Nytt arkitekturkonsept for kunstig intelligens
24. oktober 2026 · 3 min lesing
Den internasjonale IT-bransjen står overfor en fundamental endring i måten systemer bygges på. Med kunstig intelligens som en sentral del av utviklingen, forventes det at neste tiår vil bli preget av arbeidet med å mestre denne teknologien for å skape en ny generasjon av IT-systemer. Denne utviklingen sammenlignes med innføringen av mikrotjenester og skybasert computing, som tidligere dominerte bransjen.
Et nytt konsept for programvarearkitektur, kalt agentic AI architecture, presenteres som en type som sannsynligvis vil dominere industrien i årene som kommer. Denne nye arkitekturen utnytter kraften til kunstig intelligens på måter som ennå ikke er fullt ut forstått. Feltet utvikler seg med en ekstremt rask fart, der beste praksis fra i går kan bli en antipattern i dag. Denne raske innovasjonen medfører mange utfordringer, men kan også være spennende for de som er villige til å delta i utviklingen.
En serie med artikler skrevet av bransjeeksperter dekker ulike elementer og aspekter ved denne agentic AI architecture. Målet er å presentere de nyeste trendene og utviklingene som former denne nye arkitekturen mens den blir mainstream. Selv om det er umulig å karakterisere den nye typen programvarearkitektur fullt ut på dette tidspunktet, håper forfatterne at serien gir nyttige innsikter i hvordan agentic AI vil forme fremtiden for IT-bransjen. Agentic AI Architecture er fortsatt i sin spede begynnelse, og serien skal spore hvordan den utvikler seg og modnes, samt dekke alle viktige milepæler og gjennombrudd i fremtiden.
En artikkel diskuterer skiftet i arkitekturen for distribuerte systemer, drevet av store språkmodeller og resonanssystemer. Forfatteren argumenterer for at agentic AI-arkitekturer fokuserer på å bryte ned beslutninger, på samme måte som mikrotjeneste-arkitekturer bryter ned funksjonalitet. Artikkelen deler også innledende arkitekturmønstre og feilmoder introdusert av det nye paradigmet, og understreker den økte viktigheten av observabilitet og pålitelighet i disse nye typene agentic systemer.
En annen artikkel beskriver hvordan byggingen av agenter som interagerer med store språkmodeller har utviklet seg de siste årene. Utviklingen har gått fra tilfeldige eksperimenter til robuste, produksjonsklare arkitekturer. Forfatteren deler beste praksis og erfaringsbasert råd for robuste agentic AI-arkitekturer, basert på erfaring med å bygge flere agentic løsninger.
En fremtidig artikkel vil dykke ned i kunnskapslagene i agentic AI og introdusere kontekstingeniøring som en ny disiplin. Forfatteren argumenterer for at kontekstadministrasjon bør tilpasses systemet den støtter, og diskuterer viktige elementer og mekanismer for å inkorporere høykvalitets kontekstdata i prompter for store språkmodeller for å redusere eller eliminere hallusinasjoner.
En annen artikkel beskriver en tre-lags rammeverk for å designe og levere agentic AI-systemer. Forfatterne dekker mange ulike elementer, løsninger og mønstre, og tilbyr bransjespesifikke eksempler samt implementeringsstrategier og veiledende prinsipper som kreves for vellykket adopsjon.
En siste artikkel vil undersøke hvordan agentic AI architecture, som en ny generasjon av programvarearkitektur, vil endre IT-bransjen slik vi kjenner den i dag. Forfatteren kobler sammen punktene og dekker et bredt spekter av områder og arkitektoniske aspekter som vil måtte tilpasse seg for å adressere utfordringene som stilles av agentic AI.