Wat is een AI agent en wat kan die voor jouw bedrijf?

Een AI agent is software die zelfstandig een taak uitvoert op basis van een doel, beschikbare tools en context. Geen vaste regels, maar intelligentie die beslissingen neemt, stappen plant en uitvoert.

Het verschil met een gewone workflow

Een workflow volgt een vaste route: A → B → C. Een agent denkt na over welke stappen nodig zijn om een doel te bereiken, kiest zijn eigen route en past aan op basis van wat hij tegenkomt.

	Workflow	AI Agent
Logica	Vast	Dynamisch
Fouten	Breekt af	Past aan
Complexiteit	Laag–middel	Middel–hoog
Autonomie	Nee	Ja

Wat kan een AI agent doen?

Lead scoring agent Analyseert een lijst met prospects, zoekt aanvullende informatie op, beoordeelt elk bedrijf op basis van criteria (sector, omvang, locatie) en schrijft een prioriteitsscore terug naar het CRM.

Onderzoeksagent Voert zelfstandig marktonderzoek uit: zoekt informatie, vergelijkt bronnen, vat samen en schrijft een rapport.

Monitoring agent Controleert op vaste tijdstippen systemen, APIs of websites op wijzigingen en stuurt notificaties bij afwijkingen.

Rapportageagent Haalt data op uit meerdere bronnen, berekent KPIs, schrijft een tekst-samenvatting en verstuurt het rapport naar de juiste mensen.

Hoe bouwt dGEN een agent?

Een agent heeft drie componenten:

Rol & doel: wie is de agent en wat wil hij bereiken?
Tools: welke APIs en functies mag de agent aanroepen?
Logica: hoe bepaalt de agent zijn volgende stap?

dGEN bouwt agents in eigen code, met Claude of GPT-4 als redeneerlaag. De agent heeft toegang tot specifieke tools (KvK API, Google Search, databases) en kan meerdere stappen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst.

Wanneer heb je een agent nodig?

Een gewone workflow volstaat voor voorspelbare processen. Een agent is zinvol als:

Het proces variabele stappen heeft afhankelijk van de input
Er beslissingen nodig zijn die niet in vaste regels te vangen zijn
De taak onderzoek vereist van meerdere bronnen
Je wil dat het systeem fouten zelf oplost

Hoe houd je een agent onder controle?

Autonomie is precies wat een agent nuttig maakt en tegelijk wat mensen er zenuwachtig van maakt. De oplossing is niet minder autonomie, maar duidelijke grenzen. Drie mechanismen doen het meeste werk.

Beperkte tools. Een agent kan alleen wat je hem expliciet geeft. Geen toegang tot je facturatie betekent dat hij daar nooit iets kan wijzigen.
Bevestiging bij onomkeerbare acties. Alles wat de deur uit gaat of geld raakt, gaat langs een mens voordat het gebeurt.
Logging. Elke stap wordt vastgelegd, zodat je achteraf precies kunt zien wat de agent deed en waarom.

Met die drie op orde is een agent beter voorspelbaar dan een gehaaste medewerker, want hij vergeet de procedure nooit.

Wanneer verzint een agent dingen?

De bekendste zorg bij AI is een antwoord dat vol overtuiging onjuist is. Dat risico beperk je door de agent niet uit algemene kennis te laten putten maar uit jouw eigen, actuele bronnen, en hem expliciet te laten zeggen dat hij het niet weet als het antwoord er niet in staat. Zie RAG-assistenten.

Voor taken waar een fout duur is, laat je de agent bovendien zijn eigen werk controleren tegen de bron voordat het naar buiten gaat. Dat kost wat extra verwerkingstijd en scheelt aanzienlijk in fouten.

Een voorbeeld

Neem een denkbeeldig ingenieursbureau dat elke week aanbestedingen doorzoekt. Een medewerker besteedt daar een dag aan: platforms afzoeken, documenten lezen en beoordelen of een opdracht past. Een agent krijgt het doel om passende aanbestedingen te vinden. Hij zoekt op de platforms, leest de samenvatting en de eisen, controleert of het bureau de gevraagde ervaring en certificaten heeft en geeft elke aanbesteding een score met een korte uitleg. Twijfelt hij over een eis, dan zet hij die apart. Op maandag ligt er een lijst van tien kansrijke aanbestedingen met de reden erbij. De medewerker beslist welke het bureau oppakt.

Wat heb je nodig om een agent te laten bouwen?

Een duidelijk doel. "Help met sales" is te vaag. "Beoordeel elke nieuwe aanvraag op deze vier criteria en zet de beste bovenaan" is bruikbaar.
De bronnen waar de agent uit mag putten: documenten, systemen, sites.
De grenzen: wat de agent mag lezen, wat hij mag voorbereiden en wat hij nooit zelf doet.
Voorbeelden: een paar gevallen met het goede antwoord, om de agent mee te testen.
Een eigenaar in je team die de uitkomsten controleert en bijstuurt.

Hoe meet je of een agent goed werkt?

Leg vooraf een testset vast met echte gevallen en het antwoord dat je verwacht. Laat de agent die set verwerken en vergelijk. Na de livegang houd je bij hoe vaak een mens het werk van de agent moest aanpassen. Daalt dat over de weken, dan wordt de agent beter. Stijgt het, dan is er iets veranderd in de bronnen of in het soort werk.

Veelgestelde vragen

Is een AI-agent hetzelfde als een chatbot? Nee. Een chatbot beantwoordt vragen in een gesprek. Een agent voert een taak uit, ook zonder dat iemand ermee praat. Zie wat is agentic AI.

Kan een agent met mijn bestaande software werken? Ja, via de koppelingen van die software. Hoe meer systemen een API hebben, hoe meer een agent kan.

Wat kost het?

Agents bouwen we op maat, afhankelijk van de complexiteit. Vraag een vrijblijvende inschatting aan via de contactpagina.

Meer over AI Agents

Uit de blog

dGEN Productions, AI-bureau in Veldhoven, regio Eindhoven (Brainport), onderdeel van dGEN Labs. De Run 1141 (1e verdieping, nr. 12), 5503 LB Veldhoven · info@dgenproductions.nl · 06-87413056 · KvK 97916137 (eenmanszaak) · btw NL005295840B15