Hvordan bygge skyagnostiske AI-agenter: Arkitektur for AWS, Azure og Google Cloud

AI-agenter (autonome systemer drevet av LLM-er) blir raskt en hjørnestein i moderne programvare. De planlegger, resonnerer og handler selvstendig, og transformerer hvordan bedrifter automatiserer arbeidsflyter, tar beslutninger og samhandler med data.

Ifølge Microsoft er AI-agenter en av de viktigste AI-trendene for 2025, og de er allerede på toppen av AI-hypesyklusen, og trekker betydelig oppmerksomhet på tvers av bransjen. Etter hvert som bedrifter ser på å implementere skalerbar AI-agent arkitektur på tvers av plattformer, blir det å ta i bruk en skyagnostisk arkitektur en kritisk strategi for å unngå leverandørlåsing og maksimere ytelsen.

I denne guiden vil vi bryte ned hvordan du designer, distribuerer og skalerer AI-agenter på tvers av AWS, Azure og Google Cloud, med arkitekturdiagrammer, verktøy og beste praksis.

Hva er et multiagentsystem (MAS)?

Før vi utforsker arkitekturen til et AI-agentsystem og dets implementering i skyen, er det viktig å forstå konseptet med et multiagentsystem, siden det vil være et gjennomgående tema i denne diskusjonen.

A multiagentsystem er et oppsett der flere AI-agenter opererer selvstendig eller i samarbeid for å fullføre komplekse oppgaver. Hver agent har sine egne evner (som planlegging, resonnering eller utføring av handlinger) og kan samhandle med andre agenter, verktøy eller brukere.

I MAS kan agenter arbeide parallelt, dele minne eller kontekst, og koordinere gjennom et orkestreringslag. Denne arkitekturen muliggjør skalerbarhet, fleksibilitet og mer sofistikert atferd enn en enkelt agent som arbeider alene.

Forstå den minimale arkitekturen til intelligente agenter i AI

Fra et systemdesignperspektiv inkluderer en minimal multiagentarkitektur vanligvis følgende kjernekomponenter:

Figur 1. Grunnleggende multiagentarkitektur.

1. Bruker – individet eller det eksterne systemet som samhandler med plattformen via naturlig språk eller strukturert inndata.
2. Brukergrensesnitt (UI) – frontend-laget (chatvindu, nettapplikasjon, API) som fanger opp brukerinndata og viser agentutdata.
3. Agentorkestrering – mellomvaren som er ansvarlig for å rute oppgaver, håndtere parallell eller sekvensiell agentkjøring, feilhåndtering og tilstandsoverganger. Dette laget bygges ofte ved hjelp av orkestreringsrammeverk som LangChain, CrewAI, osv.
4. AI-agenter – autonome enheter som er ansvarlige for å fullføre oppgaver. Hver agent følger vanligvis en løkke: (1) planlegging – bryter ned komplekse mål i deloppgaver ved hjelp av LLM-forespørsler eller deterministisk logikk; (2) resonnering – tar kontekstbevisste beslutninger, ofte forbedret gjennom tankekjede-forespørsler eller verktøy-tilbakemeldingsløkker; (3) handling – utfører beslutninger via API-kall, databasespørringer eller plugin-anrop. Agenter kan operere parallelt og dele tilstand via minne eller meldingskøer.
5. Store språkmodeller (LLM-er) – grunnmodeller (GPT, Claude, Gemini) brukt til språkforståelse, generering, resonnering og beslutningstaking.
6. Verktøy – eksterne tjenester som agentene kan påkalle (API-er, kodetolkere, plugins, databaser, osv.)
7. Minne – vedvarende eller øktbasert datalagring som lar agenter opprettholde kontekst, huske tidligere handlinger eller få tilgang til langsiktig kunnskap. Minne er essensielt for interaksjoner over flere runder, koordinering og læring.

