
Het was de zin van het jaar 2024: AI-agent.
En als AI-trend voor 2025 zullen AI-agenten alleen maar aan populariteit en impact winnen.
Iedereen - van beginnende ontwikkelaars tot grote ondernemingen en kleine zelfstandigen - wilde leren wat AI-agenten voor hen konden doen.
De technologie van dit moment is waar we al jaren aan werken. Als je vragen hebt over wat AI-agenten zijn, hoe ze werken of waar je moet beginnen, dan zit je hier goed.
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent is een autonoom systeem dat informatie verwerkt, beslissingen neemt en actie onderneemt om een doel te bereiken.
In tegenstelling tot AI-chatbots, die reageren op input van gebruikers, verwijst agentic AI naar software die in staat is om autonoom beslissingen te nemen. Het wordt vaak gebruikt om complexe workflows te automatiseren, zoals klantenservice, gegevensanalyse of hulp bij codering.
Dat betekent dat AI-agenten menselijke betrokkenheid bij bepaalde taken overbodig kunnen maken of werknemers kunnen ondersteunen bij hun dagelijkse taken.
Wat is het verschil tussen een AI-agent en een AI-chatbot?
Veel mensen gebruiken de termen 'AI-agent' en 'AI-chatbot' door elkaar. Dat is begrijpelijk - ze hebben veel overeenkomsten.
Ze maken bijvoorbeeld allebei gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) om taalinvoer te begrijpen, ze worden vaak aangedreven door LLMs en ze zijn vaak allebei verbonden met externe systemen.
Maar AI-agenten gaan op een paar belangrijke manieren verder dan chatbots. Hier is de sleutel tot het verschil tussen AI-agenten en AI-chatbots:
Dit zijn de verschillen die bepalen of je bedrijf een verkoopchatbot of een AI-agent voor verkoop nodig heeft.
De eerste kan vragen van klanten beantwoorden, producten voorstellen en aankopen vergemakkelijken.
De tweede kan voorspellen welke klanten het meest waarschijnlijk extra aankopen zullen doen en hen op het optimale moment een gepersonaliseerd Facebook Messenger sturen. Naast alle chat- en verkoopbewegingen van een chatbot. Best cool, hè?
Hoe werken AI-agenten?

AI-agenten werken door 1) hun omgeving waar te nemen, 2) informatie te verwerken, 3) beslissingen te nemen en 4) acties uit te voeren om een doel te bereiken.
In tegenstelling tot traditionele chatbots reageren ze niet alleen op vragen van gebruikers - ze kunnen zelfstandig opereren, gegevens ophalen en analyseren en communiceren met externe systemen.
Stap 1: Waarneming
Ten eerste ontvangt een AI-agent input van verschillende bronnen. Afhankelijk van het doel kunnen dit zijn:
- Interacties tussen gebruikers
- API's die gegevens uit externe systemen halen
- Sensoren of logbestanden van aangesloten applicaties
- Opgeslagen kennisbanken - zoals inventarislijsten, HR-beleid, enz.
Stap 2: Verwerking
Zodra de AI-agent de gegevens heeft, moet hij ze begrijpen. De agent kan NLP, gestructureerde gegevens of realtime signalen gebruiken om de input te verwerken waarvoor hij is gebouwd. Als het relevante kennis uit een database moet halen, kan het retrieval-augmented generation (RAG) gebruiken om die kennis op te halen.
Stap 3: Besluitvorming
Het besluitvormingsproces hangt af van hoe een bouwer een AI-agent structureert. Het kan op maat gemaakte bedrijfslogica gebruiken, zoals beslissen of een lead gekwalificeerd is op basis van een formule die door het verkoopteam is bedacht.
Het kan ook gebruik maken van voorspellingen op basis van machine learning of reinforcement learning, zoals het markeren van een transactie als frauduleus op basis van fraude in het verleden.
De beste AI-agenttools zullen rekening houden met de verklaarbaarheid van AI: hoe goed een AI-agent de redenering achter zijn beslissingen kan verduidelijken.
Stap 4: Actie ondernemen
Na het waarnemen, verwerken en beslissen is een AI-agent klaar om actie te ondernemen.
Er zijn geen grenzen aan de acties die een AI-agent kan ondernemen. De agent kan een eenvoudige tekstreactie geven, zoals 'Deze 3 accounts vertonen tekenen van potentiële opzegging'.
