Vad är Team Two? AI-agenter som arbetar där ert företag redan arbetar
Av Team Two · Senast uppdaterad 23 september 2026 · 4 min läsning
De flesta företag har redan provat AI. Någon klistrar in ett kundmejl i ett chattfönster, får tillbaka ett hyggligt utkast och klistrar in det i svaret. Det hjälper den personen, en gång. Det förändrar inte hur teamet arbetar.
Team Two är byggt för nästa steg: AI-agenter som är en del av hur ert företag fungerar. De finns i de Slack-kanaler, Teams-chattar och inkorgar där förfrågningarna redan kommer in. De svarar utifrån era egna dokument. De kan slå upp saker och utföra åtgärder i de verktyg ni kopplar in. Och de ser och gör bara det som personen de arbetar åt har behörighet att se och göra.
En agent är en roll, inte en prompt
I Team Two skapar ni agenter på samma sätt som ni skulle beskriva en roll i teamet. Varje agent har ett namn och ett handle, en persona som styr hur den skriver och vad den fokuserar på, en uppsättning verktyg den får använda och de kunskapskällor den får hämta från.
En supportagent kan ha ert hjälpcenter, er återbetalningspolicy och läsbehörighet till ert ärendesystem. En ekonomiagent kan ha er utläggspolicy och ett kalkylverktyg. En onboardingagent kan ha personalhandboken och inget annat. Ni bestämmer omfattningen, och omfattningen upprätthålls.
Den fungerar i kanalerna ni redan använder
Ni behöver inte be medarbetarna öppna ännu en app. Agenterna ansluter till de platser där arbetet redan sker:
- Slack-kanaler och trådar, där medarbetare nämner en agent eller frågar i en kanal som agenten bevakar.
- Chattar och kanaler i Microsoft Teams.
- E-post, så att en agent kan arbeta i en delad inkorg.
- Webhooks och ett REST API, för era egna system och interna verktyg.
- Team Twos webbapp, för längre arbetspass tillsammans med en agent.
En konversation i en tråd stannar hos samma agent. Om någon svarar i Slack-tråden i morgon fortsätter agenten med hela historiken i stället för att börja om.
Den svarar utifrån er kunskap, med källor
Ladda upp dokument som policyer, produktdokumentation, driftrutiner eller avtal, så delar Team Two upp dem i avsnitt, indexerar dem och hämtar de mest relevanta när en agent svarar. Svaren hänvisar till dokumentet de kommer från, så att medarbetarna kan kontrollera dem.
Dokument har ägare och synlighet, precis som filer på en delad enhet. Ett dokument kan vara privat för en person, delat med ett team eller synligt i hela arbetsytan. När en agent söker, söker den bara i det den har behörighet till.
En agent, eller ett team av agenter
Många förfrågningar behöver en agent. Vissa behöver flera. När en förfrågan har tydligt avgränsade delar, till exempel att kontrollera en order, läsa en avtalsklausul och skriva ett svarsutkast, kan en lead-agent lämna över delarna till specialistagenter som arbetar parallellt och sedan sammanställa det de lämnar tillbaka.
Specialistagenter kan inte starta egna agenter, och varje specialistagent arbetar med samma behörigheter som personen som frågade. Det finns gränser för hur många som kör samtidigt och hur länge var och en får hålla på, så att en enskild förfrågan inte kan skena iväg med er budget. Vi går igenom ett fullständigt exempel i Från en rörig Slack-tråd till ett agentteam.
Människor behåller kontrollen
Agenter agerar åt människor, inte i stället för dem. Några saker gör det konkret:
- Agenter använder bara de verktyg ni ger dem. En agent utan skrivverktyg kan inte ändra något.
- Varje chatt tillhör personen som startade den. Administratörer hanterar agenter och inställningar, men kan inte läsa någon annans konversationer om de inte har delats med dem.
- Ändringar som görs via plattformen registreras i en revisionslogg, och tokenanvändningen följs upp per agent.
- Ni kan följa en agents arbete i realtid: vilken agent som valdes, vilka dokument den sökte i och vilka verktyg den anropade.
Vårt inlägg om vem som har kontrollen går in på detaljerna.
Ni väljer modell
Team Two körs på modeller från Anthropic och OpenAI, eller på en modell ni själva driftar med vLLM. Ni kan välja en standard, låta Team Two falla tillbaka på en annan leverantör om en inte är tillgänglig, eller kräva att känsligt arbete stannar på en lokal modell. Er data lagras i EU, i Stockholm. Vad det innebär för modellanrop förklaras i vart er data tar vägen.
Vem det är till för
Vi byggde Team Two för företag med ungefär 50 till 500 anställda i Norden och övriga Europa som redan arbetar i Slack eller Microsoft Teams. De är tillräckligt stora för att samma frågor och förfrågningar ska återkomma i flera team varje dag, och tillräckligt små för att ingen har tid att bygga och underhålla en egen agentplattform.
Om det låter som ni, boka en demo så sätter vi upp en första agent på era egna dokument.
Vanliga frågor
Är Team Two en chattbot?+
Nej. En chattbot är en konversation med en modell. Team Two är lagret runt modellen: agenter med definierade roller, kopplade till era kanaler, er kunskap och era verktyg, med behörigheter och ett revisionsspår.
Behöver vi utvecklare för att komma igång?+
Nej. Agenter, kunskap och kanalkopplingar konfigureras i administrationsappen. Utvecklare kan använda API:et och webhooks om de vill koppla in interna system.
Används vår data för att träna modeller?+
Nej. Vi använder inte kunddata för att träna AI-modeller. Se vår integritetspolicy och lista över underbiträden.
