AI-funktioner

AI som agerar, inte bara svarar

APIANTs AI är plattformsintegrerad, inte påbyggd. Från en AI Co-Pilot som bygger connectorer till autonoma agenter med tillgång till över 500 integrationer - det här är AI som fungerar i hela integrationsplattformen.

AI-co-pilot

Assembly Editor AI Co-Pilot

Den första i sitt slag. Co-Pilot läser API-dokumentation, bygger connectorer, testar dem mot live-API:er och korrigerar sig själv. Skriv in ett appnamn och se produktionsklara connectorer dyka upp.

Bygg kontaktdon medan du sover

Istället för att manuellt läsa API-dokumentation och konstruera varje operation för hand, gör Co-Pilot det tunga jobbet.

Co-Pilot läser API-dokumentation, bygger connectorer, testar dem mot live-API:er och korrigerar sig själv. Vi tror att vi är den första integrationsplattformen som gör detta.

Du kan bokstavligen låta den köra över natten och vakna upp till nya ingredienser: enskilda API-operationer som är redo att kombineras till recept i Automation Editor.

Läs mer på sidan Plattform
Behandlingssteg för AI Co-Pilot: läsa API-dokument, bygga endpoints, testa mot live-API:er och självkorrigerande autentiseringsmetoder
AI-agenter

AI-agenter som verkar inom den fullständiga plattformen

Medan andra behandlar AI-agenter som isolerade verktyg, arbetar APIANT-agenter inom den fullständiga integrationsplattformen. Mål, verktyg, över 500 anslutningar och en komplett automatiseringsmotor står till deras förfogande.

AI-agentarkitektur som visar mål, resonemang och verktygsåtkomst till kopplingar, automatiseringar, affärslogik och datafrågor

Mål + verktyg Arkitektur

Definiera vad agenten ska utföra och vilka verktyg den kan använda. Agenten räknar ut stegen, utför dem och hanterar gränsfall självständigt.

Tillgång till över 500 anslutningar

Agenter arbetar inte i ett vakuum. De har tillgång till alla anslutningar på APIANT-plattformen (CRM, ERP, marknadsföringsverktyg, databaser, anpassade API:er) - alla.

Autonom exekvering i flera steg

Inte bara enstaka API-anrop. APIANT-agenter utför autonomt arbetsflöden i flera steg: läser data, fattar beslut, skriver tillbaka, utlöser meddelanden, hanterar fel.

"Riktig data, riktiga API:er, riktig affärslogik. Inga sandlåde-demos."

AI-chattbot

En avtryckare. En handling. Allt däremellan är fantasi.

En APIANT AI Chatbot är bedrägligt enkel i sin struktur: en trigger (användarens meddelande) och en åtgärd (svaret). Men mellan dessa två punkter ligger plattformens fulla kraft: AI, villkor, datauppslag, andra automatiseringar och all logik som du kan utforma.

Chatbot-flöde: användaren ställer en fråga, automatiseringsmotorn bearbetar genom avsikt, API-fråga och formatering, returnerar strukturerat svar

Avtryckare

Användaren skickar ett meddelande till chatboten

Logiskt lager

  • AI-behandling och resonemang
  • Villkorlig förgrening
  • Uppslagning av data från alla anslutna system
  • Utlösa andra automatiseringar
  • Skriva data till CRM, databaser, API:er
  • Skicka meddelanden och varningar
  • Anpassad affärslogik av valfri komplexitet

Åtgärd

Svar, API-anrop, dataskrivning, meddelande, vad som helst

"En chatt är en utlösare och en åtgärd. Allt däremellan bestäms av er fantasi."

Kundtjänst

En chatbot som söker upp orderstatus, kontrollerar lager, skapar ärenden och eskalerar till människor, allt i ett och samma konversationsflöde.

Databehandling

Be chatboten att ta fram rapporter, uppdatera register, synkronisera data mellan olika system eller utlösa arbetsflöden via naturligt språk.

Interna verktyg

Ge ditt team ett konversationsgränssnitt till hela din tekniska stack. Inget hoppande mellan instrumentpaneler. Fråga bara så agerar den.

Se hur en APIANT-chatbot hanterar förfrågningar om efterlevnad av GDPR i fem system på mindre än två minuter.

