Vores services inden for agentic AI-udvikling
RAG-baserede knowledge agents
Vi bygger AI-agenter, der besvarer spørgsmål baseret på jeres produktdokumentation, vidensbaser og content hubs. Gennem hybrid search kombineres semantisk søgning, BM25 og re-ranking for præcis retrieval. Løsningerne inkluderer ingestion pipelines, opsætning af retrieval-arkitektur og løbende kvalitetsevaluering.
RAG-baserede knowledge agents
Vi bygger AI-agenter, der besvarer spørgsmål baseret på jeres produktdokumentation, vidensbaser og content hubs. Gennem hybrid search kombineres semantisk søgning, BM25 og re-ranking for præcis retrieval. Løsningerne inkluderer ingestion pipelines, opsætning af retrieval-arkitektur og løbende kvalitetsevaluering.
MCP integration til agentic systemer
Model Context Protocol er vores foretrukne standard til at forbinde agents med forretningssystemer: CRM, ERP, CMS og BI-platforme. Tilføjelse af nye datakilder kræver MCP server-implementering frem for skræddersyet projektudvikling og skaber dermed en arkitektur, der er skalerbar.
Observability and continuous evaluation
Production agentic AI systems require comprehensive observability to avoid black-box operations. We implement Langfuse (OpenTelemetry) as integral components of every agent system, making every retrieval step, agent decision, and generated answer traceable and evaluable. Batch evaluations identify regressions early.
Multi-year agent platforms
Successful initial pilots represent beginnings rather than the endpoint. We help develop roadmaps for architectural scaling to new channels, brands, and markets, identifying required MCP connections for subsequent pilots and planning evolution from single agents to multi-agent ecosystems.
Lad os tale om dine agentic AI-behov
Vores tilgang til agentic AI-udvikling
De fleste AI-eksperimenter forbliver på demo-stadiet: isolerede løsninger, der kun virker under ideelle forhold og bryder sammen ved edge cases. Production-ready agentic AI kræver en anden form for ingeniørdisciplin, hvor agenter kan håndtere flere opgaver, komme sig efter fejl, samarbejde og køre stabilt under kontinuerlig overvågning.
Arkitektur, der skalerer
De arkitektoniske valg i Pilot 1 afgør, om Pilot 2 bliver mulig. Vi designer med fremtidige krav in mente: MCP som integrationsstandard, der gør det nemt at tilføje nye datakilder, A2A som protokol for multi-agent-samarbejde i senere faser, og Infrastructure as Code via Terraform for pålidelige deployments. Denne tilgang bygger platforme, der vokser, frem for at kræve refaktorering efter hver pilot.
Observability som produktionskrav
Vi bygger Langfuse ind fra starten som en fast del af systemarkitekturen, ikke som en senere udvidelse. Alle retrieval-trin, agentbeslutninger og genererede svar bliver gjort fuldt sporbare. Vi kører løbende batch-evalueringer for at opdage regressioner systematisk. Samtidig inddrager vi domæneeksperter tidligt i evalueringsprocessen og bruger deres erfaringer fra produktionsmiljøer aktivt i udviklingen.
Governance først, derefter teknologi
Teknologivalg for agentic AI er den mest ligetil del af implementeringen. Den egentlige kompleksitet ligger i governance: at definere hvilke beslutninger agenter må træffe autonomt, hvornår de skal eskalere til mennesker, og hvordan alle efterfølgende handlinger kan revideres. Vi starter derfor med governance-frameworks og vælger derefter platforme, der understøtter disse rammer.
Hvorfor samarbejde med iO om agentic AI-udvikling?
Den komplette rejse fra PoC til produktion
Mange bureauer leverer overbevisende demonstrationer. Vi bygger end-to-end løsninger, der omfatter produktionsopsætning, evalueringscyklusser, observability-lag og arkitektur, som kan understøtte flere samtidige pilots. Forskellen ligger i implementeringskapabiliteterne efter præsentationen.
Programmatisk tilgang til agent-platforme over flere år
Nimo Beeren leder agentprogrammer som programkoordinator snarere end som ansvarlig for enkeltstående pilotprojekter. Det sikrer arkitektonisk sammenhæng på tværs af pilots, systematisk stakeholder alignment og opbygning af intern AI-ejerskab.
Proprietært tooling: Claws framework
Vi har udviklet Claws, et proprietært framework til udvikling af agentic AI-systemer. Komponenter inkluderer zeroclaw (zero-shot agents), openclaw (open-source byggeklodser) og nemoclaw (agent orchestration). Tilsammen giver det et forspring i udviklingen af production-grade agents.
Guardrails til følsomme domæner
B2B agentic AI arbejder uundgåeligt med følsomme emner. Vi har erfaring med at bygge guardrails, der sikkert router off-topic spørgsmål uden at kompromittere agentens anvendelighed og som viser, at sikkerhed og nytte kan gå hånd i hånd.
Governance-first rådgivningstilgang
Governance-udfordringer overstiger ofte kompleksiteten i teknologivalg. Vi starter derfor med governance-frameworks og vælger derefter værktøjer baseret på den specifikke kontekst og krav.
