Door de opkomst van grote taalmodellen (LLM’s) is het mogelijk geworden om intelligente agents te ontwikkelen die complexe taken uitvoeren, zelfstandig beslissingen nemen en autonoom te opereren. Toch blijft het bouwen van effectieve AI agents een uitdaging die om een nauwkeurige afweging vraagt van diverse factoren. Denk hierbij aan de keuze voor de juiste architectuur, het inzetten van geschikte tools en het optimaliseren van de interactie tussen de agent en de computerinterface.

In dit artikel bieden we een praktische handleiding voor het ontwerpen en implementeren van effectieve AI agents. We komen de belangrijkste concepten, workflows en best practices aan bod die je helpen bij het creëren van succesvolle agentic systemen.

Wat zijn agentic systemen?

Het begrip “agent” kent meerdere definities. Voor sommigen zijn agents volledig autonome systemen die zelfstandig opereren en diverse tools benutten om complexe taken te volbrengen. Anderen zien agents als vooraf bepaalde implementaties die een vastgestelde workflow volgen.

BestAgent maakt onderscheid binnen deze varianten door alle benamingen samen te voegen onder de term agentic systems, maar er wordt wel een onderscheid gemaakt tussen workflows en agents:

• Workflows: Dit zijn systemen waarin LLM’s en tools via vooraf geschreven code worden aangestuurd. Ze volgen een vast traject en zijn ideaal voor taken met voorspelbare uitkomsten.
• Agents: Hier sturen LLM’s dynamisch hun eigen processen en het gebruik van tools aan. Ze nemen zelfstandig beslissingen over de uitvoering van een taak, wat hen flexibeler maakt en beter geschikt voor situaties waarin modelgestuurde besluitvorming vereist is.

Wanneer agentic systemen gebruiken?

Het is cruciaal te beseffen dat agentic systemen niet in alle situaties de ideale keuze zijn. BestAgent adviseert om te starten met de eenvoud en de complexiteit pas toe te voegen als dat echt nodig blijkt te zijn. Dit houdt in dat er zorgvuldig moet worden overwogen of de meer geavanceerde structuur van een agentic systeem opweegt tegen de nadelen die eraan verbonden zijn.

Houd bij deze afweging rekening met onder andere de volgende punten:

• Latency en kosten versus taakprestaties: Agentic systemen vragen vaak meer rekenkracht en middelen, wat een belangrijke overweging moet zijn.
• Voorspelbaarheid versus flexibiliteit: Terwijl workflows een consistente en voorspelbare uitvoering verzekeren, bieden agents de ruimte voor meer flexibiliteit wat betreft besluitvorming.
• Complexiteit: In veel gevallen kan het optimaliseren van enkele LLM-aanroepen al voldoende zijn om een taak te voltooien.

Agents zijn met name waardevol wanneer het om open vraagstukken gaat waarbij het aantal benodigde stappen niet vooraf te bepalen is. Bovendien lenen ze zich uitstekend voor taken die zowel conversatie als interactieve acties vereisen, duidelijke succescriteria kennen en waarbij feedback loops en menselijk toezicht een rol spelen.

Bouwstenen van agentic systemen

De kern van agentic systemen is te vinden in een ‘augmented LLM‘: een taalmodel dat is verrijkt met extra mogelijkheden, zoals retrieval, het gebruik van tools en geheugenfuncties. Deze uitbreidingen maken het mogelijk dat het model zelfstandig zoekopdrachten formuleert, relevante tools selecteert en bepaalt welke informatie bewaard moet blijven voor toekomstige interacties.

Het is daarbij essentieel dat deze extra functionaliteiten nauw worden afgestemd op de specifieke toepassing. Een eenvoudige en intuïtieve interface voor de LLM zorgt ervoor dat de mogelijkheden op een effectieve manier benut kunnen worden.

Workflows: patronen voor taakuitvoering

Binnen agentic systemen vormen workflows een fundamentele bouwsteen. Ze zorgen voor een gestructureerde aanpak bij het uitvoeren van taken en coördineren de samenwerking tussen LLM’s en tools. BestAgent onderscheidt hierbij de volgende workflowpatronen:

