Wat is een AI-agent?
- Quinten
- AI
Inhoud
In de wereld van kunstmatige intelligentie hoor je steeds vaker de term AI-agent. Maar wat zijn AI agents precies? En belangrijker: hoe kunnen ze jouw werk of bedrijf vooruithelpen?
Laten we eerlijk zijn: de meeste verklaringen van AI-agenten zijn of veel te technisch, of veel te simplistisch. Daarom is deze blog geschreven in duidelijke taal, met échte voorbeelden en praktische uitleg.
AI-agenten zijn een hot topic in de wereld van technologie en automatisering.
Maar wat zijn AI agents precies? En belangrijker: waarom hoor je de laatste tijd steeds vaker over deze slimme digitale assistenten? In deze blog geven we je een duidelijk antwoord zonder technische warboel.
In eenvoudige bewoordingen is een AI-agent een softwaretoepassing die zelfstandig beslissingen neemt en acties uitvoert om een bepaald doel te bereiken. Het grote verschil met traditionele systemen? AI-agenten kunnen redeneren, plannen en reageren op basis van de context waarin ze zich bevinden.
Ze vormen daarmee een stap verder dan klassieke automatisering. Terwijl standaard workflows enkel uitvoeren wat vooraf geprogrammeerd werd, kunnen AI-agenten zelf bepalen wat de volgende stap is op basis van nieuwe informatie of omstandigheden.
Deze blog is gemaakt voor mensen zoals ik:
Je gebruikt regelmatig AI-tools
Je hebt geen technische achtergrond
En je wilt gewoon begrijpen wat AI-agenten zijn en hoe ze je werk beïnvloeden
We gaan stap voor stap te werk:
Begin met concepten die je al kent (zoals ChatGPT)
Ga naar AI-workflows
Eindigen met AI-agenten
Niveau 1: Large Language Models (LLMs)
Populaire tools zoals ChatGPT, Google Gemini en Claude zijn gebouwd op Large Language Models (LLMs). Ze zijn bijzonder goed in het genereren en bewerken van tekst.
Hoe werkt het?
Jij geeft een input (prompt)
De LLM genereert een output op basis van de data waarop het getraind is
Voorbeeld:
“Schrijf een beleefde e-mail om een koffiedate aan te vragen.”
→ Je krijgt een netjes geformuleerde mail terug — waarschijnlijk beleefder dan je zelf zou schrijven.
Maar stel dat je vraagt:
“Wanneer is mijn volgende koffiemoment?”
→ Dan faalt het systeem. Waarom? Omdat ChatGPT geen toegang heeft tot jouw agenda.
Dit toont twee belangrijke eigenschappen van LLM’s:
Beperkte kennis: Ze hebben geen toegang tot persoonlijke of bedrijfsgegevens
Passief: Ze wachten op jouw input, en reageren dan
Niveau 2: AI Workflows
Laten we het wat slimmer maken.
Stel dat je tegen de LLM zegt:
“Als ik vraag naar een persoonlijke afspraak, kijk dan eerst in mijn Google Agenda.”
Dan, wanneer je vraagt:
“Wanneer is mijn koffiedate met Elon Husky?”
→ Dan krijg je het correcte antwoord, omdat de LLM nu je agenda raadpleegt.
Maar stel dat je daarna vraagt:
“Hoe is het weer die dag?”
→ Dan gaat het opnieuw mis, want het systeem weet niet dat het ook de weersvoorspelling moet opzoeken.
Belangrijk kenmerk van workflows:
Ze volgen vooraf bepaalde stappen (control logic), ingesteld door de mens.
Zelfs als je extra stappen toevoegt zoals een API-oproep naar het weer of een tekst-naar-spraak module blijft het een workflow, geen agent.
Retrieval Augmented Generation (RAG) is gewoon een mooi woord voor een workflow die eerst “iets opzoekt” alvorens te antwoorden.
Praktijkvoorbeeld van een AI Workflow
Via Make.com bouwde de maker deze workflow:
Google Sheets verzamelt links naar nieuwsartikels
Perplexity vat de artikels samen
ChatGPT schrijft er een LinkedIn- of Instagram-post over
De workflow plant alles automatisch in om dagelijks om 8u ‘s morgens te posten
Alles gebeurt volgens een vast plan: stap 1, 2, 3… elke dag om 8u.
Als de output niet goed zit (bv. de LinkedIn-post is niet grappig genoeg)?
→ Dan moet jij de prompt manueel aanpassen.
→ De iteratie wordt dus nog steeds door jou gedaan, niet door de AI.
Niveau 3: AI Agents
Tijd om nog een stap verder te gaan.
Op dit moment ben jij (de mens) nog altijd de beslisser:
Jij redeneert: wat is de beste aanpak?
Jij voert uit: welke tool doet wat?
Voor een échte AI-agent moet dat veranderen.
Grote verschuiving:
De LLM wordt de beslisser.
De agent:
Redeneert: “Wat is de efficiëntste manier om nieuwsartikels te verzamelen?”
→ “Gebruik links in plaats van tekst te kopiëren.”Voert uit: “Gebruik Google Sheets, niet Word. Het is al gekoppeld.”
Dit is waar het ReAct-framework in beeld komt:
→ Reason (Redeneren)
→ Act (Handelen)
Wat is het verschil tussen een AI-agent en een LLM?
Een chatbot zoals ChatGPT voert een conversatie, maar blijft passief. Jij stelt een vraag, het systeem geeft een antwoord. Dat is handig, maar het beperkt zich tot de interactie.
Een AI-agent daarentegen denkt verder. Het systeem interpreteert de situatie, verzamelt zelf informatie uit externe bronnen en neemt vervolgens actie zonder dat jij elk detail moet ingeven. Het is dus geen simpele gespreksstroom, maar een combinatie van intelligentie, automatisering en contextbewustzijn.
Hoe werken AI-agenten?
AI-agenten combineren verschillende elementen van machine learning, logica en automatisering.
Perceptie – de agent verzamelt informatie uit zijn omgeving
Redeneren – de agent beslist wat hij moet doen op basis van die gegevens
Actie – de agent voert die acties autonoom uit
De basis van dit systeem is meestal een Large Language Model (LLM) dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst. Op basis van dat model leert het systeem hoe het moet reageren op nieuwe situaties.
Toepassingen van AI-agenten
De gebruiksmogelijkheden van AI-agents zijn bijzonder uitgebreid. Enkele voorbeelden:
Automatische klantsupport via e-mail of chat
Slimme data-analyse van klantgegevens
Genereren van rapporten of content zonder menselijke tussenkomst
Integratie van systemen via API’s voor automatisering
Een agent die je agenda beheert en zelf afspraken inplant
Gebruik in professional services zoals legal, waarbij contracten worden nagelezen en automatisch kan verrijken
In vrijwel elke sector zijn er toepassingen denkbaar: van marketing tot gezondheidszorg, van HR tot juridische professional services verkennen. Voor veel bedrijven zijn AI-agenten dé manier om efficiëntie, kwaliteit en klanttevredenheid te verbeteren.
Agents zijn de nieuwe interface
In plaats van door menu’s te navigeren of eindeloos tussen tabbladen te schakelen, geven teams nu taken door via een eenvoudige prompt. Je vraagt een agent om het CRM bij te werken, een e-mail op te stellen, een lead door te sturen of een meeting samen te vatten en het wordt gewoon geregeld.
Hoewel de hype soms sneller lijkt te gaan dan de realiteit, versnelt de adoptie van AI-agenten in razend tempo.
Volgens het Martech-rapport:
36,5% van de bedrijven gebruikt al chatbots op hun website
12,5% zet AI-agenten in voor uitgaande berichten
10,4% laat AI-agenten inkomende berichten beantwoorden
En een kleine maar groeiende groep experimenteert met voice agents
Dat betekent dat bijna de helft van de teams al een vorm van AI gebruikt om rechtstreeks met klanten te communiceren.
Voordelen van AI-agenten
AI-agenten zorgen voor:
Tijdswinst: meer productiviteit binnen teams door repetitieve taken over te nemen
Lagere kosten door efficiëntere processen en minder tussenkomst van medewerkers
Snellere reactie op vragen van klanten door real-time informatie op te halen
Schaalbaarheid: AI-agenten kunnen 24/7 draaien, zonder pauze
Met andere woorden: ze bieden waardevolle ondersteuning bij repetitieve of complexe taken waar snelheid, consistentie en schaalbaarheid cruciaal zijn.
Soorten AI-agenten
Er zijn verschillende types van AI-agents, afhankelijk van hun niveau van intelligentie en autonomie.
Reflexagenten
Een reflexagent reageert op basis van simpele “als-dan”-regels. Denk aan een thermostaat: als het koud is, schakel de verwarming in. Deze agents hebben geen geheugen of context.
Doelgerichte agenten
Deze agents kiezen acties op basis van een bepaald doel. Ze analyseren wat het beste pad is om dat doel te bereiken en passen zich aan op basis van feedback.
Lerende agenten
Lerende AI-agenten gebruiken technieken uit machine learning om zichzelf te verbeteren. Ze houden bij wat werkt en wat niet, en worden steeds slimmer.
Best practices om AI agents to implementeren
Wil je AI-agenten introduceren in jouw organisatie? Volg dan deze stappen voor een succesvolle implementatie:
Begin klein, met een specifieke taak of afgebakende workflow
Kies een systeem dat goed integreert met je bestaande software
Zorg voor duidelijke context en kwaliteitsdata
Test uitvoerig en meet de resultaten
Betrek je team in het proces: transparantie en draagvlak zijn cruciaal
Werk in stappen en betrek je team bij elke fase van de uitrol. Zo voorkom je weerstand en verhoog je de kwaliteit van de output.
Risico's van AI-agenten
Zoals elke technologie brengen ook AI-agenten risico’s met zich mee:
Gebrek aan transparantie in hoe beslissingen worden genomen
Fouten bij interpretatie van context
Privacyissues bij toegang tot gevoelige klantgegevens
Mogelijke juridische vragen over eigenaarschap van AI-gegenereerde inhoud
Zorg dus altijd voor een degelijke ethische en juridische toetsing voor je overgaat tot volledige implementatie.
3 Kenmerken van AI-agenten
Redeneren – de agent beslist wat de beste volgende actie is
Uitvoeren – de agent voert taken uit via tools of API’s
Itereren – de agent past zichzelf aan op basis van resultaat
Deze drie stappen onderscheiden AI-agenten van klassieke systemen of bots. Ze maken het verschil tussen automatisatie en echte intelligentie.
Hoe bouw je een AI-agent?
Quinten
Co-Founder & CCO
Een AI-agent bouwen hoeft geen raketwetenschap te zijn. Via tools zoals Make.com of open source libraries kun je aan de slag.
Stap 1: Definieer het doel
Wat moet de agent kunnen? Denk aan e-mails samenvatten of LinkedIn-posts schrijven.
Stap 2: Kies je tools
Gebruik bijvoorbeeld Perplexity voor samenvattingen, ChatGPT voor tekstgeneratie en Google Sheets voor input/output.
Stap 3: Voeg ReAct-logica toe
Zorg ervoor dat de agent beslist, handelt en evalueert.
Stap 4: Test en optimaliseer
Gebruik cases om te leren wat werkt en wat niet. Feedback is je beste vriend.
AI-agenten in de praktijk: een real-life case
Een case die vaak geciteerd wordt: het project van Andrew Ng.
Zijn AI-agent doorzoekt videobeelden op basis van een zoekterm, zoals “skier”, zonder vooraf ingestelde tags. De agent observeert, interpreteert en levert het juiste fragment aan.
Geen mens die manueel de beelden bekijkt. Dat is de kracht van een autonome agent en het bespaart een team van mensen dagen werk.
Een mens moet niet telkens tussenkomen. Enkel bij afwijkingen of verbeteringen kan een mens feedback geven of dat kan de AI zelf doen in volgende iteraties.
Samenvatting
Een AI-agent is geen hype, maar een logische evolutie in automatisering en intelligentie. Ze geven je de mogelijkheid om slimmer te werken, sneller te reageren, minder fouten te maken en je klanten beter te bedienen. Of je nu in marketing, IT, sales of legal werkt: met de juiste integratie haal je meer uit je systeem, je omgeving, en je team.
Blijf op de hoogte van alle digitale trends, tips & tricks en meer.
Zo blijf je steeds op de hoogte van de laatste nieuwe digitale trends en ontwikkelingen, en kan je er daarna ook zelf mee aan de slag!
Inhoud
Quinten
Co-Founder & CCO
Blijf op de hoogte van alle digitale trends, tips & tricks en meer.
Zo blijf je steeds op de hoogte van de laatste nieuwe digitale trends en ontwikkelingen, en kan je er daarna ook zelf mee aan de slag!
