Lad os være ærlige: AI-agenter har længe været lidt af en joke i danske virksomheder. De fleste tænker stadig på dem som glorificerede chatbots, der kan svare på simple spørgsmål – og måske booke et mødelokale, hvis man er heldig. Men det billede er ved at krakelere. For AI-agenter anno 2025 kan langt mere end at smalltalke. De kan faktisk tænke, planlægge og handle på tværs af komplekse systemer. Og det er ikke kun Silicon Valley, der leger med det her – det er i høj grad relevant for danske virksomheder og offentlige organisationer, der vil automatisere sagsbehandling, onboarding eller kundesupport. I denne artikel dykker vi ned i, hvordan man bygger og driver AI-agenter i produktion – med konkrete eksempler, tekniske løsninger, sikkerhed og forretningsværdi.

Tre teknologier, der ændrer spillet

Strands Agents, Bedrock AgentCore og NeMo Toolkit. Tre navne, der måske ikke siger alle noget endnu, men som vi ser poppe op igen og igen, når snakken falder på AI-agenter i produktion. Kort fortalt:

• Strands Agents er et open source-framework, der gør det nemt at bygge AI-agenter med foundation models (fx Amazon Nova, Claude, Llama), værktøjer og prompts. Det er fleksibelt og integrerer direkte med AWS-tjenester.
• Bedrock AgentCore er en platform, der sørger for sikker, skalerbar drift og adgangsstyring – og gør det muligt at køre agenter serverless, med memory, gateway, identity og observability indbygget.
• NeMo Toolkit er NVIDIAs værktøj til at profilere, evaluere og optimere AI-agenter – uanset hvilket framework de er bygget i. Det kan måle alt fra token-forbrug til latency og hjælper med at dimensionere GPU-ressourcer.

Det interessante er, at de tre teknologier faktisk spiller sammen – og tilsammen dækker hele rejsen fra udvikling til produktion. Hvor klassiske AI-løsninger ofte ender som siloopdelte eksperimenter, kan man her bygge, optimere og drifte agenter i ét samlet flow.

Fra prototype til produktion: Hvorfor går det galt?

Vi har set det igen og igen: Virksomheder får bygget en smart prototype, men når den skal i drift, rammer de muren. Hvorfor? Der er flere grunde:

• Performance – Prototyper virker ofte kun med få brugere og små datasæt. Når der skal skaleres, vælter det.
• Sikkerhed og compliance – GDPR, adgangsstyring og audit logs er tit noget, der først tænkes på bagefter. Det er for sent.
• Integration – Agenter skal kunne tale sammen med eksisterende systemer. Det er sjældent plug-and-play.
• Governance – Hvem har ansvaret, hvis agenten laver fejl? Det er uklart i mange organisationer.

Det er især overgangen fra proof-of-concept til produktion, der får projekter til at kuldsejle. Mange fejler, fordi de ikke får tænkt drift, overvågning og sikkerhed ind fra starten.

Arkitektur og integration: Sådan ser det ud i praksis

Forestil dig en kommune, der vil automatisere sagsbehandling. Man bygger en løsning, hvor flere agenter samarbejder: Én henter data fra fagsystemer, én vurderer ansøgninger, én kommunikerer med borgeren. Strands Agents bruges til at definere agenternes roller og workflows. NeMo Toolkit kobles på for at profilere og optimere agenternes performance. Til sidst deployer man det hele i Bedrock AgentCore, hvor drift, adgangsstyring og overvågning kører serverless.

Vi har faktisk set det ske – ikke i en kommune, men i en større dansk finansvirksomhed, hvor onboarding-processen blev automatiseret på præcis denne måde. Det var ikke uden bump, men det virkede. Diagrammet her ville vise, hvordan komponenterne spiller sammen (men jeg gider ikke tegne det her – det kan du finde på GitHub).

Et kodeeksempel? Her er, hvordan man starter en agent og profilerer den med NeMo Toolkit:

nat run --config_file examples/frameworks/strands_demo/configs/config.yml --input "Hvordan bruger jeg Strands Agents API?"

Resultatet er en agent, der kan køre både lokalt og i produktion – og som kan måles og optimeres løbende.

Overvågning, sikkerhed og compliance

GDPR og databeskyttelse er ikke til forhandling i Danmark. Bedrock AgentCore Identity sørger for, at kun de rette brugere og agenter har adgang. Observability-modulet logger alle interaktioner, så man kan spore fejl og dokumentere compliance. Policy-motoren sætter grænser for, hvad agenter må – og ikke må.

Overvågning sker typisk med OpenTelemetry, Arize Phoenix og CloudWatch. Det er ikke raketvidenskab, men kræver, at man får det sat rigtigt op fra starten. Vi har set eksempler, hvor manglende logs gjorde det umuligt at finde ud af, hvorfor en agent tog fejl – det er ikke sjovt, når det sker i produktion.

Risikohåndtering og governance? Det er stadig lidt Wild West, men der findes gode rammer – man skal bare tage dem alvorligt.

Effektmåling og forretningsværdi

Hvordan måler man, om en AI-agent faktisk gør en forskel? Det handler om ROI, kvalitet og effekt. Med NeMo Toolkit kan man benchmarke performance (fx latency, accuracy, token efficiency) og få konkrete tal. I en case så vi 35% forbedring i accuracy og 20% lavere token-forbrug efter optimering – det er ikke småting.

