Hur man bygger AI-agenter med Google Gemini

Om du någonsin har byggt ett arbetsflöde som börjar som "bara ett skript" och snabbt förvandlas till en miniprodukt, vet du redan varför det blir allt populärare att bygga AI-agenter.

En stabil AI-agent kan ta emot användarinmatning, anropa tillgängliga verktyg, hämta data från rätt källor och hålla processen igång tills uppgiften är klar.

Denna teknikförändring accelererar redan, och Gartner förväntar sig att 40 % av företagsapplikationerna kommer att inkludera uppgiftsspecifika AI-agenter i år.

Det är där Google Gemini passar perfekt. Med tillgång till Gemini-modeller via Gemini API kan du bygga allt från en enkel AI-agent som utformar svar till en verktygsaktiverad agent som kör kontroller och hanterar komplexa uppgifter i flera steg.

I den här guiden om hur man bygger AI-agenter med Google Gemini lär du dig varför Googles Gemini-modeller är ett praktiskt val för agentarbetsflöden och hur du går från första prompten till en fungerande loop som du kan testa och leverera.

Vad är en AI-agent?

En AI-agent är ett system som kan utföra uppgifter å användarens vägnar genom att välja åtgärder för att nå ett mål, ofta med mindre steg-för-steg-vägledning än en vanlig chattbot. Med andra ord genererar den inte bara ett svar, utan beslutar också vad som ska göras härnäst baserat på agentens syfte, den aktuella kontexten och de verktyg den får använda.

Ett praktiskt sätt att tänka på det är: en chatbot svarar, en agent agerar.

De flesta moderna agentkonfigurationer innehåller några byggstenar:

Det är också här flera agenter kommer in i bilden. I multiagent-system kan du ha en agent som planerar, en annan som hämtar data och en tredje som skriver eller validerar resultatet. Denna typ av multiagent-interaktion kan fungera bra när uppgifterna har tydliga roller, som ”forskare + skribent + kvalitetssäkring”, men det ökar också koordineringstiden och risken för fel.

Senare kommer du att se hur du börjar med en enda agentloop och sedan utökar endast om din arbetsbelastning verkligen gynnas av det.

Varför använda Google Gemini för att bygga AI-agenter?

Det finns flera fördelar med att använda Google Gemini för agenter, särskilt om du vill gå från en prototyp till något som du kan köra pålitligt i en riktig produkt.

✅ Här är varför du bör använda Gemini för att bygga AI-agenter:

Inbyggd verktygsanvändning och funktionsanrop

Gemini stöder funktionsanrop, så din agent kan bestämma när den behöver en extern funktion och skicka strukturerade parametrar till den. Det är skillnaden mellan ”Jag tror att svaret är…” och ”Jag ringde prissättningsändpunkten och bekräftade det senaste värdet. ”

Denna funktion är grundläggande för alla verktygsagenter som måste hämta data eller utlösa åtgärder.

Lång kontext för flerstegsarbete

Många agentarbetsflöden misslyckas eftersom de tappar tråden. Gemini innehåller modeller som stöder mycket stora kontextfönster, vilket är till hjälp när din agent behöver hålla en lång konversation, en specifikation, loggar eller kodsnuttar i arbetsminnet medan den itererar.

Gemini i Pro har till exempel ett kontextfönster på en miljon tokens.

Multimodala inmatningar när dina "data" inte bara består av text

Agenter hanterar sällan ren text för alltid. Gemini-modeller stöder multimodala promptar, som kan inkludera innehåll som bilder, PDF-filer, ljud eller video, beroende på vilken integrationsväg du väljer.

Det är viktigt för team som bygger agenter som granskar filer, extraherar detaljer eller validerar resultat mot källmaterial.

Grundläggande alternativ för mer tillförlitliga svar

Om din agent behöver svara utifrån specifika källor kan du använda grundläggande mönster som kopplar Gemini till externa system (till exempel företagssökning eller indexerat innehåll) istället för att bara förlita sig på modellens allmänna kunskap. Det löser också problemet med AI:ns träningsdata och dess kunskapsavstängningsdatum.

Detta är särskilt relevant för produktteam som bryr sig om granskbarhet och att minska antalet ogrundade påståenden.

