AI-agenter & automatisering

Automationsagenter

Automatisering av affärsarbetsflöden över ditt CRM, dina dokument och operativa system, med definierade utlösare, behörigheter, godkännandepunkter och återhämtningsvägar. Använd AI där uppgiften kräver det.

Diskutera ditt projektDiskutera ditt agentarbetsflöde

Agenter som utför verkligt arbete, under din kontroll

I många drift-, ekonomi- och supportteam går en stor del av dagen åt till att flytta information mellan system: läsa fakturor, onboarda kunder, förbereda rapporter, hålla register synkroniserade. Vi bygger AI-agenter som kombinerar språkmodellresonemang med dina API:er, så att de kan hantera indata som stel regelbaserad automatisering inte klarar. Varje agent får ett definierat jobb, endast de behörigheter jobbet behöver, godkännandepunkter för konsekvensbärande åtgärder, ett revisionsspår och ett gränssnitt där ditt team kan övervaka, korrigera eller ta över.

AI-assisterad, expertledd agentkonstruktion

Hur AI hjälper till

  • Kodningsagenter utkastar integrationskod, verktygsdefinitioner och arbetsflödeslogik inom den omfattning ingenjörer sätter.
  • AI utkastar utvärderingsfall från tillåtna exempel, inklusive gränsfall och försök att missbruka agenten.
  • AI grupperar misslyckade och korrigerade körningar, så att ingenjörer kan spåra återkommande problem till deras orsak.
  • AI hjälper till att skriva runbooks och dokumentation utifrån det överenskomna arbetsflödet och behörighetsdesignen.

Vad våra experter ansvarar för

  • Vilka åtgärder en agent utför på egen hand, och vilka som väntar på en persons godkännande
  • Behörighetsomfattningar, inloggningsuppgifter och den data varje agent kan läsa eller ändra
  • Felhantering: omförsök, reservlösningar, eskalering och punkten där en person tar över
  • Utvärderingskriterier, och lanseringsbeslutet för varje arbetsflöde

En övervakad agentkörning

Illustrativ körning; vilka åtgärder som kräver godkännande, och vem som godkänner dem, kommer vi överens om när vi kartlägger ditt arbetsflöde.

  1. Utlösare

    Ett nytt fakturamejl, en formulärinlämning eller en schemalagd kontroll startar en körning och loggas som mottagen.

  2. Agenten förbereder åtgärd

    Agenten läser indatan, samlar sammanhang genom sina verktyg och föreslår en åtgärd med sina bevis.

  3. Behörighetskontroll

    Policyregler bekräftar att åtgärden passar agentens omfång, utgiftsgränser och tillåtna system.

    Kontrollpunkt: Åtgärder utanför tillämpningsområdet blockeras här

  4. Mänskligt godkännande

    Åtgärder med konsekvenser, som att bokföra en betalning eller mejla en kund, inväntar en namngiven granskare.

    Kontrollpunkt: Granskaren godkänner, redigerar eller avvisar

  5. Utför

    Godkända åtgärder körs genom agentens egna avgränsade autentiseringsuppgifter, och varje systems svar kontrolleras.

  6. Granskningslogg

    Indata, förslag, godkännare, utfall och tid registreras, så att ditt team kan spåra vad som hände och varför.

När något misslyckas: Om ett steg misslyckas eller agenten är osäker stannar den och lämnar över uppgiften till en person med fullständig kontext.

Vem lämnar över arbete till en agent

Din personal kopierar uppgifter från mejl och PDF:er in i flera system och jagar samma uppföljningar varje vecka, och automationer med fasta regler havererar när en indata ser annorlunda ut. Du vill ha det arbetet bort från deras skrivbord, utan att mjukvara flyttar pengar, ändrar poster eller kontaktar kunder okontrollerat.

