Please enable Javascript
Hopp til hovedinnholdet
Bedriftsrammeverk for å bygge agent AI-systemer i stor skala
September 11, 2025

Introduksjon

Praten rundt AI har endret seg. Bedrifter spør ikke lenger om de skal bruke AI, men hvordan de operasjonaliserer det i stor skala. Enter agent AI – systemer bygget på autonome agenter som er i stand til å resonnere, planlegge og utføre oppgaver med begrenset menneskelig innsats. Uten de riktige rammene risikerer AI-initiativer å stoppe opp i skjærsilden.

Denne artikkelen utforsker bedriftsklare rammeverk for å bygge agentiske AI-systemer, fra orkestreringsmønstre til styringsmodeller.

Hva er agent AI og hvorfor rammeverk er viktige

  • Definisjon: agent AI som et målrettet system sammensatt av flere agenter.
  • Nøkkelfaktor og tradisjonell AI: autonomi, organisasjon, tilpasningsevne.
  • Hvorfor rammeverk er avgjørende: repeterbarhet, risikostyring, kostnadskontroll og samsvar.

Core Enterprise Frameworks for Agentic AI

  1. Orkestreringsrammeverket: Koordinasjonsmønstre for flere medarbeidere: planlegger–utfører, veileder–medarbeider, peer-to-peer. Når hver skal brukes (arbeidsflyter for bedrifter, IT-drift, beslutningstunge miljøer). Verktøy og arkitekturer som muliggjør koordinering (f.eks. LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Rammeverk for styring og risiko: Rekkverk for samsvar (SOC2, GDPR, revisjonsevne). Rollebasert tilgangskontroll og håndhevelse av retningslinjer. «Sviktsikker» design: tilbakeføring, overvåking, respons på hendelser.
  3. Rammeverk for evaluering og kvalitet: Kontinuerlige evalueringssløyfer. Oppretting av gyldent datasett for referansemåling av medarbeidere. Enighet om «Menneske-i-løkken» i sakssaker.
  4. Rammeverk for skalering og distribusjon: Hybride distribusjoner: lokal, privat nettsky, kantenheter. Arbeidsflytmønstre for skaleringsagenter på tvers av tusenvis av transaksjoner i sekundet. Eksempel: Medarbeidere for utbedring av IT-hendelser i global skala.

Forretningsmessig verdi av å bruke rammeverk

  • Raskere vei fra pilot → produksjon.
  • Kostnadsoptimering gjennom forutsigbare designmønstre.
  • Redusert risiko ved bruk av AI for bedrifter.
  • Forbedret måling av avkastning på tvers av systemer med flere agenter.

Synsvinkelen til Uber AI Solutions

Hos Uber AI Solutions har vi operasjonalisert lokale rammeverk for koordinering av interne systemer – ruting, svindeldeteksjon, kundeoperasjoner – og vi utvider nå denne ekspertisen til bedrifter.

UTask-plattformen vår og arbeidsflytene for datakvalitet på uLabel bygger på styring og repeterbarhet fra dag én.

Rammer er ikke valgfrie. De er grunnlaget som skiller eksperimentelle AI-agenter fra bedriftsklare systemer.

Finn ut hvordan Uber AI Solutions kan hjelpe bedriften din med å innføre gyldige AI-rammeverk i stor skala → Bestill en demonstrasjon i dag.