Volledige gids voor LLM-agenten (2026)

Je kent waarschijnlijk het populairste onderwerp van het jaar wel: AI-agenten.

De meeste van deze AI-agenten zijn LLM-agenten. Waarom?

"In de afgelopen jaren zijn autonome agenten veranderd," legt Botpress CEO Sylvain Perron uit. "De onderliggende modellen zijn verbeterd. LLM’s hebben een nieuwe laag van redeneren en abstractie mogelijk gemaakt."

Dankzij de kracht van LLM’s kunnen AI-agenten worden gebouwd om allerlei taal- of redeneertaken uit te voeren.

En dankzij hun taal- en analysevaardigheden nemen ze langzaam het werk over op kantoor, met meer dan 80% van de bedrijven die van plan zijn AI-agenten te gebruiken in de komende jaren.

Hoewel de brede categorie AI-agenten ook niet-taaltoepassingen omvat (zoals aanbevelingssystemen, beeldherkenning, robotbesturing, enz.), zijn LLM-agenten meestal conversational AI-software.

Wat zijn LLM-agenten?

LLM-agenten zijn AI-gestuurde tools die grote taalmodellen gebruiken om taal te interpreteren, gesprekken te voeren en taken uit te voeren.

Deze agenten zijn gebouwd op complexe algoritmes die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekstdata, waardoor ze taal kunnen begrijpen en produceren op een manier die menselijke communicatie nabootst.

LLM-agenten kunnen worden geïntegreerd in AI-agenten, AI-chatbots, virtuele assistenten, contentgeneratie-software en andere toepassingen.

Hoe werken LLM-agenten?

LLM-agenten combineren de kracht van een LLM met retrieval, redeneren, geheugen en toolgebruik om zelfstandig taken uit te voeren. Laten we elk van deze onderdelen bekijken.

‍

Samen zorgen deze mogelijkheden ervoor dat LLM-agenten complexe, meerstaps workflows volledig zelfstandig kunnen uitvoeren.

Bijvoorbeeld:

• Een B2B sales agent haalt CRM-data op van een prospect, analyseert het verloop van de deal, onthoudt eerdere interacties met de prospect om het vervolg te personaliseren, en gebruikt e-mail- en agenda-API’s om te versturen en plannen.
• Een IT-agent haalt systeemlogs op om een fout te diagnosticeren, analyseert de stappen voor de beste aanpak, onthoudt wat eerder werkte bij gebruikersproblemen, en voert scripts uit om diensten te herstarten of een ticket aan te maken.

Welke 4 kenmerken definiëren een LLM-agent?

Er zijn vier belangrijke kenmerken van een LLM-agent:

1. Taalmodel

Het taalmodel wordt vaak gezien als het "brein" van een LLM-agent. De kwaliteit en schaal ervan bepalen direct de prestaties van de agent.

Het is een geavanceerd algoritme, getraind op enorme datasets met tekst, waardoor het context begrijpt, patronen herkent en samenhangende, relevante antwoorden kan geven.

• Taalpatronen herkennen en leren
• Een zekere mate van contextbewustzijn verkrijgen (dankzij de grote hoeveelheid trainingsdata)
• Aanpassen aan verschillende domeinen en een breed scala aan onderwerpen behandelen

Het taalmodel bepaalt de diepgang, nauwkeurigheid en relevantie van antwoorden en vormt zo de basis van de taalvaardigheden van de agent.

2. Geheugen

Geheugen verwijst naar het vermogen om informatie uit eerdere interacties te onthouden, zoals feiten, gebruikersvoorkeuren of onderwerpen over meerdere sessies heen.

Dit vergroot het contextbegrip van de agent en maakt gesprekken vloeiender en relevanter.

In sommige opstellingen kan het geheugen van de agent informatie over langere tijd vasthouden. Dit ondersteunt langdurige interactie waarbij de agent "leert" van herhaald gebruikersgedrag of voorkeuren – al wordt dit vaak gereguleerd omwille van privacy en relevantie.

3. Toolgebruik

Het gebruik van tools maakt van een LLM-agent een uitvoerder in plaats van alleen een gesprekspartner.

Een LLM-agent kan integreren met externe applicaties, databases of API’s om specifieke functies uit te voeren.