Het kan een API-aanroep activeren, zoals het ophalen van realtime voorraadgegevens uit een magazijnsysteem of het initiëren van een verzoek om een wachtwoord opnieuw in te stellen.
Andere AI-agenten nemen directe operationele acties, zoals het aanpassen van prijzen in een e-commercewinkel, het plannen van een verkoopgesprek, het omleiden van een logistieke zending of het wijzigen van systeeminstellingen op basis van het beveiligingsbeleid.
Sommige AI-agents communiceren zelfs met externe applicaties, zoals het automatiseren van workflows in CRM-systemen, het bijwerken van klantendossiers of het uitgeven van terugbetalingen op basis van vooraf gedefinieerde bedrijfsregels. Deze agents kunnen volledige agentic AI workflows van begin tot eind uitvoeren.
Ongeacht de actie zorgt de AI-agent ervoor dat zijn reactie overeenkomt met het besluitvormingsproces - en in veel gevallen leert hij van de resultaten om toekomstige acties te verbeteren.
De 6 componenten van de architectuur van AI-agenten

AI-agent' kan vaag gedefinieerd lijken. Gezien hun brede toepassingen kan het moeilijk zijn om te bepalen wat een AI-agent is en wat een standaard automatisering of een typische AI-chatbot.
Er zijn 6 belangrijke onderdelen van een AI-agent:
- LLM routebepaling: Hoe een AI-agent denkt
- Identiteit en instructies: Wat een AI-agent doet
- Tools: Hoe een AI-agent gegevens verzamelt en actie onderneemt
- Geheugen en kennis: Hoe een AI-agent informatie kent
- Kanalen: Hoe een AI-agent uw gebruikers bereikt
- Governance: Hoe een AI-agent veilig blijft
Samen vormen deze 6 kenmerken een AI-agent. Inzicht in hun doel helpt om de mogelijkheden van een AI-agent te begrijpen - en dus ook potentiële use cases.
1. LLM routering
Eerst en vooral moet je de cognitie van je AI-agent uitbesteden aan een LLM. Soms hoor je zelfs de uitdrukking 'LLM ', een subset van AI-agenten.
Een goede agent moet verschillende LLMs kunnen gebruiken voor verschillende taken. Er is niet één superieure LLM, zeker niet gezien de snelle ontwikkelingen. Het kan voordelig zijn voor je AI-agent om één model te gebruiken als hij lange tekst genereert en een ander model als hij de invoer van je gebruiker analyseert.
Zijn alle AI-agenten LLM ? Bijna, maar niet helemaal. Tot de AI-agenten die LLMs gebruiken behoren robotische procesautomatiseringsbots, multi-agent systemen zoals verkeerscontrolesystemen of zwermintelligentie, en reinforcement learning agents (zoals in de robotica).
2. Identiteit en instructies
Elke AI-agent heeft een identiteit, een missie en doelen nodig. Waarom bestaat de agent? Wat gaat hij bereiken en hoe gaat hij dat doen?
Neem een voorbeeld: de eerste verdedigingslinie voor een klantenserviceteam bij een IT-ondersteuningsbedrijf. Het doel van deze AI-agent zou kunnen zijn om zoveel mogelijk problemen van klanten correct op te lossen, terwijl complexe gevallen worden doorverwezen naar menselijke agenten.
Instructies moeten niet alleen de rol definiëren, maar ook de beslissingsdrempel (bijvoorbeeld wanneer moet het escaleren of een gebruiker doorverwijzen?) en de KPI's.
3. Gereedschap
Tools zijn de manier waarop een AI-agent gegevens verzamelt en actie onderneemt.
Door zijn autonome aard kan een AI-agent kiezen welke hulpmiddelen hij moet gebruiken om zijn taak uit te voeren.
Een AI-agent voor leadgeneratie kan bijvoorbeeld de taak hebben om gekwalificeerde leads te creëren in Hubspot. Op basis van de interactie met de gebruiker kan de agent ervoor kiezen om het CRM te controleren op duplicaten, specifieke inhoud voor te stellen aan de gebruiker of verdere vragen te stellen totdat ze de lead kunnen scoren.
