Wat is een AI-agent?

Het was de uitdrukking van het jaar 2024: AI-agent.

En als een belangrijke AI-trend voor 2025 worden AI-agents alleen maar populairder en invloedrijker.

Iedereen – van beginnende ontwikkelaars tot grote bedrijven en kleine ondernemers – wilde weten wat AI-agents voor hen konden betekenen.

Volgens een PwC-enquête uit 2025 meldt 79% van de bedrijfsleiders al enige mate van AI-agentgebruik.

De technologie van dit moment is waar wij al jaren aan werken – we hebben duizenden organisaties geholpen AI-agents te implementeren.

Als je vragen hebt over wat AI-agents zijn, hoe ze werken of waar je moet beginnen, ben je hier op de juiste plek.

Wat is een AI-agent?

Een AI-agent is een autonoom systeem dat informatie verwerkt, beslissingen neemt en acties onderneemt om een doel te bereiken.

In tegenstelling tot AI-chatbots, die reageren op gebruikersinput, verwijst agentische AI naar software die zelfstandig beslissingen kan nemen.

Het wordt vaak gebruikt om complexe workflows te automatiseren, zoals klantenservice, data-analyse of hulp bij programmeren.

Dat betekent dat AI-agents menselijke betrokkenheid bij bepaalde taken kunnen overbodig maken, of medewerkers kunnen ondersteunen in hun dagelijkse werkzaamheden.

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 lijken in veel opzichten op elkaar.

Ze gebruiken bijvoorbeeld allebei natuurlijke taalverwerking (NLP) om taal te begrijpen, worden vaak aangedreven door LLM’s en zijn vaak gekoppeld aan externe systemen.

Maar AI-agents gaan op een paar belangrijke punten verder dan chatbots. Hier is het belangrijkste verschil tussen AI-agents en AI-chatbots:

‍

Dit zijn de verschillen die bepalen of jouw bedrijf een verkoopchatbot of een AI-agent voor sales nodig heeft.

De eerste kan klantvragen beantwoorden, producten aanbevelen en aankopen faciliteren.

De tweede kan voorspellen welke klanten waarschijnlijk extra aankopen doen en hen op het juiste moment een gepersonaliseerd Facebook Messenger-bericht sturen. En dat naast alle chat- en verkoopacties van een chatbot. Best indrukwekkend, toch?

Hoe werken AI-agents?

AI-agents 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 gebruikersvragen — ze kunnen zelfstandig opereren, data ophalen en analyseren, en met externe systemen communiceren.

Stap 1: Waarnemen

Eerst ontvangt een AI-agent input uit verschillende bronnen. Afhankelijk van het doel kunnen dit zijn:

• Gebruikersinteracties
• API’s die data ophalen uit externe systemen
• Sensoren of logbestanden van gekoppelde applicaties
• Opgeslagen kennisbanken – zoals voorraadlijsten, HR-beleid, enzovoort.

Stap 2: Verwerken

Zodra de data binnen is, moet de AI-agent deze begrijpen.

De agent kan NLP, gestructureerde data of realtime signalen gebruiken om de input te verwerken waarvoor hij is ontworpen.

Als relevante kennis uit een database gehaald moet worden, kan hij retrieval-augmented generation (RAG) gebruiken om deze op te halen.

Stap 3: Beslissen

Het besluitvormingsproces hangt af van hoe een ontwikkelaar de AI-agent heeft opgebouwd.

Hij kan specifieke bedrijfslogica gebruiken, bijvoorbeeld bepalen of een lead gekwalificeerd is op basis van een formule van het salesteam.

Ook kan hij machine learning-voorspellingen of reinforcement learning toepassen, bijvoorbeeld een transactie als frauduleus markeren op basis van eerdere fraudegevallen.

De beste AI-agenttools houden rekening met AI-uitlegbaarheid: hoe goed een AI-agent de redenatie achter zijn beslissingen kan toelichten.

Stap 4: Actie ondernemen

Na waarnemen, verwerken en beslissen is de AI-agent klaar om actie te ondernemen.

Er is geen limiet aan de acties die een AI-agent kan uitvoeren. Hij kan bijvoorbeeld reageren met een eenvoudig tekstbericht, zoals: ‘Deze 3 accounts vertonen tekenen van mogelijk vertrek.’

Hij kan een API-aanroep triggeren, bijvoorbeeld realtime voorraadgegevens ophalen uit een magazijnsysteem of een verzoek tot wachtwoordherstel starten.

