AI Agents Introduksjon: Fra Konsept til Praksis\n\nKunstig intelligens-agenter (AI Agents) er raskt i ferd med å bli et hett tema innen teknologi. De er ikke bare chatbots, men intelligente enheter som autonomt kan utføre oppgaver og til og med delta i økonomisk aktivitet. Denne artikkelen vil introdusere deg til AI Agents, forstå deres konsepter, nåværende utvikling, applikasjonsscenarier og fremtidige trender.\n\n## Hva er en AI Agent?\n\nEn AI Agent kan defineres som et intelligent system som kan oppfatte miljøet, ta beslutninger og iverksette tiltak for å oppnå spesifikke mål. I motsetning til tradisjonelle verktøy har AI Agents en viss grad av autonomi og kan fullføre oppgaver uten menneskelig inngripen. De inneholder vanligvis følgende kjernekomponenter:\n\n* Persepsjonsmodul: Ansvarlig for å samle informasjon fra miljøet, for eksempel gjennom sensorer, APIer eller brukerinput.\n* Beslutningsmodul: Bruker AI-modeller (f.eks. LLM) til å analysere informasjon og utvikle handlingsplaner.\n* Handlingsmodul: Utfører beslutninger, for eksempel å kalle APIer, sende meldinger eller kontrollere fysiske enheter.\n* Minnesmodul: Lagrer historisk informasjon og erfaring for å forbedre fremtidige beslutninger.\n\n## AI Agents sin utviklingsstatus\n\nFra de første chatbotene til intelligente enheter som nå kan delta i økonomisk aktivitet, har utviklingen av AI Agents gjennomgått en rask evolusjon.\n\n* Fra chatbots til økonomiske deltakere: De første AI Agents eksisterte hovedsakelig i form av chatbots, brukt til å yte kundeservice eller svare på spørsmål. Nå har de utviklet seg til økonomiske deltakere som autonomt kan tjene penger, betale for databehandlingsressurser, forbedre seg selv og replikere seg selv. For eksempel tillater Sigil Wens Automaton Agents å tjene penger, betale databehandlingskostnader, forbedre og replikere seg selv, noe som er en manifestasjon av programvarens selveierskap.\n* Hardware democratization: Noen team jobber med å redusere driftskostnadene for AI Agents. Et kinesisk maskinvareteam har med hell omskrevet en AI-assistent med 430 000 linjer kode, som krevde en $599 Mac Mini og 1 GB minne, i Go-språk, slik at den kan kjøre på et $9,9 utviklingskort og bare krever mindre enn 10 MB minne. Oppstartstiden er også redusert fra 500 sekunder til 1 sekund.\n* Virkelige applikasjoner: AI Agents har begynt å spille en rolle i faktiske virksomheter. De kan svare på millioner av telefonsamtaler og lykkes med å etterligne mennesker hver gang.\n* Fremveksten av rammeverk og verktøy: Mange rammeverk og verktøy har dukket opp for å bygge og distribuere AI Agents, for eksempel OpenClaw. Disse verktøyene reduserer terskelen for å utvikle AI Agents, noe som gjør det lettere for utviklere og bedrifter å ta dem i bruk.\n* Sikkerhets- og personvernproblemer: Etter hvert som AI Agents sin autonomi øker, blir sikkerhets- og personvernproblemer stadig mer fremtredende. For eksempel er det diskusjoner om AI Agents som selger ## Hvordan komme i gang med AI-agenter

For å komme i gang med AI-agenter, kan du starte med følgende:

1. Lær grunnleggende kunnskap: Forstå de grunnleggende konseptene innen kunstig intelligens, maskinlæring og dyp læring.

2. Velg passende rammeverk og verktøy: Velg passende AI-agentutviklingsrammeverk og verktøy basert på dine behov. Her er noen vanlige verktøy:

   • LLM: Claude, Gemini, GPT, Kimi
   • Coding Agents: Claude code, Cursor, Opencode, Lovable
   • Computer-Use Agents: Manus, openai/claude
   • AI Image: Nano banana pro, GPT-image, Midjourney
   • AI Video: (Diskusjon ikke fullført)

   Noen tidlige prosjekter som er verdt å følge med på:

   @AGIHoldings (AI agents)
   @Clawtomaton_Bot (AI agents)
   @ValeoAgent (AI agents)
   @automaton_otto (AI agents)
   @openclawdy (AI agents)
   @CaesarPSA (AI agents)
   @TandemSkill (AI)
   @SingularityEngn (AI)
   @arlo_fi (AI)
   @janitr_ai (AI)
   @clawrapp (AI)
   

3. Delta i åpen kildekode-prosjekter: Delta i åpen kildekode-prosjekter relatert til AI-agenter, for eksempel Agent World Model, som kan hjelpe deg med å forstå de praktiske anvendelsene av AI-agenter. Agent World Model tilbyr 1000 kjørbare verdener, 10 000 brukeroppgaver og 35 000 automatisk genererte verktøy for å trene AI-agenter.

4. Følg med på fellesskap og forum: Følg med på fellesskap og forum relatert til AI-agenter, og utveksle erfaringer med andre utviklere.

5. Praktiske prosjekter: Konsolider kunnskapen du har lært gjennom praktiske prosjekter. Du kan for eksempel prøve å bygge en enkel AI-agent for å automatisere en repeterende oppgave. For eksempel, bruk OpenClaw til å bygge en agent med personlige egenskaper.

Beste praksis for AI-agenter

• Definer klare mål: Før du begynner å bygge en AI-agent, må du definere målene og oppgavene.
• Velg passende teknologi: Velg passende teknologi basert på oppgavens kompleksitet, for eksempel LLM, forsterkningslæring osv.
• Fokuser på datakvalitet: Ytelsen til AI-agenten avhenger av datakvaliteten. Sørg for at dataene er nøyaktige, fullstendige og konsistente.
• Utfør grundige tester: Før du distribuerer AI-agenten, må du utføre grundige tester for å sikre at ytelsen er stabil og pålitelig.
• Kontinuerlig forbedring: AI-agenter må kontinuerlig lære og forbedre seg for å tilpasse seg et miljø i stadig endring. Evaluer ytelsen regelmessig og juster den basert på tilbakemeldinger.
• Prioriter sikkerhet og personvern: Når du designer og distribuerer AI-agenter, må du vurdere sikkerhets- og personvernproblemer fullt ut og ta nødvendige tiltak for å beskytte brukernes data og personvern.

Fremtidige trender

Fremtidige utviklingstrender for AI-agenter inkluderer:

• Sterkere autonomi: AI-agenter vil bli mer autonome og i stand til å fullføre mer komplekse oppgaver uavhengig.
• Bredere anvendelse: AI-agenter vil trenge inn i ulike bransjer og bli en uunnværlig del av folks liv og arbeid.
• Høyere nivå av intelligens: AI-agenter vil ha et høyere nivå av intelligens, være bedre i stand til å forstå menneskelige behov og tilby mer personlig tilpassede tjenester.
• Deltakelse i økonomisk aktivitet: AI-agenter vil delta dypere i økonomisk aktivitet og danne en maskinøkonomi. De vil handle tjenester med hverandre, og til slutt kan de overgå den økonomiske skalaen mellom mennesker.
• Utfordringer knyttet til sikkerhet og personvern: Etter hvert som AI-agenter blir mer utbredt, vil sikkerhets- og personvernproblemer bli mer fremtredende. Det er nødvendig å utvikle relevante lover, forskrifter og tekniske standarder for å regulere AI-agenters oppførsel.## Konklusjon

AI-agenter er i ferd med å endre verden vår, og de har et enormt potensial for å øke effektiviteten, forbedre livskvaliteten og skape nye forretningsmuligheter. Gjennom denne introduksjonsguiden har du lært om de grunnleggende konseptene, den nåværende utviklingen, bruksområdene, praktiske metodene og fremtidige trendene for AI-agenter. Jeg håper du kan bruke dette som et utgangspunkt for å starte din AI-agent-reise. Husk at Roma ikke ble bygget på en dag, start med små prosjekter og gradvis akkumuler erfaring, og du kan også bygge kraftige AI-agenter!