Välkommen till agenternas tidevarv – inte mänskliga, utan smartare, skalbara, alltid aktiva digitala agenter. Medan alla är upptagna med att prata om vad AI kan göra, bygger vi på Switas redan med det.

Som en verifierad leverantör på Deepin AI Agent Marketplace, vi har skapat praktiska, verkliga AI-agenter som aktivt stödjer Growth, CRO (Conversion Rate Optimization) och produktteam. Den här artikeln utforskar de användningsfall vi implementerar idag – och hur AI-agenter utvecklas från modeord till affärsverktyg.

Vad är en AI-agent (och varför borde du bry dig)?

Låt oss hålla det enkelt:
An AI-agent är ett autonomt system som utför uppgifter för din räkning baserat på mål du satt, med hjälp av verktyg, logik och till och med flerstegsresonemang.

De är inte bara smartare chatbots. De går längre än att svara – de planerar, vidtar åtgärder, observerar resultaten och upprepar. Se dem som praktikanter som inte sover, inte missar detaljer och lär sig på jobbet.

Användningsfall #1: Autonomous Growth Hacker

Problem: Budgeten blöder på underpresterande kampanjer. Lag kan inte fånga det snabbt nog.
Agent i aktion:

  • Övervakar annonskampanjer över Google, Meta och TikTok.
  • Upptäcker anomalier som skyhöga CPC eller låg CTR.
  • Rekommenderar (eller utför) budgetförskjutningar, pauser eller byten av kreativa innehåll.
  • Hämtar prestandadata till instrumentpaneler och levererar en morgonrapport.

Resultat: Kampanjer förblir smala, optimerade och högpresterande utan att vänta på det veckovisa rapportmötet.

Användningsfall #2: UX Conversion Sentinel

Problem: Du gjorde en liten förändring. Konverteringarna minskade. Ingen märkte det förrän i slutet av månaden.
Agent i aktion:

  • Ansluts till Clarity, Hotjar eller GA4 för att övervaka användarflödet dagligen.
  • Flaggar friktionsmönster: raseriklickar, bildar övergivenheter, studsade spikar.
  • Ger snabba hypoteser som: "Ny CTA-färg minskade konverteringen med 12 % på mobil."
  • Skickar Slack-varningar eller skapar uppgifter i ditt projektledningsverktyg.

Resultat: Konverteringsövervakning i realtid. Proaktiva UX-fixar innan intäkterna slår till.

Användningsfall #3: Synthesizer för produktfeedback

Problem: Du har ett hav av feedback och funktionsförfrågningar. Vad ska du bygga härnäst?
Agent i aktion:

  • Skannar stödchattar, apprecensioner, Canny-tavlor, NPS-kommentarer.
  • Klustrar feedback med hjälp av semantisk sökning (LLM + inbäddningar).
  • Rangordnas efter brådska, frekvens och potentiell påverkan.
  • Utger en prioriterad produktuppdatering.

Resultat: PM slutar gissa. Funktioner drivs av verkliga röst-of-customer insikter, inte åsikter.

Varför det här fungerar (och var det inte fungerar... Än)

AI-agenter är bäst på:

  • Upprepad analys (vad förändrades?)
  • Mönsterigenkänning (vad fungerar?)
  • Utförande på låg nivå (vidta åtgärder eller skicka varningar)

Men de är inte:

  • Helt självständiga beslutsfattare (ännu)
  • Fri från hallucinationsrisker
  • En ersättning för mänsklig intuition

Det är därför kl Switas, kopplar vi ihop våra agenter med strukturerade skyddsräcken och verifiering med människor i slingan – så att du får både snabbhet och noggrannhet.

Vad händer härnäst: Den agentdrivna stacken

Vi bygger mot ett modulärt ramverk för AI-agenter – ett där varje team vid en start eller uppskalning kan ha agenter inkopplade i sin stack, skräddarsydda efter deras KPI:er och verktyg.

As en verifierad Deepin-leverantör, vi är glada över att driva detta ekosystem framåt – samutvecklande agenter som hjälper företag:

  • Testa mer, gissa mindre (tillväxt)
  • Övervaka mer, få mindre panik (CRO)
  • Bygg smartare, inte högre (produkt)