Andere AI-agents ondernemen directe operationele acties, zoals prijzen aanpassen in een webshop, een verkoopgesprek inplannen, een logistieke zending omleiden of systeeminstellingen wijzigen op basis van beveiligingsbeleid.

Sommige AI-agents interacteren zelfs met externe applicaties, bijvoorbeeld door workflows in CRM-systemen te automatiseren, klantgegevens bij te werken of terugbetalingen te verwerken volgens vooraf ingestelde bedrijfsregels.

Deze agents kunnen volledige agentische AI-workflows van begin tot eind uitvoeren.

Welke actie het ook is, de AI-agent zorgt ervoor dat zijn reactie aansluit bij het besluitvormingsproces — en in veel gevallen leert hij van de uitkomsten om toekomstige acties te verbeteren.

De 6 componenten van AI-agentarchitectuur

‘AI-agent’ kan vaag gedefinieerd lijken. Door hun brede toepassingen is het soms lastig te bepalen wat een AI-agent is en wat standaardautomatisering of een typische AI-chatbot.

Er zijn 6 belangrijke componenten van een AI-agent:

• LLM-routing: Hoe een AI-agent denkt
• Identiteit en instructies: Wat een AI-agent doet
• Tools: Hoe een AI-agent data verzamelt en acties uitvoert
• Geheugen en kennis: Hoe een AI-agent informatie weet
• Kanalen: Hoe een AI-agent je gebruikers bereikt
• Governance: Hoe een AI-agent veilig blijft

Samen maken deze 6 kenmerken een AI-agent. Door hun doel te begrijpen, begrijp je ook de mogelijkheden van een AI-agent – en dus de mogelijke toepassingen.

1. LLM-routing

Allereerst moet je het denkproces van je AI-agent uitbesteden aan een LLM. Soms hoor je zelfs de term ‘LLM-agent’, een subcategorie van AI-agents.

Een goede agent moet verschillende LLM’s voor verschillende taken kunnen gebruiken.

Er is niet één beste LLM, zeker niet gezien de snelle ontwikkelingen. Het kan nuttig zijn dat je AI-agent het ene model gebruikt voor het genereren van lange teksten, en een ander model voor het analyseren van gebruikersinput.

Zijn alle AI-agents LLM-agents? Bijna allemaal, maar niet helemaal.

AI-agents die geen LLM’s gebruiken zijn onder andere robotic process automation-bots, multi-agent systemen zoals verkeerscontrolesystemen of zwermintelligentie, en reinforcement learning-agents (zoals in robotica).

2. Identiteit en instructies

Elke AI-agent heeft een identiteit, een missie en doelen nodig. Waarom bestaat hij? Wat gaat hij bereiken en hoe?

Een voorbeeld: de eerstelijnsondersteuning voor een klantenserviceteam bij een IT-supportbedrijf. Het doel van deze AI-agent kan zijn om zoveel mogelijk klantproblemen correct op te lossen, terwijl complexe gevallen worden doorgestuurd naar menselijke medewerkers.

Instructies moeten niet alleen de rol bepalen, maar ook de drempel voor besluitvorming (bijvoorbeeld: wanneer moet hij escaleren of een gebruiker doorverwijzen?) en de KPI’s.

3. Tools

Tools zijn de manier waarop een AI-agent data verzamelt en acties uitvoert.

Door hun autonome karakter kunnen AI-agenten zelf bepalen welke tools ze inzetten om een taak uit te voeren.

Een AI-agent voor leadgeneratie kan bijvoorbeeld als taak hebben om gekwalificeerde leads aan te maken in Hubspot.

Afhankelijk van de interactie met de gebruiker kan de agent ervoor kiezen om het CRM te controleren op dubbele leads, specifieke content aan te bevelen, of extra vragen te stellen totdat de lead gescoord kan worden.

Het arsenaal aan tools van een AI-agent kan bestaan uit:

• Externe systemen, zoals HubSpot, Linear of Zendesk
• Code-uitvoering, om ad hoc tools te bouwen
• Ingebouwde functionaliteiten
• Andere AI-agenten
• Mensen (bijvoorbeeld: een AI-agent heeft menselijke goedkeuring nodig voordat een taak wordt uitgevoerd)

4. Geheugen en Kennis

Het geheugen en de kennis van een AI-agent bepalen wat hij weet en hoe hij informatie in de loop van de tijd bewaart.

In tegenstelling tot traditionele software die alleen informatie ophaalt op aanvraag, kunnen AI-agenten eerdere interacties opslaan, terughalen en erop voortbouwen om slimmere beslissingen te nemen.

Een AI-agent voor klantenservice kan bijvoorbeeld eerdere pogingen tot probleemoplossing met een gebruiker onthouden en vermijden om niet-werkende oplossingen te herhalen. Een sales-agent kan eerdere interacties met een lead onthouden en zijn communicatie daarop aanpassen.

AI-agenten vertrouwen op twee hoofdtypen geheugen:

1. Kortetermijngeheugen – Tijdelijke context uit een lopend gesprek of taak, zoals de taalvoorkeur van een gebruiker.
2. Lange termijngeheugen – Blijvende kennis waar de agent over langere tijd toegang toe heeft, zoals het onthouden van ordervolumes of leveranciersvoorkeuren.

Naast geheugen hebben AI-agenten toegang tot gestructureerde en ongestructureerde kennisbronnen zoals databases en API’s, bedrijfskennisbanken of andere relevante documentatie.

5. Kanalen

Kanalen zijn de manieren waarop een AI-agent met gebruikers communiceert. Dit kan via tekst, afbeeldingen, video of spraak, afhankelijk van het gebruik. De agent kan gebruikers bereiken via een website-widget, een webchat-interface,

AI-agenten kunnen worden ingezet op webchat-widgets, berichtenapps (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, enzovoort), of zelfs geïntegreerd worden in e-mailworkflows.

Voor spraakinteracties kunnen voice agents integreren met telefoonsystemen of slimme assistenten, terwijl tekstgebaseerde agenten actief kunnen zijn in live chat, sms of interne bedrijfstools.

‍

6. Governance

AI-wetgeving ontwikkelt zich wereldwijd, en een AI-agent bouwen zonder rekening te houden met compliance is verspilde moeite.

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

Een goed bestuurde AI-agent volgt:

• Beleid naleven – Houdt zich aan merkregels, tone of voice en bedrijfsregels.
• Rapportage & KPI-tracking – Houdt prestaties, bias en nauwkeurigheid van beslissingen bij.
• Goedkeuringen & Human-in-the-Loop (HITL) – Vereist menselijke validatie voor kritieke acties.
• Feedbackmechanismen – Wordt continu verbeterd op basis van gebruikersinput en toezicht.
• Compliance & audit trails – Legt beslissingen en acties vast om aan regelgeving te voldoen.

Wat zijn enkele toepassingen van AI-agenten?

Laten we eerlijk zijn: je kunt een AI-agent voor vrijwel alles inzetten.

Door hun flexibiliteit kunnen AI-agenten allerlei end-to-end processen stroomlijnen.

Er zijn talloze voorbeelden van AI-agenten in de praktijk.

Zelfs in de meest strikte sectoren – hoe complex de workflow ook is, er is altijd een onderdeel waar een AI-agent kan ondersteunen.

Een crypto AI-agent kan markttrends volgen, transacties uitvoeren of realtime portefeuilleanalyse bieden. Een AI digital marketing agent kan advertentiebudget optimaliseren en betrokkenheidsdata analyseren.

We zetten al jaren AI-agenten in, in elke denkbare sector.

Of je nu een enterprise bot nodig hebt of een AI-agent voor een klein bedrijf, dit zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen van AI-agenten.

Klantenservice

Een van de meest voorkomende toepassingen van AI-agenten is de eenvoudige klantenservicebot.

Deze virtuele agenten kunnen klanten wijzen op specifieke beleidsregels, gepersonaliseerde productaanbevelingen doen of zelfs accounttaken uitvoeren zoals het resetten van een wachtwoord.

Het is inmiddels standaard dat bedrijven klantenservice-chatbots aanbieden – maar de regelgebaseerde chatbots van vroeger zorgen vaak voor een negatieve merkbeleving. Tegenwoordig zijn het dynamische LLM-agenten die de gebruikers van een organisatie bedienen.

We staan aan het begin van de ondergang van AI-chatbots en de opkomst van AI-agenten. Zelfs (of juist) klantenservicebots moeten zich verder ontwikkelen.

Leadgeneratie

Het merendeel van de AI-agenten die op Botpress worden ingezet – althans op het moment van schrijven – zijn een vorm van leadgeneratie-agenten.

