Siden ChatGPT tog verden med storm i slutningen af 2022, har vi vænnet os til at tale med kunstig intelligens. Vi prompter, vi får et svar, og vi retter til. Men i 2024 er vi trådt ind i en ny æra: Æraen for AI agenter og "Agentic Workflows". Hvor en chatbot venter på din næste kommando, er en AI agent designet til at handle selvstændigt for at nå et mål.
Hvad er AI agenter egentlig? Forestil dig en digital medarbejder, der ikke bare skriver et udkast til en e-mail, men som selvstændigt researcher modtageren, tjekker din kalender, booker mødet og opdaterer dit CRM-system – alt sammen uden at du skal holde den i hånden undervejs. Dette skift fra "AI som værktøj" til "AI som kollega" er fundamentet for hvad automatisering og den produktivitetsrevolution, vi ser rulle ind over danske virksomheder lige nu, handler om.
I denne guide dykker vi dybt ned i teknologien bag de autonome agenter, ser på hvordan de adskiller sig fra de chatbots, vi kender, og udforsker de værktøjer som n8n, Cursor og Make.com, der gør det muligt for alle at bygge deres egne AI-løsninger.
Hvad er AI Agenter egentlig? En dybdegående definition
For at forstå, hvad en AI agent er, skal vi kigge på forskellen mellem lineær AI og autonom beslutningstagen. Traditionel generativ AI fungerer ofte som en avanceret søgemaskine eller tekstforfatter; du giver et input, og den leverer et output. En AI agent derimod opererer i en cyklus af observation, ræsonnement og handling.
En AI agent kan defineres ud fra fire centrale komponenter:
- Perception (Opfattelse): Agenten modtager data fra sin omverden. Det kan være e-mails, filer, beskeder i Slack eller data fra en hjemmeside.
- Brain (Hjernen/LLM): Dette is den store sprogmodel (f.eks. GPT-4o eller Claude 3.5), der fungerer som agentens ræsonnement-motor. Her analyseres data og træffes beslutninger.
- Planning (Planlægning): Agenten nedbryder en kompleks opgave i mindre delmål. Hvis opgaven er "planlæg en konference", ved agenten, at den først skal finde lokaler, derefter kontakte catering og så videre.
- Action (Handling): Dette er det afgørende punkt. Agenten har adgang til værktøjer (API'er), så den rent faktisk kan udføre handlinger – sende mails, gemme filer eller skrive kode.
Forskellen på generativ AI og agentisk AI ligger i autonomien. Mens generativ AI skaber indhold, bruger agentisk AI dette indhold til at interagere med verden. Hvis du vil lære mere om fundamentet, kan du med fordel kigge på AI kurser for begyndere for at få styr på de grundlæggende LLM-koncepter.
Forskellen på en standard Chatbot og en autonom AI Agent
Det er en udbredt misforståelse, at en chatbot og en AI agent er det samme. Selvom begge benytter sig af sprogmodeller, er deres arbejdsmetoder fundamentalt forskellige.
En standard chatbot fungerer via Prompt-Response. Det er en lineær proces: Du skriver noget, AI'en svarer, og processen stopper der, indtil du skriver igen. Chatbotten har ingen hukommelse om opgavens fremdrift, medmindre du fodrer den med det, og den kan ikke "gå ud i verden" og løse opgaver for dig.
En autonom AI agent arbejder derimod i loops. Når du giver en agent en opgave, starter den en iterativ proces. Den prøver en løsning, evaluerer om resultatet var korrekt, og hvis ikke, prøver den en ny tilgang.
Eksempel: Kundeservice
- Chatbotten: En kunde spørger: "Hvor er min pakke?". Chatbotten svarer: "Du kan finde dit trackingnummer i din ordrebekræftelse." Her slutter interaktionen for AI'en.
- Agenten: Samme spørgsmål. Agenten forstår hensigten, logger selv ind i lagersystemet, finder trackingnummeret, ser at pakken er forsinket, sender en opdatering til kunden og opretter en rabatkode som kompensation – alt sammen i én sammenhængende proces.
Teknologierne bag: Fra LLMs til n8n og Make.com
Bag enhver effektiv AI agent ligger en stærk teknologisk stak. Det starter med "motoren" – de store sprogmodeller (LLMs). I dag ser vi især GPT-4o fra OpenAI, Claude 3.5 Sonnet fra Anthropic og Llama 3 fra Meta som de foretrukne hjerner. Claude 3.5 Sonnet er i øjeblikket særligt populær blandt udviklere på grund af dens evne til at ræsonnere komplekst og skrive fejlfri kode.
Men en hjerne uden hænder er ikke meget værd. Det er her orkestreringsværktøjer som n8n og Make.com kommer ind i billedet.
- n8n: Er blevet guldstandarden for dem, der ønsker at bygge avancerede agent-workflows. Fordelen ved n8n er, at det kan være self-hosted, hvilket er kritisk for danske virksomheder med strenge krav til datasikkerhed og GDPR. n8n tillader dig at bygge komplekse logiske loops, hvor AI'en kan tage beslutninger undervejs.
- Make.com: Er den mere brugervenlige gateway. Det er fantastisk til simple automatiseringer, der nu kan gøres "intelligente" ved at indsætte et AI-modul i midten af et workflow.