• Prompt chaining: Hierbij wordt een taak opgedeeld in een reeks stappen, waarbij elke oproep van de LLM de output van de vorige oproep verwerkt. Dit patroon is ideaal als een taak opgedeeld kan worden in vaste, opeenvolgende subtaken. Bijvoorbeeld het genereren van marketingcontent die vervolgens vertaald moet worden naar een andere taal.
• Routing: In dit patroon wordt de binnenkomende input geclassificeerd en doorgestuurd naar een gespecialiseerde taak. Dit maakt het mogelijk om complexere taken op te splitsen en voor elke prompt de juiste specialistische benadering toe te passen. Denk bijvoorbeeld aan het categoriseren van verschillende klantenservicevragen, zodat ze naar de juiste afdelingen worden geleid.
• Parallelization: Hierbij werken meerdere LLM’s gelijktijdig aan een enkele taak. Dit kan bijvoorbeeld door een taak op te splitsen in onafhankelijke subtaken (sectioning) of door meerdere keren dezelfde taak uit te voeren en vervolgens te kiezen voor de beste uitkomst (voting). Sectioning kan helpen als er extra veiligheid nodig is, terwijl voting zorgt voor een grondige evaluatie van de gegenereerde content.
• Orchestrator-workers: Dit patroon kenmerkt zich door een centrale LLM die taken verdeelt onder verschillende worker LLM’s. De centrale LLM verzamelt daarna de resultaten en synthetiseert een eindantwoord. Dit is ideaal voor complexe taken waarbij de verschillende benodigde acties van tevoren niet te voorspellen zijn, zoals bij het bewerken van meerdere codebestanden.
• Evaluator-optimizer: Hierbij genereert een LLM een antwoord en wordt dit vervolgens geëvalueerd door een andere LLM die feedback geeft. Dit iteratieve proces is effectief wanneer duidelijke evaluatiecriteria aanwezig zijn en herhaalde verfijning tot betere resultaten leidt. Een voorbeeld hiervan is een literaire vertaling, waarbij een evaluator de vertaalslag aanscherpt.

Agents: autonome besluitvorming

Agents zijn LLM’s die in staat zijn om met behulp van tools zelfstandig beslissingen te nemen. Op basis van feedback uit hun omgeving kunnen zij hun acties aanpassen en optimaliseren. Dit maakt ze uitermate geschikt voor taken waarvan het aantal stappen niet vooraf bepaald kan worden.

Een duidelijke en doordachte documentatie van de toolsets is hierbij van groot belang, zodat de agent altijd over de juiste informatie beschikt.

Omdat agents sterk afhankelijk zijn van hun interne besluitvorming, moet er veel vertrouwen in hun werking zijn. Daarom is het van essentieel belang om ze eerst uitvoerig te testen in een gecontroleerde sandbox-omgeving en passende beveiligingsmaatregelen, oftewel guardrails, te implementeren. Denk hierbij aan toepassingen zoals coding agents die programmeerproblemen oplossen of agents die volledige computeroperaties zelfstandig uitvoeren.

Kernprincipes voor het implementeren van agents

Bij het ontwerpen en implementeren van agents gelden drie belangrijke principes:

1. Eenvoud
   Houd het ontwerp van de agent zo simpel mogelijk. Een overzichtelijke structuur maakt het makkelijker om het systeem te onderhouden en eventuele problemen snel te signaleren.
2. Transparantie
   Laat duidelijk zien hoe de agent zijn beslissingen vormt. Transparantie in de planningsstappen bevordert vertrouwen en maakt het eenvoudiger om in te grijpen indien nodig.
3. Documentatie en testing
   Een gedegen documentatie van de agent-computer interface (ACI) is onmisbaar. Samen met uitgebreide testing vormt dit de basis voor een stabiele en betrouwbare werking van de agent.

De rol van frameworks

Er bestaan diverse frameworks die de implementatie van agentic systemen kunnen vereenvoudigen. Ze nemen vaak de standaard low-level taken uit handen, maar brengen soms extra abstractielagen met zich mee. Deze lagen kunnen het lastiger maken om de onderliggende prompts en responses te debuggen.

BestAgent adviseert dan ook om in eerste instantie direct gebruik te maken van LLM API’s en frameworks pas toe te voegen wanneer dat daadwerkelijk nodig blijkt. Mocht je toch kiezen voor een framework, zorg er dan voor dat je volledige controle en inzicht behoudt in de code onder de oppervlakte.

Praktijkvoorbeelden
Er is al veel gebeurd op het gebied van AI agents, en BestAgent heeft met diverse klanten aan innovaties gewerkt. Deze drie voorbeeldtoepassingen illustreren de kracht van agentic systemen:

• Klantenservice
  AI agents kunnen klantgegevens ophalen en verwerken, acties uitvoeren en direct vragen beantwoorden. Dit resulteert in een effectievere en efficiëntere klantenservice en kan de klanttevredenheid aanzienlijk verhogen.
• Coding agents
  Agents kunnen ingezet worden om code te genereren, te testen en te debuggen. Hierdoor kunnen ontwikkelaars hun productiviteit verhogen en de kwaliteit van de code verbeteren.
• Werving & Selectie
  AI-gestuurde CV-screening, kandidaatselectie en recruitmentautomatisering. De AI-agent analyseert automatisch de vacature en doorzoekt de interne verzameling CV’s om de beste matches te identificeren.

