Våra tjänster för agentredo ekosystem
Utveckling av MCP-servrar
CLI-integration för agenter
Implementering av llms.txt
Design redo för computer use
Vi analyserar och förbättrar era gränssnitt för AI-agenter som navigerar visuellt, ungefär som människor gör: klickar, scrollar, läser och fyller i formulär. Målet är att plattformen ska stödja den typen av interaktion stabilt, utan att allt behöver byggas om från grunden.
Design av agentredo ekosystem
Strukturerad data för AI-agenter
WebMCP-integration
AI-agentflöden i flera steg
Ska vi prata om hur redo ni är för AI-agenter?
Så jobbar vi med agentredo ekosystem
Kundresan går inte alltid via en människa som klickar sig runt själv. AI-agenter kan komma in på uppdrag av användare via MCP, CLI-gränssnitt, llms.txt eller genom visuell navigation med computer use. Vi hjälper er att göra era befintliga digitala tjänster möjliga för agenter att hitta, förstå och använda.
Från information till handling
Traditionella digitala plattformar är byggda för människor. Agentredo plattformar behöver också fungera för AI-agenter som kan hämta data, starta processer, initiera betalningar och slutföra uppgifter. Skillnaden ligger i arkitekturen. Vi hjälper er att bygga en grund där agenter inte bara kan förstå information, utan också agera på ett säkert och kontrollerat sätt.
Agentredo på flera nivåer
Att vara läsbar för AI-agenter börjar med strukturerad data, men det slutar inte där. Agenter behöver tydliga vägar in i innehåll, gränssnitt och system. llms.txt hjälper språkmodeller att förstå ert innehåll. WebMCP gör webbplattformen användbar i webbläsaren. MCP-servrar ger standardiserade gränssnitt till djupare system, och CLI-integrationer ger stabil åtkomst där agenter behöver arbeta närmare systemen.
Testat i praktiken, byggt för produktion
Öppna protokoll är en bra grund när agentredo system ska hålla över tid. MCP är en öppen standard som redan används i skarpa miljöer, bland annat av Brussels Airport, Worldline och Feyenoord. Men att gå från proof of concept till produktion kräver mer än att tekniken fungerar i ett test. Därför bygger vi in observability, styrning och kvalitetssäkring från början, så att lösningen går att skala och lita på.
Varför iO för agentupplevelser?
MCP-erfarenhet från riktiga implementationer
Vi har arbetat med MCP i flera konkreta sammanhang: Worldline gick live i januari 2026, Brussels Airport tog fram en proof of concept och Feyenoord använder MCP som DXP-integration. Det har gett oss praktisk erfarenhet av vad som krävs när AI-agenter faktiskt ska kunna använda en digital miljö. Vi hjälper er att bygga infrastrukturlagret som gör att externa AI-agenter kan hitta, förstå och interagera med era system.
Rätt integrationsväg för rätt problem
MCP och CLI löser olika problem och fungerar ofta bra tillsammans. MCP passar när agenter behöver strukturerad API-kommunikation, multi-tenant-säkerhet och OAuth enligt enterprise-krav. CLI passar bättre när agenter behöver arbeta närmare systemen, med hög tillförlitlighet och lägre kostnad för specifika integrationer. Vi väljer väg utifrån er miljö, era team och vad ni vill uppnå.
Förbättra det ekosystem ni redan har
Att bli agentredo betyder inte att allt måste byggas om. Vi går igenom den digitala miljö ni redan har, CMS, API:er, datastrukturer, CLI-gränssnitt och andra delar, och hittar förbättringar som gör tjänsterna lättare för AI-agenter att hitta, förstå och använda. Det ger snabbare resultat utan onödigt krångel.
Teknikoberoende och byggt på öppna standarder
Vi använder MCP eftersom det är en öppen standard, inte en lösning som låser er till en viss leverantör. Protokollen väljs utifrån er stack, era behov och hur lösningen behöver kunna skala.
Arkitektur som går att koppla till affärsnytta
Att bli agentredo handlar inte bara om teknik. Det handlar också om att vara lätt att hitta, förstå och använda när AI-agenter börjar ta mer plats i kundresan. Vi hjälper er att ta fram interna business case som gör nyttan tydlig: bättre kundresor, nya vägar in till era tjänster och enklare interaktioner när kundbeteendet förändras.