Leadgeneratie-agenten zijn een subcategorie van AI sales agents.

Ze geven vaak essentiële informatie aan gebruikers en verzamelen gekwalificeerde leads, die ze automatisch doorsturen naar sales teams.

Waiver Group, een consultancybedrijf in de zorg, wist 25% meer leads te genereren na het inzetten van een bot ter vervanging van hun ‘contacteer ons’-formulieren.

Waiverlyn voerde gesprekken met websitebezoekers, kwalificeerde leads en plande Google Calendar-afspraken – allemaal zonder menselijke tussenkomst.

Kennismanagement

Een toepassing die beter door bots dan door mensen kan worden uitgevoerd: kennismanagement, van interne documentatie tot klantgerichte selfservice-systemen.

Werknemers kunnen uren verliezen aan het zoeken naar cruciale informatie die verstopt zit in wiki’s, pdf’s, e-mails of supporttickets. Een AI-agent kan op een natuurlijke taalvraag reageren met relevante accountinformatie, beleidsregels of stappen voor probleemoplossing.

Aan de klantzijde kan dit bijvoorbeeld een verzekeringsbot zijn die gebruikers helpt de juiste formulieren en richtlijnen te vinden.

Workflow- en Taakorkestratie

Workflow- en taakorkestratie AI-agenten voeren niet slechts één actie uit — ze coördineren meerdere stappen over verschillende systemen. (Dit wordt soms AI-orkestratie genoemd.)

• Een inkoop AI-agent kan automatisch inkoopaanvragen genereren, deze controleren op budgetten en ze ter goedkeuring naar een manager sturen voordat de bestelling wordt geplaatst.
• In HR kan een onboarding AI-agent trainingen inplannen, softwaretoegang regelen en de loonadministratie opzetten voor nieuwe medewerkers, zonder dat iemand iets hoeft te doen.
• AI-agenten in IT kunnen supporttickets triëren, systeemlogs controleren en onopgeloste problemen doorzetten naar engineers.

In plaats van dat bedrijven voor elk proces losse automatiseringstools aan elkaar knopen, fungeren AI-agenten als centrale regisseurs — ze beheren complete workflows dynamisch, nemen realtime beslissingen en passen zich aan veranderende omstandigheden aan.

Dit soort AI-workflowautomatisering is een van de meest voorkomende toepassingen van AI-agenten.

Kunstmatige intelligentie is eenvoudig toe te passen op de kleine dagelijkse taken die kenniswerkers veel tijd kosten.

Developer Co-Pilots

AI-agenten worden steeds belangrijker voor ontwikkelaars, doordat ze het coderen, debuggen en documenteren versnellen.

Een co-pilot AI kan code aanvullen, fouten signaleren en in realtime optimalisaties voorstellen.

Naast coderen helpen deze agenten bij pull request-reviews, beveiligingscontroles en het bijhouden van afhankelijkheden.

Voor engineeringteams betekenen AI co-pilots snellere ontwikkelcycli, minder bugs en minder tijd aan repetitieve taken.

Virtuele Assistenten

Soms heb je gewoon wat extra hulp nodig.

Iemand die onderzoek doet, statistieken analyseert of informatie samenvoegt. Misschien heb je een persoonlijke planner nodig die je herinnert aan aankomende taken, of een assistent die e-mails opstelt en rapporten samenvat.

Deze taken kunnen worden overgenomen door AI-agent-assistenten, softwareprogramma’s die taken namens jou uitvoeren.

Het idee van een AI-assistent is al bekend – denk aan Siri en Alexa (de bekendste spraakassistenten).

AI-agenten maken de volgende stap mogelijk: diep gepersonaliseerde planning.

Als je een vakantie plant, kan een AI-reisassistent niet alleen nieuwe bestemmingen en hotels voorstellen, maar ook de beste vlucht en het beste hotel selecteren – en deze vervolgens voor je boeken.

Wat zijn de voordelen van AI-agenten?

1. Uitbreidbaar en flexibel

AI-agents zijn niet beperkt tot vaste workflows. Ze kiezen dynamisch tools, API's en modellen op basis van de context, waardoor ze veel beter kunnen inspelen op veranderingen.

2. Zelfstandig beslissingen nemen

In plaats van elke flow vooraf te definiëren, nemen AI-agents beslissingen in realtime en voeren ze taken van begin tot eind uit. Ze zijn sneller te bouwen en veel efficiënter zodra ze draaien.

