Lindy AI on pilvipohjainen no-code-alusta, jonka avulla kuka tahansa voi luoda, hallita ja jakaa omia tekoälyavustajiaan eli “Lindieitä” ilman ohjelmointitaitoja. Alusta tarjoaa luonnolliskielisen chat-käyttöliittymän, 3 000+ valmiiksi rakennettua integraatiota (Gmail, HubSpot, Slack ym.) sekä älykkään tietopohjaintegraation, jonka ansiosta agentit osaavat etsiä ja hyödyntää yrityksen omia dokumentteja. Lindy AI tehostaa toistuvia työvaiheita – kuten liidien kvalifiointia, sähköpostien lajittelua ja kokousmuistiinpanojen laatimista – ja skaalautuu niin pienyrityksen kuin isonkin organisaation tarpeisiin.

Miten Lindy AI vertautuu muihin vastaaviin palveluihin

• Zapier
  • Erittäin laaja ekosysteemi (7 000+ sovellusta)
  • Keskittyy pääosin yksinkertaisten työnkulkujen automatisointiin
  • Vahva luotettavuus, mutta AI-toiminnot vaativat usein erillisiä API-avaimia
• Make (ent. Integromat)
  • Visuaalinen ja modulaarinen työnkulkueditori
  • Sopii monimutkaisiin integraatioihin, mutta jyrkempi oppimiskynnys
  • Vähemmän sisäänrakennettuja älykkäitä AI-toimintoja
• Relay.app
  • Erittäin käyttäjäystävällinen, drag-and-drop-työnkulku
  • Sisältää valmiita AI-toimintoja (teksti-, kieli-, data-operaatiot) ilman ulkoisia avaimia
  • Vähemmän integraatioita ja pre-built-agentteja kuin Lindyllä
• Lindy AI

• Yhdistää no-code-konseptin ja kontekstintajuisen tekoälyn: agentit eivät vain seuraa sääntöjä, vaan sopeutuvat odottamattomiin tilanteisiin
• Satojen valmiiden mallipohjien lisäksi täysi vapaus rakentaa omia agentteja pelkällä napin painalluksella
• Ilmainen aloituspaketti 400 tehtävälle ja 1 M merkin tietopohjalle, jatkossa Premium-tilaus alkaen 29,99 $/kk

Lindy AI tarjoaa tasapainoisen yhdistelmän laajoja integraatioita, helppokäyttöistä no-code-rakennetta ja älykästä, kontekstipohjaista tekoälyä, mikä erottaa sen niin perinteisemmistä työkaluista kuin kehittyneistä visuaalisista automaatioalustoista.

Esimerkkejä tehtäväagenttiautomaatioista Lindy AI:lla

1. Liidien kvalifiointi ja seurantailmoitukset

• Agentti seuraa saapuvia liidejä eri lähteistä (esim. verkkolomakkeet, sähköpostit ja HubSpot).
• Se analysoi liidin profiilitietoja, arvioi potentiaalin ja lisää prioriteettitunnisteet.
• Kun liidi täyttää määritellyt kriteerit, agentti lähettää Slack-viestin tai sähköpostihälytyksen tiimille.

2. Sähköpostin lajittelu ja luonnostelu

• Agentti toimii sähköpostilajittelijana (“Email Triager”): se tunnistaa viestien sisällön perusteella tärkeyden ja ohjaa ne oikeisiin kansioihin.
• Sähköpostiluonnostelija (“Email Drafter”) kirjoittaa vastaukset käyttäjän tyylillä ja antaa valmiiksi ehdotetut aiheet ja runkoehdotukset.
• Käyttäjä hyväksyy tai muokkaa luonnoksen ennen lähettämistä.

3. Kokousmuistiinpanot ja reaaliaikainen kysymyspalvelu

• Kokousagentti (“Meeting Recorder”) liittyy videokokoukseen, tallentaa keskustelun ja muotoilee selkeät tiivistelmät.
• Jos tiimillä herää kysymyksiä aiemmista keskusteluista, agentti hakee muistiinpanotietokannasta ja vastaa automaattisesti.
• Lopuksi se lähettää kokouksen avainkohdat Slackiin tai sähköpostiin.

4. Automatisoitu yritystutkimus ja kilpailija-analyysi

• Määritä tutkimusagentin prompt, jossa kerrot mitä tietoja kerätään (perustiedot, liikevaihto, avainhenkilöt).
• Agentti etsii nämä tiedot useista lähteistä (yrityksen sivusto, LinkedIn, Crunchbase) ja ristiinvarmistaa ne.
• Kun kaikki exit-ehdot (esim. vähintään kaksi lähdettä per tieto) täyttyvät, agentti toimittaa rakenteellisen raportin.

5. Sisällöntuotanto ja somejulkaisujen aikataulutus

• Agentti kerää aihetunnisteella someviestejä ja tunnistaa keskustelun trendit.
• Se generoi valmiit julkaisupohjat eri kanaville (LinkedIn, Twitter, Facebook) brändin äänellä.
• Julkaisusuunnitelma ajoitetaan ja julkaistaan integraation kautta (esim. Buffer tai Hootsuite).

