OpenClaw: Rise of the agents

Det høres ut som tittelen på en litt for dyr sci-fi-film. Men OpenClaw er høyst virkelig: en plattform for KI-agenter som ikke bare svarer, men handler. Det er fascinerende, nyttig og tidvis ganske morsomt – helt til agenten sender 38 SMS-er til eksen din, sletter hele innboksen eller roter i ting den aldri burde hatt tilgang til.

OpenClaw har blitt voldsomt populært på kort tid, og det skjønner jeg godt.

Dette er ikke et verktøy som skriver et høflig svar og så overlater resten til deg. OpenClaw er laget for å gjøre ting. Den kan lese meldinger, hente informasjon, bruke verktøy, utføre oppgaver, huske over tid og jobbe på tvers av kanaler som Telegram, WhatsApp, Slack og iMessage.

Det er også derfor OpenClaw debatteres heftig i alle kanaler.

Når du gir en språkmodell både «hender» og setter den i en evig loop, får du ikke bare fart og effektivitet. Du får også risiko.

Og ja: Det er grunnen til at jeg fortsatt ikke anbefaler å installere dette rett på jobbmaskinen din og gi det tilgang til alt du er glad i.

I mine egne oppsett holder jeg den unna lokalnett, kundedata, kildefiler, annonsekontoer, e-post og regnskap. Og om jeg hadde hatt julebord, hadde jeg ikke gitt den tilgang til bildene derfra heller. Foreløpig.

For hvis en agent først får for vide fullmakter, er det ikke lenger bare «morsom KI». Da kan det fort bli ganske høy puls.

Samtidig er OpenClaw – og denne måten å bruke KI-agenter på – heller ikke noe du bør avfeie.

For det som skjer nå, er større enn enda en ny app eller modell. Vi beveger oss fra KI som svarer, til KI som handler. Det høres kanskje ut som en liten nyanse, men i praksis er forskjellen enorm. En chatbot hjelper deg med å tenke, skrive og sparre i en dialog du starter opp. Den fortsetter til du slutter å svare. Så er det ferdig. En agent i en loop kan hjelpe deg med å endre seg selv, hente og lage nye verktøy og lære å gjøre mer og mer. Og akkurat der ligger både nytten og faren.

Bare den siste uka har jeg fått innsikt i mange gode, norske eksempler. Alexander Haneng i Digital Norway holdt 13. mars webinaret «Bygg din egen KI-agent med OpenClaw», der han viste hvordan han hadde satt opp «Botten Anna» – en agent som kjører i bakgrunnen, kommuniserer via Telegram og utfører konkrete oppgaver. Den 16. mars arrangerte Vibelabs.no fagkveld om OpenClaw på MESH i Oslo, med dypdykk i hvordan slike agenter fungerer i praksis, hva som virker – og hva som virkelig ikke virker.

Det er befriende å kunne le når KI gjør dumme ting eller når andre kommer i trøbbel for å ha brukt KI feil eller for mye.

På fagkvelden på MESH fikk vi blant annet høre en historie fra scenen om en OpenClaw-agent som via iMessage hadde sendt 38 meldinger – blant annet til eierens ekskjæreste, husvert og en rekke andre kontakter i telefonlista.

Det er jo, isolert sett, morsomt.

Helt til du kjenner etter og innser at dette egentlig er sikkerhetsopplæring forkledd som standup.

For under alle de absurde historiene ligger det et alvor: Noen må gå først. Noen må teste, feile, rydde opp og finne ut hvor grensene går. Det er sånn teknologien modnes. Og det er sånn resten av oss kan lære uten å gjøre alle feilene selv.

Det mest interessante for meg er derfor ikke de spektakulære tabbene. Det er de gode oppsettene.

På MESH fikk vi innsikt i hvordan Findable har satt opp flere agenter i virksomheten sin. De brukes blant annet til å håndtere bugrapporter, feilretting, enkle supportsaker – og ja, en av dem bestiller mat til kontoret fra Oda.

Det høres nesten komisk ut, men det er også ganske opplysende. Poenget er ikke at «nå kan KI kjøpe dagligvarer». Poenget er at agenter kan ta seg av små, konkrete oppgaver som ellers spiser tid, oppmerksomhet og flyt i arbeidsdagen.

Et annet eksempel var agenten «Emma», som ble brukt til møtebooking under en stor båtmesse. Da det ble påpekt at hun hadde glemt å sette av tid til lunsj, løste agenten det ved å rydde plass i kalenderen og flytte på møtene som sto i veien.

Det er lett å avskrive slike historier som gimmick. Men det er nettopp her det begynner å bli interessant.

For når en agent kan lese kontekst, bruke verktøy, huske tidligere valg og ta initiativ innenfor noen rammer, begynner den å ligne mindre på en chatbot og mer på en digital kollega. Ikke en du nødvendigvis bør stole blindt på. Men en som kan være overraskende nyttig hvis du gir den riktig oppgave og tydelige grenser.

Og det er kanskje det viktigste jeg sitter igjen med etter å ha hørt disse eksemplene:

Den voksne måten å bruke OpenClaw på er ikke å tenke: «Wow, den kan styre masse. La oss koble på alt.»

