du gerne vil logge ind på en tjeneste på internettet, men du har glemt din kode.

• Du skriver til en chatbot: “Hvordan ændrer jeg min adgangskode?”
  → Chatbotten svarer: “Klik her for at ændre den.”
  
• En AI Agent ser, at du har problemer med login tre gange i træk
  → Den sender dig en hjælpsom mail eller nulstiller din kode automatisk

Som du forhåbentlig kan se ud fra de to eksempler, vil en AI Agent typisk være mere proaktiv og hjælpe dig helt uden, at du behøver bede den om det.

Hvad koster en AI Agent?

Prisen på en AI Agent afhænger af, hvor avanceret løsningen er, og hvordan den implementeres. Du skal typisk regne med både en opstartsomkostning og nogle løbende udgifter.

1. Opsætning og udvikling

Hvis du bygger en AI Agent fra bunden eller bruger konsulenter, kan opstarten koste alt fra et par tusinde kroner til et sekscifret beløb – det afhænger især af kompleksiteten.

Alternativt kan du bruge no-code-platforme (som fx OpenAI’s GPT’s, Voiceflow og Zapier Agents), hvor du ofte kan komme i gang gratis eller til en lav pris.

2. Løbende omkostninger

De løbende udgifter kan variere meget, men de mest almindelige er:

• API-forbrug: Prisen afhænger af, hvor meget og hvor ofte agenten bruger API’et, men ligger oftest i spændet fra et par hundrede kroner og op om måneden.
  
• Hosting og teknisk drift: Hvis du selv hoster, skal du forvente en mindre løbende hosting-omkostning – men det er ofte inkluderet i platformen.
  
• Abonnement på platforme: Mange no-code-løsninger koster et par hundrede kroner om måneden for adgang til flere funktioner.
  
• Vedligehold og forbedringer: Hvis du vil holde agenten skarp og relevant, kan der være behov for løbende optimering – enten internt eller via eksterne kræfter.
  

Husk, at der ofte er tale om variable omkostninger, når det kommer til AI Agents. Det skyldes, at det typisk afhænger af dit reelle forbrug, hvad det vil koste om måneden.

Eksempel på prisniveauer

Intet er gratis, men du behøver ikke pantsætte alt i virksomheden for at få en AI Agent, der virker. Men generelt kan du godt forvente, at jo mere avanceret din løsning skal være, jo mere kommer den også til at koste.

Det kan være en idé at lege lidt med de billige løsninger i starten. På den måde får du en bedre føling med, hvad en AI Agent egentlig kan hjælpe dig med, og du får som regel også et bedre overblik over, hvad du skal prioritere af funktioner og muligheder.

Det behøver ikke koste spidsen af en jetjager

Du kan komme i gang med en AI Agent for næsten ingen penge, hvis behovet er simpelt – men skal den være driftssikker, intelligent og skalerbar, kan det hurtigt kræve en vis investering. 

Det handler i høj grad om ambitionsniveau, men du behøver absolut ikke starte med det færdige produkt. Det kan nemlig sagtens vise sig, at dine ønsker i starten meget vel ændrer sig, efterhånden som du finder ud af, hvad der er af muligheder.

Her er de bedste AI Agents på markedet lige nu

Hvis du driver en virksomhed og gerne vil automatisere kundeservice, lead-håndtering eller interne opgaver, er der flere stærke AI Agent-løsninger på markedet. Her er nogle af de mest anvendte – alle med betalingsmodeller, men også skalerbarhed og virksomhedsfunktioner.

1. Intercom Fin
2. OpenAI
3. AgentGPT
4. MindStudio
5. Langchain/Flowise

Jeg gennemgår priser, styrker og fordele i de nedenstående afsnit, så du kan blive lidt klogere på de forskellige muligheder.

Vil du bygge din egen AI Agent?

Hvis du gerne vil lave en personlig og tilpasset AI Agent til din virksomhed – uanset om det er til kundeservice, onboarding eller noget helt tredje – viser jeg dig i næste afsnit, hvordan du nemt og billigt kommer i gang.

