Om 2024 var året då alla blev besatta av AI-chattbottar, så är detta AI-agenternas era. AI-agenter har sin stora stund, särskilt de som inte bara svarar på frågor, utan faktiskt tar över en del av ditt arbete.
🦾 51 % av respondenterna i LangChains undersökning om AI-agenter (2025) uppger att deras företag redan har AI-agenter i produktion.
Det finns en baksida. Många utvecklare bygger agenter som om de vore chattbottar... med extra API-anrop. Och så får man något som låter imponerande i en demo, men som faller samman så fort man ber den hantera riktiga uppgifter.
En riktig Claude AI-agent är byggd på ett annat sätt. Den kan agera självständigt, precis som en mänsklig teamkamrat, utan att du behöver detaljstyra varje steg.
I den här guiden går vi igenom arkitekturen, verktygen och integrationsmönstren du behöver för att bygga agenter som faktiskt fungerar i produktionen.
Vad är en AI-agent?
En AI-agent är en autonom programvara som uppfattar sin omgivning, fattar beslut och vidtar åtgärder för att uppnå specifika mål – utan att behöva ständig mänsklig inblandning.
Hur skiljer sig en AI-agent från en AI-chatbot?
AI-agenter förväxlas ofta med chatbots, men de erbjuder mycket mer avancerade funktioner.
Medan en chatbot svarar på en enda fråga och sedan väntar, tar en agent ditt mål, delar upp det i steg och arbetar kontinuerligt tills jobbet är klart.
Skillnaden beror på egenskaper som:
- Autonomi: Den fungerar självständigt efter att du har gett den initiala instruktioner.
- Verktygsanvändning: Den kan anropa API:er, söka på webben, exekvera kod eller trigga arbetsflöden för att få saker gjorda.
- Minne: Den behåller kontexten från tidigare interaktioner för att fatta smartare beslut i framtiden.
- Målinriktad: Den arbetar iterativt mot ett definierat resultat, inte bara svarar på engångsfrågor.
Här är en direkt jämförelse mellan agenter och chattbottar:
| Dimension | AI-chattbot | AI-agent |
|---|---|---|
| Primär roll | Svarar på frågor och tillhandahåller information | Utför uppgifter och driver resultat |
| Arbetsflödesstil | En prompt → ett svar | Flerstegsplan → åtgärder → framstegskontroller |
| Ägarskap av ”nästa steg” | Användaren bestämmer vad som ska göras härnäst | Agenten bestämmer vad som ska göras härnäst |
| Uppgiftens komplexitet | Bäst för enkla, linjära förfrågningar | Hantera komplexa, röriga och flerdelade arbetsuppgifter |
| Användning av verktyg | Begränsade eller manuella verktygsöverlämningar | Använder verktyg automatiskt som en del av jobbet |
| Kontextbehandling | Främst den aktuella konversationen | Hämtar kontext från flera källor (appar, filer, minne) |
| Kontinuitet över tid | Kortvariga sessioner | Kontinuerligt arbete över flera steg/sessioner (när det är utformat) |
| Felhantering | Avbryter eller ber om ursäkt | Försöker igen, anpassar sig eller eskalerar när något misslyckas |
| Utdatatyp | Förslag, förklaringar, utkast | Åtgärder + artefakter (ärenden, uppdateringar, rapporter, kodändringar) |
| Feedbackloop | Minimal – väntar på användarinmatning | Kontrollerar resultaten själv och upprepar tills det är klart |
| Bästa användningsfall | Vanliga frågor, brainstorming, omskrivning, snabb hjälp | Triage, automatisering, arbetsflödesutförande, löpande verksamhet |
| Framgångsmått | ”Svarade den korrekt?” | ”Uppfyllde den målet på ett tillförlitligt sätt?” |
📮 ClickUp Insight: 24 % av arbetstagarna säger att repetitiva uppgifter hindrar dem från att utföra mer meningsfullt arbete, och ytterligare 24 % känner att deras kompetens är underutnyttjad. Det innebär att nästan hälften av arbetskraften känner sig kreativt blockerad och undervärderad. 💔
ClickUp hjälper dig att återfokusera på arbete med stor påverkan med hjälp av lättinstallerade AI-agenter som automatiserar återkommande uppgifter baserat på triggers. När en uppgift markeras som slutförd kan till exempel ClickUps AI-agent automatiskt tilldela nästa steg, skicka påminnelser eller uppdatera projektstatus, vilket befriar dig från manuella uppföljningar.