Het arsenaal hulpmiddelen van een AI-agent zou kunnen bestaan uit:
- Externe systemen, zoals HubSpot, Linear of Zendesk
- Uitvoering van code om ad-hoc tools te maken
- Ingebouwde mogelijkheden
- Andere AI-agenten
- Mensen (bijv. een AI-agent heeft menselijke goedkeuring nodig voordat hij een taak uitvoert)
4. Geheugen en kennis
Het geheugen en de kennis van een AI-agent bepalen wat hij weet en hoe hij informatie in de tijd vasthoudt. In tegenstelling tot traditionele software die simpelweg informatie ophaalt op verzoek, kunnen AI-agenten informatie opslaan, oproepen en voortbouwen op eerdere interacties om slimmere beslissingen te nemen.
Een AI-agent voor klantenondersteuning kan zich bijvoorbeeld eerdere probleemoplossingspogingen met een gebruiker herinneren en voorkomen dat ineffectieve oplossingen worden herhaald. Een AI-agent voor verkoop kan zich eerdere interacties met een lead herinneren en zijn berichtgeving daarop aanpassen.
AI-agenten vertrouwen op twee primaire geheugentypes:
- Kortetermijngeheugen - Tijdelijke context uit een lopende conversatie of taak, zoals de taalvoorkeur van een gebruiker.
- Langetermijngeheugen - Persistente kennis waar de agent na verloop van tijd toegang toe heeft, zoals het herinneren van bestelvolumes of leveranciersvoorkeuren.
Naast het geheugen hebben AI-agenten toegang tot gestructureerde en ongestructureerde kennisbronnen zoals databases en API's, kennisbanken van bedrijven of andere relevante documentatie.
5. Kanalen
Kanalen zijn de manier waarop een AI-agent communiceert met gebruikers. Het kan tekst, afbeeldingen, video of spraak gebruiken, afhankelijk van de use case. Hij kan ze bereiken via een websitewidget of een webchat ,
AI-agents kunnen worden ingezet op webchat , berichtenappsWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, enz.) of zelfs ingebed in e-mailworkflows.
Voor spraakinteracties kunnen spraakagenten integreren met telefoonsystemen of slimme assistenten, terwijl tekstagenten kunnen werken via live chat, sms of interne bedrijfstools.

6. Bestuur
AI-wetten evolueren wereldwijd en het bouwen van een AI-agent zonder rekening te houden met compliance is een verspilde moeite. Governance zorgt ervoor dat uw AI-agent ethisch, transparant en binnen de wettelijke grenzen werkt.
Een goed bestuurde AI-agent volgt:
- Naleving van beleid - Komt overeen met merkrichtlijnen, toon en bedrijfsregels.
- Rapportage en bijhouden van KPI's - Monitoren van prestaties, vertekeningen en nauwkeurigheid van beslissingen.
- Goedkeuringen & Human-in-the-Loop (HITL) - menselijke validatie vereist voor kritieke acties.
- Feedbackmechanismen - Voortdurend verbeteren op basis van gebruikersinput en toezicht.
- Compliance & audit trails - Logt beslissingen en acties om te voldoen aan wettelijke vereisten.
Toepassingen van AI-agenten
Laten we eerlijk zijn: je kunt een AI-agent overal voor gebruiken.
Door hun flexibiliteit kan een AI-agent helpen bij het stroomlijnen van een willekeurig aantal end-to-end processen. Er zijn talloze voorbeelden van AI-agenten in de echte wereld.
Zelfs voor de meest rigide industrieën - hoe complex de workflow ook is - is er altijd wel een aspect waar een AI-agent bij kan helpen. Een AI-agent voor crypto kan markttrends volgen, transacties uitvoeren of realtime portfolioanalyses bieden. Een AI-agent voor digitale marketing kan advertentie-uitgaven optimaliseren en engagementgegevens analyseren.
We zetten al jaren AI-agents in, in elke denkbare branche. Of je nu een bedrijfsbot of een AI-agent voor een klein bedrijf nodig hebt, hier zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen van AI-agenten.
Klantenservice
Een van de meest voorkomende toepassingen van AI-agenten is de bescheiden bot voor klantenservice.
Deze virtuele agenten kunnen klanten de weg wijzen naar specifieke polissen, gepersonaliseerde productsuggesties geven of zelfs accounttaken afhandelen zoals het resetten van een wachtwoord.
Het is de norm geworden voor bedrijven om chatbots voor de klantenservice aan te bieden - maar de op regels gebaseerde chatbots van vroeger geven vaak een negatief beeld van een merk. Tegenwoordig zijn het dynamische LLM die de gebruikers van een organisatie bedienen.
We gaan de dood van AI-chatbots tegemoet en de opkomst van AI-agenten. Zelfs (of vooral) customer support bots moeten een level omhoog.
Leads genereren
De meerderheid van de AI-agenten op Botpress - althans op het moment van schrijven - zijn een vorm van leadgeneratie-agenten.
Lead gen agents zijn een subset van AI-verkoopagenten. Ze geven gebruikers vaak cruciale informatie en verzamelen onderweg gekwalificeerde leads, die ze zonder handmatige tussenkomst naar verkoopteams doorsturen.
Waiver Group, een adviesbureau voor de gezondheidszorg, was in staat om hun leads met 25% te verhogen nadat ze een bot hadden ingezet om hun 'contacteer ons'-formulieren te vervangen. Waiverlyn sprak met websitebezoekers, kwalificeerde leads en boekte Google Calendar - allemaal zonder menselijke tussenkomst.
Kennisbeheer
Kennisbeheer, een use case die beter door bots dan door mensen kan worden afgehandeld, kan zich uitstrekken van interne documentatie tot selfservicesystemen voor klanten.
Medewerkers kunnen uren verspillen met het zoeken naar belangrijke informatie in wiki's, PDF's, e-mails of supporttickets. Een AI-agent kan reageren op een vraag in natuurlijke taal met relevante accountinformatie, beleidsregels of stappen voor probleemoplossing.
Aan de klantgerichte kant zou dit eruit kunnen zien als een verzekeringsbot die gebruikers helpt bij het vinden van de relevante formulieren en richtlijnen.
Workflow en taakorganisatie
Workflow en taakorkestratie AI-agenten voeren niet alleen afzonderlijke acties uit - ze coördineren meerdere stappen in verschillende systemen. (Dit wordt ook wel AI-orkestratie genoemd).
- Een AI-agent voor inkoop kan automatisch inkoopaanvragen genereren, deze vergelijken met budgetten en ze ter goedkeuring naar de manager sturen voordat er een bestelling wordt geplaatst.
- Bij HR kan een AI-agent bij het inwerken trainingen plannen, software toegankelijk maken en de salarisadministratie voor nieuwe medewerkers instellen zonder dat iemand een vinger hoeft uit te steken.
- AI-agenten in IT kunnen ondersteuningstickets behandelen, systeemlogboeken controleren en onopgeloste problemen doorverwijzen naar technici.
In plaats van bedrijven verschillende automatiseringstools te laten samenvoegen voor elk proces, fungeren AI-agents als gecentraliseerde orchestrators die volledige workflows dynamisch afhandelen, realtime beslissingen nemen en zich aanpassen wanneer de omstandigheden veranderen.
Dit soort AI-workflowautomatisering is een van de meest voorkomende use cases voor AI-agents. Kunstmatige intelligentie kan eenvoudig worden toegepast op de kleine dagelijkse taken die tijd kosten van kenniswerkers.
Ontwikkelaar Co-Piloten
AI agents worden essentieel voor ontwikkelaars en versnellen het coderen, debuggen en documenteren. Een co-piloot AI kan code automatisch aanvullen, fouten markeren en in realtime optimalisaties voorstellen.
Behalve met coderen helpen deze agents ook met pull-reviews, beveiligingscontroles en het bijhouden van afhankelijkheden. Voor engineeringteams betekenen AI co-pilots snellere ontwikkelcycli, minder bugs en minder tijd die wordt besteed aan repetitieve taken.
Virtuele assistenten
Soms heb je alleen wat extra hulp nodig. Iemand die onderzoek doet, statistieken analyseert of informatie consolideert. Misschien heb je een persoonlijke planner nodig om herinneringen te sturen over aankomende taken, of een assistent die e-mails kan opstellen en rapporten kan samenvatten.
Deze gaten kunnen worden opgevuld door AI-agentassistenten, softwareprogramma's die taken namens jou uitvoeren.
Het concept van een AI-assistent is ons al bekend - zoals Siri en Alexa (de bekendste spraakassistenten die er zijn). AI-agenten maken de volgende stap van diep gepersonaliseerde planning mogelijk.
Als je een vakantie aan het plannen bent, kan een AI-reisagentassistent niet alleen locaties voor een nieuwe bestemming voorstellen en hotels identificeren, maar ook de optimale vlucht en het beste hotel selecteren en deze vervolgens namens jou boeken.
Voordelen van AI-agenten

1. Uitbreidbaar en flexibel
AI agents zijn niet beperkt tot starre workflows. Ze selecteren dynamisch tools, API's en modellen op basis van de context, waardoor ze zich veel beter kunnen aanpassen.