Se exempel på GDPR-chatbot
MCP-servrar

AI-anslutning på protokollnivå

MCP-servrar tillhandahåller ett standardiserat protokoll för AI-modeller och agenter för att kommunicera direkt med APIANT-plattformen. I stället för anpassade API-omslag upptäcker AI-system verktyg, förstår scheman och utför operationer via ett enda konsekvent gränssnitt.

AI-agenter, chatbots och LLM-applikationer ansluter till över 500 integrationer via MCP:s protokoll med öppen standard.

Utforska MCP-servrar

Utforska AI på APIANT

AI som fungerar i den fullständiga integrationsplattformen. Inte bultad på. Inte sandlåda. Produktionsfärdig.

Vanliga frågor och svar

Vad betyder egentligen "plattformsnativ AI", jämfört med en chatbot kopplad till ett API?

De flesta AI-integrationsverktyg är wrappers: en LLM ovanpå en fast uppsättning API-anrop. APIANTs AI fungerar inuti den fullständiga integrationsplattformen. Co-Pilot skriver kopplingar. Agenter anropar över 500 förbyggda integrationer, utlöser automatiseringar och kör arbetsflöden i flera steg med fullständig åtkomst till din affärslogik. Det är AI som en operatör av plattformen, inte ett konversationslager framför den.

Vilken LLM driver andrepiloten och agenterna, och kan vi ta med vår egen modell?

APIANT är modelloberoende. Co-Pilot och agenter körs som standard på aktuella frontier-modeller, och MCP-servrar exponerar dina integrationer som verktyg som alla kompatibla LLM kan anropa (inklusive modeller du själv hostar). Om efterlevnad kräver en specifik modell eller distributionsregion arbetar vi med det under onboarding.

Hur mycket gör co-piloten egentligen på egen hand, och vad behöver fortfarande granskas av en människa?

Co-Piloten läser API-dokumentationen, fastställer autentisering, genererar ingredienser (enskilda operationer), testar dem mot live-slutpunkter och korrigerar sig själv när något misslyckas. En arbetsflödesarkitekt granskar fortfarande ingredienserna innan de kopplas till kundorienterade automatiseringar, på samma sätt som du skulle granska vilken ny koppling som helst. Co-Piloten eliminerar det mödosamma arbetet med att läsa dokumentation och skriva standardinställningar, inte bedömningen av vad som ska distribueras.

Hur förhindras AI-agenter från att vidta destruktiva handlingar?

Agenter arbetar med explicita mål och en begränsad uppsättning verktyg; de kan inte anropa något som du inte har exponerat för dem. Du definierar skyddsräcken på automatiseringslagret (godkännandesteg, villkorliga grenar, hastighetstak, granskningsloggning). Varje agentåtgärd körs genom samma exekveringsmotor som mänskligt utlösta automatiseringar, så allt loggas med fullständiga begäranden och svarstexter. Du får autonomin utan explosionsradien.

Skickar AI:n någonsin våra kunddata till tredjepartsleverantörer av LLM?

Endast när du konfigurerar det, och endast de fält som explicit skickas till modellen. För Co-Pilots arbete med att bygga kopplingar är indata API-dokumentation och dina egna testdata. För agenter och chattrobotar styr du vilka fält som ingår i modellkontexten. Företagsdistributioner dirigerar vanligtvis modellanrop via ditt eget molnkonto eller en privat slutpunkt; vi granskar dataflödet under upphandlingen.

Vad är MCP, och varför ska vi bry oss?

MCP (Model Context Protocol) är en öppen standard som låter AI-modeller upptäcka verktyg, förstå deras scheman och anropa dem via ett konsekvent gränssnitt. APIANTs MCP-servrar exponerar dina 500+ integrationer som inbyggda verktyg som alla MCP-kompatibla modeller kan anropa. Inget anpassat funktionsanropslim, inga skräddarsydda omslag. Det är interoperabilitet på protokollnivå mellan AI och ditt integrationslager.

Kan vi använda APIANTs AI-funktioner utan att bygga om våra befintliga integrationer?

Ja. Agenter, chatbotlagret och MCP-servrar fungerar alla ovanpå dina befintliga automatiseringar och kopplingar. Bygg integrationen en gång i Automation Editor och låt sedan agenterna anropa den eller exponera den via MCP. AI:n är ett åtkomstlager, inte en ersättning för det integrationsarbete du redan har gjort.