Sådan bygger og træner du AI-agenter

Oversigt over AI-agenter

AI-agenter hjælper teams med at strømline arbejdet ved at automatisere og køre forretningsprocesser ved hjælp af naturligt sproginput og data. Denne guide forklarer, hvordan de fungerer, virkelige anvendelser og hvordan du bygger og træner AI-agenter til at støtte din organisation.

Vigtige budskaber

AI-agenter forenkler opgaver, effektiviserer driften og hjælper med at reducere omkostninger og manuelt arbejde.
Organisationer bruger AI-agenter til at hjælpe med at håndtere svære udfordringer, f.eks. forbedring af kundeservice, administration af risici og forudsige tendenser.
At bygge en AI-agent omfatter klar planlægning, de rette værktøjer og gennemtænkt træning og test.
Eksisterende strukturer gør det nemmere at bygge AI-agenter, der er skræddersyet til dit teams specifikke behov.
Ved at forbinde AI-agenter til dine systemer og træne dit team sikrer du en mere problemfri implementering og bedre resultater.
Løbende overvågning sørger for at AI-agenter er nøjagtige, effektive og afstemte med skiftende forretningsmål.

Hvad er AI-agenter?

AI-agenter er AI-værktøjer, der automatiserer og udfører forretningsprocesser og arbejder sammen med eller på vegne af en person, et team eller en organisation. De er designet til at hjælpe personer med at arbejde mere effektivt, uanset om det betyder at besvare spørgsmål, organisere oplysninger eller hjælpe med at fuldføre processer med flere trin. De spænder fra enkle prompt- og svaragenter til fuldt autonome agenter, der kan køre hele arbejdsprocesser fra start til slut. Når de er baseret på din organisations data, gør agenter det nemmere at bruge værktøjer og information uden manuelt at skulle søge, sortere eller skifte mellem systemer.

AI-agenter hjælper med at reducere gentagne opgaver, få styr på komplekse oplysninger og gøre det daglige arbejde mere problemfrit. Dette frigør tid for teams til at fokusere på planlægning, løsning af problemer og beslutningstagning.

At bygge en AI-agent kræver nogle vigtige trin. Du skal beslutte, hvad den skal gøre, vælge en struktur til at bygge den og give den adgang til de rette oplysninger. Den har også brug for klare retningslinjer for at holde kursen. Efter agenten er bygget, gennemgår den en træningsproces med feedback, testkørsler og små justeringer for at sikre, at den fungerer godt og støtter dit teams mål.

For endnu hurtigere konfiguration tilbyder færdigbyggede agenter et forspring – de er klar til brug og konfiguration som de er, for at forenkle opstartsprocessen.

Typer af AI-agenter

Der findes flere typer AI-agenter, hver med sin egen rolle:

Hentningsagenter finde oplysninger fra pålidelige kilder, ræsonnere gennem dem og returnere klare svar på brugerspørgsmål.
Opgaveagenter automatisere handlinger og arbejdsprocesser, som f.eks. at sende opdateringer eller generere rapporter, for at reducere manuelt, gentaget arbejde.
Autonome agenter arbejde uafhængigt mod mål og justere planer efter behov og eskalere, når der kræves menneskeligt input.

Hver type AI-agent har forskellige styrker afhængigt af dine mål, men de er alle bygget til at understøtte organisationer i at strømline den måde, de arbejder på.

Sådan bruger organisationer AI-agenter

Driftseffektivitet og reduktion af omkostninger

Teams kan bruge AI-agenter til daglige opgaver som dataindtastning, rapportering eller lagerstyring. Dette hjælper dem med at arbejde hurtigere og bruge mindre tid på manuelt arbejde. Denne form for automatisering gør ikke blot driften hurtigere – den reducerer også den tid, dit team bruger på gentagne opgaver, hvilket sænker omkostningerne uden at gå på kompromis med nøjagtigheden.

Organisationer på tværs af sektorer som økonomi, sundhedsvæsen og produktion bruger f.eks. AI-agenter til at håndtere opgaver som dataindtastning, kundeservice og forudsigende vedligeholdelse. Næsten 70 procent af Fortune 500-virksomhederneNæsten 70 % af Fortune 500-virksomhederne bruge Microsoft 365 Copilot til at udføre gentagne og rutineprægede opgaver, og AI-agenter er klar til at hjælpe organisationer med at gå endnu videre ved at automatisere bestemte opgaver (eller hele arbejdsprocesser) på dine vegne.

Ved hjælp af AI-agenter på arbejdet er virksomheder begyndt at opleve produktivitetsforbedringer og omkostningsbesparelser i forbindelse med drift på kontoret og andre supportfunktioner.

Kundeservice

Kundeserviceteams bruger agenter, der er drevet af kunstig intelligens til at håndtere store mængder anmodninger hurtigere og mere konsekvent. Disse agenter besvarer almindelige spørgsmål, sender mere komplekse problemer videre til den rette person og frigør menneskelige agenter til at fokusere på mere personlig support.