Bekijk voor meer voorbeelden uit de praktijk onze pagina use cases.

Tool ontwerp: de sleutel tot succes

Tools vormen een cruciaal onderdeel van elk agentic systeem. Zij maken het voor de agent mogelijk om te communiceren met externe services en API’s. Om succesvol te zijn, is het van belang dat tools zorgvuldig worden ontworpen en gespecificeerd.

Houd onder andere rekening met de volgende suggesties:

• Voorzie het model van voldoende tokens zodat het de tijd heeft om doordacht na te denken voordat het tot een conclusie komt.
• Behoud het oorspronkelijke format voor optimale herkenbaarheid, zoals het model gewend is via natuurlijke tekst op het internet.
• Zorg dat er geen overbodige formatting aanwezig is die de leesbaarheid kan verstoren.
• Maak het gebruik van de tool intuïtief en begrijpelijk voor de gebruiker.
• Test de tool grondig en voer verbeteringen door op basis van de feedback en eventuele fouten die het model maakt.

Conclusie

Het ontwikkelen van effectieve AI agents is een cyclisch proces dat zorgvuldig plannen, implementeren en evalueren vereist. Door de in dit artikel beschreven principes en best practices toe te passen, kun je agents creëren die niet alleen krachtig zijn, maar ook betrouwbaar en onderhoudbaar blijven.

Begin met eenvoudige prompts en optimaliseer deze met behulp van evaluaties. Voeg pas complexe, multi-step agentic systemen toe als de eenvoudige benaderingen tekortschieten. Uiteindelijk draait succes in de wereld van grote taalmodellen niet om het creëren van het meest geavanceerde systeem, maar om het ontwerpen van het juiste systeem voor jouw specifieke behoeften.

Wil je meer weten over hoe BestAgent jou kan helpen met het ontwikkelen en implementeren van AI agents? Neem dan contact met ons op via e-mail op [email protected] of bel ons op 050-3113072. Ons team van experts staat klaar om jouw vragen te beantwoorden en samen met jou te werken aan een slimme, toekomstbestendige oplossing.

Met deze handleiding heb je een uitgebreid overzicht gekregen van de fundamenten en best practices voor het bouwen van agentic systemen. Zo kun je weloverwogen beslissingen nemen en de juiste keuzes maken voor het automatiseren en optimaliseren van je bedrijfsprocessen. Succes met jouw AI-project en het bouwen van de volgende generatie intelligente agents!

AI agents spelen een steeds belangrijkere rol binnen moderne bedrijfsprocessen. Steeds meer organisaties ontdekken de toegevoegde waarde van systemen die op basis van Large Language Models (LLM’s) werken. In deze blog beantwoorden we een reeks veelgestelde vragen over de ontwikkeling van effectieve AI agents. We bespreken belangrijke verschillen tussen systemen, geven concrete voorbeelden van workflow-patronen, en geven praktische tips voor het bouwen en verbeteren van AI-systemen. Lees verder om te ontdekken hoe je deze technologie optimaal kunt benutten en welke tactieken het verschil maken.

Wat is het verschil tussen een “workflow” en een “agent” in de context van LLM-systemen?

Om te begrijpen hoe AI-oplossingen worden ingericht, is het belangrijk het onderscheid te kennen tussen workflows en agents:

• Workflows:
  Dit zijn vooraf gedefinieerde processen waarbij LLM’s en andere tools samen worden gebruikt via vastgestelde codepaden. Stel je een recept voor waarin elke stap en beslissing al vastligt; zo werken workflows: ze bieden voorspelbaarheid en consistentie voor taken waarbij de stappen vooraf bekend zijn. Dit model is ideaal voor situaties waarin alle bewerkingen in een vaste volgorde kunnen plaatsvinden.
• Agents:
  In tegenstelling tot workflows zijn agents dynamisch en flexibel. Een agent houdt zelf de controle over de volgorde van acties en kiest op basis van de gegeven input en de omgevingsfactoren welke stappen te zetten. Dit maakt hen bij uitstek geschikt voor contexten waarin flexibiliteit en schaalbare besluitvorming belangrijk zijn. De LLM gaat als het ware “zelf op pad” zonder vooraf vastgelegde paden, wat in veel situaties de efficiëntie kan verhogen.

Wanneer is het raadzaam een agentic systeem te gebruiken en wanneer kun je beter voor een workflow kiezen?

Het kiezen tussen een agentic systeem of een traditionele workflow hangt af van de complexiteit en aard van de taak.

