De wereld van AI ontwikkelt zich razendsnel, en een van de meest baanbrekende innovaties van dit moment is de opkomst van AI-agents. Waar klassieke chatbots vooral reageren op vragen, zijn agents ontworpen om autonoom complexe taken uit te voeren. Ze denken mee, nemen beslissingen en schakelen tussen tools, alsof je een extra collega aan het werk zet.
In deze blog leer je wanneer het bouwen van een AI-agent zinvol is, hoe je dit aanpakt, en welke ontwerpprincipes zorgen voor een betrouwbare en veilige inzet in jouw organisatie.
Wat is een AI-agent?
Een agent is een systeem dat zelfstandig taken voor jou uitvoert. Denk aan het afhandelen van een klantenserviceverzoek, het boeken van een vlucht of het analyseren van fraude. Agents zijn anders dan traditionele automatisering doordat ze:
- Een LLM (Large Language Model) gebruiken om beslissingen te nemen tijdens het uitvoeren van workflows.
- Toegang hebben tot externe tools en daar dynamisch mee interacteren.
- Zelf fouten kunnen herkennen, corrigeren of het werk teruggeven aan een mens als dat nodig is.
Wanneer loont het om een agent te bouwen?
Een agent is vooral geschikt voor workflows die te complex of veranderlijk zijn voor regelgebaseerde systemen. Denk aan:
- Complexe besluitvorming, zoals het beoordelen van retourverzoeken.
- Onhoudbare regelsystemen, bijvoorbeeld bij vendor-beoordelingen.
- On gestructureerde data, zoals natuurlijke taal in e-mails of PDF’s.
Als een taak nog prima met een simpele regel of script kan worden opgelost, is een agent meestal overkill. Maar als nuance, flexibiliteit of redenering nodig is, is het tijd om agents te overwegen.
De bouwstenen van een agent
Elke agent bestaat uit drie fundamentele onderdelen:
- Model: Het taalmodel dat redeneert en beslissingen neemt.
- Tools: API’s of systemen waarmee de agent kan interacteren (zoals e-mails versturen of data ophalen).
- Instructies: Heldere richtlijnen over wat de agent moet doen, en hoe.
Voorbeeld: een ‘Weather Agent’ kan weerinformatie ophalen via een API en antwoord geven via gestructureerde instructies.
Van single-agent tot multi-agent systemen
Je kunt klein beginnen met één agent die alle stappen in een workflow uitvoert. Naarmate de complexiteit toeneemt, kun je overstappen op een multi-agent systeem, bijvoorbeeld:
- Manager Pattern: Een centrale ‘manager-agent’ stuurt andere gespecialiseerde agents aan.
- Decentraal model: Agents geven werk aan elkaar door, bijvoorbeeld bij een klantenserviceproces waarin verkoop, support en retouren aparte agents zijn.
Veiligheid en betrouwbaarheid
Agents kunnen krachtige acties uitvoeren. Daarom zijn veiligheidsmaatregelen cruciaal:
- Relevantiecontrole: voorkomt dat de agent afdwaalt.
- Veiligheidsclassificatie: beschermt tegen promptinjecties of ongepaste vragen.
- PII-filters: waken over privacygevoelige informatie.
- Tool-risicobeoordeling: evalueert hoe risicovol een actie is (bijv. terugbetalingen).
- Human-in-the-loop: schakelt een mens in bij gevoelige of mislukte taken.
Begin klein, schaal slim
De beste strategie is om klein te beginnen: kies één relevante workflow, test met echte gebruikers en verbeter iteratief. Gebruik eerst het krachtigste model om prestaties te meten, en optimaliseer daarna op snelheid en kosten met lichtere modellen.Bouw je agent met een goede basis: duidelijke instructies, veilige tools, slimme guardrails. En schaal pas op naar meerdere agents als dat echt nodig is.
Agents representeren de volgende stap in AI-automatisering. Ze zijn in staat om niet alleen vragen te beantwoorden, maar complete werkstromen zelfstandig af te handelen. Denk aan refundbeslissingen, ordertracking of het afhandelen van contracten.
Met de juiste bouwstenen, goed doordachte instructies en een veilig kader kunnen agents een echte digitale collega worden. Betrouwbaar, efficiënt en schaalbaar.
