AI har hurtigt udviklet sig fra at være en kuriositet til noget, som mange mennesker bruger hver dag. De enkleste og mest almindelige anvendelser er at udarbejde udkast til beskeder, opsummere dokumenter eller søge på webben. Men en ny udvikling er på vej med fremkomsten af AI-agenter – AI-systemer, der ikke kun besvarer spørgsmål, men agerer halvautonomt for at udføre opgaver.

Kort sagt er en AI-agent software, der bruger AI til at forfølge et mål og udføre handlinger i Deres digitale liv med minimalt tilsyn. I stedet for at svare på én prompt ad gangen kan en agent læse oplysninger, beslutte, hvad den skal gøre som det næste, og fortsætte, indtil den når et resultat eller kræver, at De angiver oplysninger. I stedet for blot at bede en AI om at “Opsummere mine e-mails”, kan De sige til en agent “Hjælp med at holde styr på min indbakke”, og den vil læse, sortere, udarbejde udkast og endda sende e-mails inden for de grænser, De har sat.

Denne evne til at handle er det, der adskiller AI-agenter fra mere enkle AI-værktøjer som f.eks. store sprogmodeller. Her ser vi nærmere på, hvad AI-agenter er, hvad de er i stand til, hvilke risici der er forbundet med dem, og hvordan De kan forblive sikker, mens De bruger dem.

I denne artikel vil De lære:

Hvad bruges AI-agenter til?

AI-agenter udrulles i digitale miljøer og bruges i både personlige og professionelle indstillinger for at øge produktiviteten.

Til hverdagsbrug kan AI-agenter:

  • Overvåge Deres indbakke, udarbejde udkast til foreslåede svar og fremhæve alt, der er presserende
  • Organisere noter eller gemte artikler og generere hurtige resuméer
  • Spore prisændringer på flyrejser eller produkter og underrette Dem, når de falder
  • Administrere aftaler i Deres kalender ved at foreslå mødetidspunkter og sende invitationer
  • Sortere og tagge billeder eller filer for nem reference

I erhvervsmæssige sammenhænge bruges AI-agenter ofte til at:

  • Hjælpe kundesupportteams med at triagere henvendelser, klassificere dem og udarbejde udkast til svar
  • Assistere salgs- og marketingteams ved at opsummere kontooplysninger og generere personlige henvendelser til gennemsyn
  • Overtage gentagne backoffice-opgaver, såsom at udtrække fakturadata til regnskabsværktøjer eller markere usædvanlige transaktioner
  • Assistere it- og sikkerhedsteams ved at scanne logfiler og gruppere relaterede advarsler

I alle disse tilfælde er den praktiske fordel klar: AI-agenter kan spare tid og reducere den manuelle indsats ved at koordinere flere trin på tværs af værktøjer. Men selvom AI-agenter kan øge produktiviteten og automatiseringen, åbner de også døren for nye typer fejl, angreb og databrud, som vi vil udforske nedenfor.

Hvordan fungerer AI-agenter?

De fleste menneskers primære erfaring med AI er gennem en chatbot som ChatGPT, Google Gemini eller Microsoft Copilot. En chatbot er en applikation, der indkapsler en AI-model i en samtalebaseret grænseflade. De skriver et spørgsmål, chatbotten sender det til modellen, og De modtager et svar.

AI-agenter bygger videre på den grundlæggende idé, men tilføjer flere vigtige komponenter. De fleste moderne agenter kombinerer tre kernedele:

En sprogmodel

Kernen i mange agenter er en stor sprogmodel (LLM). LLM’en er ansvarlig for at forstå sproglige instruktioner, ræsonnere over dem og generere tekst. Den omsætter det resultat, De fastsætter for Deres AI-agent, til konkrete trin og beslutninger.

Brug af værktøjer (eller værktøjskald)

En agent er normalt forbundet med eksterne værktøjer og tjenester, såsom e-mail, kalendere, databaser og webbrowsere. Agenten kan kalde disse værktøjer for at læse data eller udføre handlinger, såsom at hente seneste e-mails og opdatere registreringer eller mødeinvitationer.

Hukommelse og kontekst

AI-agenter bevarer ofte en form for hukommelse, så de kan holde styr på, hvad der allerede er sket, og hvad der stadig skal gøres. Dette kan omfatte alt fra tidligere opgaver to brugerpræferencer. Hukommelse hjælper en agent med at arbejde på tværs af flere trin i stedet for at behandle enhver interaktion som isoleret.

Generelt følger en AI-agent disse trin:

  • De giver agenten et mål og relevant kontekst
  • Agenten tolker Deres anmodning og planlægger en række trin
  • Den bruger værktøjer til at indsamle oplysninger eller udføre handlinger
  • Dens hukommelse opdateres løbende baseret på, hvad der skete, og informerer om, hvad der skal gøres som det næste
  • Processen gentages, indtil Deres mål er nået, eller der er brug for Deres svar

Kort sagt giver chatbotte Dem en grænseflade til at ”tale med” en model og modtage svar, men AI-agenter kombinerer den model med værktøjer og hukommelse, så de faktisk kan udføre arbejde i Deres apps og konti.