2. Autonome besluitvorming
In plaats van elke flow vooraf te definiëren, nemen AI agents real-time beslissingen en voeren ze end-to-end taken uit. Ze zijn sneller te bouwen en veel efficiënter nadat ze zijn ingezet.
3. Schaalbaar voor verschillende gebruikssituaties
Een AI-agent die is gebouwd voor klantenondersteuning kan worden uitgebreid voor verkoop, interne workflows of HR-automatisering zonder dat deze volledig opnieuw moet worden opgebouwd.
4. 24 uur per dag beschikbaar
AI agents werken continu en handelen taken af, reageren op gebruikers en voeren workflows uit zonder downtime.
5. Kostenefficiëntie op schaal
AI-agenten verminderen de behoefte aan grote handmatige teams in klantenondersteuning, verkoop en interne werkzaamheden, terwijl de kwaliteit van de service behouden blijft.
6. End-to-end automatisering
AI agents beantwoorden niet alleen vragen; ze voeren workflows uit, activeren acties in CRM's, beheren goedkeuringen en nemen echte beslissingen, waardoor operationele knelpunten worden verminderd.
7. Naadloze systeemintegratie
AI-agenten maken verbinding met tools zoals Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack en eigen systemen, zodat ze over een uniforme stack beschikken.
8. Snellere time-to-value (TTV)
In tegenstelling tot traditionele automatiseringsprojecten leren AI-agents van interacties en verbeteren ze voortdurend, waardoor de inzet en ROI versneld worden.
9. Verbeterde nauwkeurigheid en naleving
AI-agenten kunnen merkrichtlijnen, wettelijke kaders en beslissingslogica volgen, zodat ze binnen het bedrijfsbeleid opereren.
Soorten AI-agenten
Er zijn verschillende soorten AI-agenten - de juiste voor jou hangt af van de taak die je moet uitvoeren.
Multi-Agent Systemen
Multi-agent systemen (MAS) bestaan uit meerdere AI-agenten die samenwerken om overkoepelende doelen te bereiken.
Deze systemen zijn meestal ontworpen om taken aan te pakken die te groot, complex of gedecentraliseerd zijn om te worden beheerd door een enkele AI-agent. Een goede routering van AI-agenten zorgt ervoor dat de juiste taak aan de juiste agent wordt toegewezen.
Elke agent in een multi-agent systeem kan onafhankelijk handelen, de omgeving waarnemen en interpreteren, beslissingen nemen en dan actie ondernemen om zijn doel te bereiken. De efficiëntie van een MAS wordt beoordeeld via AI-agent evaluatiesystemen, die zowel kwantitatieve als kwalitatieve inzichten kunnen bevatten.
Een marktonderzoeksbureau zou bijvoorbeeld een MAS kunnen gebruiken waarbij één agent rapporten over de sector verzamelt, een andere de belangrijkste inzichten eruit haalt, een derde de bevindingen samenvat in klantklare briefings en een vierde de nauwkeurigheid van de gegevens controleert en de output na verloop van tijd verfijnt.
Eenvoudige reflexmiddelen
Eenvoudige reflexagenten werken op basis van een set vooraf gedefinieerde conditie-actieregels. Ze reageren op de huidige waarneming en houden geen rekening met de geschiedenis van eerdere waarnemingen.
Ze zijn geschikt voor taken met een beperkte complexiteit en een beperkt aantal mogelijkheden. Een voorbeeld van een eenvoudige reflexagent is een slimme thermostaat.

Modelgebaseerde reflexagenten
Modelgebaseerde agenten houden een intern model van hun omgeving bij en nemen beslissingen op basis van het begrip van hun model. Hierdoor kunnen ze complexere taken aan.
Ze worden gebruikt bij de ontwikkeling van technologie voor zelfrijdende auto's, omdat ze gegevens kunnen verzamelen zoals de snelheid van de auto, de afstand tussen de auto voor de auto en een naderend stopbord. De agent kan weloverwogen beslissingen nemen over wanneer te remmen op basis van de snelheid en de remcapaciteiten van de auto.