Tverrgående hensyn for å skalere AI-agenter i produksjon

Å designe en AI-agentarkitektur krever innebygging av sentrale systemomfattende funksjoner som sikrer at din skyagnostiske løsning kan operere i virkelige miljøer.

Her er de kritiske tverrgående hensynene som må vurderes på tvers av alle komponenter i arkitekturen din:

Sikkerhet

Å sikre hvert lag i AI-agentsystemet er essensielt. Dette inkluderer:

1. kryptering av kommunikasjon mellom agenter, verktøy og minnelag
2. håndtering av API-nøkler, tokens og hemmeligheter ved hjelp av sikre hvelv
3. håndheving av grensekontroller for å forhindre uautorisert verktøytilgang eller prompt-injeksjonsangrep.

Skalerbarhet

Fleragentsystemer må kunne skalere horisontalt for å håndtere økte arbeidsmengder. Dette innebærer:

1. kjøre agenter i containeriserte eller serverløse miljøer som skalerer automatisk
2. frakobling av tjenester ved hjelp av køer og hendelsesdrevne arkitekturer
3. effektiv håndtering av LLM-bruk for å redusere latens og kostnad

Observerbarhet

Innsyn i agentatferd er avgjørende for feilsøking, overvåking og optimalisering av ytelse. Beste praksis inkluderer:

1. implementere strukturert logging på tvers av agenter og orkestreringslag
2. bruke distribuert sporing for å forstå beslutningsveier og avhengigheter
3. sette opp dashbord og varsler for avvik eller modelldrift

Tilgangskontroll (IAM)

Et robust system for identitets- og tilgangsstyring (IAM) sikrer at:

1. bare autoriserte brukere, agenter og verktøy kan få tilgang til bestemte data og funksjoner
2. rollebaserte tilgangsregler håndheves på tvers av alle komponenter
3. handlinger logges for etterlevelse og sporbarhet

Disse hensynene må vurderes tidlig i enhver skyagnostisk infrastruktur, spesielt når man distribuerer intelligente agenter på tvers av flere skyer.

Figur 2. Referansearkitektur for multiagenter i bedrifter

Hva er fordelene med å bruke en skyagnostisk AI-agentarkitektur?

En skyagnostisk AI-agentarkitektur lar bedrifter designe og distribuere intelligente agenter som fungerer sømløst på tvers av flere skyplattformer uten å være bundet til én enkelt leverandør. Viktige fordeler inkluderer:

Unngå leverandørlåsing

Du beholder fleksibiliteten til å bytte leverandør eller bruke flere skyer, noe som reduserer langsiktig risiko og avhengighet av proprietære økosystemer.

Optimalisering for kostnad og ytelse

Du kan rute arbeidsbelastninger til den mest kostnadseffektive eller ytelsessterke plattformen, avhengig av sanntidsetterspørsel eller tjenesteprising.

Forbedre robusthet og tilgjengelighet

Ved å fordele arbeidsbelastninger på tvers av skyer reduserer du risikoen for nedetid eller tjenesteavbrudd i ett enkelt miljø.

Akselerere global distribusjon

Noen regioner kan ha bedre infrastruktur eller samsvarsstøtte på spesifikke plattformer. Et skyagnostisk design gir deg større rekkevidde og tilpasningsevne.

Støtte for hybride og multisky-strategier

For bedrifter med varierte team, systemer eller samsvarssoner sikrer skyagnostisisme arkitektonisk konsistens på tvers av utrullinger.

Skyagnostisk AI-agentarkitektur for AWS, Azure og Google Cloud

Selv om kjernekomponentene i et AI-agentsystem forblir konsistente, varierer de spesifikke tjenestene og integrasjonsmønstrene på tvers av skyplattformer.

Hver skyleverandør støtter forskjellige verktøy, men en virkelig skyagnostisk tilnærming gjør det mulig for team å opprettholde portabilitet, konsistens og ytelse på tvers av plattformer.