Typer af AI-agenter

AI-agenter kan grupperes i forskellige typer, afhængigt af deres funktioner, og hvordan de træffer beslutninger. Generelt er der fem typer AI-agenter:

Simple refleksagenter

Som den mest basale type AI-agenter reagerer simple refleksagenter kun på aktuelle oplysninger og følger foruddefinerede betingelser uden at se på den tidligere kontekst. Disse er bedst egnet til gentagne og enkle opgaver, såsom filtrering af e-mails.

Modelbaserede refleksagenter

I lighed med simple refleksagenter bruger modelbaserede refleksagenter også betingelser til at træffe beslutninger, men de inddrager tidligere beslutninger og situationer. Dette gør dem i stand til at lære af erindringer om tidligere miljøer og tilpasse deres mønstre derefter. Selvkørende biler og robotstøvsugere bruger typisk modelbaserede refleksagenter.

Målbaserede agenter

I stedet for blot at reagere på input, træffer målbaserede agenter beslutninger i forhold til et ønsket mål. De er mere dynamiske og avancerede og kan udvikle sig og udstikke nye strategier, selvom der opstår forhindringer. GPS-navigationssystemer er et eksempel på målbaserede agenter, hvor Deres destination er det tilsigtede resultat, og Deres rute kan ændre sig afhængigt af trafikforholdene.

Nyttebaserede agenter

Nyttebaserede agenter afvejer de optimale “værdier” of flere resultater og vælger den mulighed, der giver det bedste kompromis i forhold til en valgt parameter, såsom tid, omkostninger eller risiko. De er mest nyttige i situationer med modstridende prioriteter — for eksempel når De har brug for at prioritere opgaver.

Lærende agenter

De lærende agenter er designet til løbende at forbedre sig og kan tilpasse deres adfærd baseret på erfaring og feedback. Dette gør dem i markant højere grad effektive over tid, efterhånden som de indsamler og behandler flere data, og de er særligt nyttige til roller i hurtig forandring, såsom en virtuel personlig assistent.

Sådan kommer De i gang med at bruge en AI-agent

Når De lige er startet med AI-agenter, er det bedst at være forsigtig med de opgaver, De beder dem om at udføre, og derefter gradvist forfine dem.

  1. Begynd med en lavrisikoopgave
    Tænk på en simpel opgave, De ønsker automatiseret, som at få en AI-agent til at organisere en nyhedsbrevsmappe, udarbejde udkast til svar, De stadig godkender manuelt, eller opsummere gemte artikler. Dette lader Dem beslutte, hvilken type agent der er bedst til opgaven, og giver Dem mulighed for først at observere, hvordan den opfører sig, uden at give den adgang til følsomme oplysninger.
  2. Brug indbyggede agentfunktioner først
    Mange værktøjer indeholder nu grundlæggende agentfunktioner, såsom “smarte” indbakkeassistenter, dokumentarrangører eller supportbots. Det er ofte mere sikkert at bruge disse end at oprette en brugerdefineret agent, især hvis De ikke har meget erfaring med kodning og udvikling.
  3. Tilføj adgang trin for trin
    Når De forbinder en agent til Deres konti, skal De starte med begrænset læseadgang. Tillad kun, at den sender e-mails, opdaterer registreringer eller foretager ændringer, når De er fortrolig med, hvordan den præsterer.
  4. Gennemse og juster løbende
    Vær opmærksom på, hvad agenten gør rigtigt, og hvor den har udfordringer. De fleste systemer lader Dem finjustere indstillinger eller indsnævre omfanget, så agenten forbliver fokuseret på de opgaver, hvor den skaber mest værdi.

Efter De er blevet mere fortrolig med, hvordan agenter arbejder og opfører sig, kan De gå fra små, personlige brugssituationer til mere komplekse og integrerede arbejdsgange — med passende sikkerhedsforanstaltninger på plads.

Hvorfor AI-agenter indebærer nye risici

Ethvert system, der kan handle på Deres vegne, kan også begå fejl på Deres vegne eller blive misbrugt af andre, og AI-agenter er ingen undtagelse. Her er nogle almindelige risici ved AI-agenter:

Større angrebsflader

Da AI-agenter generelt har adgang til apps som e-mail, cloud-lager, kalendere og kontrolpaneler, gør det dem til et større mål. Hvis en angriber kan påvirke den pågældende agent, kan de potentielt bevæge sig gennem alle de forbundne systemer og nemt få adgang til fortrolige data.

Prompt-injection og skadeligt indhold

Mange agenter fortolker rutinemæssigt websider, dokumenter og e-mails som en del af deres arbejde. Angribere kan skjule instruktioner i det pågældende indhold og derved narre agenter til at lække data eller omgå sikkerhedsforanstaltninger, fordi AI-agenter generelt ikke er i stand til at skelne mellem ægte og falske instruktioner.