3. Schaalbaar voor verschillende toepassingen

Een AI-agent die is gebouwd voor klantenservice kan eenvoudig worden uitgebreid naar sales, interne processen of HR-automatisering zonder alles opnieuw te bouwen.

4. Altijd beschikbaar

AI-agents werken continu door, voeren taken uit, reageren op gebruikers en draaien workflows zonder onderbreking.

5. Kostenefficiënt op grote schaal

AI-agents verminderen de behoefte aan grote handmatige teams voor klantenservice, sales en interne processen, terwijl de kwaliteit van de dienstverlening hoog blijft.

6. Volledige automatisering

AI-agents beantwoorden niet alleen vragen; ze voeren workflows uit, starten acties in CRM-systemen, beheren goedkeuringen en nemen echte beslissingen, waardoor knelpunten in de operatie worden verminderd.

7. Naadloze systeemintegratie

AI-agents koppelen met tools zoals Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack en propriëtaire systemen, zodat je een samenhangende technologieomgeving hebt.

8. Snellere waardecreatie (TTV)

In tegenstelling tot traditionele automatiseringsprojecten leren AI-agents van interacties en verbeteren ze zichzelf continu, waardoor implementatie en rendement sneller gaan.

9. Betere nauwkeurigheid en naleving

AI-agents kunnen merkregels, juridische kaders en beslislogica volgen, zodat ze altijd binnen het beleid van het bedrijf werken.

Soorten AI-agents

Er zijn verschillende soorten AI-agenten – welke voor jou geschikt is, hangt af van de taak die je wilt uitvoeren.

Multi-Agent Systemen

Multi-Agent Systemen (MAS) bestaan uit meerdere AI-agents die samenwerken om gezamenlijke doelen te bereiken.

Deze systemen zijn meestal ontworpen voor taken die te groot, complex of verspreid zijn om door één AI-agent te worden beheerd. Goede AI-agent routering zorgt ervoor dat elke taak bij de juiste agent terechtkomt.

Elke agent in een multi-agent systeem kan zelfstandig handelen: de omgeving waarnemen en interpreteren, beslissingen nemen en vervolgens actie ondernemen om zijn doel te bereiken.

De efficiëntie van een MAS wordt beoordeeld met AI-agent evaluatiesystemen, die zowel kwantitatieve als kwalitatieve inzichten kunnen bieden.

Een marktonderzoeksbureau kan bijvoorbeeld een MAS gebruiken waarbij één agent branche-rapporten verzamelt, een andere de belangrijkste inzichten eruit haalt, een derde de bevindingen samenvat in klantklare rapporten, en een vierde de datanauwkeurigheid bewaakt en de output verder verfijnt.

Eenvoudige Reflex Agents

Eenvoudige reflex agents werken op basis van vooraf ingestelde regels voor condities en acties. Ze reageren op de huidige waarneming en houden geen rekening met eerdere waarnemingen.

Ze zijn geschikt voor taken met beperkte complexiteit en een smal takenpakket. Een voorbeeld van een eenvoudige reflex agent is een slimme thermostaat.

‍

Modelgebaseerde Reflex Agents

Modelgebaseerde agents houden een intern model van hun omgeving bij en nemen beslissingen op basis van het begrip van dat model.

Hierdoor kunnen ze complexere taken uitvoeren.

Ze worden gebruikt bij de ontwikkeling van zelfrijdende auto's, omdat ze gegevens kunnen verzamelen zoals de snelheid van de auto, de afstand tot de auto ervoor en een naderend stopbord. De agent kan vervolgens weloverwogen beslissen wanneer te remmen, rekening houdend met de snelheid en remcapaciteit van de auto.

Nut-gebaseerde Agents

Nut-gebaseerde agents nemen beslissingen door het verwachte nut van elke mogelijke actie af te wegen.

Ze worden vaak ingezet in situaties waarin het belangrijk is om verschillende opties te vergelijken en de keuze te maken met het hoogste verwachte nut.

Als je wilt dat een agent aanbevelingen doet – bijvoorbeeld een handelwijze of verschillende soorten computers voor een bepaalde taak – dan is een nut-gebaseerde agent geschikt.

Lerende Agents

Lerende agents zijn ontworpen om te functioneren in onbekende omgevingen. Ze leren van hun ervaringen en passen hun acties in de loop van de tijd aan.

Deep learning en neurale netwerken worden vaak gebruikt bij het ontwikkelen van lerende agents.

Ze worden veel gebruikt in e-commerce en streamingplatforms voor gepersonaliseerde aanbevelingen, omdat ze leren wat gebruikers na verloop van tijd prettig vinden.

Belief-Desire-Intention Agents

Belief-Desire-Intention agents bootsen menselijk gedrag na door overtuigingen over de omgeving, wensen en intenties bij te houden. Ze kunnen redeneren en hun acties plannen, waardoor ze geschikt zijn voor complexe systemen.

Logica-gebaseerde agents

Logica-gebaseerde agents gebruiken deductief redeneren om beslissingen te nemen, meestal op basis van logische regels. Ze zijn geschikt voor taken die complexe logische redenering vereisen.

Doel-gebaseerde Agents

Doel-gebaseerde agents handelen om hun doelen te bereiken en kunnen hun acties daarop aanpassen. Ze hebben een flexibelere aanpak voor besluitvorming, gebaseerd op de toekomstige gevolgen van hun huidige acties.

Een veelvoorkomende toepassing van doel-gebaseerde agents is robotica – bijvoorbeeld een agent die door een magazijn navigeert. Deze kan mogelijke routes analyseren en de meest efficiënte weg naar het doel kiezen.

AI-agents implementeren in 5 stappen

Afhankelijk van je situatie heb je twee opties: je kunt een AI-agent kopen of je kunt er zelf een bouwen.

Als je wilt kopen, kijk dan naar gecertificeerde bureaus en freelancers die een aangepaste AI-agent voor je kunnen ontwikkelen.

Maar als je liever gebruikmaakt van je eigen middelen, is het minder moeilijk om een AI-agent te bouwen dan je misschien denkt. Er zijn genoeg AI-agent frameworks en LLM-agent frameworks die aansluiten bij jouw kennisniveau.

Stap 1: Kies een pilot use case

“Laten we een AI-agent inzetten!” Als je leidinggevende dit zegt na het lezen van de laatste koppen over ‘het jaar van de AI-agent’, is het aan jou om te bepalen welk type AI-agent je als eerste gaat proberen.

Het is makkelijk om mee te gaan in de hype, maar het beste is om te beginnen met een duidelijke, impactvolle use case.

Denk na over waar een agent werkdruk kan verlagen, nauwkeurigheid kan verbeteren of besluitvorming kan ondersteunen, bijvoorbeeld bij leadkwalificatie, klantenservice of het ophalen van interne kennis.

Een goede pilot use case moet smal genoeg zijn om snel te implementeren, maar waardevol genoeg om impact te tonen.

De juiste keuze maakt het makkelijker om draagvlak te krijgen, het rendement aan te tonen en een basis te leggen voor bredere AI-adoptie.

Stap 2: Kies het juiste platform

De juiste tools hangen volledig af van jouw situatie – hoeveel interne ontwikkelkennis heb je? Hoeveel tijd? Wat moet je agent kunnen (niet alleen voor de pilot, maar ook op de lange termijn)?

In de meeste gevallen is het verstandig om een AI-platform te gebruiken in plaats van helemaal opnieuw te beginnen.

De beste keuze is vaak een flexibel, verticaal platform: een bouwtool waarmee je elke use case kunt realiseren en koppelen aan externe tools.

Bekijk onze lijst met beste AI-agent bouwtools, de beste chatbotplatforms of zelfs de beste open source platforms. Maar eerlijk is eerlijk – ik ben natuurlijk wel fan van ons eigen platform.

Botpress wordt gebruikt door 35% van de Fortune 500-bedrijven en meer dan 500.000 makers.

We hebben al jaren AI-agents uitgerold en je kunt gratis beginnen, dus je hebt eigenlijk niets te verliezen.

Stap 3: Integreer tools

Als je AI-agent Hubspot-leads moet aanmaken, begin je met het koppelen van je AI-platform aan Hubspot.

Hoewel een goed platform standaardintegraties biedt, vereisen specifieke toepassingen extra werk om de connectoren van je agent aan te passen.

Als je team meerdere systemen integreert – zowel interne tools als 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, promptformuleringen en workflows aan op basis van de testresultaten, zodat de agent goed presteert in echte situaties.

Stap 5: Implementeren en monitoren

Hoewel bouwen en implementeren vaak centraal staan, mag je het belang van langdurige monitoring met botanalyse niet onderschatten.