Gebruik een agentic systeem wanneer:

• De taak complex en open-ended is, waarbij het aantal noodzakelijke stappen moeilijk vooraf te bepalen valt.
• Flexibiliteit en modelgestuurde besluitvorming cruciaal zijn voor de uitvoering.
• Er voldoende vertrouwen bestaat in de besluitvorming van het LLM om zelfstandig keuzes te maken.
• Je taken wilt schalen binnen een vertrouwde operationele omgeving.

Kies daarentegen voor een workflow wanneer:

• Een simpelere aanpak wenselijk is, bijvoorbeeld door individuele LLM-aanroepen te optimaliseren met retrieval en in-context voorbeelden.
• De taak duidelijk is omschreven en door een vooraf gedefinieerd stappenplan kan worden afgehandeld.
• Belangrijke performance-indicatoren als latency en kosten de doorslag geven.

Wat zijn de belangrijkste bouwstenen voor agentic systemen en hoe werken deze samen?

Een robuust agentic systeem bestaat uit een aantal kerncomponenten die samenwerken om complexe taken mogelijk te maken:

• Augmented LLM:
  Dit is de basis, een LLM die is uitgebreid met aanvullende functionaliteiten. Denk hierbij aan mogelijkheden voor retrieval (informatie ophalen), tools (externe services activeren) en memory (het onthouden van eerdere interacties).
• Retrieval (RAG):
  Door informatie uit een database – vaak een vector database – te halen en de LLM daarmee te voeden, krijgt deze extra context waardoor de gegenereerde antwoorden relevanter en gedetailleerder worden.
• Tools:
  Kleine, gespecialiseerde diensten of API’s stellen de LLM in staat om externe informatie te verzamelen of specifieke acties uit te voeren (bijvoorbeeld het ophalen van weersinformatie of het controleren van verzendstatus).
• Memory:
  Het geheugen van het systeem bewaart de geschiedenis van interacties, wat de LLM helpt bij het behouden van context in een lopend gesprek. Hierdoor kan de agent op eerdere interacties voortbouwen en zo beter inspelen op nieuwe input.

Door deze bouwstenen te combineren, ontstaat er een systeem dat niet alleen flexibel is, maar in staat is om complexere taken op een accuraat en dynamisch niveau uit te voeren.

Welke workflow-patronen worden met name toegepast bij het bouwen van AI-systemen?

Er zijn verschillende aanpakken die men gebruikt om workflows binnen AI-systemen in te richten. Enkele populaire patronen zijn:

• Prompt chaining:
  Hierbij wordt een taak opgedeeld in meerdere stappen. Elke LLM-aanroep gebruikt als invoer de output van de voorgaande stap. Dit patroon werkt goed wanneer een complexe taak eenvoudig te segmenteren is in opeenvolgende, afzonderlijke acties.
• Routing:
  De input wordt geanalyseerd en vervolgens doorgestuurd naar een gespecialiseerde vervolgtaken, afhankelijk van de behoeften die uit de classificatie naar voren komen. Dit is waardevol bij taken die meerdere categorieën omvatten en die specifieke verwerking vereisen.
• Parallelization:
  In dit model werken meerdere LLM’s simultaan aan onderdelen van een taak. De resultaten worden daarna samen gevoegd. Dit kan op twee manieren: door de taak op te splitsen in onafhankelijke subtaken (sectioning) of door dezelfde taak meerdere keren te draaien en de outputs te vergelijken (voting).
• Orchestrator-workers:
  Een centrale LLM fungeert als coördinator die taken dynamisch opbreekt en de uitvoering delegeert aan zogenaamde worker LLM’s. Vervolgens worden hun resultaten samengevoegd tot een geheel. Dit patroon is nuttig voor taken waar de subtaken niet vooraf precies te definiëren zijn.
• Evaluator-optimizer:
  In dit systeem genereert één LLM een eerste antwoord, terwijl een andere LLM de output evalueert en feedback geeft. Hierdoor ontstaat een iteratieve verfijning die vooral waardevol is als er duidelijke kwaliteitscriteria bestaan.

Wat zijn enkele voorbeelden van praktische toepassingen van AI agents?

AI agents vinden in vele sectoren hun toepassing. Enkele praktische voorbeelden zijn:

• Klantenservice:
  Agenten kunnen automatisch klantinteracties afhandelen. Hierbij hebben ze toegang tot klantdata en kunnen ze acties uitvoeren zoals het verwerken van terugbetalingen of het beantwoorden van veelgestelde vragen.
• Coding agents:
  Softwareproblemen worden vaak snel opgelost doordat een agent code kan aanpassen, herschrijven of aanvullen op basis van een gedetailleerde taakomschrijving. Dit versnelt de debugging en de ontwikkeling van software aanzienlijk.

