30 aug. 2025·8 min
En enkel mental modell för hur AI tänker när den bygger appar
En tydlig mental modell för hur AI genererar kod och beslut i appar — tokens, kontext, verktyg och tester — plus begränsningar och praktiska prompting‑tips.
En tydlig mental modell för hur AI genererar kod och beslut i appar — tokens, kontext, verktyg och tester — plus begränsningar och praktiska prompting‑tips.
När folk säger “AI tänker” menar de oftast något i stil med: den förstår din fråga, resonerar kring den och bestämmer ett svar.
För moderna textbaserade AI‑modeller (LLM) är en mer användbar mental modell enklare: modellen förutspår vilket textstycke som ska komma härnäst.
Det kan låta otillräckligt — tills du ser hur långt “nästa text” kan räcka. Om modellen har lärt sig tillräckligt många mönster under träning kan förutsägelsen av nästa ord (och nästa, och nästa) producera förklaringar, planer, kod, sammanfattningar och till och med strukturerade data som din app kan använda.
Du behöver inte lära dig den underliggande matematiken för att bygga bra AI‑funktioner. Det du behöver är ett praktiskt sätt att förutse beteende:
Denna artikel är den typen av modell: inte hype, inte ett djupt tekniskt papper — bara de koncept som hjälper dig att designa pålitliga produktupplevelser.
Ur en appbyggarens perspektiv är modellens “tänkande” den text den genererar som svar på den input du ger (din prompt, användarmeddelanden, systemregler och eventuellt hämtat innehåll). Modellen kontrollerar inte fakta som standard, surfar inte webben och “vet” inte vad din databas innehåller om du inte skickar den informationen.
Sätt förväntningarna därefter: LLM:er är otroligt användbara för att utforma, omvandla och klassificera text, samt för att generera kodliknande utdata. De är inte magiska sanningsmaskiner.
Vi delar upp den mentala modellen i några delar:
Med dessa idéer kan du designa prompts, UI och skydd som får AI‑funktioner att kännas konsekventa och trovärdiga.
När folk säger att en AI “tänker” är det lätt att föreställa sig att den resonerar som en människa. En mer användbar mental modell är enklare: den gör extremt snabb autocomplete — en liten bit i taget.
En token är en textbit modellen arbetar med. Ibland är det ett helt ord ("äpple"), ibland del av ett ord ("app" + "le"), ibland skiljetecken och ibland blanksteg. Den exakta uppdelningen beror på modellens tokenizer, men slutsatsen är: modellen bearbetar inte text som prydliga meningar — den arbetar med tokens.
Modellens kärnloop är:
Det är allt. Varje stycke, punktlista och ”resonemangskedja” du ser byggs genom att upprepa denna nästa‑token‑prediktion många gånger.
Eftersom modellen sett enorma mängder text under träning lär den sig mönster som hur förklaringar vanligtvis flyter, hur ett artigt e‑postmeddelande låter eller hur en buggfix vanligtvis beskrivs. När du ställer en fråga genererar den ett svar som passar de mönster den lärt sig och matchar den kontext du gav.
Det är därför den kan låta självsäker och sammanhängande även när den har fel: den optimerar för vilken text som bör följa — inte för att kontrollera verkligheten.
Kod är inget särskilt för modellen. JavaScript, SQL, JSON och felmeddelanden är alla bara sekvenser av tokens. Modellen kan producera användbar kod eftersom den lärt sig vanliga kodmönster, inte för att den verkligen “förstår” din app som en ingenjör i ditt team skulle göra.
När folk frågar “var fick modellen det svaret ifrån?” är den mest användbara mentala modellen: den lärde sig mönster från ett stort antal exempel och kombinerar nu dessa mönster för att förutspå vilken text som bör komma härnäst.
