AI har raskt utviklet seg fra en kuriositet til noe mange bruker hver dag. De enkleste og vanligste bruksområdene er å skrive utkast til meldinger, oppsummere dokumenter eller søke på nettet. Men en ny utvikling er i gang med fremveksten av AI-agenter – AI-systemer som ikke bare svarer på spørsmål, men som handler halvautonomt for å utføre oppgaver.

Enkelt sagt er en AI-agent en programvare som bruker AI for å forfølge et mål og utføre handlinger i det digitale livet ditt med minimalt tilsyn. I stedet for å svare på én instruksjon om gangen, kan en agent lese informasjon, bestemme hva den skal gjøre videre, og fortsette til den oppnår et resultat eller krever inndata fra deg. I stedet for å bare be en AI om å «oppsummere e-postene mine», kan du be en agent om å «hjelpe til med å holde kontroll på innboksen min», og den vil lese, sortere, skrive utkast til og til og med sende e-post innenfor grensene du har satt.

Denne evnen til å handle er det som skiller AI-agenter fra enklere AI-verktøy som store språkmodeller. Her er en nærmere titt på hva AI-agenter er, hva de er i stand til, hvilke risikoer som er involvert, og hvordan du kan forbli trygg når du bruker dem.

I denne artikkelen vil du lære:

Hva brukes AI-agenter til?

AI-agenter distribueres i digitale miljøer og brukes i både personlige og profesjonelle sammenhenger for å øke produktiviteten.

Til hverdagsbruk kan AI-agenter:

  • Overvåke innboksen din, skrive utkast til foreslåtte svar og fremheve alt som haster
  • Organisere notater eller lagrede artikler og generere raske sammendrag
  • Spore prisendringer på flyreiser eller produkter, og varsle deg når de synker
  • Administrer avtaler i kalenderen din ved å foreslå møtetidspunkter og sende invitasjoner
  • Sorter og tagg bilder eller filer for enkel referanse

I forretningssammenheng brukes KI-agenter ofte til å:

  • Hjelp kundestøtteteam med å prioritere henvendelser, klassifisere dem og utarbeide utkast til svar
  • Bistå salgs- og markedsføringsteam ved å oppsummere kontoinformasjon og generere personlig tilpassede henvendelser for gjennomgang
  • Overta gjentakende back-office-oppgaver, som å hente ut fakturadata til regnskapsverktøy eller flagge uvanlige transaksjoner
  • Bistå IT- og sikkerhetsteam ved å skanne logger og gruppere relaterte varsler

I alle disse tilfellene er den praktiske fordelen klar: KI-agenter kan spare tid og redusere manuelt arbeid ved å koordinere flere trinn på tvers av verktøy. Men selv om KI-agenter kan øke produktiviteten og automatiseringen, åpner de også døren for nye typer feil, angrep og databrudd, noe vi vil utforske nedenfor.

Hvordan fungerer KI-agenter?

De fleste har sin primære erfaring med KI gjennom en chatbot som ChatGPT, Google Gemini eller Microsoft Copilot. En chatbot er en applikasjon som pakker inn en KI-modell i et samtalegrensesnitt. Du skriver inn et spørsmål, chatboten sender det til modellen, og du mottar et svar.

KI-agenter bygger på denne grunnleggende ideen, men legger til flere viktige komponenter. De fleste moderne agenter kombinerer tre kjerneelementer:

En språkmodell

I hjertet av mange agenter ligger en stor språkmodell (LLM). LLM-en er ansvarlig for å forstå språkinstruksjoner, resonnere rundt dem og generere tekst. Den gjør resultatet du har satt for KI-agenten din, om til konkrete trinn og beslutninger.

Verktøybruk (eller verktøykall)

En agent er vanligvis koblet til eksterne verktøy og tjenester, som e-post, kalendere, databaser og nettlesere. Agenten kan kalle disse verktøyene for å lese data eller utføre handlinger, som å hente nylige e-poster og oppdatere oppføringer eller møteinvitasjoner.

Minne og kontekst

KI-agenter beholder ofte en form for minne, slik at de kan holde oversikt over hva som allerede har skjedd og hva som gjenstår å gjøre. Dette kan inkludere alt fra tidligere oppgaver til brukerpreferanser. Minnet hjelper en agent med å jobbe over flere trinn, i stedet for å behandle hver interaksjon som isolert.

Generelt følger en KI-agent disse trinnene:

  • Du gir agenten en prompt med et mål og relevant kontekst
  • Agenten tolker forespørselen din og planlegger en serie med trinn
  • Den bruker verktøy for å samle informasjon eller utføre handlinger
  • Minnet oppdateres kontinuerlig basert på hva som skjedde, og informerer om hva som skal gjøres videre
  • Prosessen gjentas til målet ditt er nådd eller det kreves svar fra deg

Enkelt sagt gir chatboter deg et grensesnitt for å «snakke med» en modell og få svar, men KI-agenter kombinerer den modellen med verktøy og minne, slik at de faktisk kan gjøre arbeid i appene og kontoene dine.

