GUIDE

Sådan bygger du AI-agenter uden kode

En komplet guide til at bygge din første autonome agent på 15 minutter - ingen programmering nødvendig.

GUIDE

Du behøver ikke være udvikler for at bygge AI-agenter, der automatiserer rigtigt arbejde. Med den rette platform kan du beskrive, hvad du vil på almindeligt dansk og have en agent kørende på minutter.

Denne guide guider dig gennem alt - fra at forstå hvad agenter faktisk er, til at bygge din første, til at skalere op med multi-agent workflows.

I denne guide

1. Hvad er en AI-agent (vs chatbot vs workflow)?
2. De 4 komponenter enhver agent har brug for
3. Trin-for-trin: Byg din første agent
4. 5 agentskabeloner du kan bruge i dag
5. Avanceret: Multi-agent workflows

Hvad er en AI-agent?

Lad os først rydde forvirringen. En AI-agent er ikke det samme som en chatbot eller en workflowautomatisering.

TypeHvad den gørBegrænsninger
ChatbotBesvarer spørgsmål baseret på træningsdataKan ikke handle eller tilgå realtidsdata
WorkflowUdfører foruddefinerede trin når triggeretKan ikke håndtere edge cases eller foretage vurderinger
AI-agentRæsonnerer om mål, bruger værktøjer, træffer beslutningerHar brug for begrænsninger for højrisikobeslutninger

En AI-agent er som en klog medarbejder, der forstår kontekst, bruger de rigtige værktøjer og ved, hvornår den skal bede om hjælp.


De 4 komponenter enhver agent har brug for

Uanset om du bygger med kode eller no-code, har enhver effektiv agent fire dele:

1. Instruktioner

Hvad agenten gør, beskrevet på almindeligt sprog. "Du er en salgsassistent. Hver mandag, hent sidste uges pipeline-data og send mig en oversigt. Markér alle handler, der ikke har bevæget sig i 2 uger."

2. Værktøjer

De systemer og data agenten kan tilgå. CRM, regneark, e-mail, Slack, databaser. Agenten bruger disse til at indsamle information og handle.

3. Hukommelse

Kontekst der vedvarer mellem sessioner. Tidligere samtaler, analyseresultater, indlærte præferencer. Dette er hvad der gør, at agenter bliver klogere over tid.

4. Begrænsninger

Regler for hvornår mennesker skal godkende. "Kør rapporter automatisk, men tjek med mig før du sender eksterne e-mails." Dette er hvad der gør agenter pålidelige.

Trin-for-trin: Byg din første agent

Lad os bygge en rigtig agent, der opsummerer din ugentlige salgspipeline. Samlet tid: cirka 15 minutter.

Opret en ny agent

Åbn dit Lazarus-arbejdsområde og klik "Ny agent". Giv den et navn som "Ugentlig Pipeline-rapportør".

Skriv instruktionerne

Beskriv hvad du vil på almindeligt sprog:

"Hver mandag kl. 9, hent den aktuelle pipeline fra vores CRM. Beregn total værdi per fase og sammenlign med sidste uge. Identificér alle handler, der ikke har bevæget sig i 14+ dage. Send mig en oversigt via e-mail med nøgletallene og handler, der kræver opmærksomhed."

Forbind dine værktøjer

Klik "Tilføj værktøj" og forbind dit CRM (HubSpot, Salesforce osv.) og e-mail. Agenten vil bruge disse til at hente data og sende rapporter.

Sæt tidsplanen

Under "Tidsplan", vælg "Ugentlig" og vælg mandag kl. 9:00. Agenten vil køre automatisk på dette tidspunkt.

Tilføj begrænsninger (valgfrit)

Hvis du vil have agenten til at tjekke med dig før den sender, aktivér "Kræv godkendelse for ekstern kommunikation". Du får en besked til at godkende eller redigere, før den sender.

Test den

Klik "Kør nu" for at teste. Agenten henter dine pipeline-data, analyserer dem, og viser dig rapporten, den ville sende. Juster efter behov.

Det er det. Du har bygget en AI-agent, der vil spare dig 30+ minutter hver uge.


5 agentskabeloner du kan bruge i dag

Vil du ikke starte fra bunden? Her er gennemprøvede skabeloner til almindelige use cases:

Lead-kvalificerer

Scorer indkommende leads baseret på dine kriterier, beriger med firmadata, og dirigerer til den rette sælger.

Ugentlig rapportør

Henter data fra flere kilder, kompilerer nøglemetrikker, og sender formaterede rapporter på din tidsplan.

Mødeforberedelse

Før hvert møde, researcher deltagere, henter relevant kontohistorik, og sender dig en briefing.

Opfølgningsassistent

Overvåger handler og kontakter, skriver personlige opfølgnings-e-mails, sender efter din godkendelse.

Researchassistent

Besvarer spørgsmål om dine forretningsdata, finder mønstre, og gemmer resultater i dit arbejdsområde.

Avanceret: Multi-agent workflows

Når du er komfortabel med enkeltagenter, kan du bygge teams af agenter, der arbejder sammen.

Eksempel: Indholdspipeline

Researchagent overvåger branchenyheder og gemmer relevante artikler i arbejdsområdet
Indholdsagent læser researchen, skriver blogudkast, gemmer udkast til gennemsyn
Distributionsagent tager godkendte indlæg og planlægger dem på tværs af kanaler

Hver agent arbejder i samme arbejdsområde og bygger på de andres arbejde. Du godkender bare ved nøglepunkter.

Nøglen er, at agenter deler det samme arbejdsområde - filer, databaser og kontekst flyder naturligt mellem dem.


How to Build AI Agents Without Code: A Complete Guide | Lazarus