Under träning visas modellen många textstycken (böcker, artiklar, kod, dokumentation, Q&A och mer). Den övar uppgiften: givet en text, förutsäga nästa token. När den missar justeras modellens interna parametrar så att den blir något mer benägen att förutsäga en bättre nästa token nästa gång.
Med tiden adderas dessa justeringar. Modellen börjar koda in relationer som:
Eftersom den lär sig statistiska regelbundenheter — inte ett fast manus — kan den kombinera mönster på nya sätt. Om den sett många exempel på “förklara ett koncept” och många exempel på “din app‑situation” kan den ofta smälta ihop dem till ett skräddarsytt svar.
Detta är varför en LLM kan skriva ett rimligt onboarding‑mail för en nischad produkt eller anpassa en generisk API‑integration för en specifik stack. Den hämtar inte ett lagrat stycke; den genererar en ny sekvens som matchar de inlärda mönstren.
Även om viss träningsdata inkluderade en specifik fakta (t.ex. en prisnivå eller intern policy) bör du inte anta att modellen pålitligt kan “slå upp” den. Träning fungerar inte som att indexera en kunskapsbas du kan fråga senare. Det är närmare kompression: många exempel destilleras till vikter som påverkar framtida prediktioner.
Det betyder att modellen kan låta säker om detaljer den gissar utifrån vad som vanligtvis förekommer i liknande kontext.
Mönsterinlärning är kraftfullt för att producera flytande, relevanta texter, men flyt är inte samma sak som sanning. Modellen kan:
För appbyggare är viktigaste slutsatsen: en LLM:s svar kommer oftast från inlärda mönster, inte verifierade fakta. När korrekthet spelar roll vill du förankra utskriften med dina egna data och kontroller (det kommer vi till i senare avsnitt).
När en LLM skriver ett svar hämtar den inte en enda “rätt mening” från en databas. Vid varje steg förutspår den ett spektrum av möjliga nästa tokens, var och en med en viss sannolikhet.
Om modellen alltid valde den enskilt mest sannolika nästa token skulle svaren vara mycket konsekventa — men också repetitiva och ibland stelbenta. De flesta system samplar istället från sannolikhetsfördelningen, vilket introducerar kontrollerad slump.
Två vanliga inställningar påverkar hur varierade utskrifterna känns:
Om du bygger en app handlar dessa reglage mindre om att “vara kreativ” i konstnärlig bemärkelse och mer om att välja mellan:
Eftersom modellen optimerar för trovärdig text kan den producera uttalanden som låter bestämda — även när det underliggande påståendet är felaktigt eller saknar viktig kontext. Tonens självsäkerhet är inte bevis. Därför behöver appar ofta förankring (som retrieval) eller verifieringssteg för faktabaserade uppgifter.
Be en LLM: "Skriv en JavaScript‑funktion som tar bort dubbletter från en array." Du kan få någon av dessa, alla giltiga:
// Option A: concise
const unique = (arr) => [...new Set(arr)];
// Option B: explicit
function unique(arr) {
return arr.filter((x, i) => arr.indexOf(x) === i);
}
Olika sampling‑val leder till olika stilar (kortfattat vs explicit), olika avvägningar (hastighet, läsbarhet) och till och med olika kantfallsbeteenden — allt utan att modellen “byter åsikt”. Den väljer bara bland flera hög‑sannolikhets‑fortsättningar.
När folk säger att en AI “kommer ihåg” din konversation har den i verkligheten bara kontext: den text den kan se just nu — ditt senaste meddelande, eventuella systeminstruktioner och den del av tidigare chat som fortfarande ryms.
Kontextfönstret är en fast gräns för hur mycket text modellen kan överväga samtidigt. När konversationen blir lång faller äldre delar utanför fönstret och försvinner effektivt ur modellens synfält.
Det är därför du ibland ser beteenden som:
Om du fortsätter lägga till meddelanden i en tråd konkurrerar viktiga begränsningar om det begränsade utrymmet. Utan en sammanfattning måste modellen avgöra vad som är viktigt utifrån det som fortfarande syns — så den kan låta självsäker samtidigt som den saknar centrala detaljer.
