Top AI-agent bouwers in 2025

AI agents veranderen de manier waarop bedrijven en ontwikkelaars problemen oplossen. Met de juiste frameworks kun je AI-agents bouwen die verder gaan dan traditionele automatisering en die systemen in staat stellen om te leren, zich aan te passen en in realtime beslissingen te nemen.

Deze agents automatiseren terugkerende taken, bieden realtime inzichten en maken slimmere besluitvorming mogelijk, zodat teams tijd overhouden om zich te richten op innovatie en strategie. 

Naarmate het gebruik ervan toeneemt, ontwikkelen de frameworks en platformen die deze agents voeden - AI-agent builders - zich om aan verschillende behoeften te voldoen, waardoor het eenvoudiger dan ooit wordt om intelligente systemen te ontwerpen, in te zetten en te schalen.

Wat zijn AI-agentbouwers?

AI agent builders zijn tools die zijn ontworpen om ontwikkelaars en bedrijven te helpen bij het maken van intelligente agentische AI-systemen die invoer kunnen begrijpen, informatie kunnen verwerken en zinvolle acties kunnen ondernemen.

Een goede AI-agentbouwer is uitgerust met kant-en-klare modules, zodat ontwikkelaars zich kunnen richten op het maken van een oplossing zonder het neurale netwerk opnieuw uit te hoeven vinden. Hun belangrijkste waarde ligt in het abstraheren van complexiteit, het stroomlijnen van ontwikkeling en het mogelijk maken van naadloze integratie in zowel nieuwe als oudere systemen.

Gebruikscases voor AI Agent-bouwers

AI-agentbouwers blinken uit in taken op het gebied van automatisering, gegevensverwerking en klantinteracties. Met de kracht van moderne LLMskunnen veel alledaagse taken, zoals het beantwoorden van vragen van klanten of het samenvatten van documenten, nu volledig worden geautomatiseerd. 

Het echte potentieel van deze bouwers komt echter naar voren wanneer agenten moeten interageren met het internet of gebruik moeten maken van uitgebreide, domeinspecifieke kennis.

Automatisering van klantenondersteuning

AI-agenten kunnen routinematige vragen van klanten afhandelen, reactietijden verkorten en 24/7 ondersteuning bieden via meerdere kanalen, waardoor de klanttevredenheid toeneemt en de operationele overhead afneemt.

AI-agenten kunnen niet alleen eenvoudige vragen stellen, maar ook het sentiment onder klanten volgen en real-time feedback verzamelen. Ze integreren ook met CRM-systemen om zeer gepersonaliseerde ondersteuning te bieden. Deze mogelijkheid zorgt ervoor dat klanten consistente en efficiënte service ontvangen via meerdere kanalen.

Voorbeelden: FAQ afhandeling, ticket escalatie, live chat antwoorden.

Taak Automatisering

AI agents stroomlijnen interne workflows door terugkerende taken te automatiseren en te integreren met tools zoals CRM of projectmanagementsystemen om de activiteiten efficiënt en foutloos te houden.

Deze agents kunnen ook worden geprogrammeerd om interdepartementale workflows te beheren, tijdige goedkeuringen te garanderen en deadlines op te volgen. Door repetitieve workflows te automatiseren, besparen bedrijven kostbare tijd en kunnen ze zich richten op strategische initiatieven.

Voorbeelden: Gegevens invoeren, e-mails sorteren, taken plannen.

Verkoop en marketing

AI-agenten helpen de omzet te verhogen door het automatisch genereren van leads, het koesteren van prospects en het bieden van gepersonaliseerde klantervaringen door marketingpijplijnen te versterken.

Door proactief in contact te treden met potentiële klanten en prestatiecijfers bij te houden, verbeteren AI-agenten zowel de efficiëntie als de effectiviteit van verkooppijplijnen.