Jeg vil næsten vædde med, at det er nemmere, end du nok går og tror.

Hvordan laver man en AI Agent til virksomheder?

At lave en AI Agent til sin virksomhed lyder måske teknisk, men det behøver det faktisk ikke være. 

Det vigtigste er at starte med et klart mål: Hvad skal agenten hjælpe med? Skal den svare på kundespørgsmål, finde leads, hjælpe dine medarbejdere internt eller noget helt fjerde? Når du ved det, er resten langt nemmere.

Herefter vælger du den rette platform. Hvis du gerne vil hurtigt i gang uden at kode, findes der flere gode muligheder – som fx Intercom Fin, OpenAI’s GPT’er eller MindStudio. De fleste af dem fungerer lidt som et byg-selv-værktøj, hvor du klikker dig frem i stedet for at skrive kode. 

Har du adgang til udviklere, eller vil du bygge noget mere avanceret, kan du selvfølgelig også gå den tekniske vej med fx LangChain eller OpenAI’s API.

Uanset hvad du vælger, skal din agent have noget at arbejde med. Det betyder, at du skal give den adgang til den viden, den skal bruge, fx din FAQ, hjælpecenter, produktinfo eller interne dokumenter. 

På nogle platforme sker det næsten automatisk, mens du på andre selv uploader indholdet eller forbinder dine systemer.

Når det hele er sat op, er det tid til at teste:

• Hvordan svarer agenten? 
• Forstår den brugerne? 
• Rammer den tonen rigtigt? 

Du vil næsten altid opdage noget, der kan gøres bedre – og det er helt normalt. AI-agenter skal justeres og forbedres løbende.

Det vigtigste er at se agenten som noget, der vokser med tiden. Den bliver klogere, jo mere du bruger den – og jo mere feedback og viden du giver den. Så start simpelt, og byg videre derfra.

AI Agent framework til at bygge avancerede agenter

Et AI Agent framework er et slags værktøjssæt, man bruger til at bygge avancerede AI-agenter. 

Det hjælper med at få agenten til at tænke, huske, handle og bruge forskellige værktøjer – lidt ligesom en projektleder, der både kan planlægge, spørge om hjælp, og tage næste skridt selv.

Frameworket sørger for, at agenten ikke bare svarer på spørgsmål, men også kan løse opgaver, bruge data og arbejde på tværs af systemer. Det gør det muligt at bygge AI-løsninger, der er meget mere end bare en chatbot.

AI Agent-værktøjer – vælg blandt flere development tools

Hvis du vil bygge en AI Agent, findes der i dag en lang række værktøjer, der gør det nemt – både for udviklere og ikke-udviklere. Nogle fokuserer på kodefri opsætning, mens andre giver maksimal fleksibilitet og kontrol via kode.

Her er nogle af de mest populære værktøjer til at udvikle AI-agenter:

Valget afhænger af dit behov: Vil du hurtigt i gang uden kode, er Intercom, GPT’er eller MindStudio oplagte. Vil du bygge noget skræddersyet og avanceret, er LangChain og AutoGen stærke valg.

AI Agent til kundeservice

Forestil dig en AI Agent til kundeservice, der automatisk kan svare på kunders spørgsmål, håndtere henvendelser og løse opgaver – helt uden menneskelig indblanding – som typisk er tilgængelig 24/7 og kan trænes på din virksomheds egen viden, som fx en FAQ, hjælpecenter og produktinformation.

I modsætning til klassiske chatbots, der arbejder ud fra faste svar, bruger AI-agenter store sprogmodeller (som GPT-4) til at forstå og besvare spørgsmål langt mere naturligt og fleksibelt.

Populære platforme til AI-drevet kundeservice inkluderer:

• Intercom Fin – trænes automatisk på dit indhold og håndterer samtaler direkte i Intercom.
  
