Våra tjänster inom agentisk AI-utveckling
RAG-based knowledge agents
We build agents that answer questions using your product documentation, knowledge bases, and content hubs. Precise retrieval via hybrid search combines semantic, BM25, and re-ranking approaches. Complete solutions include ingestion pipelines, retrieval architecture configuration, and iterative quality evaluation.
RAG-based knowledge agents
We build agents that answer questions using your product documentation, knowledge bases, and content hubs. Precise retrieval via hybrid search combines semantic, BM25, and re-ranking approaches. Complete solutions include ingestion pipelines, retrieval architecture configuration, and iterative quality evaluation.
MCP integration for agentic systems
The Model Context Protocol serves as our preferred standard for connecting agents to business systems: CRM, ERP, CMS, and BI platforms. Adding new data sources requires MCP server implementation rather than custom project development, creating architecture built for extension.
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.
Vill ni se var agentisk AI kan göra nytta hos er?
Så jobbar vi med agentisk AI-utveckling
Många AI-experiment ser bra ut i demoformat. De är avgränsade, testade på rätt exempel och byggda för scenarier där det mesta går som tänkt. I produktion ser det annorlunda ut. Agentisk AI behöver klara den verkligheten. Agenter ska kunna hantera uppgifter i flera steg, förstå när något går fel, samarbeta med andra agenter och veta när en människa behöver ta över. Allt med rätt nivå av kontroll, spårbarhet och uppföljning.
Arkitektur som kan växa
Arkitekturvalen i den första piloten avgör ofta hur lätt det blir att ta nästa steg. Därför bygger vi med fortsättningen i åtanke: MCP som integrationsstandard för nya datakällor, A2A som protokoll för samarbete mellan agenter och Infrastructure as Code via Terraform för tillförlitliga driftsättningar. Det ger en plattform som kan byggas vidare på, utan att behöva göras om efter varje pilot.
Observability som produktionskrav
Vi bygger in Langfuse från början som en integrerad del av systemet, inte som ett tillägg för senare. Varje steg i informationshämtningen, varje agentbeslut och varje genererat svar blir spårbart. Med batchutvärderingar följer vi systematiskt upp om kvaliteten förändras över tid. Ämnesexperter kommer in tidigt i utvärderingen, med erfarenheter från tidigare produktionsprojekt som grund.
Tekniken väljs efter ramarna
Teknikvalet är ofta den enkla delen av agentisk AI. Det svåra är styrningen: vilka beslut får agenter fatta själva, när ska en människa kopplas in och hur ska agentens handlingar loggas, granskas och kunna förklaras i efterhand? Vi börjar med de ramarna och väljer sedan plattformar och verktyg som passar.
Varför iO för agentisk AI-utveckling?
Från PoC till produktion
Många byråer och konsultbolag kan ta fram demos som ser bra ut. Vi bygger också det som krävs för att lösningen ska fungera efteråt: produktionsmiljö, utvärderingscykler, observability och en arkitektur som kan bära fler piloter över tid. Skillnaden märks när presentationen är över och lösningen ska användas på riktigt.
Programbaserat arbetssätt för långsiktiga agentplattformar
Nimo Beeren leder agentprogram som programkoordinator, med fokus på helheten snarare än en enskild pilot. Det gör att arkitekturen hänger ihop över tid, att rätt intressenter är med i besluten och att organisationen bygger egen AI-förmåga längs vägen.
Egenutvecklat ramverk: Claws
Vi har utvecklat Claws, vårt eget ramverk för att bygga agentiska AI-system. Det består bland annat av zeroclaw för zero-shot-agenter, openclaw med open source-byggblock och nemoclaw för agentorkestrering. Det gör att vi kan komma snabbare från idé till produktionsklart agentsystem, med beprövade komponenter som grund.
Guardrails för känsliga ämnen
Agentisk AI i B2B-miljöer kommer att möta känsliga frågor. Vi har erfarenhet av att bygga guardrails som hanterar irrelevanta, känsliga eller riskfyllda ämnen på ett säkert sätt, utan att agenten blir stel eller svår att använda.
Rådgivning med styrning först
Governance är ofta mer komplext än teknikvalet. Därför börjar vi med styrningen: vilka ramar som behövs, vilka krav lösningen måste uppfylla och vilka verktyg som passar bäst i er miljö.