I avsnittene nedenfor skal vi utforske hvordan man implementerer skyagnostisk arkitektur på Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure og Google Cloud Platform (GCP), og fremhever viktige tjenester, utrullingsmønstre og beste praksis for sikkerhet.

Utrulling av AI-agenter på AWS

Amazon Web Services tilbyr en robust pakke med administrerte verktøy for å rulle ut, orkestrere og skalere AI-agenter i produksjon. Nedenfor er en oversikt over hvordan hver arkitektoniske komponent kartlegges til AWS-native tjenester.

Brukerinteraksjon

Brukerinteraksjon håndteres gjennom tjenester som Amazon Cognito, som administrerer brukerautentisering og identitetsføderasjon, inkludert SSO og sosiale innlogginger. Kombinert med AWS Amplify, kan utviklere bygge sikre, skalerbare webgrensesnitt som kobler sømløst til backend-tjenester, slik at brukere kan samhandle med AI-agenter via chattevinduer eller dashbord.

Orkestreringslag

Orkestreringslaget implementeres vanligvis ved hjelp av Amazon ECS (Elastic Container Service), som gjør det mulig å kjøre containeriserte arbeidsflyter parallelt eller sekvensielt. Dette muliggjør robust koordinering mellom flere agenter, og sikrer at oppgaver fullføres effektivt og uavhengig.

AI-agenter

Kjernen i systemet er AI-agentene. Disse agentene kan hostes ved hjelp av AWS Lambda, som kjører serverløs logikk som å dekomponere oppgaver, ta kontekstbevisste beslutninger eller kalle på eksterne verktøy.

LLM-er

For språk- og resonneringsoppgaver tilbyr AWS Amazon Bedrock, en fullstendig administrert plattform som gir tilgang til grunnmodeller som Anthropic Claude, Meta LLaMA, og AWS Nova via API (fjerner behovet for infrastrukturadministrasjon).

Verktøy

For å muliggjøre interaksjon med den virkelige verden er agenter avhengige av en rekke verktøy. Egendefinerte API-er og arbeidsflyter kan kjøres gjennom Lambda-funksjoner, mens forhåndstrente AI-tjenester som:

• Amazon Rekognition – bilde-/videoanalyse (objektdeteksjon, ansiktsgjenkjenning)
• Textract – OCR og uttrekking av skjemadata
• Comprehend – tekstklassifisering, enhetsuttrekking, sentimentanalyse

For mer komplekse eller isolerte verktøykjøringsmiljøer Amazon ECS kan også være vert for egendefinerte kodetolkere eller sandkassetjenester.

Minne

Effektivt minne er avgjørende for kontekstbevaring og gjenfinning. AWS tilbyr flere tjenester for å støtte dette:

• AWS Kendra – semantisk søk på dokumentnivå for RAG-pipelines.
• AWS Neptune – grafdatabase brukt i Graph RAG for strukturert relasjonsresonnering.
• AWS S3 – objektlagring brukt for lagring av ustrukturerte eller semistrukturerte data som dokumenter, innebygginger, logger eller kunnskapskilder som støtter RAG og Graph RAG.
• AWS RDS – relasjonsdatabase for strukturert minne eller metadata.
• AWS DynamoDB – rask nøkkel-verdi-minnelagring for agentstatus/sesjonsinformasjon.
• AWS OpenSearch – fulltekst- eller vektorbasert gjenfinningsmotor for å støtte RAG

Tverrgående hensyn

Til slutt håndteres tverrgående hensyn som sikkerhet, observerbarhet og tilgangskontroll naturlig innenfor AWS-økosystemet:

• IAM (Identity and Access Management) – finkornet tilgangskontroll for brukere, tjenester og agenter.
• KMS (Key Management Service) – krypterer sensitive data, API-nøkler og minneinnhold.
• CloudWatch – logger, målinger og overvåking for agentaktivitet og orkestreringsflyter.
• CloudTrail – revisjonslogger for alle interaksjoner og API-kall.
• GuardDuty – trusseldeteksjon for overvåking av avvik og sikring av infrastruktur.
• Key Management Services – sentralisert administrasjon av krypteringsnøkler brukt på tvers av tjenester.