En praktisk lösning är att periodvis sammanfatta: återge mål, beslut och begränsningar i ett kompakt block och fortsätta därifrån. I appar implementeras detta ofta som en automatisk “konversationssammanfattning” som injiceras i prompten.
Modeller tenderar att följa instruktioner som ligger nära utdata de ska generera. Så om du har måste‑följas‑regler (format, ton, kantfall), placera dem nära slutet av prompten — precis innan “Nu producera svaret.”
Om du bygger en app, behandla detta som gränssnittsdesign: bestäm vad som måste stanna i kontext (krav, användarpreferenser, schema) och se till att det alltid inkluderas — antingen genom att trimma historiken eller lägga till en kompakt sammanfattning.
För mer om att strukturera prompts, se /blog/prompting-as-interface-design.
LLM:er är väldigt bra på att producera text som låter som svaret du skulle förvänta dig av en kompetent utvecklare. Men “låter rätt” är inte samma som “är rätt”. Modellen förutsäger sannolika nästa tokens, inte att kontrollera utdata mot din kodbas, beroenden eller verkliga världen.
Om modellen föreslår en fix, en refaktor eller en ny funktion är det fortfarande bara text. Den kör inte din app, importerar inte paket, anropar inte ditt API eller kompilerar projektet om du inte uttryckligen kopplar den till ett verktyg som kan göra det (t.ex. en testrunner, en linter eller ett buildsteg).
Det är kontrasten:
När AI har fel gör den det ofta på förutsägbara sätt:
Dessa fel är svåra att upptäcka eftersom den kringliggande förklaringen oftast är koherent.
Behandla AI‑utdata som ett snabbt utkast från en kollega som inte kör projektet lokalt. Tilltron bör stiga kraftigt efter att du:
Om testerna misslyckas, anta att modellens svar bara är en utgångspunkt — inte en färdig lösning.
En språkmodell är bra på att föreslå vad som kan fungera — men ensam producerar den fortfarande bara text. Verktyg är vad som låter en AI‑driven app omvandla förslag till verifierade åtgärder: köra kod, fråga en databas, hämta dokumentation eller anropa ett externt API.
I app‑byggarflöden ser verktyg ofta ut som:
Den viktiga förändringen är att modellen inte längre låtsas veta resultatet — den kan kontrollera.
En användbar mental modell är:
Så minskas gissningsmomentet. Om linter rapporterar oanvända imports uppdaterar modellen koden. Om enhetstester misslyckas itererar den tills de går igenom (eller förklarar varför det inte går).
eslint/ruff/prettier för att bekräfta stil och hitta problem.Verktyg kan vara kraftfulla — och farliga. Följ principen om minsta privilegium:
Verktyg gör inte modellen “smartare”, men de gör din apps AI mer förankrad — eftersom den kan verifiera, inte bara berätta.
En språkmodell är utmärkt på att skriva, sammanfatta och resonera över text den kan “se”. Men den känner inte automatiskt till dina senaste produktändringar, företagspolicyer eller en specifik kunds kontouppgifter. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) är en enkel lösning: hämta först de mest relevanta fakta, låt modellen sedan skriva med de fakta som underlag.
Tänk på RAG som “open‑book AI”. Istället för att be modellen svara ur minnet hämtar din app snabbt ett antal relevanta utdrag från betrodda källor och lägger in dem i prompten. Modellen genererar sedan ett svar förankrat i det material som gavs.
RAG är ett bra standardval när korrekthet beror på information utanför modellen:
Om din apps värde hänger på “rätt svar för vår verksamhet” är RAG vanligtvis bättre än att hoppas att modellen gissar rätt.