Op nut gebaseerde agenten
Op nut gebaseerde agenten nemen beslissingen door het verwachte nut van elke mogelijke actie in overweging te nemen. Ze worden vaak gebruikt in situaties waarin het essentieel is om verschillende opties af te wegen en de optie met het hoogste verwachte nut te kiezen. Als je wilt dat een agent dingen aanbeveelt, zoals een actieplan of verschillende soorten computers voor een bepaalde taak, dan kan een agent op basis van nut helpen.
Lerende agenten
Lerende agenten zijn ontworpen om in onbekende omgevingen te werken. Ze leren van hun ervaringen en passen hun acties na verloop van tijd aan. Diep leren en neurale netwerken worden vaak gebruikt bij de ontwikkeling van lerende agenten.
Ze worden vaak gebruikt in e-commerce en streaming platformtechnologie om gepersonaliseerde aanbevelingssystemen te voeden, omdat ze in de loop van de tijd leren waar gebruikers de voorkeur aan geven.
Geloof-Wens-Intentie Agenten
Belief-Desire-Intention agents modelleren mensachtig gedrag door het onderhouden van overtuigingen over de omgeving, verlangens en intenties. Ze kunnen redeneren en hun acties dienovereenkomstig plannen, waardoor ze geschikt zijn voor complexe systemen.
Op logica gebaseerde agenten
Op logica gebaseerde agenten gebruiken deductief redeneren om beslissingen te nemen, meestal over logische regels. Ze zijn zeer geschikt voor taken die complexe logische redeneringen vereisen.
Op doelen gebaseerde agenten
Op doelen gebaseerde agenten handelen om hun doelen te bereiken en kunnen hun acties dienovereenkomstig aanpassen. Ze hebben een flexibelere benadering van besluitvorming gebaseerd op de toekomstige gevolgen van hun huidige acties.
Een veel voorkomende toepassing voor doelgerichte agenten is robotica - zoals een agent die door een magazijn navigeert. Het zou mogelijke routes kunnen analyseren en de meest efficiënte route naar hun doelbestemming kunnen kiezen.
AI-agenten implementeren in 5 stappen

Afhankelijk van je omstandigheden heb je twee keuzes: je kunt een AI-agent kopen of je kunt een AI-agent bouwen.
Als je wilt kopen, moet je kijken naar gecertificeerde bureaus en freelancers die kunnen aanbieden om een aangepaste AI-agent te ontwikkelen.
Maar als je geïnteresseerd bent in het gebruik van de middelen die je hebt, is het niet zo moeilijk om een AI-agent te bouwen als je misschien denkt. Er zijn genoeg AI agent frameworks en LLM agent frameworks die jouw expertiseniveau ondersteunen.
Stap 1: Identificeer een pilot use case
"Laten we een AI-agent nemen!" Als je baas je dit vertelt na het lezen van de laatste krantenkoppen over 'het jaar van de AI-agenten', dan is het aan jou om te bepalen wat voor soort AI-agent je moet aansturen.
Het is makkelijk om je te verliezen in de hype, maar de beste aanpak is om te beginnen met een duidelijke, impactvolle use case.
Bedenk waar een agent de werklast kan verminderen, de nauwkeurigheid kan verbeteren of de besluitvorming kan verbeteren, zoals bij leadkwalificatie, klantenondersteuning of het ophalen van interne kennis.
Een sterke pilot use case moet smal genoeg zijn om snel te implementeren, maar waardevol genoeg om de impact aan te tonen. De juiste keuze maakt het eenvoudiger om buy-in te krijgen, ROI aan te tonen en de basis te leggen voor een bredere toepassing van AI.
Stap 2: Vind het juiste platform
De juiste tools hangen volledig af van je omstandigheden - hoeveel in-house ontwikkelingsexpertise heb je? Hoeveel tijd? Wat wil je dat je agent bereikt (niet alleen voor je pilot use case, maar voor de lange termijn)?
In de meeste gevallen is het zinvol om een AI-platform te gebruiken in plaats van vanaf nul te beginnen. De optimale keuze zal vaak een verticaal, flexibel platform zijn: een bouwsoftware waarmee je elke use case kunt bouwen en verbinding kunt maken met alle externe tools.
Je kunt onze lijst bekijken van de beste AI-agent building tools, de beste chatbotplatforms of zelfs de beste open source platformen. Maar ik zal eerlijk zijn - ik ben nogal bevooroordeeld over die van ons. Botpress wordt gebruikt door 35% van de Fortune 500 bedrijven en 500.000+ bouwers. We zetten al jaren AI-agenten in en het is gratis te gebruiken, dus je hebt eigenlijk niets te verliezen.
