Hoe bouw je AI-agenten voor beginners (2025)

De technologie achter AI-agenten heeft de afgelopen jaren enorme sprongen gemaakt – en dat betekent dat vandaag de dag iedereen met een computer zijn eigen AI-agent kan bouwen.

AI-agenten zijn een van de belangrijkste AI-trends en zullen naar verwachting snel verder worden ingezet in verschillende sectoren.

Of je nu processen automatiseert of een AI-assistent maakt, deze gids neemt je stap voor stap mee in het bouwen van je eigen LLM-gestuurde AI-agent.

1. Bepaal je scope

De eerste stap om een AI-agent te maken is eenvoudig: wat moet hij gaan doen? Begin met het duidelijk omschrijven van het doel van je agent.

Er zijn veel praktische toepassingen van AI-agenten. Het bepalen van het doel van jouw agent bepaalt welke mogelijkheden hij nodig heeft, en dus welk platform je kiest.

• Een sales AI-agent helpt gebruikers door productvragen te beantwoorden, opties aan te bevelen, modellen te vergelijken en prijsinformatie te geven.
• Een klantenservice AI-agent lost klantproblemen op, deelt bronnen zoals FAQ’s of video’s en helpt bij technische problemen.
• Een knowledge management AI-agent haalt bedrijfsbeleid op, vat documenten samen en helpt medewerkers snel relevante informatie te vinden.
• Een AI leadgeneratie-agent stuurt gerichte follow-ups via e-mail of platforms zoals WhatsApp, verzamelt informatie via gesprekken en synchroniseert data met CRM’s voor efficiënte opvolging.
• Een HR AI-agent beantwoordt vragen van medewerkers over bedrijfsbeleid, helpt bij onboarding en verwerkt verlofaanvragen.
• Een e-commerce AI-agent volgt bestellingen, controleert productbeschikbaarheid en doet persoonlijke aanbevelingen op basis van gebruikersvoorkeuren.

Heb je een specifieke branche, dan kun je zelfs een AI-agent bouwen die meerdere processen aanpakt. Zo kan een AI-agent voor vastgoed woningen voorstellen, papierwerk bijhouden en klantrelaties beheren. Of een AI-agent voor hotels kan boekingen afhandelen, huishoudelijke verzoeken stroomlijnen en extra diensten verkopen.

Met een uitbreidbaar platform zijn de mogelijkheden eindeloos. Een goed ontworpen AI-agent kan vrijwel elke taak automatiseren.

Zodra je je scope hebt bepaald, heb je de informatie die je nodig hebt om een platform te kiezen.

2. Kies een platform

Er is geen gebrek aan AI-agent frameworks om uit te kiezen. Zoek je inspiratie, dan is onze samengestelde lijst van de 9 beste AI-platforms een goed startpunt.

Ik ga hier geen platforms vergelijken – want eerlijk gezegd ben ik bevooroordeeld richting ons eigen platform – maar ik kan wel een paar belangrijke factoren delen om rekening mee te houden bij het kiezen van het juiste platform voor jouw project:

Zorg dat je een AI-platform kiest dat:

1. Biedt educatieve bronnen. Er is altijd een leercurve, dus zorg dat je hier goed op voorbereid bent.
2. Aansluit bij je doel. Kies geen platform dat zich richt op klantenservice als je een salesbot of een multi-agent systeem wilt bouwen.
3. Een gratis versie heeft, zodat je het kunt uitproberen voordat je een financiële verplichting aangaat (of zelfs zonder).

Heb je een open-source oplossing nodig, dan zijn er ook genoeg open-source AI-agent opties beschikbaar.

Zodra je je AI-agent builder hebt gekozen, kun je beginnen met het bouwen van je eigen AI-agent.

3. Maak instructies en variabelen aan

Jouw AI-agent wordt helemaal uniek – het hangt volledig af van jouw toepassing en scope. Een deel van het proces is vertrouwd raken met het gekozen platform en je kennis toepassen op jouw unieke stappenplan.

Begin met een Autonomous Node

‍

Laten we een vervelende waarheid benoemen: niet alle ‘AI-agent platforms’ laten je echte AI-agenten bouwen.

Veel daarvan bieden AI-chatbots, maar missen een essentieel onderdeel van AI-agenten: het vermogen van een agent om zelfstandig beslissingen te nemen om de opdracht van de maker uit te voeren.

In de Botpress Studio kunnen gebruikers met Autonomous Nodes AI-agenten bouwen die zelf bepalen wanneer ze een gestructureerde flow of een LLM gebruiken. Ontwikkelaars hoeven de Autonomous Node alleen maar in gewone taal aan te sturen.

Met een paar regels eenvoudige tekst kun je je Autonomous Node vertellen wat je wilt dat je AI-agent doet en hoe hij zich daarbij moet gedragen. Je kunt zijn persoonlijkheid, scope en doel binnen enkele minuten definiëren.