Dit betekent dat ze realtime informatie kunnen ophalen, externe acties uitvoeren of gespecialiseerde databases raadplegen, waardoor ze actuele informatie kunnen bieden. Dit omvat:

• API’s aanroepen
• Live data ophalen, zoals weerupdates of beurskoersen
• Afspraken of vergaderingen plannen
• Databases raadplegen, zoals productcatalogi of HR-beleidsdocumenten

Door toolgebruik kan de LLM-agent zich ontwikkelen van een passief, kennisgebaseerd systeem tot een actieve deelnemer die met andere systemen kan interfacen.

4. Planning

Planning is het vermogen van een LLM-agent om complexe taken op te delen in beheersbare stappen.

Een LLM-agent kan plannen met of zonder feedback. Wat is het verschil?

• Plannen zonder feedback betekent dat de LLM-agent een plan maakt op basis van zijn eerste begrip. Dit is sneller en eenvoudiger, maar mist flexibiliteit.
• Plannen met feedback betekent dat de agent zijn plan continu kan bijstellen op basis van input uit de omgeving. Dit is complexer, maar maakt de agent veel flexibeler en verbetert de prestaties na verloop van tijd.

Door te plannen kan een LLM-agent logische stappen zetten richting een oplossing, waardoor hij beter complexe verzoeken aankan.

Wat zijn de 4 typen LLM-agenten?

1. Conversationele agenten (bijv. klantenservice & leadgeneratie)

Deze agenten voeren natuurlijke dialogen met gebruikers – ze geven vaak informatie, beantwoorden vragen en helpen bij verschillende taken.

Deze agenten vertrouwen op LLM’s om menselijke reacties te begrijpen en te genereren.

Voorbeelden: Klantenservice-agenten en gezondheidszorg-chatbots

2. Taakgerichte agenten (bijv. AI-assistenten & AI-workflows)

Deze agenten zijn gericht op het uitvoeren van specifieke taken of het bereiken van vooraf bepaalde doelen. Ze communiceren met gebruikers om hun behoeften te begrijpen en voeren vervolgens acties uit om daaraan te voldoen.

Voorbeelden: AI-assistenten en HR-bots

3. Creatieve agenten (bijv. tools voor contentgeneratie)

Deze agenten kunnen originele en creatieve content genereren, zoals kunst, muziek of teksten. Ze gebruiken LLM’s om menselijke voorkeuren en stijlen te begrijpen, zodat ze content kunnen maken die aansluit bij het publiek.

Voorbeelden: Tools voor contentgeneratie en beeldgeneratie (zoals Dall-E)

4. Samenwerkende agenten (bijv. enterprise AI-agenten)

Deze agenten werken samen met mensen om gezamenlijke doelen of taken te bereiken, en ondersteunen communicatie, coördinatie en samenwerking tussen teamleden of tussen mens en machine.

LLM’s kunnen samenwerkende agenten ondersteunen door te helpen bij besluitvorming, rapportages te genereren of inzichten te bieden.

Voorbeelden: De meeste enterprise AI-agenten en projectmanagement-chatbots

Hoe gebruiken bedrijven LLM-agenten?

Bedrijven profiteren van LLM-agenten op gebieden waar natuurlijke taal verwerkt en beantwoord moet worden, zoals vragen beantwoorden, advies geven, workflows automatiseren en tekst analyseren.

Bedrijven zetten LLM-agenten vaak in voor marketing, data-analyse, compliance, juridische ondersteuning, zorg, financiële taken en onderwijs.

Hier zijn 3 van de populairste toepassingen van LLM-agenten:

Klantenservice

Volgens een onderzoek onder 167 bedrijven door automatiseringsexpert Pascal Bornet is klantenservice de populairste toepassing voor LLM-agenten.

LLM-agenten worden veel gebruikt in klantenservice om veelgestelde vragen te beantwoorden, problemen op te lossen en 24/7 ondersteuning te bieden.

Deze agenten kunnen klanten direct helpen of complexe vragen doorzetten naar menselijke medewerkers.

Zie ook: Wat is een klantenservice-chatbot?

Sales en leadgeneratie

In sales worden LLM-agenten ingezet voor AI-leadgeneratie — ze kunnen zelfs leads kwalificeren door gesprekken te voeren, behoeften te peilen en waardevolle informatie te verzamelen.

Ze kunnen ook vervolgacties automatiseren, zoals het sturen van gepersonaliseerde aanbevelingen of productinformatie op basis van de interesses van de klant.

Zie ook: Hoe AI gebruiken voor Sales

Interne ondersteuning: HR en IT

Voor interne ondersteuning stroomlijnen LLM-agenten HR- en IT-processen door veelvoorkomende vragen van medewerkers af te handelen.

