Ting jeg ville ønske, jeg vidste, før jeg startede med AI-agenter

Skrevet d. 26-02-2026 af Martin Grubbe Jensen

AI-agenter bliver ofte præsenteret som digitale medarbejdere. Autonome systemer. Intelligente assistenter, der kan tænke, planlægge og handle.

Men hvis jeg skulle starte forfra på min AI-rejse, er der én ting, jeg ville forstå fra dag ét: AI-agenter er ikke et AI-problem. De er et systemdesign-problem. 

Fra kursusforståelse til virkelig erkendelse

Inden jeg begyndte at bygge AI-agenter, deltog jeg i Microsofts DW101–104-kurser. Jeg havde derfor en grundlæggende forståelse for teknologien, modellerne og mulighederne.

Men det var først, da jeg satte mig ned for at bygge noget selv, at den virkelige kompleksitet blev tydelig.

Det vigtigste, jeg lærte, var, at alt starter med use cases.

Det er ikke nok bare at vide, hvad AI kan. Du skal kunne definere præcist:

• Hvad er et godt output?

• Hvad er et dårligt output?

• Hvad er acceptabel fejlmargin?

• Hvad må agenten aldrig gøre?

• Hvordan validerer vi resultatet? 

Først da begyndte jeg at forstå, hvorfor guardrails er essentielle.

Uden dem kan en agent fejle stille, uden at du opdager det. 

Guardrails – hvorfor de er fundamentale

AI-agenter fejler sjældent spektakulært. De fejler på subtile og uforudsigelige måder:

• Hallucinere API-kald

• Bruge forkerte parametre

• Tror, den har udført handlinger, den ikke har

• Går i loops 

• Tager inkonsistente beslutninger

Guardrails er de mekanismer, der holder agenten inden for sikre og forventede rammer. De sikrer, at agenten:

• Producerer output, der kan valideres

• Stopper, hvis noget går galt

• Ikke overskrider definerede grænser

• Logger og giver indsigt i beslutninger

Typiske guardrails kunne f.eks. være:

• Output-validering og JSON-schema enforcement

• Maks antal iterationer

• Tool-response checks

• Logging og observability

• Retry- og fejlhåndteringsstrategier

Når du implementerer guardrails, flytter fokus sig fra “hvordan får jeg agenten til at virke?” til "hvordan får jeg agenten til at virke pålideligt". Det er her, systemet går fra eksperiment til produktionsklar løsning. 

Prompt engineering er sekundært 

Mange tror, at AI-agenter primært handler om at skrive den perfekte prompt.

Sandheden er: Prompts optimerer kun output inden for de rammer, du allerede har sat.

Uden guardrails kan selv en perfekt prompt resultere i:

• Hallucinerede svar

• Uendelige loops

• Forkerte API-kald

• Handlinger uden kontrol

Med andre ord: prompts styrer, hvad agenten forsøger at gøre – guardrails styrer, hvad agenten faktisk kan og må gøre.

Eksempler på, hvordan guardrails supplerer prompten

• Output-validering: Tving agenten til kun at returnere data i et defineret format

• Maks antal iterationer: Forhindrer uendelige loops

• Tool-response checks: Bekræfter at API’er eller eksterne funktioner returnerer gyldige svar

• Retry-strategier med begrænsning: Forsøg på fejl, men aldrig uendeligt

• Logging og observability: Al beslutning og handling logges, så du kan analysere fejl og mønstre

Kort sagt: med guardrails kan selv en gennemsnitlig prompt blive robust, sikker og pålidelig, mens en prompt uden dem i et produktionsmiljø vil være ustabile og risikable. 

Hvad en AI-agent egentlig er

De fleste agent-arkitekturer – fx bygget ovenpå modeller fra OpenAI – består i praksis af:

• En LLM

• Et sæt værktøjer (API’er, databaser, funktioner)

• En beslutningsloop (observe → think → act → repeat)

• Guardrails, der begrænser handlingerne

Det er ikke magi.
Det er orkestrering.

Når du først forstår dette, ændrer det din tilgang markant:

Du stopper med at spørge “Hvordan gør jeg agenten mere intelligent?”

Og begynder at spørge “Hvordan gør jeg systemet mere kontrolleret?”

Min største erkendelse

Jeg startede med at tro, at AI-agenter handlede om at udnytte modellens potentiale.

I dag ved jeg, at de handler om at begrænse det.

Guardrails er den metode, der sikrer det.

De bedste resultater kommer ikke fra at give modellen mere frihed.

De kommer fra at give den tydelige rammer – og kontrollere, at den holder sig inden for dem.

Fra hype til ingeniørdisciplin. 

Vil du vide mere om AI-agenter? Se hvordan vi kan hjælpe her