  • Ekonomiteam som matar in leverantörsfakturor i ett bokföringssystem för hand
  • Driftsansvariga vars introduktionssteg sträcker sig över ett CRM, mejl och kalkylblad
  • Team som flyttar en agentpilot från demo till vardaglig användning

Vad du får

Från kartlagt arbetsflöde till övervakad agent

  • Agenter för definierade arbetsflöden

    Varje agent sköter ett specifikt uppdrag, såsom fakturahantering, kundintroduktion, triagering av ärenden eller rapportframställning, med tydliga indata, utdata och stopppunkter.

  • Orkestrering med godkännanden

    Flerstegsarbetsflöden över CRM, ERP och anpassade system, med villkorslogik, godkännandesteg före konsekvensrika åtgärder och felhantering vid varje steg.

  • Övervaknings- och övertagandekonsol

    En granskningsskärm där ditt team godkänner, korrigerar eller tar över uppgifter, med agentens indata, föreslagna åtgärder och källor synliga.

  • Utvärderingssvit

    Testfall från tillåtna verkliga exempel och gränsfall, poängsatta före varje release, så att ändringar i prompt, modell eller integration inte i tysthet bryter ett arbetsflöde.

  • Avgränsade systemintegrationer

    Anslutningar till Salesforce, HubSpot, QuickBooks eller dina egna API:er genom webhooks och avgränsade autentiseringsuppgifter, så att varje agent når enbart det som dess uppdrag kräver.

  • Granskningslogg, övervakning och varningar

    En registrering av varje åtgärd, varningar vid fel eller ovanlig volym, och eskalering till en namngiven person när ett steg inte kan slutföras.

Vad agentbyggen inte inkluderar

  • En kundvänd assistent på din webbplats eller WhatsApp är AI Chatbots; agenter här kör backoffice-arbetsflöden, även om de kan skriva utkast till kundmeddelanden för godkännande.
  • System utan ett användbart API, eller poster för inkonsekventa för att agera på, behöver åtgärdas först; det omfattar vi som API Development eller Application Modernization & Stabilization.
  • Att hosta modeller med öppna vikter på infrastruktur du kontrollerar är en separat tjänst, Private AI Infrastructure; agenter här kan använda den eller en godkänd hostad modell.
  • Om du bara vill ha en befintlig agent testad för behörigheter och prompt injection, utan ombyggnad, täcker AI Evaluation & Testing det och kan bokas på egen hand.

Typiska automationsförfrågningar

Typiska scenarier vi omfattar, inte kundfallstudier.

  • Leverantörsfakturor som anländer via mejl

    Fakturor anländer som PDF:er i olika layouter. Vi skulle bygga en agent som läser var och en, matchar den mot en inköpsorder och förbereder bokföringsposten, medan avvikelser och förstagångsleverantörer väntar på en godkännare inom ekonomi.

  • Introduktion spridd över flera verktyg

    Efter att ett avtal har undertecknats skriver personal in samma uppgifter igen i faktureringen, CRM:et och en välkomstchecklista. Vi skulle låta en agent förbereda de posterna och skriva utkast till välkomstmejlet, för en person att godkänna innan något sparas eller skickas.

  • En prototypagent som ingen kan övervaka

    En intern agent fungerar i demos men använder en adminnyckel och loggar ingenting. Vi skulle dela upp dess uppdrag i avgränsade verktyg, lägga till godkännandepunkter och en körningslogg, och testa den på verkliga fall före bredare användning.

Hur vi bygger en automationsagent

  1. 01

    Kartlägg arbetsflödet

    Vi kartlägger den nuvarande processen tillsammans med ditt team, väljer vilka steg som är värda att automatisera, och kommer överens om vad agenten får göra på egen hand och vad som kräver en persons godkännande.

  2. 02

    Designa kontroller och tester

    Integrationer, behörigheter, godkännandesteg, reservlösningar och övervakningsgränssnittet designas tillsammans, liksom testuppsättningen som definierar ett bra resultat.