Uit het onderzoek van Bornet blijkt zelfs dat LLM-agenten voor interne processen het meest kostenbesparend zijn, met een tijdsbesparing van 30-90% ten opzichte van de oude manier van werken.

In HR beantwoorden ze vragen over bijvoorbeeld arbeidsvoorwaarden, verlofregelingen en salaris, terwijl ze in IT helpen bij eenvoudige technische problemen of routinetaken zoals accountaanmaak automatiseren.

Hierdoor kunnen HR- en IT-teams zich richten op complexere taken in plaats van repetitief werk.

Zie ook: Beste AI-agenten voor HR

Hoe verbeter je LLM-agent-antwoorden

Als je een LLM aanpast voor een AI-project, wil je waarschijnlijk de standaardantwoorden van een publiek model aanpassen. (Je wilt niet dat je chatbot de concurrentie aanbeveelt, toch?) Misschien wil je ook aangepaste bedrijfslogica gebruiken, zodat de agent meer werkt als een getrainde medewerker dan als willekeurige taaloutput.

Er zijn vier algemene concepten die de kwaliteit van LLM-antwoorden verbeteren:

1. RAG
2. Fine-tuning
3. N-shot prompting
4. Prompt engineering

1. Retrieval-augmented generation

RAG is een chique naam voor iets wat we allemaal wel eens in ChatGPT hebben gedaan: tekst plakken en er een vraag over stellen.

Een typisch voorbeeld is vragen of een bepaald product op voorraad is bij een webshop, waarbij een chatbot de informatie opzoekt in een productcatalogus (in plaats van op het hele internet).

Qua ontwikkelsnelheid en het verkrijgen van real-time informatie is RAG onmisbaar.

Het beïnvloedt meestal niet welk model je kiest, maar je kunt altijd een LLM-API-eindpunt maken dat informatie opvraagt en antwoorden geeft, en dit eindpunt gebruiken alsof het een eigen LLM is.

RAG gebruiken voor een kennis-chatbot is vaak makkelijker te onderhouden, omdat je geen model hoeft te fine-tunen of up-to-date te houden – wat ook kosten kan besparen.

2. Fine-tuning

Fine-tuning houdt in dat je voorbeelden aan je model geeft, zodat het leert een bepaalde taak goed uit te voeren. Wil je dat het model goed over je product kan praten, geef dan veel voorbeelden van de beste salesgesprekken van je bedrijf.

Is het model open source, vraag jezelf dan af of je team genoeg technische capaciteit heeft om het model te fine-tunen.

Is het model gesloten en als dienst beschikbaar – zoals GPT-4 of Claude – dan kunnen je engineers meestal via API’s aangepaste modellen fine-tunen. De prijs stijgt dan vaak flink, maar het onderhoud is minimaal.

Voor veel toepassingen is fine-tuning echter niet de eerste stap om je model te optimaliseren.

Een goed voorbeeld voor fine-tuning is het bouwen van een kennisbot voor statische kennis. Door voorbeelden van vragen en antwoorden te geven, kan het model die later beantwoorden zonder het antwoord op te zoeken. Voor real-time informatie is dit echter niet praktisch.

3. N-shot learning

De snelste manier om de kwaliteit van antwoorden te verbeteren is voorbeelden meegeven in één LLM API-aanroep.

Zero-shot – dus geen voorbeelden geven van wat je zoekt in een antwoord – is hoe de meeste mensen ChatGPT gebruiken. Eén voorbeeld toevoegen (one-shot) is vaak al genoeg om de kwaliteit van het antwoord flink te verbeteren.

Meer dan één voorbeeld heet n-shot. N-shot verandert het model niet, in tegenstelling tot fine-tuning. Je geeft simpelweg voorbeelden vlak voordat je een antwoord vraagt, elke keer opnieuw.

Maar deze strategie kun je niet onbeperkt gebruiken: LLM-modellen hebben een maximale contextgrootte en de prijs hangt af van de grootte van het bericht. Fine-tuning kan de noodzaak voor n-shot voorbeelden wegnemen, maar kost meer tijd om goed te doen.

4. Prompt engineering-technieken

Er zijn ook andere prompt engineering technieken, zoals chain-of-thought, waarbij modellen worden gedwongen hardop na te denken voordat ze een antwoord geven.

Er is ook prompt chaining, waarbij modellen worden aangemoedigd om complexe taken op te splitsen in kleinere stappen door meerdere prompts achter elkaar te gebruiken.