RAG är bara så bra som det den hämtar. Om söket returnerar inaktuella, irrelevanta eller ofullständiga utdrag kan modellen självsäkert producera ett felaktigt svar — nu “förankrat” i en felaktig källa. I praktiken förbättrar bättre retrieval‑kvalitet (chunkning, metadata, färskhet och rankning) ofta noggrannheten mer än att justera prompts.
En “agent” är helt enkelt en LLM som kör i en loop: den gör en plan, tar ett steg, tittar på vad som hände och bestämmer vad som ska göras härnäst. Istället för att svara en gång itererar den tills den når ett mål.
En användbar mental modell är:
Planera → Gör → Kontrollera → Revidera
Denna loop förvandlar en enkel prompt till ett litet arbetsflöde. Det är också därför agenter kan kännas mer “självständiga” än chatt: modellen väljer åtgärder och sekvenserar dem.
Agenter behöver tydliga regler för när de ska sluta. Vanliga stoppsättningar inkluderar:
Guardrails är de begränsningar som håller loopen säker och förutsägbar: tillåtna verktyg, tillåtna datakällor, godkännande‑steg (människa‑i‑loopen) och utdataformat.
Eftersom en agent alltid kan föreslå “ännu ett steg” måste du designa för fel. Utan budgetar, timeouts och steglimiter kan en agent snurra i repetitiva åtgärder ("försök igen med en något annorlunda sökfråga") eller dra på sig kostnader.
Praktiska standardval: kapa iterationer, logga varje åtgärd, kräva validering av verktygsresultat och fallera snyggt med ett delvis svar plus vad den försökt. Det är ofta bättre UX än att låta agenten loopa för evigt.
Om du bygger med en vibe‑kodningsplattform som Koder.ai är denna “agent + verktyg”‑modell särskilt praktisk. Du chattar inte bara för förslag — du använder ett arbetsflöde där assistenten kan hjälpa till att planera funktioner, generera React/Go/PostgreSQL eller Flutter‑komponenter och iterera med checkpoints (t.ex. snapshots och rollback) så att du kan röra dig snabbt utan att förlora kontroll över ändringar.
När du sätter en LLM bakom en appfunktion är din prompt inte längre “bara text”. Den är gränssnittskontraktet mellan din produkt och modellen: vad modellen ska göra, vad den får använda och hur den måste svara så din kod på ett pålitligt sätt kan konsumera det.
Ett hjälpsamt tankesätt är att behandla prompts som UI‑formulär. Bra formulär minskar tvetydighet, begränsar val och gör nästa åtgärd uppenbar. Bra prompts gör samma sak.
Innan du släpper en prompt, se till att den klart anger:
Modeller följer mönster. Ett effektivt sätt att “lära” det mönster du vill ha är att inkludera ett enda exempel på bra input och bra output (särskilt om din uppgift har kantfall).
Även ett exempel kan minska fram‑och‑tillbaka och förhindra att modellen hittar på ett format ditt UI inte kan visa.
Om ett annat system ska läsa svaret — strukturera det. Be om JSON, en tabell eller strikta punktregler.
You are a helpful assistant.
Task: {goal}
Inputs: {inputs}
Constraints:
- {constraints}
Output format (JSON):
{
"result": "string",
"confidence": "low|medium|high",
"warnings": ["string"],
"next_steps": ["string"]
}
Detta förvandlar “prompting” till förutsägbar gränssnittsdesign.
Lägg till en explicit regel som: "Om nyckelkrav saknas, ställ förtydligande frågor innan du svarar."
Den meningen kan förhindra självsäkra, felaktiga svar — eftersom modellen då är tillåten (och förväntas) pausa och begära de saknade fälten istället för att gissa.
I praktiken är de mest pålitliga prompts de som matchar hur din produkt bygger och distribuerar. Om din plattform stödjer planering först, sedan generera ändringar, sedan exportera källkod eller deploya, kan du spegla det i promptkontraktet (planera → producera diff/steg → bekräfta → applicera). Koder.ai:s planeringsläge är ett bra exempel på hur det att göra processen till explicita faser kan minska drift och hjälpa team att granska ändringar innan de släpps.