6. Laskujen käsittely ja tiedon vienti kirjanpitojärjestelmään

• Triggerinä toimii uusi lasku PDF-muodossa kytketyssä Gmail-kansiossa.
• Agentti lukee laskun tietokentät (toimittaja, summa, eräpäivä) ja syöttää ne Google Sheets ‑taulukkoon tai suoraan kirjanpitojärjestelmään Zapier-integraation kautta.
• Poikkeustilanteissa (puuttuvat kentät, epäselvä summa) agentti ilmoittaa laskujen käsittelijälle jatkotoimenpiteitä varten.

7. Viikkoraporttien koostaminen ja jakelu

• Ajoitettu trigger käynnistää agentin joka maanantai.
• Agentti hakee CRM:stä myyntiluvut, Markkinoinnin analytiikasta onnistumisprosentit ja asiakaspalvelujärjestelmästä tukipyynnöt.
• Se kokoaa datan yhdeksi PDF-raportiksi ja lähettää sen sähköpostitse johdolle sekä tallentaa arkistoon.

Parhaat käytännöt Lindy AI -agenttirakentamiseen ja virheenkäsittelyyn

Kustannustehokas agenttirakentaminen

1. Mallivalinnat ja resurssien optimointi

• Valitse kevyemmät kielenmallit (esim. GPT-3.5 vs. GPT-4) silloin, kun tehtävän laatu ei vaadi huipputarkkaa luonnollista kieltä.
• Kohdenna kalliin mallin käyttö vain agentin kriittisiin vaiheisiin ja vaihda halvempaan malliin muissa vaiheissa.

2. Modulaarinen työnkulku ja tehtävien pilkkominen

• Jaa monimutkaiset agenttistepsit useaksi pienemmäksi action-lohkoksi. Näin vältät agenttien toistuvia, raskaita “think”-syötteitä ja säästät call- krediittejä.
• Hyödynnä ehtoja (conditions) ja suoria toimintoja (actions) aina kun mahdollista, ja käytä agent-steppejä vain tilanteissa, joissa päätöksenteko on epävarmaa.

3. Prompt-optimointi ja kontekstin rajaaminen

• Poista promteista turha informaatiokuorma: mukaan vain tehtävän kannalta välttämättömät ohjeet, lähteet ja laatuvaatimukset.
• Määrittele tarkat exit-ehdot, jotta agentti lopettaa toimintansa heti, kun päämäärä on saavutettu, eikä jatka turhia kyselykierroksia.

4. Data-ja integraatiokutsujen minimointi

• Kokoa useat integroidut haut ja toiminnot yhdeksi batch-kutsuksi, kun palveluntarjoaja sen sallii.
• Vältä päällekkäisiä hakuja tai raportointipyyntöjä rajaamalla aikavälejä ja suodatusparametreja.

Virheenkäsittelyn parhaat käytännöt

1. Virheen tunnistaminen ja lokitus

• Seuraa Task History –näkymää ja huomioi “Errored”-merkinnät välittömästi.
• Aktivoi sähköposti- ja Slack-hälytykset keskeisissä virhetilanteissa, jotta reagointi on nopeaa.

2. Debug-tila ja testaus

• Aja workflow Test Mode –tilassa, niin näet tarkat syötteet, virheilmoitukset ja kontekstin kuhunkin step-kohtaan.
• Korjaa konfiguraatiovirheet suoraan Edit action configuration ‑painikkeella ja toista testi.

3. Fallback-strategiat ja uudelleenyritykset

• Määritä jokaiseen integraatio-actioniin maksimiyrityskerrat (retries) ja odotustauot (backoff), jotta tilapäiset HTTP-virheet tai somerolai-katkokset eivät pysäytä agenttia kokonaan.
• Luo gen­erinen virhe-prompt, joka ohjaa agentin käyttämään vaihtoehtoista toimintoa tai kirjauttamaan ongelman lokiin sen sijaan, että agentti jää jumiin.

4. Exit-ehtojen selkeys

• Ilmoita selkeät lopetuskriteerit, esimerkiksi “stop when 5 asiakasprofiilia on kerätty” tai “pysähdy, jos palvelin vastaa 5xx-koodilla 3 kertaa peräkkäin”.
• Vältä monitulkintaisia ehtoja, jotka saattavat johtaa agentin loputtomaan silmukkaan.

5. Useimmin esiintyvät HTTP-virhekoodit ja toimenpiteet

HTTP-koodi	Merkitys	Toimenpide
400	Bad Request	Tarkista pyyntödata ja kenttien oikeellisuus.
401–403	Unauthorized/Forbidden	Varmista tunnistautuminen ja luvat.
404	Not Found	Tarkista resurssin URL tai tunniste.
429	Too Many Requests	Tee viive (backoff) ja yritä uudelleen.
500–599	Server Error	Ota käyttöön retry-mekanismi ja ilmoita tukitiimille.

Muita tärkeitä huomioita

• Rakenna agentit vaiheittain: testaa ja ota yksi ominaisuus käyttöön kerrallaan, ennen kuin lisäät seuraavan.
• Seuraa agenttien käyttökustannuksia kuukausitasolla ja säädä mallivalintoja sekä kutsutiheyksiä sen mukaan.
• Dokumentoi workflow’t ja promtit tiimissä, jotta virheenkorjaukset ja optimoinnit ovat läpinäkyviä ja jaettavissa.