Deze strategieën kunnen de kwaliteit en betrouwbaarheid van antwoorden aanzienlijk verhogen – vooral bij taken die veel redeneren vereisen – maar ze zorgen vaak ook voor langere antwoorden, meer tokens en tragere prestaties.

Dit verhoogt de kwaliteit van het antwoord, maar zorgt wel voor langere, duurdere en tragere reacties.

Een LLM-agent bouwen in 6 stappen

1. Stel doelen vast

De eerste stap bij het bouwen van een AI-agent of chatbot is precies bepalen wat je wilt dat deze doet.

Maak duidelijk wat je wilt dat de LLM-agent bereikt, of het nu gaat om klantvragen beantwoorden, content genereren of specifieke taken uitvoeren.

Duidelijke doelen bepalen de opzet en configuratie van de agent.

2. Kies een AI-platform

De beste AI-platforms hangen volledig af van jouw doelen en wensen.

Kies een platform dat aansluit bij je eisen, let op aanpasbaarheid, integratiemogelijkheden, gebruiksgemak en ondersteuning.

Het platform moet:

• Je gewenste toepassing ondersteunen
• Bied je favoriete LLM’s aan
• Bied integratiemogelijkheden

3. Configureer de LLM

Kies op basis van de opties van het platform een vooraf gebouwd LLM of pas een model aan voor gespecialiseerde taken indien nodig.

Veel platforms bieden ingebouwde taalmodellen die vooraf getraind en direct inzetbaar zijn.

Wil je je LLM-gebruik aanpassen? Lees dan ons artikel over het kiezen van een aangepaste LLM-optie voor je AI-project van onze growth engineer Patrick Hamelin.

4. Integreer tools

De meeste platforms bieden integratie-opties voor externe tools. Verbind alle API's, databases of bronnen die je agent nodig heeft, zoals CRM-gegevens of realtime-informatie.

5. Test en verbeter

Test de agent grondig met de ingebouwde testtools van het platform. Pas parameters, prompts en workflows aan op basis van de testresultaten om te zorgen dat de agent goed presteert in echte situaties.

6. Zet live en monitor

Gebruik de monitoringtools van het platform om na de lancering de interacties en prestaties van de agent te volgen.

Verzamel inzichten en optimaliseer de inrichting waar nodig, met gebruik van de feedbackmechanismen die het platform biedt.

Implementeer een aangepaste LLM-agent

LLM-agents worden op grote schaal overgenomen door bedrijven – in klantenservice, interne processen en e-commerce. Bedrijven die traag zijn met adopteren, zullen de gevolgen ondervinden van het missen van de AI-golf.

Botpress is een eindeloos uitbreidbaar AI-agentplatform, gebouwd voor bedrijven. Onze stack stelt ontwikkelaars in staat om LLM-agents te bouwen met alle gewenste mogelijkheden.

Ons uitgebreide beveiligingspakket zorgt ervoor dat klantgegevens altijd beschermd zijn en volledig onder controle blijven van je ontwikkelteam.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons team voor meer informatie.

Veelgestelde vragen

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

Een chatbot volgt meestal vaste scripts of flows, terwijl een LLM-agent flexibeler is. LLM-agents gebruiken een groot taalmodel om te redeneren, informatie op te halen, tools te gebruiken en beslissingen te nemen.

2. Kunnen LLM-agents functioneren zonder internetverbinding?

LLM-agents kunnen deels zonder internet werken, als alles wat ze nodig hebben (zoals het taalmodel en de data) lokaal draait. Maar de meeste zijn afhankelijk van clouddiensten voor zaken als realtime data, externe API's of actuele kennis.

3. Hebben LLM-agents altijd een taalmodel-backend nodig?

Ja, dat is eigenlijk het belangrijkste onderdeel. De "LLM" in LLM-agent staat voor groot taalmodel. Zonder dat verliest de agent het vermogen om natuurlijke taal te begrijpen of te genereren.

4. Wat zijn de belangrijkste beperkingen of risico's van het gebruik van LLM-agents vandaag de dag?

Ze kunnen hallucineren, vastlopen op vage prompts of gevoelige informatie lekken als ze niet goed beveiligd zijn. Bovendien zijn ze slechts zo slim als de data en het ontwerp erachter.

5. Welke sectoren adopteren LLM-agents het snelst?

Klantenservice, IT-support, gezondheidszorg en sales stappen er snel in. Eigenlijk overal waar veel repetitief, taalgericht werk geautomatiseerd kan worden.