Tekoäly on siirtynyt suljetuista laboratorioista arkipäivän sovelluksiin, ja nyt entistä useammat organisaatiot, tutkijat ja harrastajat voivat rakentaa omia AI-agenttejaan erilaisiin käyttötarkoituksiin. Olipa kyseessä asiakaspalvelun automaatio, oppimisen personointi, data-analyysin tehostaminen tai pelien pelimoottorit, AI-agentti voi toimia älykkäänä apurina tai itsenäisenä päätöksentekijänä.

Tämä sivu toimii oppaana tekoälyagenttien rakentamiseen – alkaen perustavanlaatuisista konsepteista, edeten työkaluihin ja arkkitehtuureihin, ja lopulta siihen, miten voit itse toteuttaa agentin, joka havainnoi, oppii, päättää ja toimii omassa ympäristössään.

Sivulta löydät:

• Mitä AI-agentit ovat ja miten ne eroavat tavallisesta ohjelmoinnista
• Miten suunnitellaan agentin tavoitteet, toimintalogiikka ja oppimismekanismit
• Millä työkaluilla ja alustoilla agentteja voi rakentaa (esim. LangChain, AutoGPT, Python + open source -kirjastot)
• Tietoturva- ja eettiset näkökulmat AI-agentin kehityksessä
• Case-esimerkkejä: agentti asiakaspalvelussa, agentti tutkimusapuna, agentti dataa puhdistamassa

Tavoitteena on tarjota selkeä, käytännönläheinen ja innostava reitti tekoälyagentin rakentamiseen – myös sinulle, vaikkei taustalla olisi syvää koneoppimisen koulutusta.

Aloitetaan perusasioista: mitä agentti tarvitsee toimiakseen ja miten saat ensimmäisen agenttisi valmiiksi jo tänään!

Mitä AI-agentit ovat?

AI-agentti on ohjelma, joka toimii itsenäisesti jonkin tavoitteen saavuttamiseksi. Se voi:

• päätellä ja tehdä valintoja, ei vain toistaa ennalta määritettyä toimintaa
• havaita ympäristöään (esim. käyttäjän syötteitä tai dataa)
• toimia ympäristössään (esim. lähettää viestejä, hakea tietoa, ohjata prosesseja)

Esimerkkejä:

• Chatbot, joka varaa ajan lääkärille
• Agentti, joka päivittää laskentataulukkoa automaattisesti sähköposteista
• Pelissä hahmo, joka oppii pelaajan liikkeistä

Millä teknologioilla AI-agentteja tehdään?

Riippuu käyttötarkoituksesta, mutta tässä tärkeimmät rakennuspalikat:

Ohjelmointikielet & ympäristöt:

• Python: yleisin kieli tekoälysovelluksiin
• JavaScript / TypeScript: etenkin jos agentti toimii selaimessa tai osana web-sovellusta
• Node.js: taustapalveluissa

Tekoälymallit ja -kirjastot:

• OpenAI:n GPT-mallit
• LangChain: työkalu agenttien rakentamiseen Pythonissa tai JavaScriptissä
• LlamaIndex: datalähteiden yhdistämiseen agentteihin
• Hugging Face Transformers: avoimen lähdekoodin malleihin

Työkalut ja alustat:

• n8n (katso kohta 4!)
• Zapier, Make.com: graafisia automaatiotyökaluja
• Autogen Studio (OpenAI): agenttien orkestrointiin (tulossa laajemmin)

Erilaisia agenttiarkkitehtuureja

A) Skriptipohjainen agentti (säännöt + GPT)

Yksinkertaisin: jos käyttäjä kysyy X, vastaa Y. GPT auttaa tekstin luonnissa.

B) Reaktiivinen agentti

Ei muista menneitä, toimii pelkän syötteen perusteella.

Esim. GPT, joka vastaa asiakkaan viesteihin mutta ei muista aiempaa keskustelua.

C) Tilallinen agentti

Muistaa tilanteen (tilan). Esim. LangChainin agentti, jolla on “muisti” ja tehtävä.

D) Moniagenttijärjestelmä

Useita agentteja, jotka keskustelevat keskenään. Jokaisella oma rooli (kuten tiimi ihmisillä).

Mitä pitää ottaa huomioon AI-agentin suunnittelussa?

Tässä muutama olennainen kysymys:

Tavoite:

• Mitä agentin pitää osata tehdä?
• Pitääkö sen vain tehdä sääntöihin perustuva tehtävä, vai oppia ja sopeutua?