Naast deze voorbeelden kunnen AI agents ook in marketing, financiën en operationele processen worden ingezet, waar zij dankzij hun flexibiliteit en schaalbaarheid daadwerkelijk een verschil maken in efficiëntie en klanttevredenheid.

Wat zijn de belangrijkste overwegingen bij het prompt engineeren van tools voor AI agents?

Een goede interface tussen een LLM en de beschikbare tools is cruciaal. Hierbij moet je rekening houden met de volgende punten:

• Duidelijkheid en documentatie:
  Zorg ervoor dat de interface van de tools helder omschreven is en goed gedocumenteerd wordt, zodat ook toekomstige ontwikkelaars snel inzicht krijgen in het gebruik.
• Gebruiksvriendelijkheid:
  De tools moeten zo ingericht zijn dat de LLM er eenvoudig mee kan werken. Dit vraagt om uitgebreid testen en, waar nodig, aanpassingen op basis van feedback en prestaties.
• Bestandsformaten:
  Kies formaten die mogen schrijven en begrijpen door LLM’s. Vermijd complexe formats die extra overhead genereren.
• Foutpreventie:
  Ontwerp de argumenten van de tools op een manier die het risico op fouten minimaliseert. Een goed doordacht design voorkomt veel voorkomende valkuilen.
• Investering in ontwerp:
  Besteed net zoveel aandacht aan het ontwerpen van de interface tussen de agent en de tools (de agent-computer interface, ACI) als aan de gebruikersinterface (HCI). Dit verhoogt de robuustheid en het gebruiksgemak aanzienlijk.

Welke valkuilen moet je vermijden bij het bouwen van AI-systemen?

Het bouwen van een succesvol AI-systeem kan complex zijn. Hier volgen enkele belangrijke punten om op te letten:

• Overdreven complexiteit:
  Begin met een simpele oplossing en voeg pas extra lagen van complexiteit toe als dat daadwerkelijk nodig blijkt om de resultaten te verbeteren.
• Overmatig vertrouwen in agent-frameworks:
  Kijk goed onder de motorkap en begrijp de basiscode van de frameworks die je gebruikt. Het kan nuttig zijn om abstractielagen te reduceren en met basale componenten te werken, zodat je meer grip hebt op de werking van het systeem.
• Onderschatting van schaal:
  Stel je voor dat je systeem voor een beperkte groep gebruikers is ontworpen; zodra je het gaat schalen, kunnen er onverwachte knelpunten ontstaan. Bewaak dus altijd de schaalbaarheid van je oplossing.
• Verwaarlozing van testen en evaluatie:
  Voer vanaf het begin grondige tests uit en implementeer een evaluatiesysteem waardoor je constant de prestaties meet en waar nodig optimaliseert.
• Ontbreken van guardrails:
  Implementeer controlemechanismen om te voorkomen dat de LLM ongepaste of foutieve output genereert. Deze “guardrails” beschermen zowel de gebruikers als de reputatie van je systeem.

Wat is de beste aanpak om een AI-systeem te bouwen en te verbeteren?

Het ontwikkelen van een AI-systeem is een iteratief proces dat rust op een degelijk fundament en voortdurende evaluatie. Hieronder lees je de best practices:

1. Begin simpel:
   Start met eenvoudige prompts en systemen. Gebruik basale functies en optimaliseer op basis van feedback en evaluatie. Dit zorgt voor een solide basis waarop verder gebouwd kan worden.
2. Voeg complexiteit toe indien nodig:
   Gebruik multi-step agentic systemen pas als de simpele aanpak tekortschiet. Ga geleidelijk te werk en voeg extra functionaliteiten toe zodra de basisstappen betrouwbaar functioneren.
3. Prioriteer deterministische workflows:
   Concentreer je aanvankelijk op workflows waarbij de uitkomsten voorspelbaar zijn. Een stabiele basis geeft vertrouwen in het systeem en biedt ruimte om geleidelijk meer dynamische functies te introduceren.
4. Categoriseer je data:
   Kies een beperkt aantal initiële use-cases en werk daar grondig in. Zodra de werking duidelijk is, kun je horizontaal uitbreiden naar andere domeinen of taken.
5. Test en evalueer continu:
   Zorg vanaf het begin voor een robuust test- en evaluatiesysteem. Monitor de prestaties van je applicatie continu en voer regelmatig verbeteringen door om de nauwkeurigheid en effectiviteit te waarborgen.
6. Implementeer guardrails:
   Bescherm je systeem door regelmatige controles in te bouwen. Deze mechanismen zorgen ervoor dat de output van de LLM altijd binnen de gewenste kwaliteitsnormen valt en voorkomen eventuele fouten of misinterpretaties.
7. Documentatie:
   Leg iedere stap in het ontwikkelingsproces vast. Heldere documentatie is niet alleen waardevol voor toekomstige verbeteringen, maar zorgt er ook voor dat teams eenvoudig kunnen samenwerken en continu optimaliseren.

