- Begin met duidelijke doelen, zodat het doel en de mogelijkheden van je AI-agent vanaf het begin goed gedefinieerd zijn.
- Kies het juiste platform dat overeenkomt met je use case, ondersteuningsmiddelen biedt en waarmee je gratis kunt testen.
- Combineer gestructureerde flows en LLM redeneringen om flexibele agents te maken die zowel scripts kunnen volgen als complexe, open taken kunnen uitvoeren.
- Integreer je agent met kennisbanken, kanalen, webhooks en platforms om hem naadloos in echte workflows te integreren.
- Test, implementeer en blijf verbeteren, gebruik analyses en feedback van gebruikers om je AI-agent na de lancering te verfijnen.
De technologie van AI-agenten heeft de laatste jaren ongelooflijke vooruitgang geboekt en dat betekent dat het bouwen van je eigen AI-agent vandaag de dag voor iedereen met een computer toegankelijk is.
AI-agenten zijn een van de toonaangevende AI-trends en zullen naar verwachting snel worden toegepast in verschillende sectoren.
Of je nu processen wilt automatiseren of een AI-assistent wilt maken, deze gids leidt je door de stappen om je eigen LLM AI-agent te bouwen.
1. Bepaal uw bereik
De eerste stap om een AI-agent te maken is eenvoudig - wat gaat hij doen? Begin met het duidelijk omschrijven van het doel van je agent.
Er zijn tal van echte toepassingen van AI-agenten. Het identificeren van het doel van de jouwe zal bepalen welke mogelijkheden het nodig zal hebben, wat zal bepalen welk platform je gebruikt.
- Een AI-verkoopagent helpt gebruikers door productvragen te beantwoorden, opties aan te bevelen, modellen te vergelijken en prijsinformatie te geven.
- Een AI-agent voor klantenondersteuning lost problemen van klanten op, deelt hulpbronnen zoals FAQ's of video's en lost technische problemen op.
- Een AI-agent voor kennisbeheer haalt bedrijfsbeleid op, vat documenten samen en helpt werknemers snel relevante informatie te vinden.
- Een AI-leadgenerator stuurt gerichte follow-ups via e-mail of platforms zoals WhatsApp, legt informatie vast via conversaties en synchroniseert gegevens met CRM's voor gestroomlijnde tracking.
- Een HR AI-agent beantwoordt vragen van werknemers over het bedrijfsbeleid, helpt bij het inwerken en behandelt PTO-aanvragen.
- Een AI-agent voor e-commerce houdt bestellingen bij, controleert de beschikbaarheid van producten en doet aanbevelingen op maat op basis van de voorkeuren van de gebruiker.
Als je een gespecialiseerde sector hebt, kun je zelfs een AI-agent bouwen die meerdere processen aanpakt. Een AI-agent voor vastgoed kan bijvoorbeeld vastgoed voorstellen, papierwerk bijhouden en klantrelaties beheren. Of een AI-agent voor hotels kan boekingen afhandelen, huishoudelijke verzoeken stroomlijnen en extra diensten verkopen.
Als je een uitbreidbaar platform gebruikt, ligt de wereld aan je voeten. Een goed ontworpen AI-agent kan bijna elke taak automatiseren.
Als je je bereik hebt bepaald, heb je de informatie die je nodig hebt om een platform te kiezen.
2. Kies een platform
Er is geen tekort aan AI-agent frameworks om uit te kiezen. Als je op zoek bent naar inspiratie, is onze lijst met de 9 beste AI-platforms een goed begin.
Hoewel ik hier geen platforms met elkaar ga vergelijken - omdat ik, toegegeven, een voorkeur heb voor het onze - kan ik wel een paar belangrijke factoren met je delen waarmee je rekening moet houden bij het kiezen van het juiste platform voor jouw project:
Zorg ervoor dat je een AI-platform kiest dat:
- Biedt leermiddelen aan. Er zal altijd een leercurve zijn, dus zorg ervoor dat je er goed op voorbereid bent.
- Past bij je bedoeling. Kies geen platform dat gespecialiseerd is in klantenservice als je een salesbot of een multi-agent systeem wilt.
- Inclusief een gratis niveau, zodat je het kunt uitproberen voordat (of zonder) een financiële verplichting aan te gaan.
Als je een open-source oplossing nodig hebt, zijn er ook genoeg open-source AI-agent opties om uit te kiezen.
Zodra je een AI-agentbouwer hebt gekozen om mee te beginnen, kun je beginnen met het bouwen van je eigen AI-agent.
3. Instructies en variabelen maken
Uw AI-agent zal volledig uniek zijn - het hangt volledig af van uw use case en toepassingsgebied. Een deel van het proces zal bestaan uit het vertrouwd raken met het platform van je keuze en het toepassen van je kennis op je unieke roadmap.
Start met een autonoom knooppunt
Laten we een ongelukkige waarheid benadrukken: niet alle 'AI-agent platformen' stellen je in staat om echte AI-agenten te bouwen.