Syötteet ja tiedot:

• Mistä agentti saa tarvitsemansa datan? (API, lomake, puhe, tiedosto?)
• Onko data strukturoitua (taulukoita) vai epästrukturoitua (tekstiä)?

Toiminnot:

• Miten agentti voi vaikuttaa ympäristöönsä? (lähettää sähköposteja, päivittää CRM:ää, jne.)

Turvallisuus & luotettavuus:

• Pitääkö estää virheelliset toimet? (esim. väärä sähköposti asiakkaalle)
• Onko data luottamuksellista?

Ihmisen ohjaus ja valvonta:

• Toimiiko agentti täysin itsenäisesti vai ohjatusti?
• Pitääkö ihminen hyväksyä toimet ennen kuin ne tapahtuvat?

AI-agenttien rakentamisen työkalut – esimerkkejä ja käyttötapoja

Jos haluat hypätä suoraan tekoälyagenttien luomiseen, tässä on joukko käytännöllisiä ja suosittuja työkaluja, joilla voit toteuttaa monipuolisia agenttirakenteita:

LangChain

• Suunniteltu erityisesti kielimallien ympärille rakennettavien agenttien tekoon
• Mahdollistaa ketjutettujen toimintojen, muistien, työkalujen ja agenttien hallinnan
• Yhteensopiva OpenAI:n, Anthropicin, Hugging Facen ja monien muiden mallien kanssa

AutoGen (Microsoft)

• Avoimen lähdekoodin framework, joka mahdollistaa agenttien välistä yhteistyötä ja keskustelua
• Sopii monimutkaisten monivaiheisten tehtävien ratkaisuun useamman agentin kautta
• Hyödyntää mm. GPT-malleja työtehtävien suorittamiseen

AutoGPT / AgentGPT

• Luo itsenäisesti toimivia agentteja, joille voi antaa tehtävän ja ne pyrkivät toteuttamaan sen vaiheittain
• Sopivat kokeellisiin ja tutkimuksellisiin tarkoituksiin
• Vaatii yleensä teknistä osaamista ja API-avaimen kielimalliin

Python + open source -kirjastot

• Esim. transformers, langchain, openai, sentence-transformers, faiss jne.
• Voit rakentaa täysin omia agenttikonsepteja – havainto, muisti, päätöksenteko ja toiminta kaikki koodattuna

Rasa

• Hyvä erityisesti chatbot-agenttien rakentamiseen
• Tukee luonnollisen kielen ymmärtämistä, dialogin hallintaa ja koneoppimista
• Soveltuu tuotantotason sovelluksiin ja integroituu muihin järjestelmiin

Web- ja API-integraatiot

• Agentteja voidaan yhdistää muihin palveluihin esim. hakukoneisiin, tietokantoihin tai käyttöliittymiin
• Web scraping, API-kutsut ja ulkoisten työkalujen integrointi agentin päätöksenteon tueksi

Käyttöesimerkki:
Voisit rakentaa agentin, joka toimii “virtuaalisena tutkijana”: se etsii tietoa verkosta, tiivistää sen, vertailee lähteitä ja laatii yhteenvedon. Tähän voisi käyttää LangChainia + OpenAI GPT + Pythonin requests + BeautifulSoup.

Python-pohjainen itse koodattu AI-agentti:

Tarvitset tietysti tietokoneen ja sille pitää olla Python-ohjelmointikieliympäristö asennettuna. Jos sinulla ei vielä ole Pythonia, Harri kertoo kuinka Pythonin voi asentaa esim. Windows koneelle:

Ensin hyvin yksinkertainen Python runko esimerkki AI-agentille

Tässä esimerkissä on promptattu esim. ChatGPT, Gemini ja Claude työkaluja käyttämällä, yksinkertainen mutta toimiva Python-pohjainen AI-agentti, joka pystyy:

1. Saamaan tehtävän käyttäjältä
2. Hakemaan tietoa webistä (yksinkertaisesti simuloiden)
3. Antamaan yhteenvedon vastauksena