Conclusie

Het bouwen van effectieve AI agents vraagt om een gedegen aanpak, waarbij zowel technische als praktische componenten nauwkeurig worden gekozen en geïntegreerd. Door slim gebruik te maken van workflows en agentische systemen, kun je als organisatie inspelen op zowel voorspelbare als dynamische taken. De juiste bouwstenen, heldere documentatie en continue evaluatie vormen samen de sleutel tot succes.

Bij BestAgent begrijpen we als geen ander hoe belangrijk het is om AI-systemen te implementeren die zowel betrouwbaar als flexibel zijn. Wij begeleiden organisaties door het volledige traject: van het opstellen van een businesscase over datavoorbereiding, tot het ontwikkelen, integreren en monitoren van AI agents in jouw dagelijkse processen. Of je nu op zoek bent naar een optimalisatie van bestaande systemen of een compleet nieuw implementatieplan, wij staan voor je klaar.

Neem contact op met BestAgent voor een vrijblijvend adviesgesprek. Je kunt ons bereiken via 050-3113072 of stuur een mail naar [email protected] . Ons kantoor is gevestigd aan de Rozenburglaan 11, 9727 DL Groningen. Wij helpen je graag verder bij het benutten van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van AI agents en het realiseren van meerwaarde in jouw organisatie.

AI agents vormen momenteel een hot topic in de wereld van technologie en bedrijfsinnovatie. Maar wat houdt de term eigenlijk in en wat kun je er allemaal mee bereiken? In deze blogpost wordt een duidelijk overzicht gepresenteerd van AI agents, de uiteenlopende toepassingsmogelijkheden en inzichten in het bouwen van deze systemen. Daarnaast worden er praktische vragen beantwoord die bij ontwikkelaars en bedrijfsleiders leven. Lees verder en ontdek hoe AI agents een cruciale rol kunnen spelen in het optimaliseren en automatiseren van bedrijfsprocessen.

Wat zijn AI agents?

De term “AI agent” kent meerdere definities, afhankelijk van de invalshoek. Voor de een staat het voor een volledig autonoom systeem dat zelfstandig operaties uitvoert en gebruikmaakt van verschillende tools om complexe taken af te handelen. Voor anderen verwijst de term naar meer gescripte implementaties die vastgestelde workflows volgen. Het is daarom essentieel om het onderscheid te begrijpen tussen systemen met rigide, vooraf vastgelegde stappen en systemen die op basis van dynamische feedback en real-time beslissingen opereren.

BestAgent onderscheidt bijvoorbeeld twee fundamentele concepten binnen deze context: workflows en agents. Bij workflows wordt de werking van Large Language Models (LLM’s) gekoppeld aan vooraf gedefinieerde code, terwijl agents juist een flexibeler karakter hebben. LLM’s in agents bepalen op basis van input zelf de volgende stappen en beslissingen. Dit maakt datalegerende agents geschikt zijn voor taken die niet volledig voorspelbaar zijn en waarvoor een aanpasbare aanpak nodig is.

Wat kun je met AI agents?

AI Agents bieden een breed scala aan mogelijkheden en toepassingen in diverse domeinen. Enkele concrete voorbeelden zijn:

• Klantenservice: AI agents kunnen fungeren als het eerste aanspreekpunt voor klanten. Ze beantwoorden vragen, zoeken informatie op en voeren taken uit zoals het verwerken van betalingen of terugbetalingen. Dit verhoogt de snelheid en efficiëntie van klantcontacten en reduceert wachttijden.
• Softwareontwikkeling: Door codevoorstellen te genereren, bugs te detecteren en repetitieve programmeertaken te automatiseren, kunnen AI agents een waardevolle ondersteuning bieden aan ontwikkelteams. Dit versnelt de ontwikkeling en vermindert de kans op menselijke fouten.
• Data-analyse: AI agents scannen grote hoeveelheden data, ontdekken patronen en genereren rapporten. Dit helpt organisaties om sneller en beter geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van inzichten uit data.
• Visuele AI: In domeinen waar beeld- en videoanalyse belangrijk is, kunnen AI agents automatisch objecten detecteren, metadata aanmaken en zelfs complexe visuele patronen herkennen. Dit is uitermate handig in sectoren als beveiliging, marketing en gezondheidszorg.

Naast deze concrete toepassingen worden AI agents ook ingezet om interne bedrijfsprocessen te optimaliseren. Denk bijvoorbeeld aan automatisering van administratieve taken, supply chain management en het monitoren van operationele prestaties.