Den voksne måten er å spørre: «Hvilken konkret oppgave kan jeg delegere, med minst mulig tilgang, innenfor en tydelig og kontrollert ramme?»

Der ligger forskjellen på en smart organisasjon og en organisasjon som senere må ha et svært alvorlig møte om hvorfor en agent plutselig tok seg friheter.

Det er også her presentasjonen på MESH traff noe viktig: Du gir ikke en agent full tillit fra dag én. Du bygger tillit trinnvis.

Tillit til KI-agenter må bygges i nivåer

Noe av den beste innsikten fra presentasjonen var nettopp dette: Tillit er ikke noe du «har» eller «ikke har» til en agent. Det er noe du bygger, oppgave for oppgave.

Et nyttig tankesett er å se for seg en tillitsstige:

Nivå 1: Lesing
Agenten får observere, hente inn informasjon og følge med – men ikke gjøre endringer. Den kan for eksempel lese meldinger, overvåke en innboks eller samle inn status fra ulike systemer.

Nivå 2: Oppsummering
Agenten får lov til å bearbeide informasjon og lage oversikter, forslag eller morgenbrief. Den gjør fortsatt ikke noe på egen hånd, men den sparer deg for tid.

Nivå 3: Utkast
Agenten kan skrive forslag til svar, formulere e-poster, lage oppgaver eller foreslå tiltak. Men det er fortsatt et menneske som godkjenner før noe sendes, endres eller publiseres.

Nivå 4: Handling med godkjenning
Agenten kan utføre konkrete oppgaver, men bare etter at du har sagt ja. Den kan for eksempel foreslå å booke et møte, bestille noe, opprette en sak eller gjøre en endring – men du sitter fortsatt med siste ord.

Nivå 5: Delegering innenfor tydelige rammer
Først her begynner det å ligne reell autonomi. Agenten får håndtere utvalgte oppgaver på egen hånd, men innenfor svært tydelige grenser. Ikke «gjør hva du vil», men «gjør dette, på denne måten, i dette rommet, og ikke noe mer».

Det fine med denne måten å tenke på, er at den gjør agentbruk mye mer praktisk og mye mindre ideologisk. Du trenger ikke ta stilling til om du stoler på KI generelt. Du trenger bare å ta stilling til om du stoler på at en agent kan løse én konkret oppgave på ett bestemt nivå.

Det er en veldig stor forskjell.

Jeg kan godt stole på at en agent leser en Slack-kanal og lager et sammendrag. Jeg er langt mer tilbakeholden med å la den svare kunder på egen hånd, flytte penger, sende meldinger fra min telefon eller rydde i filer den ikke forstår konsekvensene av.

Det er også derfor mange går feil. De hopper fra «den skrev et godt utkast» til «da kan den sikkert styre hele prosessen». Det er omtrent som å se en praktikant rydde et møterom pent, og så gi vedkommende tilgang til nettbanken.

Den riktige veien går nesten alltid i små steg. Først lese. Så oppsummere. Så foreslå. Så handle med godkjenning. Og først til slutt: få lov til å gjøre noe alene.

Når du tenker sånn, blir det også lettere å se hvor OpenClaw faktisk er nyttig. Ikke som en magisk altmuligmaskin, men som et verktøy for å delegere stadig litt mer – når agenten har fortjent det.

OpenClaws egen dokumentasjon er ganske nøktern på dette. Standardtanken er én betrodd brukerflate. Delte oppsett krever mer låsing. Nye oppsett bør starte med begrensede verktøyprofiler fremfor full tilgang. Det er i stor grad du selv som må ta ansvar for isolering, tilgangsstyring og for å begrense hvor stor skade agenten i verste fall kan gjøre.

Det er derfor jeg mener OpenClaw både er overhypet og undervurdert på samme tid.

Overhypet, fordi noen snakker om dette som om den digitale superassistenten allerede er ferdig pakket, trygg og klar til å overta halve virksomheten. Det er den ikke. OpenClaw er kraftfullt, fleksibelt og åpent – men også et prosjekt i rask utvikling, der mye av ansvaret ligger hos den som setter det opp.

Undervurdert, fordi dette peker mot noe veldig reelt: Programvare som ikke bare svarer på kommando, men som faktisk kan ta initiativ og utføre arbeid på dine vegne. Ikke nødvendigvis perfekt. Ikke nødvendigvis uten tilsyn. Men godt nok til at det vil endre hvordan vi organiserer arbeid.

Når agenter kan ta bugrapporter, gjøre research, håndtere enkel support, koordinere kalender, følge opp oppgaver og løse små operative floker, flyttes menneskets rolle gradvis. Fra den som manuelt utfører alt, til den som designer flyt, setter rammer, kvalitetssikrer og griper inn når agenten får litt for mye tro på egne evner.

Og det, tror jeg, er riktig måte å møte OpenClaw på.

Ikke med panikk.
Ikke med ukritisk forelskelse.
Men med nysgjerrighet, skepsis og ganske gode sikkerhetskopier.

For dette er starten på noe stort.

Men du trenger ikke gi hummeren nøklene til både huset og barskapet første dagen.

Martin Smestad Hansen, Smest AS