Starkt stöd för alla open source-ramverk

Om du inte vill bygga allt från grunden används Gemini vanligtvis med open source-ramverk som LangChain och LlamaIndex, tillsammans med orkestreringslager som LangGraph.

Det ger dig en snabbare väg att bygga agenter som kan hantera verktygsrutning och flerskridksflöden utan att behöva uppfinna eller skriva om grunderna.

Praktisk startpunkt och prisnivåer

För många team är det första steget att experimentera. Googles dokumentation anger att Google AI Studio är gratis att använda i tillgängliga regioner, och Gemini API erbjuder både gratis- och betaltjänster med olika prisgränser.

Det gör det enklare att snabbt skapa prototyper och sedan skala upp när din agentdesign är stabil.

En väg från prototyper till kontrollerad distribution

Om du vill ha företagskontroller erbjuder Google också en agentplattform under Gemini Enterprise, som fokuserar på att distribuera och styra agenter på ett och samma ställe. Om du vill ha en miljö för att bygga med Gemini-modeller på plattformsnivå kan du använda Agent Builder som en del av dess stack.

Denna kombination kan kännas förvånansvärt enkel när du väl har standardiserat hur din agent anropar verktyg, validerar svar och avslutar på ett snyggt sätt när den inte kan bekräfta ett svar.

Så här kommer du igång med Google Gemini

Undrar du hur du kommer igång med Google Gemini? Vi förenklar det åt dig.

Det handlar främst om att konfigurera åtkomst på ett säkert sätt och välja en utvecklingsväg som passar ditt system. Om du prototyper en enkel AI-agent kan du snabbt komma igång med Gemini API och en API-nyckel.

Om du bygger agenter för produktionsarbetsflöden bör du planera för säker nyckelhantering och en tydlig testprocess redan från första steget.

✅ Låt oss titta på stegen för att komma igång med Google Gemini nedan:

Steg 1: Bekräfta förutsättningarna och välj var din agent ska köras

Det första steget är att använda ett Google-konto och öppna Google AI Studio, eftersom Google använder det för att hantera Gemini API-nycklar och projekt. Detta ger dig en ren startpunkt för åtkomst och tidiga tester.

Bestäm sedan var AI-agenten ska köras. Googles viktigaste säkerhetsråd varnar för att bädda in API-nycklar i webbläsar- eller mobilkod och för att lägga in nycklar i källkontroll.

Om du planerar att bygga agenter för affärsarbetsflöden bör du dirigera Gemini API-anrop via en backend. På så sätt kan du kontrollera åtkomst, loggning och övervakning.

Steg 2: Skapa och säkra din Gemini API-nyckel

För att använda Gemini för att skapa AI-agenter måste du generera din Gemini API-nyckel i Google AI Studio. Googles officiella dokumentation guidar dig genom skapandet och hanteringen av nycklar där. Du bör behandla denna nyckel som en produktionshemlighet eftersom den kontrollerar åtkomst och kostnad för ditt konto.

När du har skapat nyckeln lagrar du den som en miljövariabel i det system där din agent körs. Googles migreringsguide anger att den aktuella SDK:n kan läsa nyckeln från miljövariabeln GEMINI_API_KEY , vilket håller hemligheter borta från din kod och från delade filer.

Detta steg hjälper ditt team genom att separera utveckling från hemlighetshantering. Du kan rotera API-nyckeln utan att ändra koden, och du kan behålla olika nycklar för utveckling och produktion när du behöver rena åtkomstkontroller.

Steg 3: Installera det officiella Gemini SDK

Google rekommenderar Google GenAI SDK som det officiella, produktionsklara alternativet för att arbeta med Gemini-modeller, och det stöder flera språk, inklusive Python och JavaScript.

Om du arbetar i Python, installera is google-genai-paketet. Det stöder både Gemini Developer API och Vertex AI API:er. Detta är användbart när du bygger agenter som kan börja som experiment och senare behöver en mer företagsanpassad miljö.

Om du arbetar i JavaScript eller TypeScript dokumenterar Google @google/genai SDK för prototyputveckling. Du bör behålla API-nyckeln på serversidan när du går vidare från prototyper. Här kan du skydda åtkomsten och förhindra läckage genom klientkod.