Typer KI-agenter

KI-agenter kan deles inn i ulike grupper, avhengig av funksjonene deres og hvordan de tar beslutninger. Generelt finnes det fem typer KI-agenter:

Enkle refleksagenter

Den mest grunnleggende typen KI-agenter, enkle refleksagenter, reagerer bare på gjeldende informasjon og følger forhåndsdefinerte betingelser uten å se på tidligere kontekst. Disse egner seg best til gjentakende og enkle oppgaver, som å filtrere e-poster.

Modellbaserte refleksagenter

I likhet med enkle refleksagenter bruker også modellbaserte refleksagenter betingelser for å ta beslutninger, men de tar også hensyn til tidligere beslutninger og situasjoner. Dette gjør dem i stand til å lære av minner fra tidligere omgivelser og tilpasse mønstrene sine deretter. Selvkjørende biler og robotstøvsugere bruker vanligvis modellbaserte refleksagenter.

Målbaserte agenter

I stedet for bare å reagere på inndata, tar målbaserte agenter beslutninger i tråd med et ønsket mål. De er mer dynamiske og avanserte, og kan utvikle seg og legge nye strategier selv om det dukker opp hindringer. GPS-navigasjonssystemer er et eksempel på målbaserte agenter, der destinasjonen din er det tiltenkte resultatet, og ruten din kan endres avhengig av trafikkforholdene.

Nyttebaserte agenter

Nyttebaserte agenter veier de optimale «verdiene» av flere utfall opp mot hverandre og velger det alternativet som gir det beste kompromisset i henhold til en valgt målestokk, for eksempel tid, kostnad eller risiko. De er mest nyttige i situasjoner der det finnes motstridende prioriteringer – for eksempel når du må prioritere oppgaver.

Lærende agenter

Lærende agenter er utformet for å forbedre seg kontinuerlig, og kan justere atferden sin basert på erfaring og tilbakemeldinger. Dette gjør dem mer effektive over tid etter hvert som de samler inn og behandler mer data, og de er spesielt nyttige i roller som endrer seg raskt, for eksempel som en virtuell personlig assistent.

Slik kommer du i gang med å bruke en KI-agent

Når du akkurat har begynt å bruke KI-agenter, er det best å være forsiktig med oppgavene du ber dem utføre, og deretter gradvis finjustere dem.

  1. Begynn med en oppgave med lav risiko
    Tenk på en enkel oppgave du vil automatisere, som å få en KI-agent til å organisere en nyhetsbrevmappe, skrive utkast til svar som du fortsatt godkjenner manuelt, eller oppsummere lagrede artikler. Dette lar deg bestemme hvilken type agent som passer best til jobben, og gjør at du først kan observere hvordan den oppfører seg uten å gi den tilgang til sensitive opplysninger.
  2. Bruk innebygde agentfunksjoner først
    Mange verktøy inneholder nå grunnleggende agentfunksjoner, som «smarte» innboksassistenter, dokumentarrangører eller støtteboter. Å bruke disse er ofte tryggere enn å opprette en tilpasset agent, spesielt hvis du ikke har mye erfaring med koding og utvikling.
  3. Legg til tilgang trinn for trinn
    Når du kobler en agent til kontoene dine, bør du starte med begrenset tilgang som bare tillater lesing. Bare tillat den å sende e-poster, oppdatere oppføringer eller gjøre endringer når du er komfortabel med hvordan den fungerer.
  4. Gå gjennom og juster regelmessig
    Vær oppmerksom på hva agenten gjør riktig og hvor den sliter. De fleste systemer lar deg finjustere innstillinger eller begrense omfanget, slik at agenten holder fokus på oppgavene der den tilfører mest verdi.

Når du blir mer kjent med hvordan agenter fungerer og oppfører seg, kan du gå fra små, personlige bruksområder til mer komplekse og integrerte arbeidsflyter – med egnede sikkerhetstiltak på plass.

Hvorfor KI-agenter innebærer ny risiko

Ethvert system som kan handle på dine vegne, kan også gjøre feil på dine vegne eller bli misbrukt av andre, og KI-agenter er intet unntak. Her er noen vanlige risikoer med KI-agenter:

Større angrepsflater

Fordi KI-agenter generelt har tilgang til apper som e-post, skylagring, kalendere og kontrollpaneler, blir de et større mål. Hvis en angriper kan påvirke denne agenten, kan de potensielt bevege seg gjennom alle de tilkoblede systemene og enkelt få tilgang til konfidensielle data.

Prompt-injeksjon og skadelig innhold

Mange agenter leser og deler rutinemessig opp nettsider, dokumenter og e-poster som en del av arbeidet sitt. Angripere kan skjule instruksjoner i dette innholdet og lure agenter til å lekke data eller omgå sikkerhetstiltak, fordi KI-agenter generelt ikke er i stand til å skille mellom ekte og falske instruksjoner.