Overprivilegeret adgang

Det kan være fristende at give en agent bred adgang til at maksimere effektiviteten: fuld kontrol over indbakken, produktionsdatabaser eller mange interne værktøjer på én gang. Men dette betyder også en større risiko: Hvis en overprivilegeret agent kompromitteres eller opfører sig uhensigtsmæssigt, vil skaden være langt mere alvorlig.

Datalækage og compliance-problemer

Mange agenter sender prompts og dokumenter til tredjeparts AI-tjenester. Hvis disse udbydere gemmer data eller bruger dem til træning, deler De måske mere, end De har til hensigt, hvilket har konsekvenser for det personlige privatliv og regulatoriske krav.

Men alt dette betyder ikke, at brugen af AI-agenter i sig selv er farlig; det kræver blot mere omhu og de rette værktøjer og praksisser for at holde Dem sikker.

Sådan forbliver De sikker, når De bruger AI-agenter

Målet er ikke helt at undgå AI-agenter, men at bruge dem på måder, der respekterer Deres privatliv og minimerer konsekvenserne, hvis noget skulle gå galt. Uanset om De eksperimenterer med AI i Deres privatliv eller udruller agenter på arbejdet, kan disse trin hjælpe:

  1. Begræns, hvad agenter kan få adgang til. Giv hver agent et snævert, klart defineret anvendelsesområde i stedet for bred adgang. Lad for eksempel en personlig agent læse fra en specifik e-mail-etiket frem for hele Deres indbakke, eller giv en finansagent adgang til kun at teste data, indtil De stoler på dens adfærd.
  2. Kræv altid menneskelig godkendelse til følsomme interaktioner. Opgaver, der involverer penge, sikkerhedsindstillinger eller deling af data uden for Deres organisation, bør kræve eksplicit godkendelse. En agent kan forberede betalinger, udkast eller rapporter, men en person bør gennemse og bekræfte alt med stor indvirkning.
  3. Forstå, hvor Deres data sendes hen. Før De forbinder en agent til rigtige konti eller dokumenter, skal De kontrollere, hvilke udbydere den bruger, hvor data behandles, hvor længe de lagres, og om de bruges til at træne modeller. Vælg værktøjer, der giver Dem klare kontroller, som respekterer privatlivet.
  4. Behandl agenter som privilegeret software. Log, hvad de gør, gennemse det regelmæssigt, og vær klar til hurtigt at tilbagekalde adgang, hvis noget ser forkert ud. I organisationer betyder det at vide, hvilke agenter der findes, hvilke systemer de berører, og hvordan man slukker for dem øjeblikkeligt.

Det er her, Proton Pass gør en forskel. Proton Pass er en ende-til-ende-krypteret adgangskodeadministrator, der også tilbyder AI-adgangstokens, hvilket giver Dem mulighed for at kontrollere og overvåge, hvilke legitimationsoplysninger Deres agent har adgang til.

I stedet for at dele brugernavne, adgangskoder og API-nøgler med Deres AI-agent på ad hoc-basis, giver Proton Pass-adgangstokens begrænset adgang til specifikke elementer eller bokse. De kan udstede separate tokens til forskellige agenter, hvilket sikrer, at alle Deres legitimationsoplysninger forbliver krypterede og altid er under Deres kontrol. Hver gang en agent bruger et element, opretter den en revisionslog, der indeholder årsagen til adgangen, så De kan gennemse og overvåge Deres agents aktivitet.

Når disse praksisser anvendes sammen, giver de Dem mulighed for at udnytte fordelene ved AI-agenter, mens risikoen holdes under kontrol.

Arbejd sikkert med og automatisér AI-agenter med Proton Pass

AI-agenter er et naturligt næste skridt i, hvordan vi bruger AI. De går ud over at besvare spørgsmål til rent faktisk at hjælpe med det arbejde, De udfører hver dag, i Deres indbakke, filer og kritiske systemer. Det gør dem særligt kraftfulde – og til noget, der fortjener de samme beskyttelser som enhver anden følsom software.

De kan reducere de risici, der følger med denne nye bølge af automatisering, markant ved at begrænse, hvad hver agent kan få adgang til, holde mennesker involveret i vigtige beslutninger, forstå, hvor Deres data behandles, og nægte at dele rå legitimationsoplysninger. Tilføjelse af en adgangskodeadministrator, der sætter privatlivet først, som f.eks. Proton Pass, giver Dem en sikker måde at administrere de legitimationsoplysninger, agenter bruger, hvor AI-adgangstokens giver præcis kontrol over, hvilke værktøjer der kan få adgang til hvilke bokse.

Og som det er tilfældet med enhver form for teknologi, der kræver fortrolige oplysninger, er det vigtigste at huske, når De bruger AI-agenter, at opbygge gode sikkerhedsvaner. Start i det små, hold adgangen begrænset, og brug værktøjer, der altid giver Dem kontrol over Deres data og Deres adgangskoder.