Please enable Javascript
Gå til hovedindhold
Enterprise Frameworks til opbygning af agentiske AI-systemer i stor skala
September 11, 2025

Introduktion

Samtalen omkring AI har ændret sig. Virksomheder spørger ikke længere, om de skal bruge AI, men hvordan de operationaliserer det i stor skala. Enter agent AI – systemer, der er baseret på selvstændige agenter, der er i stand til at ræsonnere, planlægge og udføre opgaver med begrænset menneskelig input. Men uden de rette rammer risikerer AI-initiativer at gå i stå i skærsilden.

Denne artikel undersøger virksomhedens rammer til opbygning af effektive AI-systemer, fra orkestreringsmønstre til styringsmodeller.

Hvad er Agentic AI, og hvorfor rammer er vigtige

  • Definition: Agent AI som et målstyret system, der består af flere agenter.
  • Nøglefaktorer i forhold til traditionel AI: selvstændighed, orkestrering, tilpasningsevne.
  • Derfor er rammerne vigtige: repeterbarhed, risikostyring, omkostningskontrol, compliance.

Centrale Enterprise Frameworks for Agentic AI

  1. Orkestreringsrammerne: Koordinationsmønstre for flere medarbejdere: planlægger – udfører, supervisor – medarbejder, peer-to-peer. Hvornår skal du bruge hver (virksomhedsarbejdsgange, it-drift, beslutningstunge miljøer). Værktøjer og arkitekturer, der muliggør orkestrering (f.eks. LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Ledelse og risikorammer: Autoværn for overholdelse (SOC2, GDPR, auditability). Rollebaseret adgangskontrol og håndhævelse af politikker. ""Fejlsikkert" design: tilbagerulning, overvågning, hændelsesberedskab.
  3. Evaluerings- og kvalitetsramme: Løbende evalueringsforløb. Oprettelse af gyldent datasæt til benchmarking af medarbejdere. Konsensus om fordelagtige sager.
  4. Rammer for skalering og implementering: Hybride implementeringer: lokale, private cloud-enheder, edge-enheder. Arbejdsgangsmønstre for skaleringsmedarbejdere på tværs af tusindvis af transaktioner i sekundet. Eksempel på case: Agenter til afhjælpning af it-hændelser på globalt plan.

Forretningsmæssig værdi ved at bruge rammer

  • Hurtigere vej fra pilot → produktion.
  • Omkostningsoptimering gennem forudsigelige designmønstre.
  • Reduceret risiko ved brug af AI til virksomheder.
  • Forbedret måling af ROI på tværs af multi-agent-systemer.

Uber AI Solutions' perspektiv

Hos Uber AI Solutions har vi implementeret agenturets rammer for orkestrering af interne systemer – routing, afsløring af svindel, kundeservice – og udvider nu denne ekspertise til virksomheder.

Vores uTask-organisationsplatform og arbejdsgange for datakvalitet på uLabel integrerer styring og gentagelse fra dag ét.

Rammer er ikke valgfrie. De er fundamentet, der adskiller eksperimentelle AI-agenter fra systemer, der er klar til virksomheder.

Få mere at vide om, hvordan Uber AI Solutions kan hjælpe din virksomhed med at indføre officielle AI-rammer i stor skala → Book en demo i dag.