• Zendesk AI – giver AI-svar og hjælper med at sortere og sende henvendelser videre til den rette person i Zendesk.
  
• Forethought – automatiserer support med AI, både som chatbot og assistent til agenter.
  
• Custom GPT-agenter – fx bygget i OpenAI til specifikke support formål.
  

Fordelene er klare; hurtigere svar, lavere supportomkostninger og bedre kundeoplevelser. Og med mulighed for at overdrage svære sager til menneskelige medarbejdere, sikrer du stadig personlig hjælp, når det er nødvendigt.

AI Agent til salg

En AI Agent til salg er en digital assistent, der automatisk hjælper med at finde og engagere potentielle kunder. Den kan fx sende personlige outreach-mails, stille opfølgende spørgsmål i en chat, kvalificere leads og vurdere, om de er klar til at blive overdraget til en sælger. 

Mange virksomheder bruger den også til at følge op på kontaktformularer eller til at holde salgsdialogen i gang, uden at en sælger behøver at være involveret i første omgang.

Der findes flere stærke værktøjer til det. Platforme som Apollo AI og Regie.ai gør det muligt at opsætte automatiserede salgssekvenser, hvor AI’en skriver og tilpasser beskeder alt efter målgruppen. 

Humantic AI går skridtet videre og analyserer modtagerens personlighed, så budskabet rammer mere præcist – noget der kan have stor effekt i B2B-salg. 

Og med værktøjer som Mindverse eller frameworks som LangChain og AutoGen kan du bygge dine egne AI-agenter, der arbejder tæt sammen med dine CRM-systemer, bruger dine egne data og håndterer hele leadflowet fra første kontakt til kvalificeret møde.

Vil du have fuld kontrol over data og sikre, at løsningen lever op til europæisk lovgivning, er der også solide alternativer. 

Virksomheder som Aleph Alpha og Mistral udvikler sprogmodeller, som kan bruges som motor i AI-agenter og hostes inden for EU, mens Rasa, med rødder i Tyskland, tilbyder et fleksibelt open source-framework til at bygge AI-drevne samtalesystemer med stor tilpasning og datasikkerhed.

Fælles for dem alle er, at de hjælper dig med at arbejde mere effektivt, nå flere leads hurtigere og øge kvaliteten af dine samtaler med potentielle kunder, uden at du behøver gøre alt manuelt.

Om du vælger en færdig platform eller bygger din egen løsning afhænger af dine behov, og hvor meget du vil tilpasse agenten til din virksomhed.

AI Agent til marketing

En AI Agent til marketing er som en ekstra kollega, der hjælper dig med alt det, der ellers tager tid: finde idéer, skrive indhold, planlægge opslag og analysere resultater. 

Den kan fx skrive nyhedsbreve, lave opslag til sociale medier, foreslå emner til blogindlæg eller kigge på, hvad der virkede i dine tidligere kampagner.

Det smarte er, at agenten ikke bare skriver tekster, men også kan arbejde på tværs af dine værktøjer, den kan fx poste direkte på LinkedIn, opdatere din hjemmeside eller sende mails automatisk. 

Nogle agenter kan endda analysere, hvem der engagerer sig mest i dit indhold, og tilpasse budskaberne derefter.

Der findes mange værktøjer, som gør det her muligt. Jasper og Copy.ai er lavet specifikt til marketing og indhold, mens OpenAI giver dig mulighed for at bygge dine egne skræddersyede assistenter. 

Og hvis du har teknisk hjælp, kan du med værktøjer som LangChain bygge noget, der helt præcist passer til din forretning og dine workflows.

Kort sagt: En AI-agent kan gøre din markedsføring både nemmere, hurtigere og mere målrettet, uden at du mister kontrollen over budskabet.

Legal AI Agent

En legal AI Agent er en digital assistent, der hjælper med juridiske opgaver – typisk ved at læse, analysere og generere juridiske dokumenter, besvare spørgsmål om lovgivning eller sikre, at kontrakter overholder gældende regler. 

