GUIDE
Hur du bygger AI-agenter utan kod
En komplett guide för att bygga din första autonoma agent på 15 minuter – ingen programmering krävs.
Du behöver inte vara utvecklare för att bygga AI-agenter som automatiserar riktigt arbete. Med rätt plattform kan du beskriva vad du vill på vanlig svenska och ha en agent igång inom minuter.
Denna guide går igenom allt – från att förstå vad agenter faktiskt är, till att bygga din första, till att skala upp med multi-agent workflow.
I denna guide
Vad är en AI-agent?
Först, låt oss reda ut förvirringen. En AI-agent är inte samma sak som en chatbot eller en workflow-automatisering.
| Typ | Vad den gör | Begränsningar |
|---|---|---|
| Chatbot | Svarar på frågor baserat på träningsdata | Kan inte utföra åtgärder eller komma åt realtidsdata |
| Workflow | Utför fördefinierade steg när den triggas | Kan inte hantera undantagsfall eller göra bedömningar |
| AI-agent | Resonerar kring mål, använder verktyg, fattar beslut | Behöver skyddsräcken för beslut med hög risk |
En AI-agent är som en smart anställd som förstår kontext, använder rätt verktyg och vet när den ska be om hjälp.
De 4 komponenterna varje agent behöver
Oavsett om du bygger med kod eller no-code har varje effektiv agent fyra delar:
1. Instruktioner
2. Verktyg
3. Minne
4. Skyddsräcken
Steg-för-steg: Bygg din första agent
Låt oss bygga en riktig agent som sammanfattar din veckovisa säljpipeline. Total tid: cirka 15 minuter.
Skapa en ny agent
Öppna din Lazarus-arbetsyta och klicka på "Ny agent". Ge den ett namn som "Veckovis Pipeline-rapportör".
Skriv instruktionerna
Beskriv vad du vill på vanligt språk:
"Varje måndag kl 09 hämtar du aktuell pipeline från vår CRM. Beräkna totalt värde per steg och jämför med förra veckan. Identifiera affärer som inte har rört sig på 14+ dagar. Skicka mig en sammanfattning via e-post med nyckeltalen och affärer som behöver uppmärksamhet."
Anslut dina verktyg
Klicka på "Lägg till verktyg" och anslut din CRM (HubSpot, Salesforce, etc.) och e-post. Agenten kommer att använda dessa för att hämta data och skicka rapporter.
Ställ in schemat
Under "Schema" väljer du "Veckovis" och väljer måndag kl 09:00. Agenten kommer att köras automatiskt vid denna tid.
Lägg till skyddsräcken (valfritt)
Om du vill att agenten ska kolla med dig innan den skickar, aktivera "Kräv godkännande för extern kommunikation". Du får ett meddelande för att godkänna eller redigera innan den skickas.
Testa den
Klicka på "Kör nu" för att testa. Agenten kommer att hämta din pipeline-data, analysera den och visa dig rapporten den skulle skicka. Gör justeringar vid behov.
Det var allt. Du har byggt en AI-agent som sparar dig 30+ minuter varje vecka.
5 agentmallar du kan använda idag
Vill du inte börja från noll? Här är beprövade mallar för vanliga användningsfall:
Lead-kvalificerare
Veckorapportör
Mötesförberedelse
Uppföljningsassistent
Forskningsassistent
Avancerat: Multi-agent workflow
När du är bekväm med enskilda agenter kan du bygga team av agenter som arbetar tillsammans.
Exempel: Innehållspipeline
Varje agent arbetar i samma arbetsyta och bygger på de andras arbete. Du godkänner bara vid viktiga kontrollpunkter.
Nyckeln är att agenter delar samma arbetsyta – filer, databaser och kontext flödar mellan dem naturligt.
Relaterade artiklar
Frågor?