Hoe bouw je AI agents?

De ontwikkeling van AI agents valt uiteen in meerdere kaders, waarbij het succes afhangt van de complexiteit van de taak en de gewenste mate van autonomie. Het is belangrijk om vooraf te bepalen welke aanpak het beste aansluit op de behoefte van de organisatie. Een centrale keuze is of men kiest voor een workflow-gebaseerde aanpak of juist een agent-gebaseerde aanpak, waarbij de laatste meer flexibiliteit en dynamiek biedt.

Bij BestAgent hanteren we een systematische aanpak in vier stappen:

1. Opstellen van een businesscase
   Voordat je begint met de ontwikkeling, wordt er in kaart gebracht welke bedrijfsprocessen het meest gebaat zijn bij automatisering. Door een duidelijke businesscase op te stellen, wordt de toegevoegde waarde en het potentieel rendement van de AI agent(s) inzichtelijk.
2. Datavoorbereiding
   In deze fase wordt bepaald welke data nodig is en hoe deze data georganiseerd dient te worden. Dit omvat het inrichten van opslaglocaties en het structureren van gegevens, zodat deze effectief inzetbaar zijn voor de training van AI agents.
3. Ontwikkelen en integreren
   Hier vindt het feitelijke bouwproces plaats. Nadat de AI agent voldoende betrouwbaar blijkt te werken in een testomgeving, wordt hij geïntegreerd in bestaande dashboards en rapportages. Dit biedt key stakeholders de mogelijkheid de oplossing te evalueren en, indien positief beoordeeld, in productie te nemen.
4. Onderhoud en training
   AI agents vereisen periodiek onderhoud en training met nieuwe data. Dit zorgt ervoor dat de systemen relevant en accuraat blijven, ondanks veranderingen in de bedrijfsomgeving.

Workflow patronen

Wanneer de taak duidelijk gestructureerd is en een vast aantal stappen vereist, zijn workflows een uitstekende keuze. Enkele veelvoorkomende workflowpatronen zijn:

• Prompt chaining
  De taak wordt opgedeeld in meerdere opeenvolgende stappen. Elke oproep aan een LLM verwerkt de output van de vorige stap, wat leidt tot een gestroomlijnde en gecontroleerde uitvoering.
• Routing
  Bij dit patroon wordt een input eerst geclassificeerd zodat deze naar de juiste specialistische taak kan worden doorverwezen. Hierdoor weet de AI precies welke actie hij moet ondernemen.
• Parallelization
  Hier werken meerdere LLM’s gelijktijdig aan dezelfde taak. De outputs worden later programmatisch samengevoegd, wat efficiëntie en snelheid bevordert.
• Orchestrator-workers
  Een centrale LLM fungeert als regisseur, verdeelt taken onder verschillende worker-LLM’s en synthetiseert de resultaten tot een coherent geheel.
• Evaluator-optimizer
  Bij deze aanpak genereert één LLM een response, terwijl een andere LLM deze response kritisch beoordeelt en feedback geeft. Dit iteratieve proces zorgt voor continue verbetering van de output.

Agent patronen

Bij complexere en minder voorspelbare taken biedt de agent-gebaseerde aanpak de flexibiliteit die nodig is. Enkele bekende ontwerp patronen in deze categorie zijn:

• Reflectie
  Een LLM evalueert en verbetert op basis van zijn eigen output. Dit zelfkritische mechanisme draagt bij aan de nauwkeurigheid van de uiteindelijke resultaten.
• Tool use
  Hier genereert de LLM verzoeken voor API-calls die andere tools of functies aansturen. Denk bijvoorbeeld aan het uitvoeren van web searches of het versturen van e-mails.
• Planning
  Een LLM plant een reeks acties vooraf om een complexe taak stapsgewijs af te ronden. Deze proactieve strategie voorkomt inefficiëntie en fouten tijdens de uitvoering.
• Multi-agent collaboration
  Meerdere agents werken samen door elk een specifieke rol op zich te nemen. Door samenwerking worden taken die op zichzelf te ingewikkeld zijn, succesvol afgerond.