Förtroende kommer inte från att en modell “låter självsäker”. Det kommer från att behandla AI‑utdata som en annan beroende i din produkt: mätt, övervakad och begränsad.
Börja med en liten uppsättning verkliga uppgifter din app måste klara. Gör dem till upprepningsbara kontroller:
Istället för att fråga “Är det bra?”, följ “Hur ofta passerar det?” Nyttiga mätvärden inkluderar:
När något går fel ska du kunna spela upp det. Logga (med lämplig redigering):
Det gör felsökning praktisk och hjälper dig att svara på “Ändrades modellen, eller ändrades vår data/verktyg?”
Några standardval för att förebygga vanliga incidenter:
Det betyder oftast att modellen kan producera sammanhängande, målinriktad text som ser ut att vara resultat av förståelse och resonemang. I praktiken gör en LLM nästa-token-prediktion: den genererar den mest sannolika fortsättningen givet din prompt, instruktioner och eventuell kontext.
För appbyggare är den användbara slutsatsen att “tänkande” är det beteende i utdata du kan forma och begränsa — inte någon intern garanti för sanning.
En token är en textbit som modellen bearbetar och genererar (ett helt ord, del av ett ord, skiljetecken eller blanksteg). Eftersom modeller arbetar på token-nivå — inte meningsnivå — styrs kostnader, gränser och trunkering av token‑mängden.
Praktiskt:
För att genereringen är probabilistisk. Vid varje steg tilldelar modellen sannolikheter till många möjliga nästa tokens, och de flesta system samplar ur den fördelningen istället för att alltid välja topp‑token.
För att göra utskrifterna mer förutsägbara:
LLM:er optimerar för att producera trovärdig text, inte att verifiera fakta. De kan låta säkra därför att säker formulering är ett vanligt mönster i träningen — även när det underliggande påståendet är en gissning.
I produktdesign bör du se flyt som “bra skrivning”, inte “korrekthet”, och lägga till kontroller (retrieval, verktyg, tester, godkännanden) när korrekthet är viktigt.
Kontextfönstret är den maximala mängden text modellen kan överväga samtidigt (systeminstruktioner, konversationshistorik, hämtade utdrag osv.). När tråden blir för lång faller äldre information ut ur fönstret och modellen kan inte “se” den längre.
Motåtgärder:
Inte automatiskt. Som standard surfar inte modellen på webben, läser din databas eller kör kod. Den har bara tillgång till det du inkluderar i prompten plus de verktyg du explicit kopplar.
Om svaret beror på interna eller uppdaterade fakta, skicka dem via retrieval (RAG) eller en verktygsanrop istället för att “fråga hårdare”.
Använd verktyg när du behöver verifierade resultat eller verkliga åtgärder istället för plausibel text. Vanliga exempel:
Ett bra mönster är föreslå → kontrollera → justera, där modellen itererar baserat på verktygsutdata.
RAG (Retrieval‑Augmented Generation) är “open‑book AI”: din app hämtar relevanta utdrag från betrodda källor (docs, ärenden, policyer) och inkluderar dem i prompten så modellen svarar med stöd av dessa fakta.
Använd RAG när:
Huvudrisk: dålig retrieval — förbättra sökningen, chunkning och färskhet oftare ger bättre resultat än att bara justera prompts.
En agent är en LLM som körs i en loop: den planerar, utför ett steg, kontrollerar resultatet och reviderar. Den är användbar för arbetsflöden som “hitta info → utarbeta → validera → skicka”.
För att hålla agenter säkra och förutsägbara:
Behandla prompts som ett gränssnittskontrakt: definiera mål, indata, begränsningar och utdataformat så din app kan lita på resultatet.
Praktiska förtroendebyggare: