AI
AI-agenter för företag
Vi bygger AI-agenter som klarar fler steg, anropar era system och stannar inom guardrails. Inte demoware - produktion med observability, evals och tydlig återställning vid fel.
01
Vad det innebär
01
Tool-calling mot era APIer och databaser
02
Långt minne via vector store och structured state
03
Guardrails: input/output filter, rate limits, fallback
04
Observability via Langfuse / OpenTelemetry
Djupdykning
01
Agenter som är produktion, inte demo
Single-purpose-agenter (research, datakall, klassning, eskalering) går i produktion med god marginal idag. Vi bygger med tool-calling mot era system, långt minne via vector store, guardrails (input/output-filter, rate limits, fallback) och observability via Langfuse/OpenTelemetry.
Passar / passar inte
Passar när
- Avgränsad, repeterbar uppgift
- Behov av verktygsanrop mot era system
- Tål mänsklig kontrollpunkt
Passar inte när
- Bred 'gör allt'-agent utan kontroll
- Noll feltolerans utan human-in-the-loop
Vanliga frågor
Q01Är AI-agenter mogna nog för produktion 2026?
Ja - men inom rätt scope. Single-purpose agenter (research, datakall, klassning, eskalering) går i produktion med god marginal idag. Bredare 'gör allt'-agenter behöver fortfarande mänskliga kontrollpunkter.
Relaterade ämnen
AI
RAG-implementation för svenska företag
Retrieval-Augmented Generation byggt för svenska företag - vector store, embeddings, hybrid-sök och evaluation pipeline.
Läs ämnetAI
AI-konsult i Sverige
Senior AI-konsult med fokus på leverans - från första pilot till produktion. Leverantörsoberoende: Claude, GPT, Azure OpenAI, Vercel AI SDK.
Läs ämnetAI
Claude-konsult i Sverige
Senior Claude-konsult med erfarenhet av Claude 4, Claude Code och Anthropic API. RAG, agenter, MCP-integration.
Läs ämnetNästa steg
Diskutera ert behov av ai-agenter för företag
Ett kostnadsfritt 30-minuters samtal - vi går igenom situationen och vad ett nästa steg kan se ut.