Voorbeelden: Leadkwalificatie, campagneoptimalisatie, gepersonaliseerd bereik

IT-ondersteuning

AI-agenten verbeteren IT-activiteiten door technische ondersteuningsverzoeken te automatiseren, de gezondheid van systemen te bewaken en naadloze teamsamenwerking in engineeringworkflows mogelijk te maken.

Voor engineeringteams kunnen ze codebeoordelingen automatiseren en regressietests uitvoeren, wat zorgt voor consistente kwaliteit en productiviteit. Dit wordt verder versterkt door hun vermogen om ondersteuningsverzoeken te automatiseren, de gezondheid van het systeem te bewaken en aanvullende taken uit te voeren.

Voorbeelden: Wachtwoord resetten, foutbewaking, systeemdiagnose.

Hoe kies je een AI-agent?

Het kiezen van de juiste bouwer van een AI-agent kan overweldigend aanvoelen met zoveel beschikbare opties. Hier is een snelle checklist om je te helpen je keuze te beperken:

‍

Werk samen met je team om te bepalen welke functies het belangrijkst zijn voor jouw organisatie. Met een duidelijk inzicht in je behoeften wordt het kiezen van de juiste bouwer veel eenvoudiger.

Top 7 AI-agent bouwers in 2025

AI-agenten zijn veranderd van zijprojecten in productie-infrastructuur. Wat vroeger prompt-chains waren die in notebooks draaiden, zijn nu uitgerolde systemen met monitoring, retries en live orkestratie.

Een "AI agent builder" is een framework of platform dat teams helpt om agents te maken die kunnen observeren, beslissen en handelen in verschillende tools. Het landschap is verdeeld tussen frameworks die eerst met code werken en volledige controle geven, en platforms die de structuur abstraheren zodat je je kunt richten op use cases.

De volgende bouwers zijn niet alleen populair - ze hebben zichzelf bewezen in het dagelijks gebruik. Elke bouwer verdient zijn plaats door een echte klasse van problemen beter op te lossen dan de rest.

1. Botpress

Het meest geschikt voor: Teams die veerkrachtige AI-agenten bouwen die in bedrijfssystemen integreren, de status vasthouden en zich in realtime aanpassen zonder dat de techniek zware herschrijvingen vereist.

Prijzen:

• Gratis plan: Basisbouwer, 1 bot, $5 AI-krediet
• Plus$89/maand - flowtests, routing, menselijke handoff
• Team: $495/maand - SSO, samenwerking, gedeeld gebruik bijhouden

Botpress is een AI-agentbouwplatform. Hiermee kunnen agents worden gemaakt die de context onthouden, pauzeren wanneer ze geblokkeerd worden en weer verder gaan zodra de benodigde gegevens beschikbaar zijn.

Het wordt geleverd met meer dan vijftig native integraties. Agenten kunnen direct communiceren met agenda's, CRM's, helpdesks of ERP's, waardoor de installatietijd en de afhankelijkheid van handmatige API-koppelingen afneemt.

Modelcontrole is ingebouwd. Ontwikkelaars kunnen het brein dat de agent aanstuurt schakelen tussen GPT, Claude, Gemini of open-source modellen, afhankelijk van de werklast, kosten of compliance.

Agents worden visueel ontworpen. Bouwers kunnen flows schetsen in een drag-and-drop editor terwijl ontwikkelaars de logica uitbreiden via directe code of geavanceerde API-aanroepen.

Botpress onderscheidt zich door productiegereedheid. Het balanceert eenvoud voor niet-technische bouwers met uitbreidbaarheid voor ontwikkelaars en levert agents die betrouwbaar blijven als ze eenmaal zijn opgeschaald naar bedrijfsoperaties.

Belangrijkste kenmerken:

• Workflows die automatisch pauzeren en hervatten
• 50+ vooraf gebouwde integraties met bedrijfsapps
• Met één klik schakelen tussen GPT, Claude, Gemini of open-source model
• Visuele editor plus aanpassing op codeniveau

2. LangChain

Het meest geschikt voor: Ontwikkelaars die volledige controle nodig hebben over de redenering van agents, runtime logica en integraties, direct geschreven in Python of JavaScript.