Den bruges ofte af advokatfirmaer, HR-afdelinger eller compliance-teams til at spare tid og mindske fejl. Det vil ofte være en intern agent, der hjælper de ansatte med at finde svar og dokumenter hurtigere og mere effektivt.

Eksempelvis kan en legal agent hjælpe med at lave udkast til kontrakter, gennemgå dokumenter for risici, forklare juridiske begreber i et mere forståeligt sprog eller sikre, at en kontrakt overholder databeskyttelsesregler som GDPR. 

Nogle løsninger kan endda sammenligne kontrakter og identificere afvigelser eller mangler.

Der findes flere platforme, som specialiserer sig i det juridiske område. Eksempler er 

• Harvey AI (bygget oven på GPT-4 og brugt af store advokatfirmaer)
• DoNotPay (til forbruger juridiske sager)
• Robin AI, som fokuserer på kontraktanalyse. 

Flere virksomheder vælger dog også at bygge deres egne interne agenter, fx med OpenAI eller Aleph Alpha, så de har fuld kontrol over data og jura.

Legal AI-agenter er ikke en erstatning for advokater, men de er en stor hjælp til at håndtere gentagende, tidskrævende opgaver og sikre mere ensartethed og hastighed i juridiske processer.

AI Agent til research

En AI Agent til research er en digital assistent, der hjælper dig med at finde, læse og opsummere information, hurtigt og effektivt. 

I stedet for selv at skulle gennemtrevle artikler, rapporter eller websites, kan du give agenten et emne, og så finder den relevant viden, opsummerer hovedpointer og præsenterer det i et klart overblik.

Den kan bruges til alt fra markedsanalyse og konkurrentanalyse til akademisk research og intern videnopsamling. Mange bruger den også til at holde sig opdateret på bestemte emner, fx AI-udvikling, lovgivning eller tendenser i en branche.

Du kan enten bygge din egen research-agent, fx med OpenAI, LangChain eller MindStudio, eller bruge eksisterende værktøjer som Perplexity AI, Glean eller Klarity, der er specialiseret i netop research og vidensøgning.

Flere af dem kan også tilgå dokumenter, websites eller databaser og trække relevant information ud automatisk.

Kort sagt: En research-agent sparer dig for timer med manuel søgning og hjælper dig med at få et hurtigt overblik – uden at du mister dybden.

Hvordan træner man en AI Agent?

At træne en AI Agent handler om at gøre den så brugbar som muligt ved at give agenten den rette viden, retning og struktur. Du starter typisk med at fortælle agenten, hvad dens rolle er, hvad den skal svare på, og hvilke kilder den må bruge – lidt som at onboarde en ny kollega.

På platforme som OpenAI sker det ved at skrive instruktioner og uploade indhold. 

På mere avancerede platforme som Intercom Fin kan du gå et skridt videre: Her trækker agenten automatisk på din eksisterende hjælpesektion, men hvis du vil have den til at opføre sig præcist, som du ønsker, skal du også designe workflows og give den velstrukturerede prompts. 

Det kan være beskeder, der styrer, hvordan den håndterer bestemte typer spørgsmål, eller flow-logik, der sikrer korrekt eskalering til en medarbejder.

På frameworks som LangChain eller AutoGen er det endnu mere teknisk, her designer du hele agentens opførsel og logik fra bunden, ofte i kode, og forbinder den til eksterne værktøjer eller data.

Fælles for alle løsninger er, at træning ikke er noget, du gør én gang. Du justerer løbende – tilføjer nye eksempler, forbedrer instruktioner og retter misforståelser, så agenten bliver skarpere over tid.

Lav din din egen AI Agent-app

At lave din egen AI Agent-app lyder måske avanceret, men det er faktisk blevet ret tilgængeligt, især med de værktøjer der findes i dag. Du kan bygge en app, hvor en AI-agent hjælper med alt fra kundeservice og salgsdialog til research, rapportering eller interne assistentopgaver.

