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:
- 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. - 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. - 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!