Figur 3. AWS referansearkitektur for flere agenter

Implementering av AI-agenter på Azure

Microsoft Azure tilbyr en moden og fleksibel plattform for utrulling av AI-agenter, komplett med dyp integrasjon på tvers av sine skytjenester og økosystem av grunnmodeller. Azures arkitektur er godt egnet for flerаgentsystemer på bedriftsnivå, og tilbyr skalerbarhet, modularitet og sterk styring.

Brukerinteraksjon

Brukerinteraksjon begynner med Microsoft Entra External ID, som håndterer brukerautentisering og identitetsføderasjon, og støtter både SSO for bedrifter og innloggingsflyter for forbrukere. På frontenden Azure Static Web Apps gir et raskt, globalt distribuert vertsmiljø for agentgrensesnitt, sikkert koblet til backend-API-er og tjenester.

Orkestreringslag

Orkestreringslaget i Azure drives vanligvis av Azure Container Apps, som støtter skalerbare containeriserte mikrotjenester. Disse containerne kjører orkestreringslogikken som styrer hvordan agenter kommuniserer, delegerer oppgaver og administrerer tilstander (alt mens de automatisk skaleres basert på etterspørsel).

AI-agenter

AI-agentene selv implementeres vanligvis ved hjelp av Azure Functions, som gjør at hver agents planleggings-, resonnerings- eller handlingslogikk kan kjøre som isolerte, serverløse komponenter.

LLM-er

For språk- og resonneringsevner, Azure OpenAI Service gir tilgang til ledende grunnmodeller som GPT-4o, GPT-4-turbo, GPT-3.5, og DALL·E, alt gjennom et fullstendig administrert, kompatibelt grensesnitt.

Verktøy

For å muliggjøre operasjoner i den virkelige verden kan agenter påkalle ulike verktøy via serverløse Azure Functions eller containeriserte mikrotjenester hostet på Azure Container Apps.

For kognitive oppgaver tilbyr Azure kraftige forhåndsbygde tjenester:

• Azure AI Vision – leverer OCR, objektgjenkjenning og romlig analyse
• Azure Cognitive Services – utvider agentenes evner til talegjenkjenning, oversettelse, anomalideteksjon og mer.

Disse verktøyene lar agenter samhandle med multimodale data og eksterne systemer på en fleksibel og skalerbar måte.

Minne

For minne og kontekstinnhenting støtter Azure flere backends:

• Cosmos DB – NoSQL nøkkel-verdi-/dokumentlager for øktdata eller minnetilstander. Dekker grafbruksområder (via Apache Gremlin) og vektorbruksområder via DiskANN.
• Azure SQL Database – strukturert lagring for relasjonelt minne eller metadata.
• Azure Blob Storage – lagrer dokumenter, embeddings, logger eller langsiktige minnestillbilder.
• Azure AI Search – muliggjør vektorsøk for RAG-basert innhenting og kontekstinjeksjon.

Tverrgående hensyn

Azure leverer også omfattende støtte for tverrgående hensyn:

• Entra, Azure RBAC – finkornet tilgangskontroll for brukere, tjenester og agenter.
• Azure Key Vault – sentralisert håndtering av hemmeligheter, API-nøkler og krypteringsnøkler.
• Application Insights + Azure Monitor – gir observerbarhet via logging, sporing og ytelsesovervåking.
• Microsoft Defender for Cloud – sikkerhetsovervåking og håndheving av samsvar.
• Microsoft Purview – datastyring, klassifisering og tilgangskontroll på tvers av minnelag.