💫 Verkliga resultat: STANLEY Security minskade tiden för att skapa rapporter med 50 % eller mer med ClickUps anpassningsbara rapporteringsverktyg, vilket frigjorde deras team så att de kunde fokusera mindre på formatering och mer på prognoser.
Varför bygga AI-agenter med Claude?
Att välja rätt stor språkmodell (LLM) för din agent kan kännas överväldigande. Du hoppar mellan leverantörer, staplar verktyg på verktyg och får ändå inkonsekventa resultat – eftersom den modell som är bra på att låta smart inte alltid är bra på att följa instruktioner eller använda verktyg på ett tillförlitligt sätt.
Så varför passar Claude så bra för den här typen av agentuppgifter? Den hanterar långa sammanhang väl, är bra på att följa komplexa instruktioner och använder verktyg på ett tillförlitligt sätt så att dina agenter kan resonera sig fram till lösningar på flerstegsproblem istället för att ge upp halvvägs.
Och med Anthropics Agent SDK är det mycket enklare än tidigare att bygga kapabla agenter.
🧠 Kul fakta: Anthropic döpte faktiskt om Claude Code SDK till Claude Agent SDK eftersom samma ”agent harness” bakom Claude Code slutade med att driva mycket mer än bara kodningsarbetsflöden.
Här är varför Claude sticker ut när det gäller agentutveckling:
- Utökad kontext: Bearbetar och återkallar enkelt information från stora dokument och långa konversationshistoriker, vilket ger en djupare förståelse för ditt projekt.
- Pålitlig verktygsexekvering: Följer de strukturerade format som krävs för funktionsanrop, vilket gör att dina verktyg används på ett mer konsekvent och förutsägbart sätt.
- Claude Code-integration: Bygg, testa och förfina dina agenter direkt från din terminal, vilket påskyndar utvecklingscykeln.
- Säkerhetsbarriärer: Inbyggda säkerhetsfunktioner utformade av Anthropic för att minska risken för hallucinationer och hålla dina autonoma arbetsflöden på rätt spår.
Viktiga komponenter i en Claude AI-agent
Det är frestande att direkt börja bygga och "se vad Claude kan göra". Men om du hoppar över grunderna kan din agent sakna sammanhanget för att slutföra uppgifter och misslyckas på frustrerande sätt.
Innan du skriver din första kodrad måste du känna till ritningen för varje effektiv Claude-agent.
Nej, det är inte så komplicerat som det låter. Faktum är att de mest pålitliga Claude-agenterna bygger på endast tre grundläggande byggstenar som samverkar: prompt/syfte, minne och verktyg.
1. Systemprompt och definition av syfte (vad din agent är här för att göra)
Tänk på systemprompten som din agents ”bruksanvisning”. Det är där du definierar dess personlighet, mål, beteenderegler och begränsningar. En vag prompt som ”var en hjälpsam assistent” gör din agent oförutsägbar. Den kanske skriver en dikt när du behöver den för att analysera data.
En stark systemprompt omfattar vanligtvis:
- Rolldefinition: Vem är denna agent? Till exempel: ”Du är en expert på mjukvaruutveckling med specialisering på Python.”
- Tydligt mål: Vilket resultat ska det leda till? Till exempel: ”Ditt mål är att skriva ren, effektiv kod som klarar alla enhetstester. ”
- Beteendebegränsningar: Vad ska den aldrig göra? Ett exempel kan vara: ”Använd inte några föråldrade bibliotek eller funktioner.”
- Utdataformat: Hur ska svaren struktureras? Du kan instruera den att ”Alltid ange koden i ett enda block, följt av en kort förklaring av din logik. ”
Som med alla AI-system är den gyllene regeln enkel: Ju mer specifik du är, desto bättre kommer din agent att prestera.
2. Minne- och kontextadministration (så att det inte börjar från noll varje gång)
En agent utan minne är bara en chattbot som tvingas börja om från början vid varje interaktion. Detta motverkar hela syftet med automatisering, eftersom du måste förklara projektets sammanhang på nytt i varje enskilt meddelande. För att kunna arbeta självständigt behöver agenterna ett sätt att behålla sammanhanget mellan olika steg och till och med mellan olika sessioner.