Hur man bygger en AI-agent med Gemini steg för steg

Att bygga en AI-agent med Googles Gemini-modeller är förvånansvärt enkelt när du följer en modulär metod. Du börjar med ett grundläggande modellanrop och lägger sedan till verktygsanvändning genom funktionsanrop. Därefter sluter du in allt i en loop som kan fatta beslut, agera och stoppa på ett säkert sätt.

Denna process gör det möjligt för utvecklare att gå från en enkel agent som bara chattar till ett sofistikerat system som kan utföra komplexa uppgifter genom användning av verktyg.

✅ Följ dessa steg för att skapa en funktionell agent som kan interagera med omvärlden genom att anropa en funktion eller söka i datakällor:

Steg 1: Ställ in grundläggande textgenerering

Börja med en enkel AI-agent som tar emot användarinmatning och returnerar ett svar som matchar agentens syfte. Det första steget är att definiera:

Ett bra mönster är att hålla uppmaningarna korta och tydliga och sedan iterera med prompt engineering efter att du har sett verkliga resultat. Googles riktlinjer för agentutveckling är i grunden: börja enkelt, testa ofta, förfina uppmaningar och logik efterhand.

✅ Här är ett enkelt Python-exempel som du kan köra som utgångspunkt:

Det skapar i princip en bro mellan din lokala miljö och Googles stora språkmodeller.

💡 Proffstips: Håll din promptteknik konsekvent med ClickUps Gemini Prompts-mall.

Få en gratis mall

ClickUps Gemini Prompts Template är ett färdigt ClickUp Doc som ger dig ett stort bibliotek med Gemini-prompts på ett och samma ställe, utformat för att hjälpa dig att snabbt få idéer och standardisera hur ditt team skriver prompts.

Eftersom det finns i ett enda dokument kan du behandla det som en delad promptkälla. Det är användbart när flera personer skapar prompts för samma agent och du vill ha konsekventa inmatningar, mindre avvikelser och snabbare iterationer mellan experimenten.

🌻 Här är varför du kommer att gilla den här mallen:

• Återanvänd promptmönster för verktygsanvändning och funktionsanrop när du bygger agenter som behöver strukturerade utdata.
• Standardisera uppmaningar inom ett team så att samma användarinmatning ger mer förutsägbara svar.
• Utkast till rollbaserade uppmaningar för system med flera agenter, såsom arbetsflöden för planerare, forskare och granskare.
• Skapa snabba testprompter för att validera gränsfall innan du levererar en agentloop.
• Skapa en lättviktig prompt-backlog som produkt- och teknikavdelningarna kan granska, förfina och godkänna tillsammans.

Steg 2: Lägg till verktygsanvändning och funktionsanrop

När din textbaserade agent fungerar kan du lägga till verktygsanvändning så att modellen kan anropa kod som du kontrollerar. Geminis funktionsanrop är utformat för detta: istället för att bara generera text kan modellen begära ett funktionsnamn plus parametrar, så att ditt system kan utföra åtgärden och skicka tillbaka resultaten.

Ett typiskt flöde ser ut så här:

Om du vill slippa problem med parsning kan du använda strukturerade utdata (JSON Schema) så att modellen returnerar förutsägbara, typsäkra data. Detta är särskilt användbart när din agent genererar verktygsinmatningar.

✅ Här är en Python-kod som hjälper dig att ställa in formen:

Detta skript ger AI:n ”förmågan” att interagera med dina egna externa system – i detta fall en intern supportticketdatabas.

Steg 3: Skapa agentloop

Nu går du från ”enkel respons” till en agent som kan iterera tills den når ett avslutningsvillkor. Det är denna loop som de flesta menar när de talar om ”agentläge”:

För att behålla sammanhanget utan att överbelasta prompten:

Vill du ha flera agenter eller multiagent-system? Börja med en agentloop först, och dela sedan upp ansvaret (till exempel: planeringsagent, verktygsagent, granskningsagent).

Google lyfter också fram open source-ramverk som underlättar detta, inklusive LangGraph och CrewAI, beroende på hur mycket kontroll du vill ha över interaktionen mellan flera agenter.

✅ Här är ett praktiskt slingmönster som du kan använda:

AI är hjärnan (bestämmer vad som ska göras) och denna Python-loop är kroppen (utför det faktiska arbetet med att hämta data).

MAX_TURNS = 8 är en säkerhetsbarriär. Om AI:n blir förvirrad och fortsätter att anropa verktyg i en oändlig loop, säkerställer detta att skriptet stoppas efter 8 försök, vilket sparar pengar och API-kvot.

