Wat is Agentic AI?

Kort gezegd: agentsystemen beantwoorden niet alleen vragen - ze plannen, handelen en itereren naar doelen met minimale supervisie. Ze roepen tools aan, doorzoeken data, coördineren subtaken en werken zelfs samen met andere agents om resultaten te bereiken. Dat is de kern van de zaak. Het interessante is hoe dit in de praktijk werkt - en wat het betekent voor teams vandaag de dag. 

Artikelen die u wellicht na dit artikel wilt lezen:

🔗 Wat is AI-schaalbaarheid?
Ontdek hoe schaalbare AI groei, prestaties en betrouwbaarheid ondersteunt.

🔗 Wat is AI?
Begrijp de belangrijkste AI-concepten, mogelijkheden en praktische zakelijke toepassingen.

🔗 Wat is verklaarbare AI?
Ontdek waarom verklaarbare AI het vertrouwen, de naleving van wet- en regelgeving en betere beslissingen verbetert.

🔗 Wat is een AI-trainer?
Ontdek wat AI-trainers doen om modellen te verfijnen en te begeleiden.

Wat is Agentic AI - de eenvoudige versie 🧭

Wat Agentic AI in één zin is: het is AI die autonoom kan beslissen wat er vervolgens moet gebeuren om een ​​doel te bereiken, en niet alleen op prompts reageert. In leveranciersonafhankelijke termen combineert het redenering, planning, toolgebruik en feedbackloops, zodat het systeem van intentie naar actie kan overgaan – meer 'het gedaan krijgen', minder 'heen en weer'. Definities van grote platforms sluiten op deze punten aan: autonome besluitvorming, planning en uitvoering met minimale menselijke tussenkomst [1]. Productieservices beschrijven agents die modellen, data, tools en API's orkestreren om taken van begin tot eind te voltooien [2].

Denk aan een capabele collega die de briefing leest, middelen verzamelt en resultaten boekt - met inspraak, niet met handhaving.

Wat maakt goede agentische AI ​​✅

Waarom al die hype (en soms ook de angst)? Een paar redenen:

• Resultaatgerichtheid: Agenten zetten een doel om in een plan en voeren vervolgens stappen uit totdat ze klaar zijn of geen geblokkeerd werk meer voor mensen zijn [1].

• Standaardgebruik van tools: ze stoppen niet bij tekst; ze roepen API's aan, raadplegen kennisbanken, roepen functies aan en activeren workflows in uw stack [2].

• Coördinatorpatronen: Supervisors (ook wel routers genoemd) kunnen werk toewijzen aan gespecialiseerde agenten, waardoor de doorvoer en betrouwbaarheid bij complexe taken worden verbeterd [2].

• Reflectielussen: Sterke opzet omvat zelfevaluatie en herhalingslogica, zodat agenten merken wanneer ze van het goede pad afdwalen en hun koers kunnen corrigeren (denk aan: plannen → handelen → evalueren → verfijnen) [1].

Een agent die nooit nadenkt, is als een navigatiesysteem dat weigert te herberekenen: technisch gezien prima, maar in de praktijk irritant.

Generatief versus agentisch - wat is er nu echt veranderd? 🔁

Klassieke generatieve AI reageert prachtig. Agentische AI ​​levert resultaten. Het verschil zit in orkestratie: meerstapsplanning, omgevingsinteractie en iteratieve uitvoering gekoppeld aan een persistent doel. Met andere woorden: we voegen geheugen, tools en beleid toe zodat het systeem kan doen wat het , niet alleen maar [ 1][2].

Als generatieve modellen slimme stagiairs zijn, zijn agentische systemen junior medewerkers die de formulieren kunnen opsporen, de juiste API's kunnen aanroepen en het werk over de finishlijn kunnen krijgen. Misschien een beetje overdreven, maar je snapt het wel.

Hoe agentsystemen onder de motorkap werken 🧩

Belangrijke bouwstenen waar u over hoort:

1. Doelvertaling → een briefing wordt een gestructureerd plan of grafiek.

2. Planner-uitvoerderlus → kies de volgende beste actie, voer uit, evalueer en herhaal.

3. Tool calling → roep API's, retrieval, code-interpreters of browsers aan om de wereld te beïnvloeden.

4. Geheugen → kortetermijn- en langetermijnstatus voor contextoverdracht en leren.

5. Supervisor/router → een coördinator die taken toewijst aan specialisten en beleid afdwingt [2].

6. Observeerbaarheid en vangrails → sporen, beleid en controles om het gedrag binnen de perken te houden [2].

Je ziet ook agentische RAG : retrieval waarmee een agent kan bepalen wanneer hij zoekt, waarnaar hij zoekt en hoe hij de resultaten gebruikt binnen een meerstappenplan. Minder een modewoord, meer een praktische upgrade van de basis-RAG.

Echte toepassingen die niet alleen demo's zijn 🧪

• Bedrijfsworkflows: triage van tickets, inkoopstappen en het genereren van rapporten die de juiste apps, databases en beleidslijnen bereiken [2].

• Software- en data-operaties: agenten die problemen openen, dashboards koppelen, tests starten en verschillen samenvatten - met logs die uw auditors kunnen volgen [2].