Det finns två huvudtyper av minne att ta hänsyn till:
- Korttidsminne: Detta är som en konversationsbuffert som lagrar de senaste utbytena i agentens aktiva kontextfönster.
- Långtidsminne: Detta är sparad kunskap som din agent kan hämta senare (ofta genom att använda en vektordatabas för att hämta relevant information från tidigare interaktioner).
💡 Proffstips: Du kan ge din agent fullständig kontext för att fatta rätt beslut genom att samla all din projektinformation – uppgifter, dokument, feedback och konversationer – på ett ställe med ett anslutet arbetsutrymme som ClickUp.
3. Ramverk för verktygsintegration (skillnaden mellan att ”prata” och ”göra”)
En agent utan verktyg kan förklara vad som ska göras. En agent med verktyg kan faktiskt göra det.
Verktyg är de externa funktioner som du tillåter din agent att använda, till exempel att anropa ett API, exekvera kod, söka på webben eller trigga ett arbetsflöde.
Claude använder en funktion som kallas funktionsanrop för att på ett intelligent sätt välja och köra rätt verktyg för uppgiften. Du behöver bara definiera vilka verktyg som finns tillgängliga, så räknar Claude ut när och hur de ska användas.
Vanliga verktygskategorier inkluderar:
- Informationshämtning: Ge agenten tillgång till sökmotorer, interna kunskapsbaser eller produktdokumentation.
- Kodkörning: Tillhandahåller en säker, sandboxad miljö där agenten kan skriva, köra och testa kod.
- Externa API:er: Anslut agenten till andra tjänster för att utföra åtgärder som att uppdatera ett CRM, schemalägga ett kalenderhändelse eller skicka en avisering.
- Arbetsflödesutlösare: Gör det möjligt för agenten att starta flerstegsprocesser med hjälp av automatiseringsplattformar.
Hur Claude Agent Loop fungerar
Om du någonsin har skapat ett skript som antingen stannar efter ett steg eller fastnar i en oändlig, kostsam cykel, ligger problemet i agentloopens design.
Agentloop är det centrala exekveringsmönstret som verkligen skiljer autonoma agenter från enkla chattbottar. Enkelt uttryckt arbetar Claude-agenter i en kontinuerlig cykel av insamling, handling och verifiering tills de antingen uppnår sitt mål eller når ett fördefinierat stoppvillkor.
Så här fungerar det:
Samla in kontext
Innan din agent gör något måste den orientera sig.
I denna fas hämtar den den information den behöver för att fatta ett bra beslut – till exempel ditt senaste meddelande, resultatet från ett verktyg som just körts, relevant minne eller filer och dokument som den har tillgång till.
Detta hjälper den att förstå den miljö den arbetar i och anpassa resultatet därefter.
🤝 Vänlig påminnelse: När information finns spridd över Slack-trådar, dokument och uppgiftsverktyg måste din agent lägga mycket tid på att leta efter den (eller ännu värre, gissa). Det är därför Work Sprawl kan vara en produktivitetsdödare, inte bara för ditt mänskliga team (som förlorar 2,5 miljarder dollar per år världen över) utan också för dina agenter!
📮 ClickUp Insight: Den genomsnittliga yrkesverksamma spenderar mer än 30 minuter om dagen på att söka efter arbetsrelaterad information – det är över 120 timmar om året som går förlorade på att leta igenom e-postmeddelanden, Slack-trådar och spridda filer. En intelligent AI-assistent inbyggd i din arbetsyta kan ändra på det. Presentation av ClickUp Brain. Den ger omedelbara insikter och svar genom att visa rätt dokument, konversationer och uppgiftsdetaljer på några sekunder – så att du kan sluta söka och börja arbeta. 💫 Verkliga resultat: Team som QubicaAMF återfick mer än 5 timmar per vecka med hjälp av ClickUp – det är över 250 timmar per år och person – genom att eliminera föråldrade kunskapshanteringsprocesser. Tänk dig vad ditt team skulle kunna åstadkomma med en extra vecka av produktivitet varje kvartal!
