Uppgiftsagenter
Agenter med ett enda syfte som sorterar, extraherar, slår upp, skriver utkast eller stämmer av, och lämnar ett förberett resultat till en människa.
Bygg — Utveckling av agentisk AI
Agenter som gör verkligt arbete, inom gränser som du sätter.
En agent som kan läsa, besluta och agera är bara användbar om du kan säga vad den får göra, bevisa vad den gjorde och stoppa den omedelbart. Onega utformar, bygger och utvärderar AI-agenter och arbetsflöden i flera steg som arbetar i dina system, med varje verktygsanrop kontrollerat av policy, åtgärder med konsekvenser godkända av en människa och ett register som du äger.
01 — Det vi bygger
Från en uppgift till ett styrt arbetsflöde.
Arbetsflöden i flera steg
Agenter som planerar över flera verktyg och system, med kontrollpunkter mellan stegen och en definierad väg tillbaka när ett steg misslyckas.
Kunskapsagenter
Svar förankrade i dina dokument och poster, vart och ett med sina källor, och ett tydligt ”hittades inte” när källorna inte ger något svar.
Integration med verktyg och system
Kopplingar till dina ERP-, CRM-, servicedesk-, dokument- och e-postsystem via deras API:er eller Model Context Protocol. Inloggningsuppgifter ges aldrig till en modell.
Utvärderingsriggar
Testset hämtade från dina egna fall, poängsatta före release och vid varje ändring, så att en ny modell eller prompt först måste visa vad den går för.
Drift
Övervakning, kostnadsbudgetar, kontroller av modelldrift och incidenthandböcker för agenter i daglig användning.
02 — Autonomi
Autonomi du vrider upp, inte slår på.
Varje åtgärdsklass får sin egen nivå. Agenter börjar på L0 i en pilot, och ingenting klättrar en nivå utan belägg från dina egna fall och ditt godkännande. En överträdelse av en skyddsgräns är utformad för att sänka nivån automatiskt.
| Nivå | Vad agenten gör | Vad vi kräver först |
|---|---|---|
| L0 · Observera | Körs i skuggläge; ingen agerar på resultaten | En baslinje och ett utvärderingsset |
| L1 · Föreslå | Föreslår; en person bekräftar eller korrigerar | Underlag och källor till varje förslag |
| L2 · Ett klick | Förbereder en uppsättning åtgärder; en person utför den | Typade åtgärder och deterministisk validering |
| L3 · Automatiskt med granskning | Utför en kvalificerad åtgärd; människor aviseras och kan ångra den | Ett ångerfönster och kontinuerlig övervakning |
| L4 · Autonom | Utför en snäv, beprövad åtgärdsklass utan tillsyn | Stickprovsgranskning, en felbudget och automatisk nedgradering |
03 — Kontroller
Styrt vid varje anrop.
När agenter körs via OneVeer ligger dessa kontroller i anropsvägen. Där du redan har en AI-gateway i drift bygger vi efter dess kontroller och dokumenterar eventuella luckor.
- En styrd gateway för varje modell- och verktygsanrop, så att policy, rensning och budgetar gäller för varje agent.
- Ett signerat nödstopp avgränsat till en agent, en modell eller allt, som verkställs innan någon modell nås.
- Engångsgodkännanden från en människa för verktygsanrop med konsekvenser.
- Inloggningsuppgifter förvaras i ett valv; modeller ser resultat, aldrig nycklar.
- Guard-modeller på indata, hämtad kontext och utdata.
- Ett register över varje steg (indata, källor, verktygsanrop, godkännanden och utfall) som sparas i din miljö.
04 — Så går ett bygge till
Två veckor för att avgränsa, sex till åtta för att bevisa.
- 01
Discovery Sprint · 2 veckor
Uppgiften, verktygen, datan, riskerna, startnivån för autonomi och acceptanskriterier baserade på dina egna fall.
- 02
Bygge · 3–5 veckor
Agent, kopplingar och utvärderingsset byggs i din miljö och testas på ett undanhållet testurval.
- 03
Övervakad körning · 2–3 veckor
Verkligt arbete på L0 eller L1, varje förslag granskas, arbetsinsats och fel mäts mot baslinjen.
- 04
Överlämning
Driftshandbok, konfiguration, utvärderingsresultat, kända begränsningar och ett beslut: utöka, höja en nivå eller avsluta.
05 — Vanliga frågor
Frågor som arkitekter och CISO:er ställer.
Vilka agentramverk använder ni?
Det enklaste som uppfyller kravet, ofta vanlig kod kring en modells verktygsanrop. Där dina team har standardiserat på ett ramverk eller på Model Context Protocol bygger vi efter det. Styrningen ligger i gatewayen, inte i ramverket, så valet går att ändra i efterhand.
Kan agenter köras på lokala modeller?
Ja. OneVeer stöder verktygsanrop på lokala modeller såväl som via molnleverantörer, och ett publicerat alias kan flytta en agent mellan dem utan att agenten ändras.
Vad hindrar en agent från att manipuleras av det den läser?
Allt en agent läser behandlas som opålitligt. Verktyg tillåts via en tillåtelselista per agent, inloggningsuppgifter når aldrig modellen, guard-modeller inspekterar indata och hämtad kontext, och åtgärder med konsekvenser kräver en människas godkännande. Detektering är inte felfri, så designen utgår från att vissa attacker kommer att ta sig igenom och begränsar vad de skulle kunna göra.
Vem ansvarar för det en agent gör?
Din organisation. Därför har varje agent en namngiven ägare, en version, en utvärderingshistorik och driftgränser som avtalas innan den tas i drift, och därför stannar dess register hos dig.