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:
- 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. - 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. - 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. - 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. - 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. - 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. - 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.