📮 ClickUp Insight: Den genomsnittliga yrkesverksamma spenderar mer än 30 minuter om dagen på att söka efter arbetsrelaterad information – det är över 120 timmar om året som går förlorade på att leta igenom e-postmeddelanden, Slack-trådar och spridda filer. En intelligent AI-assistent inbyggd i din arbetsyta kan ändra på det. Presentation av ClickUp Brain. Den ger omedelbara insikter och svar genom att visa rätt dokument, konversationer och uppgiftsdetaljer på några sekunder – så att du kan sluta söka och börja arbeta. 💫 Verkliga resultat: Team som QubicaAMF återfick mer än 5 timmar per vecka med hjälp av ClickUp – det är över 250 timmar per år och person – genom att eliminera föråldrade kunskapshanteringsprocesser. Tänk dig vad ditt team skulle kunna åstadkomma med en extra vecka av produktivitet varje kvartal!
Vidta åtgärder
När din Claude-agent har rätt sammanhang kan den faktiskt göra något med det.
Det är här den ”tänker” genom att resonera kring tillgänglig information, väljer det mest lämpliga verktyget för uppgiften och sedan utför åtgärden.
Kvaliteten på denna åtgärd beror direkt på kvaliteten på det sammanhang som agenten samlat in i föregående steg. Om viktig information saknas eller om agenten arbetar med föråldrade data får du opålitliga resultat.
💡 Proffstips: Att ansluta din agent till där arbetet utförs – till exempel ClickUp via automatiseringar + API-ändpunkter – gör en enorm skillnad. Det ger din agent verkliga handlingsvägar, inte bara förslag.
Verifiera resultaten
När agenten har utfört en åtgärd måste den bekräfta att den fungerade.
Agenten kan kontrollera om API-svarskoden är korrekt, validera att dess utdata matchar det erforderliga formatet eller köra tester på den kod den just genererat.
Sedan upprepas slingan, där agenten samlar in ny kontext baserat på resultatet av sin senaste åtgärd. Denna cykel fortsätter tills verifieringssteget bekräftar att målet har uppnåtts eller agenten fastställer att den inte kan fortsätta.
Hur ser det ut i praktiken?
Om din agent är ansluten till din ClickUp-arbetsyta kan den enkelt kontrollera om ClickUp-uppgifter är markerade som "Klar", granska kommentarer för feedback eller övervaka mätvärden på en ClickUp-instrumentpanel.
Hur bygger man en AI-agent i Claude?
Låt oss nu titta på den faktiska steg-för-steg-processen för att bygga din Claude-agent:
Steg 1: Konfigurera ditt Claude Agent-projekt
Att konfigurera din utvecklingsmiljö är mycket mer besvärligt än det borde vara – och det är ärligt talat där många planer om att ”bygga en agent i helgen” går om intet.
Du kan slösa bort en hel dag på att kämpa med beroenden och API-nycklar istället för att faktiskt bygga din agent. För att hoppa över installationsspiralen och komma till den roliga delen snabbare, här är en enkel, steg-för-steg-installationsprocess att följa. 🛠️
Du behöver:
- Claude API-åtkomst: Du kan få dina API-nycklar genom att registrera dig på Anthropic-konsolen.
- Utvecklingsmiljö: Denna guide förutsätter att du använder Python eller Node. js, så se till att du har något av dem installerat tillsammans med deras pakethanterare (pip eller npm).
- Claude Code (valfritt): För snabbare iteration kan du installera Claude Code, ett terminalbaserat verktyg som hjälper dig att hantera agentens kod och promptar.
När du har alla förutsättningar på plats följer du dessa installationssteg:
- Installera det officiella Claude SDK för ditt valda språk (t.ex. pip install anthropic)
- Konfigurera din API-nyckel som en miljövariabel för att hålla den säker och utanför din källkod.
- Skapa en enkel mappstruktur för ditt projekt för att hålla ordning, kanske med separata kataloger för dina verktyg, uppmaningar och agentlogik.
Steg 2: Definiera agentens syfte och systemprompt
Vi har sagt det tidigare. Vi säger det igen: Generiska systemprompter skapar generiska, värdelösa agenter. Om du säger åt din agent att vara en ”projektledare ” kommer den inte att kunna skilja mellan en bugg med hög prioritet och en funktionsförfrågan med låg prioritet.