Prijzen:

• Ontwikkelaar: Gratis - 1 seat, 5k traces/maand
• Plus$39/maand per seat - hogere traceerlimieten, LangGraph implementatie
• Zakelijk: Aangepast - zelf gehost, SSO, gebruik schalen

LangChain is een raamwerk voor het bouwen van AI-agenten. Het geeft ingenieurs de mogelijkheid om precies te definiëren hoe een agent plant, opnieuw probeert en externe tools aanroept.

De LangGraph uitbreiding introduceert stateful, langlopende workflows. In plaats van eenmalige prompts kunnen agents processen beheren die zich continu aanpassen totdat een doel is bereikt.

In de praktijk is LangChain echter rommelig geworden. De bibliotheek is een lappendeken van half-ondersteunde modules, met bedrijven die ooit toegewijd waren en het nu opgeven voor interne forks.

Ontwikkelaars kunnen nog steeds databases, API's en vectoropslag direct koppelen. Maar het ecosysteem voelt broos aan, met integraties die vaak stuk gaan tussen updates en weinig verantwoording.

Belangrijkste kenmerken:

• Code-first raamwerk voor het bouwen van redeneerlussen
• LangGraph voor stateful, langlopende agents
• Uitgebreide integraties met LLMs, API's en vectoropslag
• Controle over planning, pogingen en uitvoerstructuur

3. LlamaIndex

‍

Het meest geschikt voor: Teams die data-gebaseerde agents bouwen en consistente toegang nodig hebben tot documenten, tabellen en API's zonder alleen te vertrouwen op LLM .

Prijzen:

• Open-source: Gratis te gebruiken en zelf te hosten
• Enterprise: Aangepaste prijzen voor ondersteuning, schaalvergroting en beheerde implementaties

LlamaIndex is een AI-agentbouwraamwerk dat gespecialiseerd is in het omzetten van rommelige inhoud in gestructureerde indexen die agenten daadwerkelijk kunnen doorzoeken. In plaats van het schrapen van ruwe documenten, biedt het bevraagbare lagen voor tekst, tabellen en API's.

Deze benadering maakt LlamaIndex geschikt voor workflows met veel gegevens. Wanneer agents betrouwbaar gegevens moeten ophalen uit facturen, kennisbanken of gestructureerde systemen, biedt LlamaIndex een schone brug tussen gegevensbronnen en redeneren.

Het nadeel is complexiteit. Er zijn meerdere overlappende modules voor chunking, embeddings en retrieval, wat teams die nieuw zijn in indexeren kan overweldigen. Het vereist tuning om stabiele resultaten te leveren.

Belangrijkste kenmerken:

• Geavanceerde indexering voor ongestructureerde en gestructureerde gegevens
• Vraaginterface voor antwoorden van aardingsagenten
• Uitbreidbare connectoren voor bedrijfsworkflows
• Ontworpen om te koppelen met orkestratie frameworks zoals LangChain of CrewAI

4. CrewAI

Het meest geschikt voor: Teams die multi-agent systemen ontwerpen waarbij verschillende rollen zoals onderzoeker, beoordelaar en planner moeten samenwerken aan een gezamenlijk doel.

Prijzen:

• Open-source: Gratis voor zelf hosten
• Onderneming: Betaalde ondersteuning en beheerde implementaties beschikbaar

CrewAI is een AI agent bouwraamwerk gebouwd voor samenwerking. In plaats van dat één agent elke taak moet uitvoeren, kun je gespecialiseerde rollen toewijzen en ze laten samenwerken.

Deze taakverdeling levert vaak betrouwbaardere resultaten op, vooral in werkstromen die baat hebben bij collegiale toetsing of taakoverdracht. Het voelt dichter aan bij hoe menselijke teams eigenlijk werken.