Tämä on ensin hyvin pelkistetty malli, mutta se antaa hyvän käsityksen Pythonilla koodattavan agentin rakenteesta:

import random

class SimpleAIAgent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.knowledge_base = {}

    def receive_task(self, task):
        print(f"{self.name} sai tehtävän: '{task}'")
        self.search_information(task)

    def search_information(self, query):
        # Simuloidaan tiedonhakua
        print(f"{self.name} etsii tietoa aiheesta: '{query}'...")
        # Tässä voisi käyttää esim. langchainia, openai-apia tai web-scrapingia
        info = self.simulated_web_search(query)
        self.knowledge_base[query] = info
        self.summarize_information(query)

    def simulated_web_search(self, query):
        possible_answers = [
            f"Aiheeseen '{query}' liittyy paljon mielenkiintoista tutkimusta.",
            f"{query} on keskeinen osa nykyaikaista teknologiaa.",
            f"{query} voi viitata useisiin eri sovelluksiin riippuen kontekstista."
        ]
        return random.choice(possible_answers)

    def summarize_information(self, query):
        summary = self.knowledge_base[query]
        print(f"Yhteenveto aiheesta '{query}': {summary}")

# Agentin käyttö:
agentti = SimpleAIAgent("TekoBot")
agentti.receive_task("Tekoälyn soveltaminen lääketieteessä")

Miten tätä voi kehittää eteenpäin?

• Käytä oikeita web-hakutyökaluja kuten requests + BeautifulSoup
• Integroi GPT-malli (OpenAI API) yhteenvedon tekoon
• Lisää muistimekanismi (LangChainin memory)
• Lisää tehtävien priorisointi, arviointi ja jakaminen usealle agentille (Multi-agent setup)

Kehittyneempi Python AI-agentti esimerkki:

Tässä kehittyneempi versio aiemmasta, joka käyttää:

1. GPT-kielimallia tekstin generointiin
2. Dialogia ja yksinkertaista vuorovaikutusta
3. Muistia, jotta se muistaa aiempia keskusteluja

import openai

class ConversationalAgent:
    def __init__(self, name, api_key):
        self.name = name
        self.api_key = api_key
        self.memory = []  # Muistilista vuorovaikutukseen
        openai.api_key = self.api_key

    def receive_input(self, user_input):
        print(f"Käyttäjä: {user_input}")
        self.memory.append(f"User: {user_input}")
        response = self.generate_response()
        print(f"{self.name}: {response}")
        self.memory.append(f"Agent: {response}")

    def generate_response(self):
        prompt = "\n".join(self.memory) + f"\n{self.name}:"
        completion = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",  # tai "gpt-4" jos saatavilla
            messages=[{"role": "system", "content": "Olet ystävällinen keskusteluagentti."},
                      {"role": "user", "content": prompt}]
        )
        return completion.choices[0].message['content']

# Käyttö:
# Vaihda 'YOUR_OPENAI_API_KEY' omaan avaimeseesi!
agentti = ConversationalAgent("TekoBot", api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")

# Agentti keskustelee
agentti.receive_input("Hei! Mitä voit tehdä?")
agentti.receive_input("Kerro minulle tekoälystä ja sen sovelluksista.")

Mitä tämä agentti tekee ja miten se toimii?

Selkokielinen esitys agentin toiminnasta

• Kun kirjoitat agentille jotain, se tallentaa viestin ja muodostaa “keskusteluhistorian”.
• Agentti muodostaa uuden vastauksen GPT-mallin avulla.
• Koska se muistaa aiemmat viestit, se voi vastata kontekstiin sopivalla tavalla.
• Jokainen uusi viesti lisätään muistiin, jolloin dialogi jatkuu luonnollisesti.

Monipuolisen AI-agentin rakentaminen

Kokeillaan seuraavaksi rakentaa monipuolisempi “SmartAgent“ AI-agentti, joka pystyy yhdistämään useiden tekoälypalveluiden voiman yhteen helppokäyttöiseen ja moderniin käyttöliittymään.

Voit keskustella tekoälyn kanssa, ajastaa ja hallita tehtäviä, hakea tietoa verkosta ja YouTubesta, kääntää tekstejä, käsitellä PDF-tiedostoja sekä käyttää puheentunnistusta ja -syntetisointia.

Olitpa sitten työnteossa, opiskelussa tai luovassa projektissa, SmartAgent auttaa sinua pysymään järjestyksessä ja saavuttamaan tavoitteesi.

Päätoiminnot lyhyesti:

• Usean AI-palveluntarjoajan tuki (OpenAI, Anthropic, Google Gemini jne.)
• Tehtävien ajastus ja hallinta
• Moderni tumma käyttöliittymä
• Äänisyöte ja -lähtö
• PDF-luku ja raporttien luonti
• Verkkohaku ja YouTube-haku
• Tekstien käännökset