Det første, du skal tage stilling til, er, hvad din agent skal kunne, og hvem den skal hjælpe. Skal det være en webapp, et internt tool, en chatbot eller måske en mobil-app? 

Dernæst vælger du den tekniske tilgang. Hvis du vil hurtigt i gang uden kode, findes der platformsbaserede løsninger som OpenAI’s GPT’s, MindStudio, Zapier AI Agents eller Voiceflow, hvor du bygger hele appen via drag-and-drop eller simple formularer.

Vil du derimod bygge noget mere skræddersyet og kraftfuldt, kan du bruge frameworks som LangChain, AutoGen eller Rasa, som giver dig mulighed for at kombinere AI-modeller med din egen logik, dine egne værktøjer og dine egne data. 

Du kan endda pakke det hele som en rigtig app, fx med et simpelt frontend-lag (i React, Flutter el.lign.) og koble agenten bagved via API.

AI’en selv, altså den sproglige hjerne, kan du hente fra fx OpenAI, Mistral, Claude eller Aleph Alpha, alt efter om du prioriterer pris, styrke eller kontrol over dine data.

Det vigtigste er, at du tænker agenten som en funktion i din app – ikke bare som en chatbot, men som noget der aktivt løser problemer, sparer tid og skaber værdi.

Eksempler på personaliserede AI Agents

AI Agents behøver ikke være generelle chatbots. De kan tilpasses og specialiseres præcis til det, du har brug for. Her er nogle eksempler på, hvordan virksomheder og enkeltpersoner bruger personaliserede AI Agents i praksis:

En virksomhed kan have en AI-agent til kundeservice, der er trænet på deres egne hjælpedokumenter og svarer præcist i virksomhedens tone og sprog. 

En anden bruger måske en salgsagent, der automatisk skriver og sender personlige e-mails til nye leads og følger op afhængigt af deres respons.

Nogle bygger interne AI-assistenter til at hjælpe medarbejdere med at finde dokumenter, forklare procedurer eller generere rapporter. Andre laver research-agenter, der holder øje med markedsdata og opsummerer nye indsigter hver morgen. 

Man ser også AI-agenter, der fungerer som interaktive produktguider, juridiske assistenter, onboarding hjælpere eller marketing planlæggere – alt afhængigt af behovet.

Pointen er, at AI-agenter kan tilpasses både i funktion, tone og viden, så de føles som en naturlig del af netop din virksomhed eller dit workflow.

Markedsplads for AI Agents

Der findes i dag deciderede markedspladser, hvor du kan finde og bruge færdige AI Agents – ofte kaldet specialiserede assistenter – som er bygget til bestemte opgaver, brancher eller målgrupper.

Den mest kendte er GPT-markedspladsen i ChatGPT (tilgængelig for Plus-brugere), hvor tusindvis af brugere og virksomheder har bygget deres egne agenter direkte i OpenAI’s system. 

Her kan du finde GPT’er, der hjælper med alt fra CV-skrivning og kodning til kundesupport, juridisk analyse og salgscoaching. Du kan søge, teste og bruge dem direkte, og hvis du vil, kan du også bygge din egen og offentliggøre den på platformen.

En anden platform er Zapier AI Agents, som kombinerer AI med automatisering. Her kan du oprette og finde agenter, der fx reagerer på nye leads, opdaterer regneark eller sender e-mails – og det hele kan gøres uden at skrive kode.

Derudover er der begyndt at dukke mere nicheprægede og open source-orienterede alternativer op. 

Eksempelvis har MindStudio (YouAI) en markedsplads for no-code AI-agenter, og Flowise giver mulighed for at dele og bruge agenter bygget i LangChain-miljøer. Disse er dog typisk mere tekniske og mindre udbredte end GPT-markedspladsen.

Kort sagt: Hvis du leder efter en AI Agent til et konkret formål – eller vil dele din egen – er markedspladsen i ChatGPT i dag den mest etablerede løsning, men der er flere nye aktører på vej.