AI-agent

Waar een chatbot wacht op je volgende vraag, neemt een AI-agent een doel en werkt hij er zelfstandig naartoe. Hij bepaalt de stappen, roept de juiste systemen of API's aan, leest het resultaat terug en beslist wat de volgende actie is. Een mens zet het doel en de grenzen, de agent doet het werk ertussen. Hoe we zulke agents bouwen en aan je systemen koppelen, lees je bij AI-agents laten bouwen. Welke agent bij jouw team past, zie je met onze AI-agent vinder.

Het verschil met een losse AI-tool zit in dat handelen. Een taalmodel schrijft een e-mail als je erom vraagt. Een agent leest een binnenkomende aanvraag, zoekt de klant op in je CRM, controleert de polis, stelt het antwoord op en zet het klaar voor verzending, als doorlopend proces.

Dat maakt agents krachtig en tegelijk iets om met beleid in te zetten. Een agent die echt iets in je systemen verandert, heeft duidelijke grenzen nodig, logging, en op de juiste plekken een mens die meekijkt. Zie ook human-in-the-loop en agentic workflow.

In de praktijk bouwen we agents zelden los, maar als onderdeel van een laag over je bestaande systemen. Hoe zo'n laag eruitziet, lees je bij AIOS.