Sommige delen van je AI-chatbot moeten gestructureerd zijn – zoals je begroeting of een gerichte verkooppitch. Maar waarschijnlijk zijn er ook aspecten van het gesprek die je wilt overlaten aan een LLM.

Maak variabelen aan om informatie te verzamelen

‍

Je AI-agent zal je gebruikers enkele vragen stellen. Bijvoorbeeld:

• Een reis-AI-agent kan vragen voor welke stad de gebruiker een reisplan wil
• Een AI-agent voor mentale gezondheid kan vragen hoe de gebruiker zich voelt
• Een klantenservice-agent zal vragen waarmee de gebruiker geholpen wil worden

Afhankelijk van je gespreksflow zijn er 1 tot x variabelen die je toevoegt om informatie te verzamelen.

Een reis-AI-agent kan bijvoorbeeld vragen waar de gebruiker naartoe wil, of hij een vlucht wil boeken, met hoeveel mensen hij reist, wat het budget is, welke activiteiten de voorkeur hebben, enzovoort.

Of een sales-agent kan vragen waar de gebruiker naar op zoek is, en vervolgens verschillende gespreksflows volgen op basis van het antwoord.

4. Integreer je AI-agent

Een AI-agent zonder integraties is gewoon jouw eigen versie van ChatGPT. Het doel van een AI-agent wordt bepaald door de integraties.

Er zijn veel systemen waarmee je een AI-agent kunt integreren — en met een flexibel platform zijn de mogelijkheden vrijwel eindeloos.

Deze integraties zorgen ervoor dat een AI-agent naadloos aansluit op bestaande werkprocessen, in plaats van een ‘extraatje’ te zijn zonder koppelingen.

Kennisbanken

Wil je dat je agent specifieke informatie ‘weet’ — zoals productbeschikbaarheid, lokale regelgeving of softwaredocumentatie — dan deel je deze informatie meestal via een Kennisbank.

Met een Kennisbank kan je AI-agent accurate en actuele informatie geven (in tegenstelling tot een algemene chatbot zoals ChatGPT).

Een Kennisbank kan variëren van een tabel of document tot een volledige database. Voorbeelden van KB’s zijn interne documentatie, productdatabases, compliance-archieven of enterprise-zoeksystemen.

De krachtigste systemen gebruiken retrieval-augmented generation (RAG) om documenten te doorzoeken en relevante informatie op te halen. (Maak je geen zorgen, RAG is inbegrepen bij een AI-agent platform.)

Kanalen

Kanalen zijn de manieren waarop je gebruikers met je AI-agent kunnen communiceren. Dat spreekt voor zich: een WhatsApp-chatbot communiceert via WhatsApp. Een Discord-bot werkt op Discord.

Een veelgebruikt kanaal voor klantgerichte AI-agenten is een website-widget. Dit wordt ook wel webchat genoemd en maakt het mogelijk voor websitebezoekers om met je agent te praten.

Is een AI-agent beperkt tot 1 kanaal? Zeker niet. Je kunt je agent informatie laten ontvangen via Facebook Messenger en je vervolgens een bericht laten sturen op Slack. Of bouw een AI-agent die berichten stuurt naar al je contacten via Telegram, sms en e-mail.

Webhooks

Wil je dat je AI-agent acties onderneemt op basis van triggers, dan heb je webhooks nodig. Dit soort automatische meldingen maakt het mogelijk dat AI-agenten in realtime met verschillende systemen communiceren.

Wanneer er een gebeurtenis plaatsvindt in het ene systeem, stuurt de webhook een verzoek naar een ander systeem. Zo kan een actie worden gestart zonder menselijke tussenkomst. Voorbeelden van het gebruik van webhooks zijn:

• Een nieuwe lead in Salesforce zorgt ervoor dat de AI-agent deze beoordeelt en toewijst.
• Supporttickets van klanten activeren AI-agents om ze te categoriseren en indien nodig door te zetten.
• AI-agents sturen verzendupdates wanneer de orderstatus verandert.
• Nieuwe medewerkers ontvangen trainingsmateriaal en uitnodigingen voor vergaderingen van de AI-agent.
• Beveiligingsmeldingen activeren de AI-agent om te analyseren en de IT-teams te informeren.

Platforms

De meest uitdagende, spannendste en nuttigste AI-agent-integraties: platforms.

Laat je niet afschrikken door de moeilijkheid – de meeste platforms bieden een reeks kant-en-klare integraties voor AI-agents.

Voorbeelden van platforms die je met een AI-agent kunt integreren zijn:

• CRM-platforms zoals Hubspot en Salesforce, voor het volgen en opvolgen van leads
• Helpdesk-platforms zoals Zendesk en Intercom, voor klantenservice en ticketafhandeling
• Marketing automation tools, zoals Mailchimp (of opnieuw Hubspot) voor het versturen van externe e-mails
• ERP-systemen, zoals Oracle of SAP, voor efficiënter voorraadbeheer
• Analytics-platforms zoals Google Analytics, voor het meten van de resultaten van agents.

