Hvorfor ikke bare bruge én stor model?

Enkelt-modeller lider af "context drift" ved komplekse opgaver. Ved at splitte opgaven ud på specialiserede agenter, sikrer vi højere nøjagtighed, peer-review og bedre fejlhåndtering.

Hvordan kommunikerer agenterne med hinanden?

Vi bruger en standardiseret Agent-to-Agent protokol (A2A), der lader agenterne udveksle JSON-data, filer og tilstands-opdateringer i en orkestreret kø.

Er det ikke dyrere at køre mange agenter?

Tværtimod. Ved at bruge mindre, specialiserede modeller til delopgaver (f.eks. en lille model til datavalidering) kan vi ofte reducere de samlede token-omkostninger markant sammenlignet med at køre alt gennem den dyreste model.

Kan agenterne selv tage beslutninger?

Kun inden for de guardrails, vi definerer. Vi implementerer altid en "Orchestrator" eller en menneskelig godkender (Human-in-the-loop) til kritiske beslutninger.

En enkelt AI-agent er ikke nok til komplekse processer.

Swarm Intelligence™ lader flere specialiserede AI-agenter samarbejde om at løse opgaver, præcis som et menneskeligt team.

Powering distributed AI systems

99.9% uptime

240% ROI

Se hvordan agenterne taler sammen

Conflict Resolution • Shared State • Enterprise Control

Agent-to-Agent Logic

Dynamic Routing

Swarm Orchestration

Problemet med den 'Ene Store Model'

Hvorfor én prompt ikke kan håndtere jeres forretning

Kompleksitets-muren:

Når en opgave kræver både juridisk indsigt, teknisk support og CRM-opdateringer, fejler enkelte agenter ofte. De bliver forvirrede, hallucinerer eller mister overblikket.

Single-agent systemer mangler specialisering
Ingen peer-review: Ingen tjekker AI-agentens arbejde
Manglende evne til at dele opgaver (task decomposition)

Active Swarm Monitoring

ORCHESTRATOR

LEGAL_AGENT

TECHNICAL_AGENT

Multi-Agent Capabilities

Vores infrastruktur til distribueret intelligens

Swarm Orchestrator

Central styring af agent-hierarkier og opgaver

Specialist Agents

Modeller finjusteret til specifikke domæner

Shared Memory

Persistent kontekst på tværs af hele agent-teamet

Peer Review

Automatiserede validerings-loops mellem agenter

The Swarm Lifecycle

Fra opgave-modtagelse til valideret løsning

Distributed Problem Solving

Se hvordan Agenterne koordinerer og validerer hinandens arbejde

Task Decomposition

Orchestratoren analyserer og splitter opgaven

Parallel Execution

Specialisterne arbejder samtidigt

Consensus & Review

Agenterne tjekker hinandens arbejde

Synthesis & Delivery

Resultaterne samles til slutbrugeren

Klik på trin for at se detaljer

Swarm Performance

Hvorfor flere agenter er bedre end én

+45%

Nøjagtighed

Stigning i succesrate vs single-agent

95% forbedring

2.5x

Hastighed

Hurtigere gennemløb via parallelisering

85% forbedring

99.9%

Reliability

Robusthed via peer-review loops

99% forbedring

Agent-to-Agent Protokol

Standardiserede interfaces for AI-kommunikation

Cross-Agent Communication

Agenter kan "ansætte" hinanden, overføre filer og dele hukommelse (Shared State Management).

Peer Review Loops

Implementér automatiserede tjek, hvor én agent validerer output fra en anden før eksekvering.

Hierarchical Control

Orchestrator-agenter styrer teams af specialister og aggregerer resultaterne til slutbrugeren.

swarm_config.yaml

swarm:
  orchestrator:
    type: "reasoning_agent"
    model: "gpt-4o"
  
  workers:
    - name: "legal_expert"
      role: "Compliance & GDPR check"
      tools: ["legal_db_search"]
    
    - name: "data_scientist"
      role: "Statistical analysis"
      tools: ["python_repl", "sql_query"]

  protocols:
    - type: "consensus_check"
      required_approvals: 2

Skalér jeres AI med et Swarm

Gå fra simple chatbots til komplekse AI-teams. Kontakt os for en demo af Swarm Intelligence™.

Design jeres Swarm

Book en workshop om multi-agent arkitektur

Gratis konsultation • Ingen binding • Hurtig start