Relevante vragen vanuit de lezer

Naast de technische details zijn er ook praktische vragen die vaak in de wereld van AI Agents naar voren komen. Hieronder volgen enkele veelgestelde vragen, compleet met antwoorden, die je op weg kunnen helpen bij je eigen implementatie:

Welke tools en frameworks kan ik gebruiken om AI agents te bouwen?
Er is een breed scala aan frameworks beschikbaar. Populaire keuzes omvatten LangGraph, Amazon Bedrock’s AI agent framework, Rivet en Vellum. Voor beginners wordt vaak geadviseerd te starten met directe LLM API’s, en pas over te stappen op frameworks wanneer de situatie daarom vraagt. Deze aanpak minimaliseert complexiteit in een vroeg stadium en maakt het makkelijker om de kernfunctionaliteit te begrijpen. Lees meer hierover in het blog; Effectieve AI agents bouwen

Hoe evalueer en verbeter ik de prestaties van mijn AI agents?
Het instellen van een gedegen testing- en evaluatiesysteem is cruciaal. Zorg dat je zowel kwalitatieve als kwantitatieve metrics gebruikt. Denk aan responstijd, nauwkeurigheid en foutmarges. Het inbouwen van real-time feedback loops helpt om continue verbeteringen door te voeren en de betrouwbaarheid van de AI Agent te waarborgen.

Welke ethische overwegingen komen kijken bij het ontwerpen van AI agents?
Ethische aspecten zijn belangrijk bij elke technologische innovatie. Denk hierbij aan bias, privacy, en transparantie. Zorg ervoor dat jouw AI agents eerlijk en verantwoord opereren. Een transparante werkwijze waarbij verantwoorde besluitvorming centraal staat, helpt om ethische valkuilen te vermijden en het vertrouwen van gebruikers te winnen.

Hoe schaal ik mijn AI agents naar een productieomgeving?
Het opschalen van AI agents vraagt om een robuuste infrastructuur. Belangrijke aandachtspunten zijn het instellen van adequate monitoring, performancetests en het gebruik van schaalbare cloud-oplossingen. Ook is een gefaseerde uitrol aan te bevelen; begin met een pilot en test in een gecontroleerde omgeving alvorens de AI Agent volledig in productie te nemen.

Zijn er voorbeelden van succesvolle implementaties van AI agents?
Ja, er zijn inmiddels diverse bedrijven die al profijt hebben gehaald uit de inzet van AI agents. Van geautomatiseerde klantenservice tot intelligente data-analyse; elk voorbeeld illustreert hoe AI agents bedrijven kunnen helpen om efficiënter en concurrerender te worden. Bij BestAgent adviseren we daarom om bij de eerste stappen bekend staande patronen te volgen, zodat je snel inzicht krijgt in de werkbaarheid en potentie van de oplossing.

Welke rol speelt de data in het succes van een AI agent?
Data vormt de ruggengraat van elke AI agent. Zonder kwalitatieve data kunnen zelfs de beste algoritmes niet optimaal presteren. Het juist voorbereiden, structureren en actualiseren van data zijn daarom essentiële stappen in de ontwikkeling. Zorg ook voor een systeem waarbij de data continu geüpdatet wordt, zodat je AI agent relevant blijft in een veranderende omgeving.

Waarom is een combinatie van workflow- en agent-benaderingen soms de beste keuze?
In veel scenario’s kan een hybride aanpak, waarbij voorafgedefinieerde workflows gecombineerd worden met dynamische agent-gebaseerde elementen, de optimale oplossing bieden. Dit maakt het mogelijk om zowel voorspelbare als onvoorspelbare taken efficiënt te automatiseren. Door deze combinatie kun je profiteren van de betrouwbaarheid van vaste stappen, terwijl je toch ruimte laat voor flexibiliteit en intelligentie.

Conclusie

AI agents bieden een indrukwekkend potentieel om bedrijfsprocessen te optimaliseren en te automatiseren. Of het nu gaat om het verbeteren van klantenservice, het versnellen van softwareontwikkeling, het analyseren van data of het uitvoeren van visuele taken, de mogelijkheden zijn legio. Door eerst een duidelijke businesscase op te stellen, de benodigde data goed voor te bereiden en de juiste ontwikkelmethoden (workflow of agent) toe te passen, leg je een solide basis neer voor succes.

Bij BestAgent begeleiden we organisaties in elke stap van dit proces. Onze aanpak zorgt voor een betrouwbare implementatie van AI agents. Na initiële ontwikkeling is het cruciaal om de systemen voortdurend te onderhouden en trainen, zodat jouw AI agents relevant en accuraat blijven werken in een dynamische omgeving.

Waarom wachten als je nu een voorsprong kunt nemen?

Wil je meer weten over hoe AI agents jouw organisatie kunnen transformeren? Neem dan contact op met BestAgent! Bel ons op 050-3113072 of stuur een e-mail naar [email protected]. Wij helpen je graag verder met advies en implementatie, zodat je optimaal kunt profiteren van de kracht van geavanceerde automatisering en AI-technologie.

Veel succes met jouw toepassingen van AI agents en aarzel niet om vragen te blijven stellen. Met de juiste kennis, strategie en ondersteuning ben je verzekerd van een succesvolle implementatie die meegroeit met de ontwikkelingen in de technologie.