Steg 4: Testa din AI-agent

Testa din AI-agent för att säkerställa att den fungerar korrekt i specifika scenarier.

Lägg till tester på tre nivåer:

En praktisk regel: Behandla varje verktygsanrop som en produktions-API. Validera inmatningar, logga utdata och hantera fel på ett säkert sätt.

Valfritt: Använd en Gemini-agentbyggare eller open source-ramverk.

Om du inte vill koppla ihop allt manuellt stöder Google flera olika typer av ”byggar”-rutter:

Bästa praxis för att bygga AI-agenter med Gemini

När du bygger AI-agenter för affärsarbetsflöden bör du optimera för tillförlitlighet innan du optimerar för intelligens. Gemini 3 ger dig större kontroll över hur modellen resonerar och hur den interagerar med verktyg. Detta hjälper dig att bygga agenter som beter sig konsekvent i komplexa uppgifter och verkliga system.

✅ Här är några bästa praxis för att bygga AI-agenter med Gemini:

Börja med en agent specifikation som upprätthåller gränser

Definiera agentens syfte och avslutningsvillkor innan du skriver kod. Det är här många agentprojekt misslyckas, särskilt när agenten kan utlösa åtgärder i klient- eller produktionssystem. Många agentbaserade AI-initiativ avbryts när teamen inte kan bevisa värdet eller hålla riskerna under kontroll.

Anpassa resonemangets djup efter uppgiften

Gemini 3 har introducerat en kontroll av tänkningsnivå som låter dig variera resonemangets djup per begäran. Du bör använda högnivåresonemang vid planering och felsökning, tillsammans med instruktionsintensiva steg. Använd låg nivåresonemang vid rutinmässiga steg där latens och kostnad är viktigare än djup analys. Denna kontroll balanserar LLM:s prestanda.

Designverktyg som produkt-API:er

Håll varje funktion smal genom att ge den ett tydligt namn och hålla parametrarna strikta. Funktionsanrop blir mer tillförlitliga när modellen väljer mellan en liten uppsättning väldefinierade verktyg. Googles Gemini 3-innehåll betonar också tillförlitliga verktygsanrop som en viktig ingrediens för att bygga hjälpsamma agenter.

Håll verktygets yta liten och säker

Du bör kontrollera vilka verktyg agenten har tillgång till och vad varje verktyg kan påverka. Lägg in behörighetskontroller i ditt system. Logga varje verktygsanrop med in- och utdata, så att du kan felsöka fel och bevisa vad agenten gjorde under en incident.

Betrakta utvärdering som ett produktkrav

Du måste testa om agenten faktiskt har slutfört uppgiften, inte om den har formulerat svaret på samma sätt varje gång. Kontrollera vid varje körning om agenten har valt rätt verktyg och skickat giltiga indata. Se till att det leder till rätt slutresultat i ditt system.

Du kan också köra en liten uppsättning scenariotester baserade på verkliga användarförfrågningar och verkliga dataformat. Agentarbetsflöden som formulärifyllning och webbåtgärder misslyckas ofta i gränsfall om du inte testar dem medvetet.

Gör multimodala inmatningar tydliga när de är viktiga

Om ditt arbetsflöde involverar PDF-filer, skärmdumpar, ljud eller video bör du planera hur agenten ska tolka varje format. Gemini 3 Flash Preview stöder multimodala inmatningar, vilket förenklar hur ditt system hanterar blandade arbetsartefakter.

Kontrollera kostnader och latens från första bygget

Agentloopar kan växa snabbt när en begäran blir komplex. Ställ in turbegränsningar och timeouts så att agenten inte kan köras i evighet, och hantera omförsök i ditt system så att fel inte sprider sig.

Lägg till bekräftelser före oåterkalleliga åtgärder, särskilt när agenten uppdaterar poster eller utlöser nedströms arbetsflöden.

Se också till att separera rutinmässiga steg från djupare resonemang. Detta hjälper dig att hålla vardagliga förfrågningar snabba samtidigt som du reserverar tyngre resonemang för de få uppgifter som faktiskt behöver det.

📽️Titta på en video: Vill du att AI ska arbeta för dig och inte bara bidra till bruset? Lär dig hur du får ut mesta möjliga av AI med den här videon.