Det är därför du måste börja med ett enda, fokuserat användningsfall och skriva en mycket specifik systemprompt som inte lämnar utrymme för tvetydigheter.
En bra prompt fungerar som en detaljerad bruksanvisning för din agent. Använd detta ramverk för att strukturera den:
- Identitetsbeskrivning: Börja med att definiera agentens roll och expertis. Till exempel: ”Du är en expert på kvalitetssäkring av mobilapplikationer. ”
- Funktionslista: Ange tydligt vilka verktyg och vilken information agenten har tillgång till. Till exempel: ”Du kan använda verktyget report_bug för att skapa en ny biljett. ”
- Begränsningar: Sätt tydliga gränser för vad agenten inte ska göra. Till exempel: ”Delta inte i vardagliga konversationer. Fokusera endast på att identifiera och rapportera buggar.”
- Förväntningar på resultatet: Ange exakt format, ton och struktur för agentens svar. Till exempel: ”När du rapporterar ett fel måste du ange steg för att reproducera felet, förväntat resultat och faktiskt resultat. ”
Steg 3: Lägg till verktyg och integrationer
Okej, nu ska vi göra din agent riktigt användbar. För att göra det måste du ge den förmågan att utföra åtgärder i den verkliga världen. Börja med att definiera verktyg – externa funktioner som agenten kan anropa – och integrera dem i agentens logik. Processen innebär att du definierar varje verktyg med ett namn, en tydlig beskrivning av vad det gör, de parametrar det accepterar och koden som exekverar dess logik.
Vanliga integrationsmönster för agenter inkluderar:
- Webbsökning: Gör det möjligt för agenten att få tillgång till aktuell information från internet.
- Kodkörning: Ge agenten en säker sandlåda för att skriva, köra och felsöka kod
- API-anslutningar: Koppla agenten till externa tjänster som CRM-system, kalendrar eller databaser.
- Arbetsflödesplattformar: Anslut agenten till automatiseringsverktyg som kan hantera komplexa processer med flera steg.
Steg 4: Bygg och testa din agentloop
Otestade agenter är en risk.
Tänk dig att du skickar en Slack-triageagent som ska skapa en ClickUp-uppgift när en kund rapporterar ett fel. Det verkar ofarligt – tills den misstolkar ett meddelande och plötsligt:
- Skapar 47 duplicerade uppgifter
- @nämner hela teamet upprepade gånger
- Förbrukar dina API-krediter i en oändlig omprövningsloop... och den faktiska akuta buggen missas eftersom den tyst misslyckades i bakgrunden.
Det är därför testning inte är valfritt för agenter.
För att undvika dessa problem måste du bygga din insamlings- → åtgärds- → verifieringsloop på rätt sätt och sedan testa den från början till slut – så att agenten kan vidta åtgärder, bekräfta att det fungerade och sluta när det är klart (istället för att hamna i en spiral).
💡 Proffstips: Börja med enkla testfall innan du går vidare till mer komplexa scenarier. Din teststrategi bör omfatta:
- Enhetstester: Kontrollera att varje enskild verktygsfunktion fungerar korrekt isolerat.
- Integrationstester: Kontrollera att din agent kan koppla ihop flera verktyg för att utföra en sekvens av åtgärder.
- Testning av gränsfall: Kontrollera hur din agent beter sig när verktyg misslyckas, returnerar oväntade data eller går över tiden.
- Slingavslutning: Se till att din agent har tydliga stoppvillkor och inte körs i all oändlighet.
Det är också viktigt att implementera omfattande loggning. Genom att logga agentens resonemang, verktygsanrop och verifieringsresultat vid varje steg i slingan skapar du en tydlig revisionsspår som gör felsökningen mycket enklare.
Avancerade Claude-agentarkitekturer
En agent kan absolut hantera grunderna – men när arbetet blir komplicerat (flera ingångar, intressenter, gränsfall) börjar det krackelera.
Det är som att be en person att självständigt undersöka, skriva, kvalitetssäkra och leverera allt. När du är redo att skala upp din agents kapacitet måste du gå bortom ett system med en enda agent och överväga mer avancerade arkitekturer.