Veel van hen bieden AI-chatbots, maar missen een belangrijk onderdeel van AI-agenten: de mogelijkheid voor een agent om zelfstandig beslissingen te nemen om aan het verzoek van de bouwer te voldoen.
In de Botpress Studio kunnen gebruikers met Autonomous Nodes AI-agents bouwen die beslissen wanneer ze een gestructureerde flow en wanneer ze een LLM gebruiken. Ontwikkelaars hoeven alleen maar de Autonomous Node een opdracht te geven in gewone taal.
In 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, reikwijdte en doel in enkele minuten definiëren.
Sommige delen van je AI chatbot moeten gestructureerd zijn - zoals je begroeting of je gerichte verkooppraatje. Maar de kans is groot dat er bepaalde aspecten van de conversatie zijn die je wilt overdragen aan een LLM.
Variabelen maken om informatie te verzamelen
Je AI-agent zal een aantal vragen hebben voor je gebruikers. Bijvoorbeeld:
- Een AI-agent voor reizen kan vragen voor welke stad de gebruiker een reisroute wil
- Een AI-agent voor mentaal welzijn kan vragen hoe een gebruiker zich voelt
- Een medewerker van de klantenservice zal vragen waar een gebruiker hulp bij nodig heeft
Afhankelijk van je gespreksstroom zijn er 1-x variabelen die je opneemt om informatie te verzamelen.
Een AI-agent voor reizen kan bijvoorbeeld vragen waar de gebruiker naartoe gaat, of hij een vlucht wil boeken, met hoeveel mensen hij reist, wat zijn budget is, welke activiteiten hij het liefst doet, enzovoort.
Of een verkoopmedewerker vraagt waar een gebruiker naar op zoek is en duikt vervolgens in verschillende conversatiestromen op basis van het antwoord.
4. Integreer uw AI-agent
Een AI-agent zonder integraties is gewoon je eigen versie van ChatGPT. Het doel van een AI-agent wordt bepaald door zijn integraties.
Er zijn veel entiteiten die je kunt integreren met een AI-agent - bijna oneindig veel opties als je een flexibel platform gebruikt.
Dankzij deze integraties kan een AI-agent naadloos worden geïntegreerd in bestaande workflows, in plaats van een 'extra' agent te zijn zonder connectoren.
Kennisbanken
Als je wilt dat je agent informatie op maat 'weet' - zoals productbeschikbaarheid, lokale verordeningen of softwaredocumentatie - deel je deze informatie vaak via een Knowledge Base.
Door gebruik te maken van een kennisbank kan je AI-agent accurate en actuele informatie communiceren (in tegenstelling tot een chatbot voor algemene doeleinden zoals ChatGPT).
Een kennisbank kan van alles zijn, van een tabel of een document tot een volledige database. Voorbeelden van KB's zijn interne documentatie, productdatabases, nalevingsopslagplaatsen of zoeksystemen voor bedrijven.
De sterkste systemen zullen retrieval-augmented generation (RAG) gebruiken om documenten te doorzoeken en relevante informatie op te halen. (Maak je geen zorgen, RAG wordt geleverd met een AI-agent platform).
Kanalen
Kanalen zijn de manier waarop je gebruikers kunnen communiceren met je AI-agent. Ze spreken voor zich: een WhatsApp communiceert via WhatsApp. Een Discord communiceert via Discord.
Een veelgebruikt kanaal voor klantgerichte AI-agenten is een website-widget. Dit type kanaal, ook wel webchat genoemd, stelt bezoekers van je website in staat om te communiceren met je agent.
Is een AI-agent beperkt tot 1 kanaal? Absoluut niet. Je kunt je agent integreren om informatie te ontvangen van Facebook Messenger en je dan pingen op Slack. Of bouw een AI-agent die berichten stuurt naar al je contacten in Telegram, sms en e-mail.
Webhooks
Als je wilt dat je AI-agent actie onderneemt op basis van triggers, dan heb je webhooks nodig. Met dit soort geautomatiseerde gebeurtenismeldingen kunnen AI-agents in realtime communiceren met verschillende systemen.
Wanneer een gebeurtenis plaatsvindt in een systeem, stuurt de webhook een verzoek naar een ander systeem. Dit kan een actie teweegbrengen zonder dat menselijke input nodig is. Voorbeelden van het gebruik van webhooks zijn:
- Een nieuwe lead in Salesforce zorgt ervoor dat de AI-agent deze scoort en toewijst.
- Klantenondersteuningstickets triggeren AI-agenten om te categoriseren en indien nodig te escaleren.
- AI-agenten sturen verzendupdates wanneer de status van een bestelling verandert.
- Nieuwe werknemers krijgen trainingsmateriaal en uitnodigingen voor vergaderingen van de AI-agent.
- Beveiligingswaarschuwingen zetten de AI-agent aan tot analyse en stellen IT-teams op de hoogte.
Platformen
De moeilijkste, spannendste en nuttigste integratie van AI-agenten: platforms.
Laat je niet afschrikken door de moeilijkheid - de meeste platforms worden geleverd met een groot aantal kant-en-klare integraties voor AI-agenten.