Overprivilegert tilgang

Det kan være fristende å gi en agent bred tilgang for å maksimere effektiviteten: full kontroll over innboksen, produksjonsdatabaser eller mange interne verktøy på én gang. Men dette betyr også større risiko: Hvis en overpriviligert agent blir kompromittert eller oppfører seg feil, vil skaden bli langt mer alvorlig.

Datalekkasje og samsvarsproblemer

Mange agenter sender ledetekster og dokumenter til tredjeparts AI-tjenester. Hvis disse leverandørene lagrer data eller bruker dem til opplæring, deler du kanskje mer enn du har til hensikt, noe som kan få konsekvenser for personvernet og regulatoriske krav.

Men alt dette betyr ikke at det å bruke AI-agenter i seg selv er farlig; det krever bare mer forsiktighet og de rette verktøyene og rutinene for å holde deg trygg.

Slik holder du deg trygg når du bruker AI-agenter

Målet er ikke å unngå AI-agenter helt, hen å bruke dem på måter som respekterer personvernet ditt og minimerer konsekvensene dersom noe skulle gå galt. Uansett om du eksperimenterer med AI privat eller ruller ut agenter på jobb, kan disse trinnene hjelpe:

  1. Begrens hva agenter har tilgang til. Gi hver agent et snevert, klart definert omfang i stedet for bred tilgang. La for eksempel en personlig agent lese fra en bestemt e-postetikett i stedet for hele innboksen din, eller gi en økonomiagent kun tilgang til testdata inntil du stoler på oppførselen dens.
  2. Krev alltid menneskelig godkjenning for sensitive handlinger. Oppgaver som involverer penger, sikkerhetsinnstillinger eller deling av data utenfor organisasjonen din, bør kreve eksplisitt godkjenning. En agent kan klargjøre betalinger, utkast eller rapporter, men et menneske bør se gjennom og bekrefte alt som har stor betydning.
  3. Forstå hvor dataene dine blir av. Før du kobler en agent til ekte kontoer eller dokumenter, bør du sjekke hvilke leverandører den bruker, hvor data behandles, hvor lenge de lagres, og om de brukes til å trene opp modeller. Velg verktøy som gir deg tydelige kontroller som respekterer personvernet.
  4. Behandle agenter som privilegert programvare. Loggfør hva de gjør, gjennomgå det regelmessig, og vær klar til å tilbakekalle tilgangen raskt hvis noe ser feil ut. I organisasjoner betyr det å vite hvilke agenter som finnes, hvilke systemer de berører, og hvordan de kan slås av umiddelbart.

Det er her Proton Pass utgjør en forskjell. Proton Pass er en ende-til-ende-kryptert passordapp som også tilbyr AI-tilgangstokener, slik at du kan kontrollere og overvåke hvilken påloggingsinformasjon agenten din har tilgang til.

I stedet for å dele brukernavn, passord og API-nøkler med AI-agenten din på ad hoc-basis, gir tilgangstokener fra Proton Pass begrenset tilgang til spesifikke elementer eller hvelv. Du kan utstede separate tokener for ulike agenter, slik at all påloggingsinformasjonen din forblir kryptert og alltid under din kontroll. Hver gang en agent bruker et element, opprettes det en aktivitetslogg som inkluderer årsaken til tilgangen, slik at du kan gå gjennom og overvåke agentens aktivitet.

Brukt sammen gjør disse rutinene at du kan dra nytte av fordelene med AI-agenter, samtidig som risikoen holdes under kontroll.

Jobb og automatiser AI-agenter på en trygg måte med Proton Pass

AI-agenter er et naturlig neste steg i hvordan vi bruker AI. De går lenger enn å bare svare på spørsmål, til å faktisk hjelpe med arbeidet du gjør hver dag – i innboksen, filene og de kritiske systemene dine. Det gjør dem spesielt kraftige – og til noe som fortjener de samme beskyttelsene som annen sensitiv programvare.

Du kan redusere risikoen som følger med denne nye bølgen av automatisering dramatisk ved å begrense hva hver agent har tilgang til, holde mennesker involvert i viktige beslutninger, forstå hvor dataene dine behandles, og nekte å dele ubehandlet påloggingsinformasjon. Å legge til en personvernfokusert passordapp som Proton Pass gir deg en sikker måse å administrere påloggingsinformasjonen agentene bruker, der AI-tilgangstokener gir nøyaktig kontroll over hvilke verktøy som har tilgang til hvilke hvelv.

Og som det er med all teknologi som krever konfidensiell informasjon: det viktigste å huske på når du bruker AI-agenter, er å bygge gode sikkerhetsvaner. Start i det små, hold tilgangen begrenset, og bruk verktøy som alltid gir deg kontroll over egne data og passord.