Här är några mönster att utforska:
- Multiagent-system: Istället för att en agent gör allt, skapar du ett team av specialiserade agenter som samarbetar. Till exempel kan en "forskare"-agent hitta information, vidarebefordra den till en "skribent"-agent för att skriva ett dokument och sedan överlämna det till en "granskare"-agent för slutkontroll.
- Hierarkiska agenter: Detta mönster involverar en ”koordinatoragent” som delar upp ett stort mål i mindre deluppgifter och delegerar dem till specialiserade underagenter.
- Kompetensbaserad arkitektur: Du kan definiera modulära ”kompetenser” i separata filer som alla agenter kan anropa, vilket gör dina verktyg återanvändbara och enklare att hantera.
- Human-in-the-loop: För kritiska arbetsflöden kan du skapa kontrollpunkter där agenten måste pausa och vänta på mänskligt godkännande innan den fortsätter (en metod som kallas human-in-the-loop ).
📚 Läs också: Typer av AI-agenter
Bästa praxis för Claude AI-agenter
Innan du blir alldeles uppspelt över att ha en fungerande agent, kom ihåg: att bygga en agent är bara det första steget. Utan ordentligt underhåll, övervakning och iteration kommer även den mest välkonstruerade agenten att försämras med tiden. Agenten du byggde förra kvartalet kan börja göra misstag idag eftersom de data eller API:er den förlitar sig på har förändrats.
För att hålla dina Claude-agenter effektiva och tillförlitliga, följ dessa bästa praxis:
- Börja enkelt: Börja alltid med ett enda, väl definierat syfte för din agent innan du försöker lägga till mer komplexitet.
- Var specifik i dina uppmaningar: Vaga instruktioner leder till oförutsägbart beteende. Din systemuppmaning bör vara så detaljerad som möjligt.
- Implementera skyddsåtgärder: Lägg till tydliga begränsningar för att förhindra att din agent utför skadliga, irrelevanta eller oönskade åtgärder.
- Övervaka tokenanvändningen: Långa konversationer och komplexa loopar kan snabbt förbruka API-krediter, så håll koll på dina kostnader.
- Logga allt: Registrera agentens resonemang, verktygsanrop och resultat vid varje steg för att underlätta felsökningen.
- Planera för misslyckanden: Dina verktyg och API:er kommer oundvikligen att misslyckas ibland. Skapa reservlösningar för att hantera dessa fel på ett smidigt sätt.
- Iterera baserat på feedback: Granska regelbundet agentens prestanda och använd feedbacken för att förfina dess uppmaningar och logik.
Omvandla agentens resultat till en verklig exekveringsmotor
Det svåraste med att bygga en AI-agent är inte att få den att generera bra resultat. Det svåraste är att få resultaten att faktiskt omvandlas till arbete.
För om din agent skapar en fantastisk projektplan... och någon fortfarande måste kopiera/klistra in den i ditt PM-verktyg, tilldela ägare, uppdatera status och följa upp manuellt – då har du inte automatiserat någonting. Du har bara lagt till ett nytt steg.
Lösningen är enkel: använd ClickUp som ditt åtgärdslager, så att din agent kan gå från ”idéer” till ”utförande” inom samma arbetsyta där ditt team redan arbetar.
Och med ClickUp Brain får du ett inbyggt AI-lager som är utformat för att koppla samman kunskap mellan uppgifter, dokument och personer – så att din agent inte arbetar i blindo.
Hur man ansluter Claude-agenter till ClickUp
Du har några bra alternativ beroende på hur praktiskt du vill vara:
- ClickUp API: Skapa och uppdatera uppgifter, kommentarer och till och med ange värden för anpassade fält programmatiskt.
- ClickUp-automatiseringar: Trigga agentarbetsflöden baserat på händelser i ditt arbetsområde, till exempel när en uppgift ändrar status eller ett nytt objekt läggs till i en lista.
- ClickUp Brain: Använd ClickUps inbyggda AI för att sammanfatta, svara på frågor och ge din agent kontextmedvetna svar och sammanfattningar.