På tværs af brancher – fra e-handel og banksektoren til hotel- og restaurationsbranchen – bidrager AI-agenter som chatrobotter til at reducere ventetiderne, forbedre kvaliteten af svarene og øge kundetilfredsheden. Ved hjælp afCopilot Studiooprettede ABN AMRO-teamet f.eks. en agent, der hjælper bankens kunder med alt fra at fjerne blokeringen af et debetkort til at ændre hævegrænsen ved en hæveautomat.

Dataanalyse

AI-agenter hjælper med beslutningstagning ved at analysere store datamængder i realtid og pege på tendenser, risici eller muligheder. Det gør det nemmere for teams at handle hurtigt og sikkert, især når de arbejder med hurtigt skiftende markeder eller komplekse oplysninger.

For eksempel bygger teams AI-agenter til at identificere ændringer i kundeadfærd, overvåge forsyningskædens ydeevne eller forudsige markedstendenser. I finanssektoren understøtter disse agenter porteføljeanalyse og risikomodellering. I detailhandlen hjælper de med at justere priser eller lager baseret på sæsonmønstre eller lokal efterspørgsel. Dette er blot nogle få eksempler på, hvordan AI-agenter kan få rettidig indsigt, der understøtter smartere og hurtigere beslutninger.

Risikostyring og overholdelse af regler og standarder

Det kan være tidskrævende at holde trit med reglerne og administrere risici, men AI-agenter kan hjælpe. De overvåger data i realtid, markerer uregelmæssigheder og sporer mønstre for overholdelse af regler og standarder, hvilket reducerer risikoen for dyre fejl eller oversigter.

I brancher som sundhedsvæsenet, finans og energi kan AI-agenter bruges til at registrere potentiel svindel, registrere ændringer i lovmæssige krav og logføre aktivitet til overholdelse af regler og standarder. Dette hjælper teams med at fange problemer tidligt og undgå sanktioner, samtidig med at ledelsen får større tillid til, at vigtige processer følges

Sådan bygger og træner du dine egne AI-agenter

At bygge og træne dine egne AI-agenter er en trin-for-trin-proces, der kræver omhyggelig planlægning, design og evaluering. Her er ti vigtige trin til at vejlede din udviklingsproces, når du lærer, hvordan du opbygger AI-agenter og oplærer dem til din organisations unikke mål.

1. Identificer specifikke use cases, og definer agentens formål og omfang

Start med klart at definere, hvad AI-agenten skal gøre. Spørg dig selv: Hvilken opgave skal den udføre? Hvilket problem løser den? Hvilket resultat sigter du efter? Sæt klare grænser for dens rolle, inklusive hvad den skal og ikke skal gøre. Identificer begrænsninger, hvilken slags data den får brug for, og hvilke målinger der vil definere succes. Hvis du tager dig tid til at besvare disse spørgsmål, vil det danne et solidt grundlag for resten af projektet.

2. Vælg den AI-agent-struktur og de værktøjer, der passer til dine behov

Vælg derefter de AI-agent-strukturer og værktøjer, der bedst understøtter dine mål. Populære muligheder omfatter Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel og biblioteker med åben kildekode, f.eks. Hugging Face Transformers. Nogle er bedre egnet til opgaver med naturligt sprog, mens andre tilbyder mere fleksibilitet eller skalerbarhed.

For at vælge en struktur skal du overveje, hvilken type agent du bygger, din tekniske ekspertise, og hvordan rammen vil fungere med dine eksisterende værktøjer og systemer.

3. Indsaml og forbered træningsdata

Træningsdata af høj kvalitet er afgørende for at bygge effektive AI-agenter. Dette inkluderer strukturerede data, ustruktureret tekst, billeder eller historiske optegnelser. Når dataene er indsamlet, skal de renses for at fjerne fejl eller uoverensstemmelser. I mange tilfælde skal data mærkes for at hjælpe agenten med at lære mønstre præcist. Omhyggelig forberedelse af dine data vil føre til bedre ydeevne og mere pålidelige resultater.

4. Design og byg AI-agenten

Det er tid til at designe agentens arkitektur. Definér, hvordan den vil modtage input, behandle information og producere output. Byg logik, der forbinder din valgte model med de data, systemer eller brugere, den skal interagere med. Dette kan inkludere brugergrænseflader, API'er eller hændelsesudløsere. Et klart design vil hjælpe med at sikre, at agenten kan fungere pålideligt og konsekvent.

5. Test, finindstil og valider AI-agenten

Når din AI-agent er i gang, skal du følge disse trin for at teste, validere og forbedre dens ydeevne over tid.

Test agenten. Start med at evaluere, hvordan agenten præsterer i forskellige scenarier. Brug metoder som enhedstest, brugertest eller A/B-testing for at vurdere dens svar på både typiske og ekstreme input. Dette hjælper med at sikre, at den fungerer pålideligt før bredere implementering.

Valider agenten. Sammenlign agentens output med forventede resultater eller benchmarks. Hvis den ikke fungerer som forventet, kan du foretage målrettede opdateringer af dens logik, arbejdsprocesser eller datakilder. Dette trin hjælper med at bekræfte, at agenten producerer nøjagtige og brugbare svar.

