Avgränsa
Vecka 1
Vi väljer en uppgift tillsammans med er, skriver ner hur ett korrekt resultat ser ut och samlar in verkliga exempel.
- En uppgift, en ägare
- Skriftliga kriterier för vad som är rätt
- 30 till 100 verkliga exempel
Vi utformar och bygger AI-agenter som planerar, anropar era API:er och slutför arbete i flera steg. Varje agent har snäva behörigheter, stannar där en människa ska fatta beslutet och lämnar en logg som går att granska.
Vad vi bygger
En agent blir aldrig bättre än verktygen den kan anropa och gränserna den arbetar inom. Vi bygger alla tre delarna: agentloopen, verktygslagret och kontrollerna.
Agenter som tar emot ett mål, gör en plan, anropar era system steg för steg och rapporterar resultatet. Byggda på Claude, OpenAI eller öppna modeller.
Servrar enligt Model Context Protocol som gör era API:er, databaser och interna verktyg tillgängliga för Claude, Cursor, Codex och era egna agenter, med typade indata och avgränsad åtkomst.
Administrativt arbete som sortering, registrering, rapportutkast och ärendefördelning flyttas från människor till en agent som arbetar av kön.
När det gäller pengar, kunddata eller en åtgärd som inte går att ångra stannar agenten, visar vad den tänker göra och väntar på ett ja.
En testuppsättning byggd på era verkliga fall. Den körs vid varje ändring, så att ni vet om en ny prompt eller en ny modell gjorde agenten bättre eller sämre.
Varje modellanrop, verktygsanrop och beslut sparas. Ni kan spela upp en körning och se varför agenten gjorde som den gjorde.
Så går ett projekt till
Agentprojekt misslyckas när de börjar för brett. Vi börjar med en uppgift som har ett tydligt resultat, bevisar den med siffror och bygger sedan vidare.
Vecka 1
Vi väljer en uppgift tillsammans med er, skriver ner hur ett korrekt resultat ser ut och samlar in verkliga exempel.
Vecka 2 till 6
Vi bygger agenten, dess verktyg och utvärderingen samtidigt. Ni får en fungerande demo varje vecka.
Efter lansering
Agenten tas i drift bakom godkännandesteg och kostnadstak, med övervakning. Vi lämnar över koden och driftdokumentationen.
Vanliga frågor
En AI-agent är programvara där en språkmodell avgör vilka steg som behövs för att nå ett mål. Den anropar verktyg, till exempel era API:er eller er databas, läser resultaten och fortsätter tills uppgiften är klar eller tills den behöver en människa.
Model Context Protocol (MCP) är en öppen standard som låter AI-program använda externa verktyg och data. En MCP-server gör era system tillgängliga för alla MCP-klienter, till exempel Claude, Cursor eller er egen agent, utan en särskild integration för var och en. Ni behöver en när flera AI-verktyg ska använda samma system.
Anthropic Claude, OpenAI:s GPT-modeller och öppna modeller. För orkestrering använder vi LangGraph eller en egen agentloop, beroende på vad som är enklast för uppgiften. Vi väljer modell genom att köra era exempel genom en utvärdering.
Varje verktyg har den minsta behörighet som räcker. Riskfyllda åtgärder kräver mänskligt godkännande. Det finns tak för kostnad och antal steg, och varje åtgärd loggas. Före lansering testar vi agenten mot promptinjektion och osäker verktygsanvändning.
Ja. Vi kan drifta applikationen och dess data i EU-regioner och välja modelleverantörer och inställningar som uppfyller era krav på databehandling. Vi utformar lösningen för GDPR från början.
Relaterat
Vår Mac-app innehåller en MCP-server som låter Claude Code, Codex och Cursor se och styra Android-emulatorn.
När agenten ska svara utifrån era egna dokument är det sökningen som avgör kvaliteten.
Osäker på om en agent är rätt verktyg? En AI-genomlysning ger svar innan ni lägger pengar på ett bygge.