Begränsningar vid användning av Google Gemini för att bygga AI-agenter

Gemini ger dig starka byggstenar för agenter, men en produktionsagent misslyckas av samma skäl varje gång. Den förlorar sammanhanget eller producerar ett verktyg som ditt system inte kan köra på ett säkert sätt. Om du planerar för dessa begränsningar i ett tidigt skede undviker du de flesta överraskningarna efter din första pilot.

✅ Här är några av begränsningarna med att använda Google Gemini för att bygga AI-agenter:

Kvoter och hastighetsbegränsningar kan skapa flaskhalsar i den faktiska användningen.

Gemini API tillämpar hastighetsbegränsningar för att skydda systemets prestanda och rättvis användning, så en agent som fungerar i testning kan bli långsammare under verklig trafik. Du bör förbereda dig på att designa för batchning och köhantering när flera användare aktiverar agenten samtidigt.

Säkerhetsfilter kan blockera ofarliga affärsförfrågningar

Gemini API inkluderar inbyggd innehållsfiltrering och justerbara säkerhetsinställningar. Dessa filter kan ibland blockera innehåll som är ofarligt i ett affärssammanhang, särskilt när agenten hanterar känsliga ämnen eller användargenererad text.

Du bör testa säkerhetsinställningarna mot dina verkliga kommandon och arbetsflöden, inte bara demokommandon.

Kontextfönster begränsar hur mycket din agent kan "se" samtidigt.

Varje Gemini-modell har ett kontextfönster som mäts i tokens. Denna gräns begränsar hur mycket input och konversationshistorik du kan skicka i en begäran. När du överskrider den behöver du en strategi, till exempel sammanfattning eller hämtning från datakällor.

Nyckelhantering blir en risk så snart du lämnar prototyperna.

Agenter behöver ofta köras kontinuerligt, vilket innebär att API-nyckeln blir en operativ infrastruktur. Om en nyckel läcker kan användningen och kostnaden öka kraftigt, och agenten kan exponera åtkomst som du inte avsett.

Du bör behandla nyckeln som vilken produktionshemlighet som helst och hålla den borta från klientens kod och arkiv.

Säkerhetskontroller för företag beror på var du distribuerar

Om du behöver strikta nätverks- och krypteringskontroller beror uppsättningen alternativ på om du kör Gemini via Vertex AI och Google Cloud-kontroller.

Google Cloud dokumenterar funktioner som VPC Service Controls och kundhanterade krypteringsnycklar för Vertex AI. Detta är viktigt för reglerade arbetsflöden och hantering av kunddata.

Testning är svårare än vanlig kod eftersom resultaten varierar.

Även om din kod är korrekt kan modellresponserna variera mellan olika körningar. Det kan störa strikta arbetsflöden när agenten måste producera strukturerade verktygsinmatningar eller konsekventa beslut. Du bör minska slumpmässigheten för verktygsroutningstester och validera varje funktionsargument.

Dessutom bör du fokusera dina tester på slutlägen som ditt system kan verifiera snarare än på exakta formuleringar.

Alternativt verktyg för att bygga AI-agenter: ClickUp

Att bygga AI-agenter i Gemini har sina fördelar, men det kan snabbt bli kodintensivt. Du börjar med promptar och funktionsanrop. Sedan kopplar du ihop verktygsanvändning, hanterar en API-nyckelkonfiguration och upprätthåller kontexten över en agentloop så att agenten kan slutföra komplexa uppgifter utan att avvika.

Så här ser arbetsbelastningen ut när teamet använder olika verktyg för att hantera sina arbetsflöden och uppföljningar.

Lägg nu till AI-spridning i bilden. Olika team provar olika AI-verktyg, och ingen är säker på vilka resultat som är tillförlitliga eller vilka data som är säkra att dela. Även om du vet hur man bygger AI-agenter med Google Gemini, slutar du med att hantera mer infrastruktur än resultat.

Det är här en konvergerad AI-arbetsyta som ClickUp spelar en viktig roll. Den låter team skapa och köra agenter inom samma arbetsyta där arbetet redan finns, så att agenterna kan agera på verkliga uppgifter, dokument och konversationer istället för att fastna i en separat prototyp.