När agenten är ansluten kan den utföra verkliga uppgifter:
- Skapa och uppdatera uppgifter baserat på resultatet av en konversation
- Sök igenom alla dokument och uppgifter i ditt arbetsområde för att svara på frågor
- Aktivera automatiseringar som tilldelar arbete och meddelar teammedlemmar
- Skapa framstegsrapporter med hjälp av data från dina instrumentpaneler
- Skapa nya dokument baserat på projektets sammanhang
Varför denna konfiguration fungerar (och är skalbar)
Denna metod eliminerar AI-spridning och kontextfragmentering. Istället för att hantera separata anslutningar för uppgifter, dokumentation och kommunikation får din agent enhetlig åtkomst via ett enda konvergerat AI-arbetsutrymme. Dina team behöver inte längre manuellt överföra agentens resultat till sina arbetssystem; agenten arbetar redan där.
👀 Visste du att? Enligt ClickUps undersökning AI Sprawl tvingas 46,5 % av arbetstagarna växla mellan två eller flera AI-verktyg för att slutföra en uppgift. Samtidigt uppger 79,3 % av arbetstagarna att AI-prompting-insatsen känns oproportionerligt hög jämfört med utfallsvärdet.
Hur du får en färdig AI-agent på några minuter med ClickUp Super Agents
Om det känns tekniskt och lite komplicerat att bygga en AI-agent med Claude beror det på att det kan vara svårt för icke-programmerare att få alla detaljer rätt.
Det är därför ClickUp Super Agents känns som ett slags fuskkod.
De är personliga AI-kollegor som förstår ditt arbete, använder kraftfulla verktyg och samarbetar som människor – allt inom din ClickUp-arbetsyta.
Ännu bättre: du behöver inte konstruera allt från grunden. Med ClickUp kan du skapa en superagent med hjälp av en byggare för naturligt språk (även kallad Super Agent Studio), så att du kan beskriva vad du vill att den ska göra (på vanlig engelska) och förfina den efterhand.
Hur man bygger + testar en Super Agent i ClickUp
Låt oss guida dig genom skapandet av en Super Agent i ClickUp (utan att störa det verkliga arbetet):
1) Skapa först ett ”Sandbox”-utrymme (din säkra testzon)
Skapa ett utrymme som 🧪 Agent Sandbox med realistiska ClickUp-uppgifter, dokument och anpassade statusar. Detta liknar dina ClickUp-utrymmen där det faktiska arbetet utförs. Så din agent kan agera på verklighetstrogna data, men den kan inte av misstag spamma ditt faktiska team eller påverka kundrelaterat arbete.
2) Bygg din superagent i naturligt språk
Så här skapar du en ClickUp Super Agent:
- I din globala navigering väljer du AI. Om du inte ser AI i din globala navigering klickar du på menyn Mer och väljer sedan AI. Du kan också fästa AI i din globala navigering.
- Om du inte ser AI i din globala navigering klickar du på menyn Mer och väljer sedan AI. Du kan också fästa AI i din globala navigering.
- Om du inte ser AI i din globala navigering klickar du på menyn Mer och väljer sedan AI. Du kan också fästa AI i din globala navigering.
- I AI Hubs sidofält klickar du på New Super Agent.
- Börja skriva en prompt för din Super Agent i promptfältet. Lär dig mer om bästa praxis för ClickUp Super Agent-prompts!
- Byggaren hjälper dig att skapa Super Agent genom att ställa frågor till dig.
- När byggaren är klar visas din Super Agents profil i höger sidofält. Om du är nöjd med din Super Agents profil är den klar! Direkt efter att den har skapats skickar Super Agent ett direktmeddelande till dig med en beskrivning av vad den kan och inte kan göra. Du kan interagera med Super Agent genom att skriva frågor eller be den att justera någon av sina inställningar.
- Om du är nöjd med din Super Agents profil är den klar!
- Direkt efter att den har skapats kommer Super Agent att skicka ett direktmeddelande till dig med en beskrivning av vad den kan och inte kan göra.
- Du kan interagera med Super Agent genom att skriva frågor eller be den att justera någon av sina inställningar.
- Om du är nöjd med din Super Agents profil är den klar!
- Direkt efter att den har skapats kommer Super Agent att skicka ett direktmeddelande till dig med en beskrivning av vad den kan och inte kan göra.
- Du kan interagera med Super Agent genom att skriva frågor eller be den att justera någon av sina inställningar.