En anden essentiel komponent er hukommelse. For at en agent kan være effektiv over tid, har den brug for en Vector Database (som f.eks. Pinecone eller Weaviate). Dette fungerer som agentens langtidshukommelse, hvor den kan gemme og genfinde information fra tidligere interaktioner eller store mængder virksomhedsdata.
Hvad er Vibe Coding, og hvordan relaterer det til AI Agenter?
Et nyt begreb er begyndt at florere i tech-verdenen: "Vibe Coding". Det lyder måske useriøst, men det dækker over en fundamental ændring i, hvordan vi skaber software og agenter.
Vibe Coding handler om at bygge applikationer og agenter ved at beskrive "viben" eller hensigten med det, man vil opnå, snarere end at skrive den faktiske kode. I denne guide kan du læse mere om, hvad Vibe Coding er, og hvordan det ændrer programmering. Med værktøjer som Cursor (en AI-drevet kode-editor) og Replit, er barrieren for at bygge komplekse agenter forsvundet.
Når du bruger Cursor, skriver du ikke nødvendigvis linje for linje af Python-kode. Du forklarer agenten: "Jeg har brug for en agent, der overvåger mine indgående fakturaer, tjekker dem mod mine bankoverførsler og giver mig besked i Slack, hvis der er uoverensstemmelser." AI'en forstår "viben" af din anmodning og genererer hele arkitekturen bag. Dette gør alle til software-arkitekter og tillader ikke-tekniske medarbejdere at bygge deres egne autonome agenter.
5 konkrete eksempler på opgaver AI Agenter løser i dag
For at forstå potentialet, lad os se på, hvordan agenter rent faktisk bliver brugt i danske virksomheder lige nu:
- Den personlige researcher: En agent der hver morgen scanner nyhedssider, sociale medier og konkurrenters hjemmesider for specifikke nøgleord. Den opsummerer de vigtigste pointer og sender en briefing til ledelsen kl. 08:00.
- Salgskonsulenten (Lead-gen): Ved hjælp af n8n kan en agent finde nye leads på LinkedIn, besøge deres hjemmeside for at forstå deres forretning, og skrive en dybt personlig outreach-mail, der refererer til virksomhedens seneste årsregnskab.
- Content-fabrikken: En agent der tager et råt videointerview, transskriberer det, omdanner det til tre LinkedIn-opslag, en blogartikel og et nyhedsbrev, og derefter planlægger opslagene i en content-kalender.
- Programmøren: Med Cursor kan en agent autonomt finde bugs i en eksisterende kodebase, foreslå rettelser og selv køre test for at sikre, at intet går i stykker.
- HR-assistenten: En agent der screener hundreder af CV'er mod en jobbeskrivelse, rangerer kandidaterne ud fra objektive kriterier og automatisk sender invitationer til kaffemøder med de mest relevante profiler.
Sådan bygger du din første agent (Værktøjer og Workflow)
Er du klar til at bygge din første agent? Her er en simpel proces, du kan følge:
Trin 1: Definer agentens 'Core Mission' Vær specifik. I stedet for at sige "Håndter mine mails", så sig "Find alle fakturaer i min indbakke, udtræk beløb og afsender, og gem dem i min 'Regnskab' mappe i Google Drive."
Trin 2: Valg af platform Hvis du vil bygge en decideret applikation, er Cursor det bedste valg. Hvis du vil bygge et workflow, der forbinder forskellige værktøjer (som e-mail, Slack og CRM), er n8n det mest kraftfulde værktøj.
Trin 3: Forbindelse til værktøjer Giv din agent "hænder". Dette sker via API-forbindelser. I n8n er dette utroligt nemt, da der findes færdige moduler til tusindvis af tjenester. Du skal give agenten adgang til at "læse" (browsing) og "skrive" (action).
Trin 4: Testing og 'Human-in-the-loop' I starten bør du altid have en "Human-in-the-loop" validering. Det betyder, at agenten forbereder handlingen, men du skal trykke på "godkend", før den f.eks. sender en mail til en kunde. Når du stoler på agentens ræsonnement, kan du fjerne dette trin og lade den køre autonomt.
De bedste kurser og uddannelser i AI Agenter i Danmark
Markedet for AI-uddannelse eksploderer, og det kan være svært at navigere i. Hvis du vil seriøst i gang med AI agenter, er her nogle af de bedste muligheder i Danmark:
- Online vs. fysiske kurser: Online AI kurser er typisk mere fleksible og hvor de fysiske, jo kræver at du er fysisk tilstede.
At finde den rette certificering kan give dit CV et markant løft i et arbejdsmarked, der skriger på AI-kompetencer. Du kan finde en samlet oversigt over Danmarks bedste AI kurser her.
Konklusion
AI agenter er ikke længere science fiction eller noget, der er forbeholdt Silicon Valley. Med værktøjer som n8n, Cursor og de nyeste modeller fra Anthropic og OpenAI, er teknologien tilgængelig for alle, der tør kaste sig ud i det.
Potentialet i autonome agenter er enormt. De kan frigøre os fra de repetitive, trivielle opgaver, der dræner vores arbejdsdag for energi, og i stedet lade os fokusere på strategi, kreativitet og menneskelig kontakt. Men det kræver en ny måde at tænke på: Vi skal lære at delegere til maskiner, ikke bare bruge dem.
Start småt. Find én proces i din hverdag, der føles som spildtid, og se om du kan bygge en simpel agent til at håndtere den. Fremtiden er ikke bare AI – den er agentisk.
