Tekoälyagentit ovat vuoden 2026 kuumin aihe. Jokainen teknologiayritys rakentaa niitä, jokainen konsultti puhuu niistä, ja jokainen yrittäjä miettii pitäisikö sellainen hankkia.

Mutta kun pääset hehkutuksen ohi, vastaan tulee käytännön kysymys: miten tekoälyagentti oikeasti rakennetaan?

Ei riitä, että valitset kielimallin ja liität sen rajapintaan. Toimiva agentti koostuu kuudesta kerroksesta, joista jokainen vaikuttaa kaikkiin muihin. Väärä valinta yhdessä kerroksessa pakottaa tekemään kompromisseja kaikissa muissa.

Tämä opas käy läpi jokaisen kerroksen: mitä se tekee, mitä vaihtoehtoja on ja miten valitset oikean. Lopussa esittelen kuusi valmista arkkitehtuurimallia eri tilanteisiin -- aloittavasta yrittäjästä suuryrityksen tietoturvavaatimuksiin.

Et tarvitse ohjelmointitaustaa ymmärtääksesi kokonaisuutta. Mutta jos rakennat agentteja, tarvitset tämän viitekehyksen.

Jokainen tekoälyagentti -- yksinkertaisesta monimutkaiseen -- koostuu kuudesta kerroksesta. Ajattele niitä kuin talon rakentamista: perustukset ensin, kattomaalaus viimeisenä.

Jokainen kerros nojaa alempaan. Väärä perusta kaataa kaiken sen päällä.

Useimmat aloittavat ylhäältä -- "mikä kielimalli minun pitäisi valita?" -- ja etenevät alaspäin. Se on väärin päin. Aloita aina datasta.

Data-kerros on kallio, jonka päälle kaikki muu rakennetaan. Jokainen päätös ylempänä riippuu siitä, mitä dataa sinulla on, missä se sijaitsee, kuinka arkaluontoista se on ja miten sitä pitää käsitellä.

Jos ohitat tämän kerroksen tai kiirehdit sen läpi, rakennat kaiken myöhemmin uudelleen.

Vektoritietokannat mahdollistavat merkityspohjaisen haun. Ne tallentavat sisältösi matemaattisina esityksinä (embedding) ja hakevat niistä samankaltaisia -- ei avainsanoilla vaan merkityksellä. Tämä on RAG-tekniikan (Retrieval Augmented Generation) ydin: agentti vetää relevanttia kontekstia omasta datastasi.

Dokumenttivarastot säilyttävät raakamateriaalin ja rakenteisen metadatan. MongoDB, Elasticsearch ja PostgreSQL ovat yleisimmät vaihtoehdot.

Graafitietokannat (kuten Neo4j) tallentavat kohteiden välisiä suhteita. Kun agentti tarvitsee vastauksen kysymykseen "miten nämä asiat liittyvät toisiinsa?", se on graafin aluetta.

Ensimmäinen kysymys ennen mitään muuta: missä data sijaitsee ja kuka näkee sen?

Tämä yksittäinen kysymys määrittää puolet arkkitehtuurista:

Pilkkomisstrategia on tärkeämpi kuin useimmat tajuavat. Pienet palat antavat tarkkoja hakutuloksia mutta menettävät kontekstin. Isot palat säilyttävät kontekstin mutta tuovat kohinaa. Merkityspohjainen pilkkominen -- jakaminen sisällön mukaan, ei merkkimäärän -- on nykyinen paras käytäntö.

Työkalut ovat tapa, jolla agentti toimii ulkomaailmassa. Jokainen työkalu tekee täsmälleen yhden asian, ottaa määritellyt syötteet ja tuottaa ennustettavan tuloksen.

Yhden vastuun periaate on ehdoton. Työkalu joka tekee kahta asiaa on kaksi työkalua jotka pitää erottaa.

Python-skriptit UV:llä -- Nopein tapa. UV mahdollistaa täysin itsenäiset Python-skriptit, joissa riippuvuudet määritellään suoraan skriptin sisällä. Ei virtualenv-hallintaa, ei requirements.txt-tiedostoja, ei riippuvuusristiriitoja.

Go-binäärit -- Go kääntyy yhdeksi binääririedostoksi ilman ajonaikaisia riippuvuuksia. Ei "asensitko Python 3.12?" -keskusteluja. Suorituskykykriittisissä tilanteissa paras valinta.

MCP-palvelimet (Model Context Protocol) -- Avoin standardi kielimallien yhdistämiseksi ulkoisiin työkaluihin ja datalähteisiin. Valmiita MCP-palvelimia on olemassa Google Drivelle, Slackille, GitHubille, Postgresille ja kymmenille muille palveluille.

Taidot edustavat aitoa paradigman muutosta. Anthropic julkaisi ne avoimena standardina joulukuussa 2025, ja sittemmin Microsoft (VS Code, GitHub Copilot), OpenAI (Codex), Google (Gemini CLI), Cursor ja kymmenet muut alustat ovat ottaneet ne käyttöön.

Tämä on kerros, josta useimmat eivät vielä tiedä. Ja se muuttaa kaiken.

Työkalut suorittavat toimintoja ja palauttavat tuloksia. Taidot injektoivat toimialaosaamista ja käyttäytymisohjeita agentin päättelyyn.

Työkalu on "kutsu tätä rajapintaa." Taito on "näin asiantuntija lähestyy tätä kokonaisuutta -- mukaan lukien mitä työkaluja käytetään, missä järjestyksessä ja mihin pitää kiinnittää huomiota."

Perinteiset MCP-palvelimet 90+ työkalulla kuluttavat yli 50 000 tokenia JSON-skeemoja ennen kuin agentti edes aloittaa päättelyn. Se on kallista, hidasta ja tuhlailevaa.

Taidot käyttävät kolmitasoista latausmallia:

Agentti voi käyttää tuhansia taitoja ilman konteksti-ikkunan turvotusta.

Muisti on raja "hyödyllisen työkalun" ja "aidosti käyttökelpoisen agentin" välillä. Ilman muistia jokainen keskustelu alkaa nollasta. Muistin kanssa agentti oppii ja kehittyy ajan myötä.

Vektorihaku (semanttinen palautus) -- Tallenna keskusteluvuorot ja faktat embedding-muodossa. Hae merkityksen perusteella. Paras "etsi jotain aiheeseen X liittyvää" -kyselyihin.

Tietograafi (rakenteinen palautus) -- Tallenna kohteet ja suhteet aikaleimoineen. Paras "miten X ja Y liittyvät toisiinsa?" ja "mitä X:stä on muuttunut ajan myötä?" -kyselyihin.

Tuotantosuositus: käytä molempia.

Kielimallikerros on se, missä päättely tapahtuu. Mutta valinta ei ole pelkästään "mikä malli." Se on "mitkä mallit, milloin ja miten ne toimivat yhdessä."

Tässä useimmat maksavat liikaa tai saavat liian vähän. Oikea reititys on ero 200 euron kuukausikustannuksen ja 2 000 euron kuukausikustannuksen välillä -- samoilla tuloksilla.

1. Tehtäväpohjainen reititys -- Ohjaa tehtävätyypin mukaan:

2. Kaskadireititys -- Aloita halvalla, eskaloida epävarmuudessa:

3. Varajärjestelmä -- Ensisijainen → toissijainen → kolmas vaihtoehto. Seuraa palveluntarjoajan tilaa 30 sekunnin välein. Pitää agentin käynnissä katkosten aikana.

Orkestrointikerros sitoo kaiken alemman toimivaksi järjestelmäksi. Se hallinnoi agenttisilmukkaa: kehote → päättely → toiminta → havainto → toisto.

Yksittäinen agentti -- Yksi agentti, kaikki työkalut. Toimii hyvin 10--15 työkaluun asti. Yksinkertaisin rakentaa ja debugata.

Moniagentti aliagentteilla -- Pääagentti delegoi erikoistuneille aliagentteille. Jokainen saa oman konteksti-ikkunan ja työkalut. Anthropicin tutkimuksen mukaan moniagenttijärjestelmä (Opus 4 + Sonnet-aliagentit) päihitti yksittäisen Opus 4:n 90,2 prosentilla.

Reititinmalli -- Kevyt agentti luokittelee saapuvat pyynnöt ja ohjaa ne erikoistuneille agenteille.

Ihminen silmukassa -- Agentti ehdottaa toimintoja kriittisissä kohdissa. Ihminen hyväksyy, muokkaa tai hylkää. Ehdoton vaatimus kaikessa, mikä koskettaa rahaa, juridisia asioita tai asiakasviestintää.

Älä yliajattele. Etsi oma rivisi: