AI-agent

Hoe werkt een AI-agent?

Een AI-agent werkt via een terugkerende lus die bekendstaat als de ReAct-architectuur (Reasoning plus Acting, Yao et al., 2022): het model redeneert over de situatie (thought), onderneemt een actie via een gekoppelde tool, en observeert het resultaat, waarna het opnieuw redeneert over de volgende stap. Het systeem krijgt een doel, bedenkt via chain-of-thought redenering welke stappen nodig zijn, voert een actie uit met een gekoppelde tool zoals een zoekopdracht, database of e-mailprogramma, en gebruikt de observatie om te bepalen of het doel is bereikt of dat een volgende stap nodig is. Het onderliggende taalmodel fungeert daarbij als het brein, de gekoppelde tools als handen en ogen. Stel dat de taak is om een supportticket op te lossen: de agent leest het ticket, redeneert dat het klantaccount moet worden opgezocht, roept de juiste tool aan, controleert of het probleem is opgelost, en onderneemt anders een vervolgstap. Deze lus herhaalt zich totdat het doel is bereikt of de agent vaststelt dat menselijke hulp nodig is.

Wat is het verschil tussen een AI-agent en een chatbot?

Het kernverschil is dat een chatbot praat en een AI-agent doet. Een chatbot reageert op losse vragen binnen een gesprek: een klant vraagt naar een bestelling, en de chatbot bevestigt dat hij die heeft gevonden. Een AI-agent plant en voert zelfstandig meerdere stappen uit: hij zoekt de bestelling op, signaleert dat de levering vertraagd is, en mailt de klant daar proactief over, zonder dat iemand erom heeft gevraagd. Dat onderscheid tussen reageren en zelfstandig handelen is het meest citeerbare verschil tussen de twee.

In onderstaande tabel staan een chatbot en een AI-agent naast elkaar op de belangrijkste punten.

Wat is het verschil tussen een AI-agent en agentic AI?

Een AI-agent is een enkel systeem voor een enkele taak. Agentic AI is de bredere term voor meerdere gespecialiseerde agents die samenwerken aan een complex doel, of voor een agent die een doel langdurig zelfstandig najaagt. Veel content gebruikt beide termen door elkaar, maar het onderscheid is nuttig: een AI-agent regelt bijvoorbeeld je klantenservice, terwijl agentic AI meerdere van zulke agents (klantenservice, facturatie, voorraad) laat samenwerken binnen één proces. Vraag een leverancier daarom altijd welk concreet probleem wordt opgelost, in plaats van te varen op de term alleen.

Welke soorten AI-agents zijn er?

In de vakliteratuur worden AI-agents ingedeeld in vijf types: simple reflex, model-based, goal-based, utility-based en learning agents, een indeling van Stuart Russell en Peter Norvig in hun standaardwerk Artificial Intelligence: A Modern Approach. Deze academische indeling is vooral relevant voor volledigheid. Voor de praktijk van het MKB is een indeling naar taak relevanter: een AI-agent voor klantenservice werkt anders dan een voor data-analyse of leadopvolging, ook al delen ze dezelfde onderliggende architectuur. Denk aan een agent die binnenkomende e-mails classificeert en doorstuurt, een agent die offerteaanvragen beantwoordt op basis van de prijslijst, of een agent die voorraadniveaus bewaakt en automatisch bijbestelt.

Hoe begin je met AI-agents in je bedrijf?

Je begint het best klein: kies één proces met een meetbaar resultaat, in plaats van in één keer je hele AI-automatisering op te tuigen. Start semi-autonoom of read-only, zodat de agent voorstellen doet in plaats van direct te handelen, en bouw een human-in-the-loop in voor de eerste periode. Verhoog de autonomie pas stapsgewijs, zodra je ziet dat de agent betrouwbaar presteert. Meet vanaf de start hoeveel tijd het proces kost voor en na de invoering van de agent, zodat je de opbrengst kunt aantonen voordat je uitbreidt naar een volgend proces. Belangrijk daarbij: een AI-agent is niet volledig autonoom. Menselijk toezicht en duidelijke grenzen blijven nodig, en niet elke vaste, geprogrammeerde stappenketen verdient de naam agent.

Overweeg je een AI-agent voor je bedrijf? Bekijk onze AI-automatiseringsdienst of lees meer over chatbots en workflowautomatisering.