Wat is een AI-agent?

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

Als de AI-agent de gegevens eenmaal 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 deze 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 bedacht door het verkoopteam. 

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 werken zelfs samen 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 agenten 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.

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 gunstig 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.

De AI-agenten die LLMs gebruiken zijn onder andere 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 taken uit te voeren. 

Een AI-agent voor het genereren van leads kan bijvoorbeeld de taak hebben om gekwalificeerde leads aan te maken 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 op verzoek informatie ophaalt, kunnen AI-agenten interacties uit het verleden opslaan, oproepen en daarop voortbouwen 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:

1. Kortetermijngeheugen - Tijdelijke context uit een lopende conversatie of taak, zoals de taalvoorkeur van een gebruiker.
2. 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 naleving is een verspilde moeite.

Governance zorgt ervoor dat je AI-agent ethisch, transparant en binnen de wettelijke grenzen opereert.

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.

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 sales agents.

Ze verstrekken vaak cruciale informatie aan gebruikers 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 zou met websitebezoekers communiceren, leads kwalificeren en Google Calendar boeken - 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 type AI-workflowautomatisering is een van de meest voorkomende use cases voor AI-agents.

Kunstmatige intelligentie kan gemakkelijk worden toegepast op de kleine dagelijkse taken die tijd kosten van kenniswerkers.

Ontwikkelaar Co-Piloten

AI-agenten 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.

Naast het coderen helpen deze agents ook met het beoordelen van pull requests, beveiligingscontroles en het volgen van afhankelijkheden.

Voor engineeringteams betekenen AI co-pilots snellere ontwikkelingscycli, 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 komende 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.

We kennen het concept van een AI-assistent al, zoals Siri en Alexa (de bekendste spraakassistenten ).

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.

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.

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 vervolgens 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 wat hun model begrijpt.

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 handelwijze of verschillende soorten computers voor een bepaalde taak, dan kan een utility-gebaseerde agent 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.

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 gemakkelijker om buy-in te krijgen, de 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 de onze.

Botpress wordt gebruikt door 35% van de Fortune 500 bedrijven en 500.000+ bouwers.

We zetten AI-agenten al jaren 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 en zorgen voor een soepele synchronisatie tussen platforms.

Stap 4: Testen en verfijnen

De vierde stap is om je agent grondig te testen met de ingebouwde testtools van je platform.

Pas parameters, vraagformulering en workflows aan op basis van 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 opstelling als dat nodig is, waarbij je gebruikmaakt van de feedbackmechanismen die het platform biedt. 

En onthoud: de beste AI-agenten vereisen updates. Sommige van de best presterende AI-agenten in het veld zijn honderden keren bijgewerkt sinds hun eerste release.

Je ROI zal alleen maar hoger worden naarmate je je agent meer aanpast.

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.

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 platformen te maken in plaats van ze vanaf nul op te bouwen.

Als AI compliance niet je werk is, kun je dit beter overlaten aan 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 conversaties onjuiste of misleidende informatie genereren.

Deze misstappen zijn het middelpunt geweest van schandalen zoals het chatbotfiasco bij 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.

Verklaarbaarheid is vooral belangrijk voor gereguleerde industrieën, 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 de lus kunnen helpen om AI-gestuurde 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 'instel en vergeet' hulpmiddel.

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.

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 problemen oplossen om de taak zo goed mogelijk uit te voeren.

2. Voortdurend leren

Feedback is essentieel om de AI-agent na verloop van tijd te verbeteren.

Deze feedback kan van twee bronnen komen: van een criticus of van 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.

Dankzij deze feedbacklus kan de agent zich aanpassen, leren van zijn ervaringen en in de toekomst betere beslissingen nemen.

Het zal leren om betere resultaten te creëren naarmate het meer taken uitvoert. Omdat AI-agenten kunnen leren en verbeteren, kunnen ze zich aanpassen aan snel veranderende omgevingen.

3. Reactief en proactief

AI-agenten zijn zowel reactief als proactief in hun omgeving.

Omdat ze zintuiglijke 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.

Wat zijn veelgemaakte fouten die bedrijven maken bij het inzetten van hun eerste AI-agent?

Een veelgemaakte fout van bedrijven bij het inzetten van hun eerste AI-agent is de lancering zonder een duidelijk gedefinieerde use case of meetbare succescriteria, wat vaak resulteert in een lage betrokkenheid en een beperkte impact. Velen behandelen de AI-agent ook als een eenmalige implementatie in plaats van als een systeem dat regelmatig moet worden bijgewerkt en verfijnd om na verloop van tijd effectief te blijven.

Hoeveel tijd en budget moet ik inplannen voor een pilot met een AI-agent?

Een gericht proefproject kan meestal binnen 2 tot 6 weken worden gelanceerd, voor een bedrag van $300 tot $700, vooral met no-code of low-code platforms.

Welke soorten logging of audit trails moet ik implementeren?

Je moet elke gebruikersinvoer, de beslissingen van de agent, genomen acties en alle API-aanroepen loggen, inclusief tijdstempels en gebruikersidentifiers om traceerbaarheid mogelijk te maken. Voor meer transparantie en diagnostiek is het handig om, indien beschikbaar, ook redeneringsstappen of vertrouwensscores op te nemen.

Hoe ziet human-in-the-loop (HITL) er in de praktijk uit?

In de praktijk betekent HITL dat de AI-agent wacht op menselijke input voor specifieke beslissingen, zoals goedkeuringen, escalaties of dubbelzinnige gevallen, voordat hij verder gaat. Dit creëert een waarborg, die ervoor zorgt dat onzekere acties door een persoon worden overzien wanneer dat nodig is.

Kan een enkele AI-agent meerdere afdelingen ondersteunen (bijvoorbeeld HR en Sales)?

Ja, een enkele AI-agent kan meerdere afdelingen bedienen, mits deze is ontworpen met de juiste contextscheiding, duidelijke instructies voor rolgebaseerd gedrag en intelligente routering van zoekopdrachten. Veel organisaties beginnen met één afdeling en breiden de mogelijkheden van de agent stapsgewijs uit om overlap of verwarring te voorkomen.