Voorbeelden van platforms die je kunt integreren met een AI-agent zijn onder andere:
- CRM-platforms zoals Hubspot en Salesforce, voor het volgen en koesteren van leads
- Helpdeskplatforms zoals Zendesk en Intercom, voor klantenondersteuning en het oplossen van tickets
- Tools voor marketingautomatisering, zoals Mailchimp (of opnieuw Hubspot) voor het verzenden van externe e-mails
- ERP-systemen, zoals Oracle of SAP, voor het stroomlijnen van voorraadbeheer
- Analytics-platforms zoals Google Analytics, voor het meten van agentresultaten
Een AI-agent voor HR zal bijvoorbeeld de belangrijkste beleidsdocumenten van een bedrijf gebruiken als kennisbank. Wanneer een medewerker vraagt hoe hij een specifieke situatie moet aanpakken, kan de chatbot de beleidsdocumenten gebruiken om zijn antwoord te onderbouwen.
5. Testen en itereren
Na het bouwen van je AI-agent is de volgende stap het verfijnen ervan. Testen en iteratie zijn essentieel voor succes, maar worden vaak over het hoofd gezien door bouwers die staan te popelen om te lanceren.
Je AI-agentplatform moet een simulator bieden in de studio, zodat je interacties met je AI-agent kunt oefenen. Dit is je eerste stap in het testen en een cruciaal onderdeel van het verfijnen van je agent tijdens het ontwikkelingsproces.
Zodra je klaar bent met je eerste build, kun je een voorbeeldversie van je agent delen met vrienden of collega's via een URL. Door het op deze manier te testen, ben je er zeker van dat de functionaliteit klaar is voor de implementatie.
Terwijl je test, kun je je AI-agent verbeteren. En wees voorbereid: dit proces gaat door, zelfs nadat je je AI-agent hebt ingezet. Dat is normaal.
6. Uw AI-agent inzetten
Zodra je AI-agent klaar is, is het tijd om hem in te zetten en zijn impact te laten beginnen. Je kunt kiezen uit verschillende implementatieopties:
- Plaats het als widget op je website.
- Deel het met gebruikers via een URL.
- Integreer het met berichtenkanalen zoals WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger of Slack.
- Integreer het met op maat gemaakte platforms of diensten, zoals het interne berichtenbord van je bedrijf of bedrijfseigen software.
Vergeet niet om je gebruikers te laten weten dat de AI-agent live is - als ze niet weten dat hij beschikbaar is, kan hij zijn doel niet effectief bereiken. Duidelijke communicatie is de sleutel om van je AI-agent een waardevolle hulpbron te maken.
Opmerking: Als je een multi-agent systeem bouwt - meerdere AI-agenten in een gedeelde omgeving - dan moet je ook plannen maken voor AI-agent routing, het proces waarbij triggers naar specifieke agenten worden geleid.
Om het succes te meten van hoe goed je multi-agent systeem samenwerkt om het doel te bereiken, heb je een multi-agent eval systeem nodig om het te evalueren. Dit zal de extra complexiteit aanpakken die komt kijken bij het laten samenwerken van meerdere agenten.
7. Bewaken en verbeteren
Je AI-agentproject eindigt niet na de implementatie - in feite is de implementatie nog maar het begin. Zodra hij de wereld in is, begint je AI-agent voor jou te werken.
Een goed AI-agentplatform biedt doorlopende analyses, die inzicht geven in wanneer mensen je agent gebruiken, over welke onderwerpen ze vragen stellen en met welke platforms ze het liefst communiceren.
Als je beter wilt begrijpen hoe je analytics optimaal kunt inzetten voor een AI-agent, bekijk dan ons artikel over AI chatbot analytics.
Bouw gratis een AI-agent
Je hebt een idee voor een AI-agent - en wij hebben het krachtigste en meest flexibele AI-agent platform.
Het is eenvoudig om te bouwen op Botpress met een drag-and-drop visuele flow builder, een uitgebreide educatieve bibliotheek en een actieve Discord community van meer dan 20.000 bot-bouwers.
Ons uitbreidbare platform betekent dat je alles kunt bouwen, en onze Integratie Hub staat vol met kant-en-klare connectoren naar de grootste kanalen.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een AI-agent en een chatbot?
Een chatbot volgt meestal een script of stroomschema, terwijl een AI-agent beslissingen kan nemen, kan redeneren en acties kan ondernemen op basis van jouw instructies.
Kan ik verschillende LLMs gebruiken (zoals OpenAI, Claude, Mistral) binnen dezelfde agent?
Ja, je kunt LLMs mixen en matchen afhankelijk van de taak, zolang je platform het ondersteunt om ze aan te sluiten. Het is net als het kiezen van het juiste gereedschap voor elke taak.
Hoe train ik mijn AI-agent buiten een kennisbank om
De meeste agentplatforms bieden geen volledige fijnafstelling, maar je kunt wel gedrag vormgeven met prompts, aangepaste flows en opvraagmethoden. Als je fine-tuning nodig hebt, doe je dat meestal buiten het agent platform en integreer je vervolgens het afgestemde model.
.png)