Stap 3: Tools integreren
Als je AI-agent Hubspot-leads gaat creëren, begin je met de integratie van je AI-platform met Hubspot.
Hoewel een goed platform wordt geleverd met kant-en-klare integraties, vereisen niche-gebruiksgevallen meer werk om de connectoren van je agent aan te passen. Als je team meerdere systemen integreert - interne tools of software van derden - kan je agent fungeren als AI-orkestrator, zodat de synchronisatie tussen platforms soepel verloopt.
Stap 4: Testen en verfijnen
De vierde stap is om je agent grondig te testen met de ingebouwde testtools van je platform. Pas de parameters, vraagformulering en workflows aan op basis van de testresultaten om ervoor te zorgen dat de agent goed presteert in echte scenario's.
Stap 5: Uitrollen en bewaken
Hoewel de bouw- en implementatiefasen vaak centraal staan, mag je het belang van langetermijnbewaking met botanalytics niet onderschatten.
Je platform moet voorzien zijn van monitoring tools om de interacties en prestaties van je agent na te gaan. Verzamel inzichten en verfijn de setup indien nodig, gebruikmakend van de feedbackmechanismen die het platform biedt.
En onthoud: de beste AI-agenten vereisen updates. Sommige van de best presterende AI-agents in het veld zijn honderden keren bijgewerkt sinds hun eerste release. Je ROI zal alleen maar hoger worden naarmate je je agent meer aanpast.
Beste praktijken voor implementatie

Ons Customer Success-team heeft meerdere jaren ervaring met het inzetten van chatbots en AI-agents. Ze hebben veel voorkomende fouten gezien bij het inzetten van AI-agents, van te weinig budget tot te veel beloftes.
Klein beginnen, dan uitbreiden
We betreden het tijdperk van organisaties met AI - maar niemand zal de sprong in één keer wagen. Begin met een sterke pilot use case waarmee je snel winst kunt behalen voordat je je AI-agent uitbreidt.
We noemen dit de Crawl-Walk-Run methode. Je kunt er meer over lezen in onze Blauwdruk voor AI Agent implementatie.
Gegevensbronnen van hoge kwaliteit garanderen
Zoals het oude gezegde luidt: garbage in, garbage out. Als je AI-agent geen informatie uit goed onderhouden databases haalt, zal zijn impact beperkt zijn.
Als uw agent Hubspot gebruikt om dealcycli bij te houden en voorspellers van gewonnen en verloren deals te analyseren, dan moeten uw verkopers waakzaam zijn bij het bijhouden van de gesprekken en gegevens van hun prospects.
Stel duidelijke KPI's en succescijfers op
Het is moeilijk om te weten hoe succesvol je AI-agent is als je de impact ervan niet goed kunt meten.
Definieer vooraf KPI's - of het nu gaat om reactienauwkeurigheid, bespaarde tijd, conversiepercentages of kostenbesparingen. Deze benchmarks helpen bij het sturen van verbeteringen en het aantonen van de ROI.
Gebruik RAG
Door gebruik te maken van retrieval-augmented generation kan je AI-agent zijn antwoorden baseren op actuele gegevens, zoals de kennisbank, CRM of documentatie van een bedrijf.
Dit verkleint de kans op hallucinaties en zorgt ervoor dat antwoorden accuraat en contextueel relevant zijn.
Risico's van AI-agenten
Compliance risico's
AI-agenten moeten zich houden aan voorschriften zoals GDPR, HIPAA, SOC 2 en sectorspecifieke beleidsregels.
Compliance risico's zijn een van de grootste redenen waarom bouwers ervoor kiezen om AI-agenten op platforms te maken in plaats van ze vanaf nul op te bouwen. Als AI-compliance niet je werk is, kun je dit beter overlaten aan de professionals.
Verkeerd omgaan met gebruikersgegevens, het niet vastleggen van beslissingen of het genereren van niet-conforme antwoorden kan juridische en financiële gevolgen hebben.
Hallucinaties
Er is sprake van hallucinaties wanneer AI-systemen voor gesprekken onjuiste of misleidende informatie genereren. Deze misstappen zijn het middelpunt geweest van schandalen zoals het chatbotfiasco met Air Canada of de bot die een Chevy Tahoe voor $1 verkocht.