Eksempler fra virkeligheden:

• En kommune, der halverede sagsbehandlingstiden på byggesager.
• En fintech-virksomhed, der automatiserede onboarding og sparede 100+ timer om måneden.
• Et hospital, hvor patientflow blev optimeret, så ventetiden faldt markant.

Det er ikke hype – det er tal, vi har set i praksis. Men det kræver, at man måler og følger op løbende.

Ressourceforbrug og optimering

En af de største overraskelser for mange er, hvor meget compute AI-agenter faktisk bruger i produktion. NeMo sizing calculator kan simulere forskellige scenarier og forudsige, hvor mange GPU’er der skal til for at holde latency nede. I et eksempel krævede 25 samtidige brugere og 50 sekunders svartid ca. 30 GPU’er – det er ikke billigt, men det kan optimeres.

Prisen for at gå fra prototype til produktion kan hurtigt løbe op, hvis man ikke dimensionerer rigtigt. Her er det afgørende at profilere workflows og optimere parametre (fx temperature, top_p, max_tokens) løbende. Vi har set 20% besparelse på compute ved at finjustere agenternes prompts og parametre.

Begrænsninger og erfaringer fra praksis

Vi skal ikke lyve: Der er stadig masser af begrænsninger. Agenter kan fejle, især hvis prompts ikke er skarpe nok eller hvis integrationen med legacy-systemer halter. Vi har oplevet, at token-forbruget eksploderer, hvis man ikke sætter grænser. Og nogle gange rammer man muren – fx hvis en agent skal håndtere meget ustruktureret data eller komplekse beslutningsregler.

Hvor meget kan man tilpasse? En del, men ikke alt. Nogle ting kræver stadig klassisk softwareudvikling. Og det er vigtigt at have folk med, der forstår både AI og forretning – ellers bliver det hurtigt dyrt og besværligt.

Sådan kommer du i gang

Vil du prøve kræfter med AI-agenter? Start småt. Byg en prototype med Strands Agents, brug NeMo Toolkit til at måle og optimere, og deploy til Bedrock AgentCore, når du er klar til produktion. Der findes guides og eksempler på GitHub – og vi anbefaler at måle effekten løbende, så du ikke ender med en dyr proof-of-concept, der aldrig bliver til noget.

Første skridt: Find et konkret problem, hvor I spilder tid eller laver fejl. Byg en agent, der løser det. Mål, lær og justér.

Kontakt og videre dialog

Har du lyst til at høre mere, få en demo eller sparre om et konkret projekt? Så tag fat i os hos Snilld. Vi har hænderne nede i det her hver dag – og vi deler gerne både erfaringer, fejl og succeser. Måske kan vi hjælpe jer med at tage det næste skridt.

Man opdager først forskellen, når man sidder med det i hænderne. Resten er bare snak.

Kilder:

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-and-deploy-scalable-ai-agents-with-nvidia-nemo-amazon-bedrock-agentcore-and-strands-agents/
• https://forums.developer.nvidia.com/t/does-nemo-agent-toolkit-support-running-on-windows/338742
• https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/strands-sdk-memory.html
• https://www.obsidiansecurity.com/blog/ai-agent-market-landscape
• https://docs.nvidia.com/nemo/agent-toolkit/1.2/workflows/sizing-calc.html
• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-and-deploy-scalable-ai-agents-with-nvidia-nemo-amazon-bedrock-agentcore-and-strands-agents/

Målgruppens mening om artiklen

Anne Madsen, IT-chef i kommune:

Jeg giver artiklen 92. Den rammer virkelig plet i forhold til de udfordringer, vi oplever med at få AI-prototyper i drift, især omkring integration, sikkerhed og governance. Jeg kan godt lide, at der er konkrete eksempler og ikke kun hype. Det er lidt teknisk, men det er nødvendigt for at forstå, hvad der skal til i praksis.

Jonas Petersen, Digitaliseringskonsulent i region:

Jeg giver den 85. Artiklen er meget relevant for os, fordi den adresserer både tekniske og organisatoriske udfordringer. Jeg savner dog lidt flere detaljer om, hvordan man konkret håndterer legacy-systemer, men ellers er det spot on.

Charlotte Holm, IT-arkitekt i større finansvirksomhed:

Jeg giver den 95. Det er sjældent, jeg læser noget, der så præcist rammer vores daglige problemstillinger med AI-agenter. Jeg kan især lide gennemgangen af de tre teknologier og eksemplerne på effektmåling. Artiklen er praktisk og ærlig omkring begrænsninger.

Mikkel Sørensen, CTO i SaaS-startup:

Jeg giver den 90. Artiklen er super relevant, især fordi den ikke kun handler om hype, men også om de reelle udfordringer og omkostninger. Jeg kunne godt have ønsket mig lidt mere om open source-muligheder, men ellers er det stærkt indhold.

Rikke Jensen, Projektleder i offentlig digitalisering:

Jeg giver den 88. Det er befriende at læse noget, der ikke lover guld og grønne skove, men faktisk forklarer, hvorfor AI-projekter ofte fejler, og hvad man kan gøre ved det. Meget brugbart for mig, især med fokus på compliance og governance.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Gemini 3 Pro Nano Banana 2 Pro fra Google.