Je platform moet voorzien zijn van monitoringtools om de interacties en prestaties van je agent na livegang te volgen.

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

En onthoud: de beste AI-agents hebben updates nodig. De best presterende AI-agents zijn sinds hun lancering vaak al honderden keren bijgewerkt.

Je ROI stijgt naarmate je je agent verder optimaliseert.

Best practices voor implementatie

Ons Customer Success-team heeft jarenlange ervaring met het uitrollen van chatbots en AI-agents. Zij hebben veel veelvoorkomende fouten bij AI-agent-implementaties gezien, van te weinig budget tot te hoge verwachtingen.

Begin klein, breid daarna uit

We staan aan het begin van het tijdperk van AI-gedreven organisaties – maar niemand maakt die overstap in één keer. Start met een sterke pilot die snel resultaat oplevert voordat je je AI-agent verder uitrolt.

Wij noemen dit de Crawl-Walk-Run-methode. Lees er meer over in onze Blueprint voor AI-agent-implementatie.

Zorg voor kwalitatieve databronnen

Zoals het gezegde luidt: rommel erin, rommel eruit. Als je AI-agent geen informatie uit goed onderhouden databases haalt, blijft de impact beperkt.

Als je agent Hubspot gebruikt om salestrajecten te volgen en analyses te doen op gesloten-winst en gesloten-verlies voorspellers, moeten je salesmedewerkers zorgvuldig hun gesprekken en data bijhouden.

Stel duidelijke KPI’s en succescriteria

Het is lastig om het succes van je AI-agent te meten als je de impact niet goed kunt vaststellen.

Bepaal KPI’s van tevoren – of het nu gaat om antwoordnauwkeurigheid, tijdsbesparing, conversieratio’s of kostenreductie. Deze benchmarks helpen bij het sturen van verbeteringen en het aantonen van ROI.

Gebruik RAG

Met retrieval-augmented generation kan je AI-agent antwoorden baseren op actuele data, zoals een kennisbank, CRM of documentatie van het bedrijf.

Dit verkleint de kans op hallucinaties en zorgt ervoor dat antwoorden accuraat en contextueel relevant zijn.

Wat zijn de risico’s van AI-agents?

Compliance-risico’s

AI-agents moeten voldoen aan regelgeving zoals GDPR, HIPAA, SOC 2 en branchespecifieke richtlijnen.

Compliance-risico’s zijn een van de belangrijkste redenen waarom ontwikkelaars kiezen voor AI-agent-platforms in plaats van alles zelf te bouwen.

Als compliance niet jouw specialisme is, besteed je middelen dan liever aan professionals.

Onjuist omgaan met gebruikersdata, het niet loggen van beslissingen of het genereren van niet-conforme antwoorden kan juridische en financiële gevolgen hebben.

Hallucinaties

Hallucinaties ontstaan wanneer conversational AI-systemen onjuiste of misleidende informatie genereren.

Deze fouten stonden centraal in schandalen zoals het Air Canada-chatbotincident of de bot die een Chevy Tahoe voor $1 verkocht.

Voorzichtig ontwikkelde AI-agents hallucineren zelden. Je kunt de kwaliteit van antwoorden waarborgen met retrieval-augmented generation, menselijke validatie of verificatielagen. Er zijn zelfs meerdere manieren om AI-agents vrij van hallucinaties te houden.

Gebrek aan uitlegbaarheid

Als een AI-agent beslissingen neemt, moet je team kunnen begrijpen hoe en waarom.

Een black-box systeem dat zonder transparantie resultaten oplevert, ondermijnt het vertrouwen en maakt het lastig om fouten te vinden, compliance te waarborgen of prestaties te verbeteren.

Uitlegbaarheid is vooral belangrijk in gereguleerde sectoren, waar beslissingen controleerbaar moeten zijn.

Technieken zoals het loggen van redeneringen, tonen van bronnen en menselijke validatie helpen om AI-beslissingen transparant en verantwoord te houden.

Als uitlegbaarheid ontbreekt, zal je team meer tijd kwijt zijn aan het verantwoorden van de acties van de agent dan aan het profiteren ervan.

Voortdurende middelen

AI-agents zijn geen ‘set and forget’-oplossing.

Het zijn echte softwareprojecten die voortdurende monitoring en verbetering vereisen. Onderhoud is noodzakelijk en als je dat negeert, zal het succes van je agent afnemen.

Het goede nieuws is dat dit alleen een nadeel is als je team er niet op is voorbereid. Als je klaar bent om in AI te investeren, zijn de benodigde middelen eenvoudig terug te zien in het rendement.

3 kenmerken van AI-agents

1. Autonomie

AI-agents kunnen zelfstandig opereren, beslissingen nemen en acties uitvoeren zonder menselijke tussenkomst.

Dankzij hun autonomie kunnen AI-agents complexe taken uitvoeren en realtime beslissingen nemen over de beste aanpak, zonder dat een mens elke stap hoeft te coderen.

Hoewel het idee van een autonome agent misschien doet denken aan HAL 9000, de sprekende computer uit 2001: A Space Odyssey, blijven AI-agents afhankelijk van menselijke instructies.

Een gebruiker of ontwikkelaar moet tijd investeren om de agent te vertellen wat hij moet doen – maar de agent bepaalt zelf hoe hij de taak het beste uitvoert.

2. Continu leren

Feedback is essentieel voor de verbetering van de AI-agent op de lange termijn.

Deze feedback kan uit twee bronnen komen: een beoordelaar of de omgeving zelf.

De beoordelaar kan een menselijke operator zijn of een ander AI-systeem dat de prestaties van de agent evalueert. De omgeving van de AI-agent kan feedback geven in de vorm van uitkomsten van de acties van de agent.

Deze feedbackloop stelt de agent in staat zich aan te passen, te leren van ervaringen en in de toekomst betere beslissingen te nemen.

De agent zal betere resultaten leren behalen naarmate hij meer taken uitvoert. Dankzij hun leervermogen kunnen AI-agents zich aanpassen aan snel veranderende omgevingen.‍

3. Reactief en proactief

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

Omdat ze zintuiglijke input verwerken, kunnen ze hun acties aanpassen aan veranderingen in de omgeving.

Een slimme thermostaat kan bijvoorbeeld merken dat de temperatuur in de kamer daalt doordat er een onverwachte onweersbui opsteekt. Als gevolg daarvan zal hij de intensiteit van de airconditioning verlagen.

Maar hij is ook proactief – als de zon elke dag rond hetzelfde tijdstip in de kamer schijnt, zal hij de airconditioning alvast verhogen om de warmte van de zon op te vangen.

Implementeer een AI-agent volgende maand

AI-agents stroomlijnen meerstapsprocessen in elke workflow – als jij ze niet gebruikt om inefficiënties te elimineren, kun je er zeker van zijn dat je concurrenten dat wel doen.

Botpress is een uiterst flexibel AI-agent-platform dat wordt gebruikt door zowel ontwikkelaars als bedrijven. Het beschikt over een bibliotheek met kant-en-klare integraties, een Discord-community van meer dan 30.000 leden en jarenlange ervaring met praktijktoepassingen.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

Wat zijn veelgemaakte fouten bij het implementeren van een eerste AI-agent?

Een veelgemaakte fout bij het implementeren van een eerste AI-agent is starten zonder duidelijk gedefinieerde use case of meetbare succescriteria, wat vaak leidt tot weinig betrokkenheid en beperkte impact. Ook wordt de AI-agent vaak gezien als een eenmalige implementatie, terwijl het juist een systeem is dat regelmatig geüpdatet en geoptimaliseerd moet worden om effectief te blijven.

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

Een gerichte pilot kan meestal binnen 2 tot 6 weken worden uitgerold, met een budget van $300 tot $700, zeker als je gebruikmaakt van no-code- of low-code-platforms.

Welke vormen van 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 gebruikersidentificaties om traceerbaarheid mogelijk te maken. Voor meer transparantie en diagnostiek is het ook nuttig om redeneerstappen of vertrouwensscores toe te voegen wanneer die beschikbaar zijn.

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

In de praktijk betekent HITL dat de AI-agent pauzeert voor menselijk ingrijpen bij bepaalde beslissingen, zoals goedkeuringen, escalaties of onduidelijke gevallen, voordat hij verdergaat. Dit vormt een extra controle, zodat twijfelachtige acties door een persoon worden beoordeeld wanneer dat nodig is.

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

Ja, één AI-agent kan meerdere afdelingen bedienen, mits deze is ontworpen met duidelijke contextscheiding, heldere instructies voor rolgebonden gedrag en slimme routering van vragen. Veel organisaties starten met één afdeling en breiden de mogelijkheden van de agent stapsgewijs uit om overlap of verwarring te voorkomen.