✅ Låt oss ta en titt på hur ClickUp fungerar som ett passande alternativ för att bygga AI-agenter:

Håll igång flerstegsarbete med ClickUp Super Agents

När du bygger agenter med Gemini går mycket av arbetet åt till samordning. Du definierar agentens syfte, bestämmer verktygen, utformar slingan och håller kontexten ren.

ClickUp Super Agents fungerar som människoliknande AI-teammedlemmar i din arbetsyta, så att de kan samarbeta där arbetet redan utförs. Du kan styra vilka verktyg och datakällor AI-agenterna har tillgång till, och de kan också begära mänskligt godkännande för kritiska beslut.

ClickUp Super Agents är säkra, kontextuella och omgivningsanpassade. De kan köras enligt scheman, reagera på triggers och utföra verkliga arbetsuppgifter såsom att skriva dokument, uppdatera uppgifter, skicka e-post och sammanfatta möten.

Lär dig mer om dem i den här videon

✅ Så här hjälper ClickUps Super Agent Builder dig att bygga AI-agenter:

💡 Proffstips: Använd ClickUp Whiteboards för att utforma ditt Super Agent-arbetsflöde innan du bygger det.

Superagenter fungerar bäst när du ger dem ett tydligt uppdrag och tydliga stoppvillkor. ClickUp Whiteboards hjälper dig att visuellt kartlägga hela arbetsflödet, så att du och ditt team kan komma överens om vad superagenten ska göra innan den börjar agera på uppgifter och uppdateringar.

• Kartlägg agentloop med ingångspunkt, beslutspunkter, verktyg och utgångsvillkor.
• Lista vad Super Agent kan ändra och vad som bör kräva mänskligt godkännande.
• Konvertera det slutliga arbetsflödet till uppgifter som ditt team kan tilldela och spåra.

Standardisera repeterbara arbetsflöden med ClickUp Autopilot Agents.

Alla ”agenter” behöver inte avancerad resonemangsförmåga. Många team vill bara ha repeterbara utföranden: sortera en förfrågan, vidarebefordra den, be om saknad information, uppdatera status eller publicera en uppdatering när något ändras. Om du bygger var och en av dessa från grunden i Gemini lägger du tid på att underhålla kod för arbetsflöden som borde vara förutsägbara.

ClickUp Autopilot Agents är utformade för just detta. De utför åtgärder baserat på definierade triggers och villkor, på specifika platser (inklusive listor, mappar, utrymmen och chattkanaler). De följer dina instruktioner med hjälp av konfigurerad kunskap och verktyg.

💡 Proffstips: Använd ClickUp Automations för att aktivera ClickUps Autopilot Agents vid rätt tillfälle.

Om du bygger agenter med Gemini är det inte modellen som är svårast att skala. Det är tillförlitligheten: att se till att rätt åtgärd utförs vid rätt tidpunkt, varje gång. ClickUp Automations ger dig den händelsestyrda ryggraden i ditt arbetsutrymme, så att agenternas arbetsflöden utlöses av verkliga arbetssignaler (statusändringar, uppdateringar, meddelanden).

Det mest användbara mönstret för teknik- och produktteam är att behandla ClickUp Automations som en dispatcher:

• Använd en utlösare + villkor för att bestämma när en agent ska köras.
• Lägg till extra instruktioner vid behov (särskilt för Super Agents) så att agenten körs med rätt kontext för det ögonblicket.
• Starta en Autopilot-agent från Automation Builder med hjälp av åtgärden Launch Autopilot Agent när ett arbetsflöde behöver utföras upprepade gånger.
• Aktivera en superagent med hjälp av automatiseringsutlösare och villkor när du vill ha mer flexibelt arbete i flera steg (och lägg till extra instruktioner per automatisering om det behövs).
• Kör en agent när ett chattmeddelande publiceras i en kanal, så att intag och triage kan ske där förfrågningarna faktiskt dyker upp.
• Håll agenternas utförande konsekvent mellan teamen genom att återanvända samma automatiseringslogik på samma arbetsflödesplatser (listor, mappar, utrymmen, chattkanaler).

Svara på återkommande frågor i chatten med ClickUp Ambient Answers

I upptagna produkt- och ingenjörsteam dyker samma frågor upp varje vecka. Vad har förändrats i omfattningen, vad är blockerat, vad är det senaste beslutet och var är den aktuella versionen av processen? Folk frågar i chatten eftersom det går snabbare än att söka, och svaret beror ofta på vad som är aktuellt just nu i uppgifter och dokument.