📌 Exempel på prompt:
Du är en Sprint Triage Super Agent. När en felrapport kommer in skapar eller uppdaterar du en uppgift, tilldelar en ägare, begär saknade detaljer och anger prioritet baserat på påverkan.
Lär du dig bättre visuellt? Titta på den här videon för en steg-för-steg-guide till hur du bygger din första Super Agent i ClickUp:
3) Testa den på samma sätt som ditt team kommer att använda den
ClickUp gör detta superpraktiskt:
- Skicka ett direktmeddelande till agenten för att förfina beteendet och gränsfall.
- @nämn den i uppgifter, dokument eller chatt i ClickUp för att se hur den svarar i sammanhanget.
- Tilldela uppgifter till agenten så att den kan äga arbetsuppgifterna.
- Aktivera den via schema eller automatiseringar när du är redo.
Det här är den stora vinsten: din agent lär sig i den verkliga miljö den kommer att arbeta i – inte i en leksaksliknande CLI-loop.
4) Trigga den med automatiseringar (så att den körs utan att du behöver övervaka den)
När den fungerar i Sandbox kan du koppla den till händelser som:
- ”När status ändras till Behöver triage → utlösa Super Agent”
- ”När en ny uppgift skapas i Bugs → trigga Super Agent”
5) Felsök snabbare med hjälp av Super Agents granskningslogg
Istället för att gissa vad som har hänt kan du använda Super Agents revisionslogg för att spåra agentens aktivitet och se om den lyckades eller misslyckades.
Detta blir din inbyggda ”agentobservabilitet” utan att du först behöver bygga en loggningspipeline.
Denna konfiguration är anledningen till att Super Agents är enklare att använda än DIY-agenter som byggs med verktyg som Claude.
Slutord: Hur man bygger agenter som får saker gjorda
AI-agenter håller snabbt på att bli det verkliga produktivitetsgenombrottet för detta decennium. Men bara de som kan slutföra jobbet kommer att ha betydelse.
Vad skiljer en flashig prototyp från en agent som du faktiskt litar på?
Tre saker: agentens förmåga att hålla sig till sammanhanget, vidta rätt åtgärder med verktyg och verifiera resultat utan att hamna i en spiral.
Börja i liten skala. Välj ett arbetsflöde med högt värde. Ge din agent tydliga instruktioner, riktiga verktyg och en loop som vet när den ska sluta. Skala sedan upp till multiagentkonfigurationer först när din första version är stabil, förutsägbar och verkligen hjälpsam.
Är du redo att gå från agentexperiment till verklig exekvering?
Anslut din agent till ditt ClickUp-arbetsområde. Eller bygg en ClickUp Super Agent! Oavsett vilket, skapa ditt ClickUp-konto gratis för att komma igång!
Vanliga frågor (FAQ)
Claude Agent SDK är Anthropics officiella ramverk för att bygga agentapplikationer och erbjuder inbyggda mönster för verktygsanvändning, minne och loophantering. Det förenklar utvecklingen, men är inte nödvändigt. Du kan bygga kraftfulla agenter med hjälp av standard-API:et för Claude och din egen anpassade orkestreringskod. Eller använd en färdig konfiguration som ClickUp Super Agents!
Chatbots är utformade för att svara på enstaka frågor och sedan vänta på nästa inmatning, medan agenter arbetar autonomt i kontinuerliga loopar. Agenter kan samla in kontext, använda verktyg för att vidta åtgärder och verifiera resultat tills de uppnår ett definierat mål, allt utan att behöva ständig mänsklig vägledning.
Ja, Claude-agenter är exceptionellt väl lämpade för projektledningsuppgifter som att skapa uppgifter från mötesanteckningar, uppdatera projektstatus och svara på frågor om ditt teams arbete. De blir ännu kraftfullare när de ansluts till en enhetlig arbetsyta som ClickUp, där all relevant data och kontext finns på ett och samma ställe.
Claude Code är ett verktyg som är särskilt utformat för att påskynda utvecklingen med Claude-modeller, men de arkitektoniska mönster och färdigheter du definierar är överförbara. Om du behöver stöd för flera LLM för ditt projekt måste du använda en mer ramverksoberoende metod eller ett verktyg som är uttryckligen utformat för modellbyte.