# Agentisk modus: coreAI byggjer sin eigen kontekst når svaret manglar

Når coreAI ikkje har dekning i konteksten han allereie har fått inn, gjer agentisk modus assistenten i stand til å byggje konteksten sjølv – i staden for å gjette eller gi opp. Han vel sine eigne verktøy undervegs: semantisk søk, nøkkelordsøk og strukturert filtrering mot din eigen kunnskapsbase – og i tillegg eksterne MCP-API-ar om du har kopla assistenten til relevante kjelder. Du slår funksjonen på per assistent, og endrar korleis han tenkjer, ikkje berre kva han veit.

![Skisse av korleis coreAI vel verktøy i agentisk modus](/articles/agentic-mode.webp)

## Kva er agentisk modus?

Tradisjonell RAG (Retrieval-Augmented Generation) hentar kontekst på førehand: systemet gjer eitt søk, dyttar resultata inn i prompten, og lèt språkmodellen svare ut frå det han fekk. Agentisk modus snur dette. I staden for å førehandslaste kontekst, blir søk i kunnskapsbasen eksponert som eit verktøy språkmodellen sjølv kan kalle – så mange gonger han treng for å dekkje spørsmålet.

Det betyr at assistenten tek eigne avgjerder undervegs: kva for søk som skal køyrast, korleis dei skal formulerast, og når han har nok til å svare. På samansette spørsmål er det skilnaden mellom eit halvt svar og eit heilt.

## Slik resonnerer assistenten i fleire steg

Etter kvart søk gjer coreAI ein dekningssjekk: han identifiserer dei einskilde delspørsmåla og namngjevne omgrepa i det brukaren spurde om, og kontrollerer at kvart av dei har direkte støtte i kjeldene som kom tilbake. Manglar noko, søkjer han på nytt med ei breiare eller meir spissa spørring før han i det heile teke byrjar å svare.

![Skisse av korleis coreAI gjer dekningssjekk og søkjer på nytt før han svarar](/articles/agentic-mode-reasoning.webp)

- på spørsmål med reelt innhald blir assistenten tvinga til å søkje i staden for å gjette
- han kan køyre fleire søk i same svar for å fange opp alle delane av eit spørsmål
- finn han framleis ikkje dekning, seier han frå om at svaret ikkje finst i kunnskapsbasen – i staden for å dikte
- alle treffa frå søka blir samla, slik at svaret kan vise nøyaktig kva for kjelder det byggjer på

Døme: «Kva er returretten dykkar, og kor lang tid tek ein refusjon?» er eigentleg to spørsmål. Agentisk modus søkjer først på returrett, deretter på refusjonstid, og svarar på begge. Ei einskild førehandslasting ville lett bomma på den eine halvparten.

## Verktøya assistenten kan bruke

Agentisk modus gjev språkmodellen eit lite, presist sett med verktøy – og han vel sjølv kva som passar:

- semantisk søk for naturleg-språk-spørsmål, breie tema og tilrådingar
- nøkkelordsøk for å slå opp eksakte termar: personnamn, roller, dokumenttitlar eller produktnummer
- strukturert filtrering for produktassistentar, til dømes på pris, produktnummer eller om vara er på tilbod
- eksterne verktøy via MCP (Model Context Protocol) – for live-data eller handlingar som ligg utanfor kunnskapsbasen

Har assistenten både eigen kunnskapsbase og tilkopla MCP-serverar, kan han kombinere interne og eksterne verktøy i same svar: hente fakta frå dine eigne kjelder og sjekke ein live-status frå eit anna system i éin og same runde.

## Når agentisk modus gjer størst skilnad

Agentisk modus løner seg mest når spørsmåla er samansette, når svaret er spreidd over fleire kjelder, eller når brukaren ventar at assistenten hentar noko ferskt frå eit anna system. Du får meir fullstendige svar, etterprøvbare kjeldetilvisingar, og ein assistent som heller seier frå enn å hallusinere når informasjonen ikkje finst.