Een AI-agent voor HR gebruikt bijvoorbeeld de belangrijkste beleidsdocumenten van het bedrijf als kennisbank. Wanneer een medewerker vraagt hoe hij een bepaalde situatie moet aanpakken, kan de chatbot deze documenten raadplegen voor het antwoord.

5. Testen en Verbeteren

Na het bouwen van je AI-agent is de volgende stap het verfijnen ervan. Testen en itereren zijn essentieel voor succes, maar worden vaak overgeslagen door makers die snel willen lanceren.

Je AI-agentplatform zou een simulator in de studio moeten bieden, zodat je interacties met je AI-agent kunt oefenen. Dit is je eerste stap in het testen en een belangrijk onderdeel van het finetunen tijdens het ontwikkelproces.

Als je de eerste versie af hebt, kun je een testversie van je agent delen met vrienden of collega’s via een URL. Zo kun je controleren of alles werkt voordat je de agent uitrolt.

Tijdens het testen kun je je AI-agent verder verbeteren. Wees voorbereid: dit proces gaat ook na de lancering door. Dat is heel normaal.

6. Zet je AI-agent live

Als je AI-agent klaar is, kun je hem uitrollen en laten bijdragen. Er zijn verschillende manieren om te publiceren:

• Plaats hem als widget op je website.
• Deel hem met gebruikers via een URL.
• Integreer hem met berichtkanalen zoals WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger of Slack.
• Koppel hem aan eigen platforms of diensten, zoals het interne berichtenbord of bedrijfssoftware.

Vergeet niet je gebruikers te laten weten dat de AI-agent live is – als ze niet weten dat hij beschikbaar is, kan hij zijn doel niet goed vervullen. Duidelijke communicatie is essentieel om je AI-agent waardevol te maken.

Let op: Als je een multi-agent systeem bouwt – meerdere AI-agents in één omgeving – moet je ook rekening houden met AI-agent routing, het proces waarbij triggers naar specifieke agents worden gestuurd.

Om te meten hoe goed je multi-agent systeem samenwerkt om het doel te bereiken, heb je een multi-agent eval system nodig om dit te evalueren. Dit helpt bij de extra complexiteit van meerdere agents die samenwerken.

7. Monitoren en Verbeteren

‍

Je AI-agentproject stopt niet na de lancering – eigenlijk begint het dan pas. Zodra hij live is, gaat je AI-agent voor je aan de slag.

Een goed AI-agentplatform biedt doorlopende analyses, zodat je inzicht krijgt in wanneer mensen je agent gebruiken, waar ze naar vragen en via welke platforms ze contact zoeken.

Wil je meer weten over het optimaal inzetten van analytics voor een AI-agent? Bekijk dan ons artikel over AI chatbot analytics.

Begin gratis met het bouwen van een AI-agent

Jij hebt een idee voor een AI-agent – en wij hebben het krachtigste en meest flexibele AI-agentplatform.

Op Botpress bouw je eenvoudig met een visuele drag-and-drop flowbuilder, een uitgebreide kennisbibliotheek en een actieve Discord-community van meer dan 20.000 botbouwers.

Ons uitbreidbare platform betekent dat je alles kunt bouwen, en onze Integration Hub staat vol met kant-en-klare connectors voor de grootste kanalen.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Wat is het verschil tussen een AI-agent en een chatbot?

Het verschil tussen een AI-agent en een chatbot is dat een chatbot meestal vaste scripts of beslisbomen volgt, terwijl een AI-agent een groot taalmodel (LLM) gebruikt om zelfstandig te redeneren en contextbewuste beslissingen te nemen. AI-agents zijn ontworpen om zich aan te passen en taken uit te voeren, niet alleen om gesprekken te voeren.

2. Kan ik verschillende LLM’s (zoals OpenAI, Claude, Mistral) binnen dezelfde agent gebruiken?

Ja, je kunt verschillende LLM’s zoals OpenAI, Claude of Mistral binnen dezelfde AI-agent gebruiken, zolang je platform multi-model orchestration ondersteunt. Zo kun je taken toewijzen aan het meest geschikte model op basis van kosten en snelheid.

3. Hoe train ik mijn AI-agent verder dan alleen een kennisbank – is fine-tuning mogelijk?

Fine-tuning van je AI-agent binnen de meeste platforms is niet altijd mogelijk, maar je kunt het gedrag van de agent sturen met geavanceerde prompt engineering en retrieval-augmented generation (RAG). Voor echte fine-tuning moet je het model apart trainen en via een API integreren.

4. Kan ik mijn AI-agent een unieke persoonlijkheid of toon geven?

Ja, je kunt je AI-agent een unieke persoonlijkheid of toon geven door de promptinstructies aan te passen voor toon en formulering. Zo kun je de agent afstemmen op de stem van je merk.

5. Kan ik beperken waarover een AI-agent mag antwoorden?

Je kunt beperken waarover een AI-agent mag antwoorden door de toegang tot bepaalde tools of kennisbronnen te beperken en met workflows filters of blokkades in te stellen voor vragen buiten het gewenste bereik.