De uitdaging is de overhead van orkestratie. Het instellen van rollen, communicatiepatronen en vangrails kan snel complex worden en bemanningen met teveel agenten lopen het risico elkaar te vertragen.

Belangrijkste kenmerken:

• Rolgebaseerde specialisatie voor agenten
• Configuratiegestuurde orkestratie van sequentiële of parallelle workflows
• Transparante communicatie en taakoverdracht tussen agenten
• Productieklare implementaties via Docker en Kubernetes

5. Semantische kern

Geschikt voor: Ondernemingen die AI-agents bouwen die rechtstreeks moeten integreren met Microsoft-services en tegelijkertijd compliance en IT-controle moeten behouden.

Prijzen:

• Open-source: Vrij onder MIT-licentie
• Ondernemingen: Ondersteuning en schaalbaarheid via Azure-contracten

Semantic Kernel is het agentbouwraamwerk van Microsoft. Het biedt abstracties voor "vaardigheden" en "herinneringen" die AI-agenten voorspelbaarder maken binnen bedrijfsworkflows.

De kracht is integratie. Out of the box maakt het verbinding met Microsoft 365, Azure en andere kernservices, waardoor bedrijven een moeiteloos pad hebben om agentic AI in te zetten.

De afweging is de reikwijdte. Semantic Kernel is op maat gemaakt voor het ecosysteem van Microsoft, wat betekent dat teams buiten die stack het vaak star vinden in vergelijking met meer algemene frameworks.

Belangrijkste kenmerken:

• Native ondersteuning voor Teams, Outlook, SharePoint en Dynamics
• Vaardigheids- en geheugenabstracties voor gestructureerd agentgedrag
• Ondernemingsnaleving en traceerbaarheid ingebouwd in het ontwerp
• Flexibele inzetmogelijkheden in Azure-omgevingen

6. AutoGPT

Geschikt voor: Bouwers die autonome taakuitvoering testen met agents die zichzelf richting doelen sturen zonder constante aanwijzingen.

Prijzen:

• Open-source: Gratis gemeenschapsproject
• Forks van derden: Betaalde hosting en managed services beschikbaar

AutoGPT heeft het concept van volledig autonome agenten gepopulariseerd. Gegeven een doel, plant het subtaken, voert het acties uit en blijft het werken totdat aan de voorwaarden is voldaan of totdat het is geblokkeerd.

Het inspireerde veel experimenten, maar in echte implementaties heeft het vaak moeite. Zonder sterke beperkingen komen taken in een spiraal terecht of lopen ze vast, wat de betrouwbaarheid voor productieworkflows beperkt.

Toch blijft het waardevol voor prototypes. AutoGPT laat zien wat er mogelijk is als agenten autonomie krijgen en het ecosysteem blijft forks en uitbreidingen met gespecialiseerde focus voortbrengen.

Belangrijkste kenmerken:

• Doelgerichte autonome uitvoering
• Automatische taakplanning en geheugengebruik
• Tool uitvoeren zonder handmatige vraag
• Gemeenschapsgedreven experimenten en vorken

7. AutoGen

Bestevoor: Ontwikkelaars die experimenteren met conversationele multi-agent systemen waarbij agenten samenwerken via een gestructureerde dialoog om te plannen, te verifiëren en aan te passen.

Prijzen:

• Open-source: Vrij te gebruiken en uit te breiden
• Onderneming: Aangepaste licenties en ondersteuning beschikbaar via Microsoft ecosysteem

AutoGen is een framework voor het bouwen van multi-agent conversaties. Het structureert taken als dialogen tussen agenten die stappen voorstellen, resultaten verifiëren en itereren tot voltooiing.

Deze aanpak werkt goed voor debuggen, codegeneratie of planningscenario's waarbij iteratief heen-en-weer gepraat betere resultaten oplevert dan een enkele agentbeslissing.

De zwakte is praktisch. Het uitvoeren van deze conversatielussen in de productie kan veel middelen vergen en zonder voorzorgsmaatregelen lopen agenten het risico vast te komen zitten in eindeloze discussies.

