Generativ AI och chattbottar som ChatGPT har förändrat hur vi interagerar med teknik. Men vad är nästa steg? I det här avsnittet av podden gästas Jonas Jaani av William Sundqvist, Lead Developer och Projektledare på Sogeti, för att djupdyka i ett av de hetaste ämnena i IT-branschen just nu: AI-agenter.

William, som har experimenterat intensivt med tekniken, delar med sig av sina praktiska erfarenheter och misstag. Från att bygga en ”super-agent” som ”gick bananas” till att skapa en hel ”farm” av specialiserade AI-agenter som samarbetar för att bygga och testa kod.

Många blandar ihop AI-agenter med vanliga chattbottar. William bryter ner utvecklingen i tre tydliga steg:

Williams mest ambitiösa projekt är att bygga en ”vibe-coding”-plattform, där en användare bara behöver skriva en idé för en hemsida, och plattformen ska automatiskt generera, testa och hosta den färdiga applikationen.

Williams första instinkt var att skapa en enda, kraftfull ”super-agent” och ge den en enorm lista med instruktioner: ”Du ska vara projektledare, utvecklare och testare. Du ska skriva filer, läsa filer, köra tester…”

Resultatet? Totalförvirring.

”När den börjar läsa filer så tappar den bort lite av sitt minne,” förklarar William. ”Den har en viss kontext den kan få plats med i huvudet… sen börjar de spåra ur, gå bananas.”

Agenten hade för många instruktioner och för mycket ansvar. Den tappade bort sitt slutmål så fort den började arbeta med specifika uppgifter.

Istället för en allsmäktig agent delade William upp ansvaret i en ”farm” av flera små, specialiserade agenter som samarbetar:

Denna cykel (PM -> Utvecklare -> PM -> Testare -> PM -> Utvecklare…) fortsätter automatiskt tills testaren godkänner applikationen och projektledaren kan presentera den färdiga produkten för användaren.

Så, fungerade det? William berättar om ”andnings-appen” som agenterna byggde.

Slutsatsen är att agenterna kan bygga det du ber om rent tekniskt, men de saknar ännu den finess och mänskliga förståelse (i detta fall, UX-design) som krävs för en polerad slutprodukt. Jobbet förflyttas från att skriva kod till att granska och förfina den kod agenterna producerar.

William delar med sig av sina viktigaste lärdomar:

Det finns fler exempel från flygindustrin där en ”händelse” (som ett försenat flyg) kan trigga en hel farm av AI-agenter att automatiskt:

AI-agenter är inte längre bara science fiction. De är ett kraftfullt nytt sätt att bygga autonoma system, och som William visar, är det upp till utvecklare att börja experimentera och definiera hur de bäst kan användas.

Vill du se Williams agent-farm i praktiken? En kompletterande video kommer att visa arkitekturen och de fascinerande (och ibland komiska) loggfilerna från när agenterna ”pratar” och ”bråkar” med varandra för att lösa en uppgift.

Willian Sundqvist, Jonas Jaani (23:47)

Alla avsnitt av digitaliseringens podcast Effekten

Prenumerera:

Apple Podcasts

Spotify:

Är du vår nästa gäst? Maila oss på info(a)effekten(punkt)se