ClickUp Ambient Answers fungerar i chattkanaler och svarar med kontextmedvetna svar. Det är avsett för frågor och svar i chatt, så att ditt team kan få svar utan att någon manuellt behöver hämta länkar och sammanfattningar.

✅ Så här hjälper ClickUp Ambient Answers:

💡 Proffstips: Använd ClickUp Chat för att göra ClickUp Ambient Answers mer tillförlitliga.

Ambient Answers blir bättre när din chattkanal förblir ansluten till det verkliga arbetssammanhanget. ClickUp Chat stöder omvandling av meddelanden till uppgifter, använder AI för att sammanfatta trådar och håller konversationer förankrade i relaterat arbete.

• Omvandla återkommande förfrågningar till sammankopplade uppgifter så att ”svaret” blir ett spårbart arbetsmoment.
• Använd kanalposter för processuppdateringar så att viktig kontext blir lättare att referera till senare.
• Håll kanalens omfattning snäv (ett produktområde eller ett arbetsflöde) så att agentens svar förblir konsekventa.
• Använd AI-sammanfattningar för långa trådar så att intressenterna kan hänga med utan att behöva läsa om allt igen.

Snabba upp installationen av AI-agenter med ClickUp Brain

När du börjar bygga en AI-agent måste du ställa in arbetet och ha en tydlig arbetsbeskrivning. Du behöver också tillförlitligt källmaterial och ett smidigt sätt att omvandla resultaten till verkliga arbetsuppgifter. Om du gör detta i kod först lägger du tid på att bygga upp strukturen innan du kan bevisa värdet.

ClickUp Brain förkortar installationsfasen genom att ge dig flera byggstenar inom ett arbetsområde. Du kan hämta svar, konvertera svar till uppgifter och omvandla möten till sammanfattningar och åtgärdspunkter.

Dessa funktioner hjälper dig att definiera agentens uppgift och generera strukturerade resultat som ditt team kan utföra.

✅ Så här hjälper ClickUp Brain dig med AI-agenters arbete:

💡 Proffstips: Använd ClickUp Brain MAX för att utforma och validera ditt AI-agentarbetsflöde

ClickUp Brain MAX hjälper dig att gå från en grov idé om en AI-agent till ett arbetsflöde som du faktiskt kan leverera. Istället för att först skriva en fullständig agentloop kan du använda Brain MAX för att definiera agentens syfte och kartlägga verktygsstegen. Därefter kan du testa gränsfall med samma språk som dina användare kommer att använda.

• Fånga upp krav snabbt med Talk to Text genom att tala in en rörig förfrågan från en intressent och omvandla den till en strukturerad agentplan med steg, verktygsanrop och ett avslutningsvillkor.
• Verifiera sammanhanget med Enterprise Search genom att hämta de senaste specifikationerna, beslutsanteckningarna och uppdateringarna av uppgifter från din arbetsyta innan du slutför uppmaningar och verktygsinstruktioner.
• Stresstesta agentflödet genom att be ClickUp Brain MAX att generera gränsfall och felscenarier, och skriv sedan om dina promptar och verktygsregler för att hantera dessa fall på ett smidigt sätt.
• Växla mellan olika AI-modeller (ChatGPT, Claude eller Gemini) för att generera olika resultat baserat på dina krav.

Bygg och kör AI-agenter snabbare med ClickUp

Google Gemini ger dig en solid väg att bygga en AI-agent när du vill ha anpassad logik och verktygskontroll i din egen kodbas. Du definierar målet, ansluter verktyg genom funktionsanrop och itererar tills agenten beter sig tillförlitligt i verkliga arbetsflöden.

När du skalar upp flyttas den verkliga pressen till genomförandet. Du behöver din agent för att hålla kontakten med uppgifter, dokument, beslut och teamets ansvar. Det är där ClickUp blir det praktiska alternativet, särskilt när du vill ha ett kodfritt sätt att bygga agenter och hålla dem nära leveransen.

Om du vill att dina AI-agenters arbetsflöden ska vara konsekventa mellan olika team, centralisera arbetet på ett ställe. Registrera dig gratis på ClickUp idag ✅.