Algemene methode voor het bouwen van AI-agents

FYI: In OpenAI’s “A practical guide to building agents” wordt een gestandaardiseerde aanpak beschreven die uit drie onlosmakelijke fasen bestaat:

1. Genereren
   Het onderliggende LLM (de “model”-component) produceert een initiële output op basis van de inputprompt en de aanwezige trainingsdata. Hierbij kan het gaan om tekstgeneratie, tool-aanroepen of andere acties die de workflow vereisen. ​

2. Evalueren
   Direct na generatie worden automatisch verschillende guardrails toegepast:

   • Relevance- en safety-classifiers toetsen of de inhoud binnen scope is en geen schadelijke bias bevat.

   • Regex- en blacklist-filters onderscheppen ongewenste patronen zoals PII of prompt-injecties.

   • Tool-risicochecks bepalen of een geplande externe actie binnen het vooraf gedefinieerde risicoprofiel valt. ​

3. Bijsturen
   Op basis van de evaluatieresultaten volgt een geautomatiseerde correctieronde of escalatie:

   • Bij lichte afwijkingen wordt de output hergegenereerd met aangepaste instructies.

   • Bij hoog-risico of herhaalde fouten schakelt het systeem een mens-in-the-loop in.

   • Terugkerende issues leiden tot verfijning van prompts en guardrails, waarmee een lerende, iteratieve cyclus ontstaat. ​

Deze continu herhaalde cyclus van genereren → evalueren → bijsturen vormt de kern van vrijwel elke moderne agent-architectuur en zorgt voor een balans tussen autonomie, veiligheid en betrouwbaarheid.

2. Onze AI-agents bieden razendsnelle automatisering, maar kennen een aantal inherente beperkingen:

Hallucinaties
Omdat het taalmodel patronen uit grote tekstverzamelingen imiteert in plaats van keiharde feiten op te zoeken, kan het af en toe plausibele maar onjuiste informatie “aanvullen”. Wij bouwen meerdere fact-checks en bronvalidatie in, maar het blijft belangrijk dat je zelf de output kritisch controleert.

Verouderde data
Train­ingsdatasets stoppen op een bepaald moment; nieuwe of recent gewijzigde feiten vallen buiten de scope van het model. Hoewel onze agents real-time internettoegang hebben en we regelmatig retrainen, ligt het uiteindelijk bij jou als gebruiker om te zorgen dat alle belangrijke updates en actuele bronnen worden toegepast.

Afhankelijkheid van invoer
Een onduidelijke of onvolledige prompt zal bijna altijd leiden tot minder nauwkeurige of relevante resultaten. Door te werken met gestandaardiseerde prompt-templates en een heldere briefing kun je de kwaliteit van de output sterk verbeteren, maar jij bent degene die de uiteindelijke instructies en context aanlevert.

Niche-expertise
Voor zeer gespecialiseerde domeinen—denk aan medische, juridische of technische onderwerpen—mist een AI-agent soms de benodigde nuance. In zulke gevallen adviseren we een parallelle menselijke review of inzet van experts om de gegenereerde content te controleren en waar nodig bij te sturen.

Privacy en beveiliging
Wij bieden geen automatische privacy- of data-protectionlagen; het is volledig jouw verantwoordelijkheid om te voldoen aan alle (AVG-)wetgeving en interne guidelines. Zorg dat je zelf maatregelen neemt voor veilige opslag, versleuteling en toegangsbeheer van alle persoonsgegevens en gevoelige data.

Samengevat: AI-agents zijn ongelooflijk krachtig voor snelheid en schaal, maar de betrouwbaarheid van de output, de actualiteit van de data, de kwaliteit van je prompts, de specialistische diepgang en de privacybescherming liggen geheel bij jou als eindgebruiker.

3. Na aanschaf: vrijheid en eigen verantwoordelijkheid

• Volledige gebruiksvrijheid
  Vanaf levering kun je het product vrij inzetten, aanpassen en integreren binnen jouw organisatie.

• Geen doorlopende verplichting
  Na de initiële setup biedt Innoworks.ai géén verdere inhoudelijke review of garantie op gegenereerde output.

• Eindverantwoordelijkheid
  De kwaliteit, juridische compliance en strategische toepassing liggen volledig bij jou. We adviseren zelf review-processen in te richten of optioneel support in te kopen.

4. Licentie & niet-delen met derden

Het is verboden de geleverde software, documentatie of output te reproduceren, openbaar te maken of beschikbaar te stellen aan niet-licentiehouders. Dit valt onder het exclusieve auteursrecht zoals omschreven in:

• Artikel 12 Auteurswet: openbaarmaking omvat onder meer verspreiding of verveelvoudiging van (gedeelten van) het werk Lokale Regelgeving.

• Artikel 31 Auteurswet: wie opzettelijk inbreuk maakt op andermans auteursrecht riskeert maximaal zes maanden gevangenisstraf of een boete van de vierde categorie Wetten Overheid.

Samengevat: na aankoop bepaal jij hoe je onze AI-tools inzet en ben jij verantwoordelijk voor de uitkomsten. Delen met onbevoegden is strafbaar en kan leiden tot civiel- en strafrechtelijke vervolging.