  3. 03

    Bygg och kör parallellt

    Ingenjörer bygger agenten och integrationerna, QA poängsätter den mot testuppsättningen, och en parallellkörning vid sidan av den manuella processen visar var den håller.

  4. 04

    Lansera i etapper, förbättra sedan

    Gå i drift med begränsat omfång med övervakning och teamutbildning, vidga sedan täckning och behörigheter allteftersom resultaten tillåter, under en överenskommen supportplan.

Två sätt att arbeta med AI-verktyg

Välj var AI-kodningsagenter får bearbeta er kod medan vi bygger. Ingenjörsstandarden är densamma oavsett.

Osäker? Vi rekommenderar ett under avgränsningen. Jämför AI-leveransalternativ

Hur design, QA och drift stödjer dina agenter

  • Design för granskning och övertagande

    Designers formar godkännandekön, korrigeringsskärmarna och övertagandeflödet, så att ditt team kan se vad en agent gjorde och varför, och kliva in utan att leta efter sammanhang.

  • QA med utvärderingsuppsättningar

    QA testar utdatakvalitet, verktygsbehörigheter och felhantering mot utvärderingsuppsättningen, och kör om regressionskontroller närhelst prompter, modeller eller integrationer ändras.

  • Drift med tydlig insyn

    DevOps distribuerar agenter med avgränsade autentiseringsuppgifter, loggning, varningar och kostnadsspårning, på hostade modeller eller privat infrastruktur där dina dataregler kräver det.

  • Förbättring efter lansering

    Vi går igenom fel och korrigeringar tillsammans med dig, uppdaterar prompter, verktyg och tester, och vidgar en agents ansvarsområden endast när dess resultat motiverar det.

FAQ

Vanliga frågor

Vilka typer av arbete kan automationsagenter sköta?

Repetitivt digitalt arbete med tydliga indata och ett resultat som någon kan kontrollera: faktura- och dokumenthantering, introduktionssteg, triagering av ärenden, rapportframställning och synkronisering av poster mellan system. Agenter kan också förbereda arbete som kräver omdöme, såsom ett utkast till svar eller en föreslagen återbetalning, för en person att godkänna. Om en regelbaserad automation såsom ett Zapier-arbetsflöde skulle sköta jobbet bättre säger vi till dig.

Kommer en agent att agera utan att någon kontrollerar?

Endast inom de behörigheter du godkänner. Tillsammans bestämmer vi vilka steg som körs på egen hand och vilka som väntar på en person, såsom betalningar, borttagning av poster eller meddelanden till kunder. Varje åtgärd loggas, varningar flaggar fel, och ditt team kan pausa en agent eller ta över en uppgift när som helst. Autonomi vidgas steg för steg, baserat på resultat, aldrig förutsatt från början.

Hur vet vi att en agent är värd det?

Vi kommer överens om mått före bygget, såsom tid per ärende, fel som hittas vid granskning och hur ofta personal korrigerar agenten, och jämför dem med den manuella processen under parallellkörningen. Driftskostnader, inklusive modellanvändning, spåras från den första releasen, så att du bedömer agenten utifrån bevis snarare än uppskattningar.

Var körs agenten och vår data?

Det kommer vi överens om under omfattningsarbetet. En agent kan använda en hostad modell, såsom OpenAI:s GPT-modeller eller Claude, under överenskomna konto- och datalagringsinställningar, eller en modell med öppna vikter såsom Llama eller Mistral på infrastruktur du kontrollerar. Vårt utvecklingsarbete följer det paket du väljer: Privat / Lokal AI-utveckling eller Claude Code / OpenAI Codex-utveckling.

Relaterad läsning

Börja med ett arbetsflöde

Berätta för oss vilken process som bromsar ditt team, eller vilken befintlig agent som behöver en granskning. Vi kartlägger vad en agent tryggt kan ta på sig och var människor förblir i kontroll.

Diskutera ditt projektKartlägg ditt första arbetsflöde