Belangrijkste kenmerken:

• Gesprekssamenwerking tussen meerdere agenten
• Iteratieve planning en zelfverificatielussen
• Debuggable dialogen die redeneerpaden onthullen
• Integratie met LLMs en uitvoering van externe tools

Begin vandaag nog met het bouwen van AI-agenten

AI-agentbouwers zorgen voor een revolutie in workflowbeheer, taakautomatisering en klantinteracties. Als u klaar bent om uw AI-gestuurde processen op een hoger plan te brengen, Botpress heeft de tools om dit te realiseren.

Met een modulair ontwerp, soepele integraties en geavanceerde AI-mogelijkheden is Botpress meer dan alleen een platform: het is een robuust raamwerk voor het maken van autonome agenten die zijn afgestemd op jouw specifieke behoeften.

Ontdek intelligente automatisering en begin vandaag nog met bouwen met Botpress. Het is gratis om te beginnen.

FAQs

1. Wat onderscheidt een AI-agent van een traditionele chatbot of RPA-tool?

Een AI-agent verschilt van een traditionele chatbot of RPA-tool omdat deze niet alleen vaste scripts of starre regels volgt, maar de context begrijpt, de intentie van de gebruiker beredeneert en dynamisch beslist welke acties worden ondernomen. Traditionele chatbots reageren op basis van vooraf geschreven flows, terwijl RPA bots repetitieve taken uitvoeren zonder zich aan te passen aan veranderende situaties. AI agents kunnen omgaan met onvoorspelbare input, integreren met meerdere systemen en nemen beslissingen in realtime, waardoor ze functioneren als autonome probleemoplossers in plaats van statische tools.

2. Kan ik AI-agentbouwers gebruiken zonder programmeerkennis?

Ja, je kunt AI agent builders gebruiken zonder programmeerkennis omdat veel platforms drag-and-drop interfaces en visuele flow editors bieden. Met deze no-code tools kun je conversaties ontwerpen en agents inzetten zonder code te schrijven, hoewel het bouwen van meer geavanceerde logica of integraties nog steeds technische vaardigheden kan vereisen. 

3. Wat betekent "autonoom" in de context van AI-agenten?

In de context van AI-agenten betekent "autonoom" dat de agent kan beslissen welke acties hij onderneemt zonder dat elke stap expliciet door een mens wordt verteld. In plaats van een enkel script te volgen, gebruikt de agent redeneringen en beschikbare tools om zijn gedrag te plannen en aan te passen om specifieke doelen te bereiken. Hierdoor kan het omgaan met variaties in de input van de gebruiker en zelfstandig opereren om resultaten te sturen.

4. Waarin verschillen AI-agenten van digitale assistenten zoals Siri of Alexa?

AI agents verschillen van digitale assistenten zoals Siri of Alexa omdat ze niet alleen ontworpen zijn om vragen te beantwoorden of eenvoudige commando's uit te voeren, maar ook om processen in meerdere stappen uit te voeren en beslissingen te nemen op basis van context en gegevens. Siri en Alexa geven meestal informatie of bedienen slimme apparaten, terwijl AI-agenten complexe workflows kunnen uitvoeren, zoals CRM-records bijwerken of bedrijfsprocessen end-to-end beheren. 

5. Wat is het verschil tussen een regelgebaseerde en een agentgebaseerde workflow?

Het verschil tussen een regelgebaseerde workflow en een agentgebaseerde workflow is dat een regelgebaseerde workflow vooraf gedefinieerde "als-dit-dan-dat"-instructies volgt en afbreekt wanneer het met onverwachte scenario's wordt geconfronteerd. Een agentische workflow daarentegen past zich aan nieuwe informatie aan en beslist adaptief wat de beste handelswijze is. Dit maakt agentgebaseerde systemen veel beter geschikt voor het afhandelen van complexe, variabele taken waarbij starre regels alleen niet voldoende zijn.