Voorzichtig gemaakte AI-agenten hallucineren zelden. Het is mogelijk om de kwaliteit van de antwoorden te bewaken met opvraag-ondersteunde generatie, menselijke validatie of verificatielagen. In feite zijn er verschillende manieren om AI-agenten hallucinatievrij te houden.
Gebrek aan uitlegbaarheid
Als een AI-agent beslissingen neemt, moet je team kunnen begrijpen hoe en waarom. Een black-box systeem dat outputs levert zonder transparantie kan het vertrouwen ondermijnen, waardoor het moeilijk wordt om fouten te diagnosticeren, naleving te garanderen of prestaties te verfijnen.
Uitlegbaarheid is vooral belangrijk voor gereguleerde sectoren, waar beslissingen controleerbaar moeten zijn. Technieken zoals het vastleggen van de redeneringen van agenten, het zichtbaar maken van bronnen en het inbouwen van validatie door mensen in het proces kunnen helpen om AI-beslissingen duidelijk en controleerbaar te houden.
Als uitlegbaarheid niet is ingebouwd, zal je team meer tijd besteden aan het rechtvaardigen van de acties van de agent dan aan het profiteren ervan.
Lopende middelen
AI-agenten zijn geen 'installeer en vergeet' middel. Het is een echt softwareproject dat na verloop van tijd voortdurend moet worden gecontroleerd en verbeterd. Onderhoud is een noodzaak die, als het over het hoofd wordt gezien, het succes van een agent in gevaar brengt.
Het goede nieuws is dat dit alleen een nadeel is als je team er niet op voorbereid is. Als je bereid bent om een AI-investering te doen, kun je de voortdurende middelen die nodig zijn voor een AI-agent gemakkelijk terugverdienen.
3 Kenmerken van AI-agenten
1. Autonomie
AI-agenten kunnen zonder menselijke tussenkomst werken, zelfstandig beslissingen nemen en daarnaar handelen. Dankzij hun autonomie kunnen AI-agenten complexe taken uitvoeren en real-time beslissingen nemen over hoe een proces het beste kan worden voltooid, zonder dat een mens de specifieke stappen voor een bepaalde taak hoeft te coderen.
Hoewel het idee van een autonome agent misschien beelden oproept van HAL 9000, de pratende computer uit 2001: A Space Odyssey, zijn AI-agenten nog steeds afhankelijk van menselijke instructies. Een gebruiker of ontwikkelaar zal tijd moeten besteden aan het vertellen van wat de agent moet doen - maar de agent zal zelf problemen oplossen om de taak zo goed mogelijk uit te voeren.
2. Voortdurend leren
Feedback is essentieel voor de verbetering van de AI-agent in de loop van de tijd. Deze feedback kan van twee bronnen komen: een criticus of de omgeving zelf.
De criticus kan een menselijke operator zijn of een ander AI-systeem dat de prestaties van de agent beoordeelt. De omgeving van de AI-agent kan feedback geven in de vorm van resultaten die voortvloeien uit de acties van de agent.
Door deze feedbacklus kan de agent zich aanpassen, leren van zijn ervaringen en in de toekomst betere beslissingen nemen. De agent leert betere resultaten te creëren naarmate hij meer taken uitvoert. Door hun vermogen om te leren en te verbeteren, kunnen AI-agenten zich aanpassen aan snel veranderende omgevingen.
3. Reactief en proactief
AI-agenten zijn zowel reactief als proactief in hun omgeving. Omdat ze sensorische input ontvangen, kunnen ze hun acties aanpassen op basis van veranderingen in de omgeving.
Een slimme thermostaat kan bijvoorbeeld merken dat de temperatuur in de kamer kouder wordt als het onverwacht begint te onweren. Als gevolg daarvan zal hij de intensiteit van de airconditioning verlagen.
Maar het is ook proactief - als de zon elke dag op ongeveer hetzelfde tijdstip in een kamer schijnt, zal het proactief de airconditioning verhogen om samen te vallen met de opkomst van de zonnewarmte.
Zet volgende maand een AI-agent in
AI agents stroomlijnen taken die uit meerdere stappen bestaan in elke workflow - als je ze niet gebruikt om inefficiëntie te elimineren, kun je er zeker van zijn dat je concurrenten dat wel doen.
Botpress is een eindeloos flexibel AI-agent platform dat wordt gebruikt door zowel ontwikkelaars als bedrijven. Het beschikt over een bibliotheek met kant-en-klare integraties, een Discord builder community van 30.000+ en jarenlange ervaring met het implementeren van real-world use cases.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.