Figur 4. Azure referansearkitektur for flere agenter

Kjøre AI-agenter på Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud Platform tilbyr et moderne, utviklervennlig miljø for å bygge og skalere AI-agenter. Kjent for sin sterke arv innen AI-forskning kombinerer GCP kraftige grunnmodeller med fleksibel serverløs databehandling, noe som gjør den til et sterkt valg for skyagnostiske, produksjonsklare systemer med flere agenter.

Brukerinteraksjon

Brukerinteraksjon i GCP håndteres via Firebase Authentication, som støtter et bredt spekter av innloggingsmetoder (inkludert e-post/passord, OAuth og sosiale innlogginger), mens Firebase Hosting fungerer som et sikkert og ytelsessterkt frontend-lag for nettbaserte agentgrensesnitt.

Orkestreringslag

Kjernen i agentorkestrering er Cloud Run, en fullt administrert tjeneste som kjører containeriserte arbeidsflyter med automatisk skalering. Cloud Run håndterer den tilstandsløse orkestreringslogikken: ruting av oppgaver, håndtering av agentkoordinering og opprettholdelse av feiltoleranse – samtidig som infrastrukturkompleksitet abstraheres bort.

AI-agenter

AI-agenter på GCP implementeres vanligvis ved hjelp av Cloud Functions, som innkapsler agentlogikk som planlegging, resonnering eller verktøykall i lette, hendelsesdrevne enheter. Disse funksjonene suppleres av Vertex AI, Googles enhetlige AI-plattform som tilbyr sømløs tilgang til toppmoderne grunnmodeller, inkludert Gemini, Gemma, og Imagen. Disse modellene driver avansert resonnering, generering og multimodal prosessering innenfor hver agent.

Verktøy

• Cloud Functions – utfører tilpasset logikk eller kaller API-er.
• Cloud Run – er vert for containeriserte verktøy eller tolkere (f.eks. Python-sandkasse).
• Vision AI – bilde- og videoanalyse (OCR, merking, deteksjon).
• Translation AI – flerspråklige oversettelsestjenester.
• Natural Language API – sentimentanalyse, entitetsuttrekk, klassifisering, syntaksparsing.

Minne

For minne- og kontekststyring tilbyr GCP flere lagrings- og gjenfinningsalternativer:

• Cloud Storage – lagrer dokumenter, innebygginger og ustrukturert minne.
• Vertex AI Search – semantisk søkemotor for RAG-lignende kontekstgjenfinning.
• Cloud SQL – lagring av relasjonsdata (f.eks. strukturert minne, metadata).
• Firestore – NoSQL nøkkelverdi- eller dokumentbasert minne.
• Spanner + Graph (via utvidelser) – grafbasert resonneringsstøtte (for GraphRAG-brukstilfeller).

Tverrgående hensyn

Tverrgående hensyn håndteres gjennom Googles innebygde sikkerhets- og observerbarhetsstakk:

• Cloud IAM – administrerer identitet og tilgang for brukere og agenter.
• Key Management Service (KMS) – administrerer krypteringsnøkler og hemmeligheter.
• Cloud Security Command Center – gir trusseldeteksjon og sikkerhetsinnsikt.
• Cloud Monitoring & Logging – observerbarhet for agenthandlinger, modellbruk og systemhelse.

Figur 5. GCP referansearkitektur for flere agenter

Konklusjon

Ettersom bedrifter kappløper om å integrere autonome AI-agenter i sin skynative infrastruktur, er det å velge en skyagnostisk arkitektur et strategisk imperativ.

AWS, Azure og GCP tilbyr hver et rikt sett med innebygde tjenester for å bygge, orkestrere og skalere AI-agenter. Hver skyleverandør tilbyr et modent og stadig utviklende økosystem av tjenester som kan drive robuste flere-agent-systemer i produksjon.

Hos Crunch-IS kan vi hjelpe med å designe og implementere AI-agentarkitekturer tilpasset din infrastruktur. Hvis du vil utforske den rette tilnærmingen for organisasjonen din, bestill en gratis konsultasjon med teamet vårt for å komme i gang.