Er jeres AI for dum til komplekse opgaver?

Én AI kan skrive en e-mail. En Swarm kan drive en afdeling. Vi bygger teams af specialiserede agenter der samarbejder.

Deploying autonomous teams
99.9% uptime
240% ROI

Full Oversight • Budget Controls • Human Approval

Role-Based
Self-Correcting
Hierarchical

Hvorfor 'ChatGPT' ikke er nok til Enterprise

Generalister er gode til snak, dårlige til arbejde

The Context Window Trap:

Når du beder én AI om at gøre 10 ting på én gang, glemmer den halvdelen eller hallucinerer detaljer. Den mister "fokus".

  • Ingen intern kritik: Den tror altid den har ret
  • Ingen specialisering: Den er "okay" til alt, ekspert i intet
  • Ingen parallelisering: Den arbejder sekventielt og langsomt
SWARM ORCHESTRATOR VIEW
Manager Agent

"Task received: Market Analysis for Q3. Delegating sub-tasks..."

Research Agent

🔍 Searching competitors...

Analyst Agent

📊 Processing CSV data...

Critic Agent

"Wait. The analyst data is missing Q3 projections. Rejecting report."

LOOPING BACK TO ANALYST...

Multi-Agent Capabilities

Hvordan vi strukturerer digitale arbejdsstyrker

CrewAI Framework

Role-based agent orchestration

Microsoft AutoGen

Conversational patterns mellem agenter

LangGraph

Stateful multi-actor applications

Shared Memory Vector

Fælles "hjerne" for hele teamet

Collaboration Flow

Fra delegation til konsensus

The Hierarchical Swarm

Hvordan en Manager Agent styrer et team af specialister

1

Task Decomposition

Manager Agent analyserer opgaven

2

Specialist Execution

Worker Agents udfører delopgaver

3

Peer Review & Critique

Kvalitetssikring mellem agenter

4

Final Synthesis

Manager samler trådene

Klik på trin for at se detaljer

Swarm Performance

Fordelen ved specialisering

5x

Hastighed

Hurtigere end sekventiel opgaveløsning

85% forbedring

98%

Kvalitet

Reduktion i logiske fejl via peer-review

98% forbedring

Kompleksitet

Kan løse opgaver en enkelt model ikke kan

100% forbedring

Bygget på Open Source Standarder

Ingen black-box magi. Kun ren kode og arkitektur.

CrewAI Implementation

Vi definerer agenter som Python klasser med specifikke mål, baggrundshistorier og værktøjer.

Observability

Se hvert tanketrin (Chain of Thought) for hver agent i real-time. Fuld transparens i beslutningsprocessen.

swarm_config.py
# Define the Researcher
researcher = Agent(
  role='Senior Researcher',
  goal='Uncover cutting-edge developments in {topic}',
  backstory="You are a skeptical researcher who verifies sources.",
  tools=[SearchTool(), ScrapeTool()],
  allow_delegation=False
)

# Define the Writer
writer = Agent(
  role='Tech Content Strategist',
  goal='Summarize findings into a compelling memo',
  backstory="You simplify complex tech for C-level execs.",
  tools=[]
)

# Create the Crew
crew = Crew(
  agents=[researcher, writer],
  tasks=[task1, task2],
  process=Process.sequential
)

Skalér jeres arbejdsstyrke digitalt

Book et møde om Swarm Intelligence. Vi finder de processer, hvor 1 agent ikke er nok.

Få et bud på en agent-struktur

Gratis konsultation • Ingen binding • Hurtig start