Overvåg og finindstil. Efter test og validering skal du fortsætte med at overvåge agentens adfærd i virkelige scenarier. Indsaml feedback fra brugere og eksperter inden for emnet, og foretag trinvise forbedringer over tid. Selv små justeringer kan øge effektiviteten og pålideligheden betydeligt.

6. Udgiv AI-agenten til dit eksisterende system

Integrer agenten i dine nuværende systemer og arbejdsprocesser. Dette kan indebære at tilslutte den til forretningsværktøjer eller kommunikationsplatforme. Målet er at gøre agenten tilgængelig for de rette personer eller processer, så den kan skabe værdi uden at forstyrre daglige operationer.

7. Træn dit team

Selvom AI-agenter kan udføre mange opgaver, er menneskelig involvering vigtig. Sørg for, at medarbejderne forstår, hvordan agenten passer ind i deres arbejdsprocesser, og hvornår de skal gennemgå eller justere dens output. Levér træningssessioner eller dokumentation for at hjælpe dit team med at bruge agenter effektivt og følge principper for ansvarlig AI.

8. Overvåg løbende ydeevnen for at optimere effekten

Når AI-agenten er i drift, skal du holde øje med dens ydeevne. Brug ydeevnedata og brugerfeedback til at vejlede i regelmæssige opdateringer og forbedringer. Dette hjælper agenten med at forblive nøjagtig, effektiv og i overensstemmelse med dine udviklende mål og arbejdsprocesser.

Byg AI-agenter for at øge din organisations effektivitet

AI-agenter omformer den måde, teams fungerer på. Ved at overtage gentagne opgaver, støtte beslutningstagning og forbedre informationsflow hjælper de personer med at fokusere på det arbejde, der betyder mest. Når du bygger din egen AI-agent, kræver det nøje planlægning, de rette værktøjer og løbende træning. Men resultatet er et system, der vokser med din organisation og understøtter dine mål.

AI-agenter hjælper allerede teams med at levere resultater på tværs af brancher ved at hjælpe organisationer med at forbedre kundeservice, reducere omkostninger og håndtere risici. Kom i gang med Copilot – Mød Copilot, din assistent med kunstig intelligens til arbejdetKom i gang med Copilot- for at udforske, hvordan en AI-assistent til arbejde og agenter kan understøtte din organisation.

Ressourcer

Udforsk flere ressourcer

En kvinde sidder ved et bord med en kop sort kaffe og ser på en bærbar computer.

Infografik

Hvad er en agent?

Se hvordan agenter bruger kunstig intelligens til at automatisere og udføre forretningsprocesser.

Få vist infografikken

En kvinde sidder i en sofa og arbejder på en bærbar computer med en kat bag sig.

Rapport

The State of AI Agents

Udforsk fem nye use cases af AI-agent i denne rapport fra Forrester Research.

Hent rapporten

En person, der sidder ved et skrivebord med en stor skærm, der viser diagrammer og grafer, og en bærbar computer, der viser data,

Video

Spektret af agenter med Copilot Studio

Få mere at vide om, hvordan du nemt designer agenter til dine unikke og alsidige forretningsprocesser.

Se videoen

Omkostningerne ved at bygge en AI-agent kan variere meget afhængigt af kompleksitet, nødvendige værktøjer og infrastruktur. Til simple formål kan omkostningerne være begrænset til cloudcomputing- og lagergebyrer. Mere avancerede projekter kan kræve udviklerressourcer, licensgebyrer og løbende vedligeholdelse. Cloudplatforme som Microsoft Azure tilbyder skalerbare prismuligheder for at hjælpe med at administrere disse omkostninger.
Tidligere løsninger krævede udviklingsekspertise, men i dag er der no-code-værktøjer som Copilot Studio som det nemt for almindelige udviklere at bygge AI-agenter uden eksisterende kodningsfærdigheder. Professionelle udviklere kan bruge værktøjer som Azure AI Foundry til at tilpasse og administrere programmer, der er drevet af kunstig intelligens for at få mere avancerede funktioner.
Tidsplanen afhænger af projektets omfang. Enkle agenter kan udvikles på få dage ved hjælp af eksisterende low code- eller no code-platforme. Det kan tage flere uger eller længere at designe, træne, teste og integrere mere komplekse eller tilpassede agenter. Løbende justeringer er typisk en del af processen.
De fleste organisationer starter med eksisterende strukturer, fordi de reducerer udviklingstiden og giver indbygget funktionalitet. At bygge fra bunden giver mere tilpasning, men kræver mere tid og ekspertise. Det er generelt bedre at bruge en struktur, medmindre du har meget specialiserede behov.
Azure AI Foundry – Skab uden grænserAzure AI Foundry indeholder en række værktøjer til oprettelse af AI-agenter, herunder Visual Studio, GitHub og Copilot Studio. Disse værktøjer giver alle brugere mulighed for at bygge agenter på tværs af udviklerspektret. Du kan få mere at vide ved at udforske denne trinvise guide til udvikling af AI-apps og -agenter i Azure.

Følg Microsoft 365