• Klantenservice: gepersonaliseerde outreach, CRM-updates, opzoeken in kennisbanken en conforme reacties gekoppeld aan draaiboeken [1][2].

• Onderzoek en analyse: literatuuronderzoek, gegevensopschoning en reproduceerbare notitieboekjes met audit trails.

Een snel, concreet voorbeeld: een 'sales-ops agent' die een vergadernotitie leest, de opportunity in je CRM bijwerkt, een follow-up e-mail opstelt en de activiteit registreert. Geen drama, gewoon minder kleine taken voor mensen.

Tooling landschap - wie biedt wat aan 🧰

Enkele veelvoorkomende uitgangspunten (niet uitputtend):

• Amazon Bedrock Agents → meerstaps-orkestratie met integratie van tools en kennisbanken, plus supervisorpatronen en guardrails [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, observatie- en beveiligingsfuncties om taken te plannen en uit te voeren met minimale menselijke tussenkomst [1].

Er zijn veel open-source-orkestratieframeworks, maar welke route u ook kiest, de basispatronen komen steeds terug: planning, hulpmiddelen, geheugen, toezicht en observatie.

Momentopnamevergelijking 📊

Echte teams bespreken dit soort onderwerpen sowieso al, beschouw het als een richtingaanwijzer.

De prijzen variëren afhankelijk van het gebruik. Controleer daarom altijd de prijzenpagina van de provider.

Architectuurpatronen die je daadwerkelijk opnieuw zult gebruiken 🧱

• Plannen → uitvoeren → reflecteren: een planner schetst stappen, een uitvoerder voert ze uit en een criticus beoordeelt. Herhaal dit tot het klaar is of tot de situatie escaleert [1].

• Supervisor met specialisten: een coördinator stuurt taken door naar niche-agenten: onderzoeker, programmeur, tester, reviewer [2].

• Uitvoering in sandbox: codetools en browsers draaien in beperkte sandboxen met strikte rechten, logs en kill-switches-tabel-inzet voor productieagenten [5].

Kleine bekentenis: de meeste teams beginnen met te veel agenten. Het is verleidelijk. Begin met het toevoegen van minimale rollen alleen wanneer de statistieken aangeven dat je ze nodig hebt.

Risico's, controles en waarom governance belangrijk is 🚧

Agentische AI ​​kan echt werk verrichten, wat betekent dat het ook echte schade kan aanrichten als het verkeerd geconfigureerd of gekaapt is. Focus op:

• Snelle injectie en agent-kaping: wanneer agents onbetrouwbare data lezen, kunnen kwaadaardige instructies het gedrag omleiden. Toonaangevende instituten doen actief onderzoek naar hoe deze risicoklasse kan worden geëvalueerd en beperkt [3].

• Blootstelling aan privacy: minder ‘hands on’, meer toestemmingen – breng de toegang tot gegevens en de identiteit zorgvuldig in kaart (principe van de minste privileges).

• Volwassenheid van de evaluatie: behandel glanzende benchmarkscores met zout; geef de voorkeur aan herhaalbare evaluaties op taakniveau die gekoppeld zijn aan uw workflows.

• Bestuurskaders: zorg voor een gestructureerde begeleiding (rollen, beleid, metingen, mitigaties) zodat u kunt aantonen dat u de vereiste zorgvuldigheid heeft betracht [4].

Voor technische controles kunt u beleid combineren met sandboxing : isoleer tools, hosts en netwerken; log alles; en weiger standaard alles wat u niet kunt controleren [5].

Hoe begin je met het maken van een pragmatische checklist 🛠️

1. Kies een platform voor uw context: als u veel ervaring hebt met AWS of Google Cloud, zorgt hun agent voor soepele integraties [1][2].

2. Definieer eerst de randvoorwaarden: invoer, tools, databereiken, toegestane lijsten en escalatiepaden. Koppel risicovolle acties aan expliciete bevestiging [4].

3. Begin met een specifiek doel: één proces met duidelijke KPI's (tijdsbesparing, foutpercentage, SLA-resultaatpercentage).

4. Instrumenteer alles: sporen, logboeken van gereedschapsaanroepen, statistieken en menselijke feedbackloops [1].

5. Voeg reflectie en nieuwe pogingen toe: uw eerste winsten komen meestal voort uit slimmere lussen, niet uit grotere modellen [1].

6. Pilot in een sandbox: voer het uit met beperkte rechten en netwerkisolatie voordat het breed wordt uitgerold [5].

Waar de markt naartoe gaat 📈

Cloudproviders en bedrijven zetten sterk in op agentische mogelijkheden: ze formaliseren patronen voor meerdere agenten, voegen observatie- en beveiligingsfuncties toe en maken beleid en identiteit tot een prioriteit. De clou is de verschuiving van assistenten die suggesties doen naar agenten die doen , met de nodige maatregelen om ze binnen de lijntjes te houden [1][2][4].

Verwacht meer domeinspecifieke agenten (financiële activiteiten, IT-automatisering, verkoopactiviteiten) naarmate de platformprimitieven volwassener worden.

Valkuilen om te vermijden - de wiebelige stukjes 🪤

• Te veel gereedschap zichtbaar: hoe groter de gereedschapskist, hoe groter de explosieradius. Begin klein.

• Geen escalatiepad: zonder menselijke overdracht raken agenten in een lus of, erger nog, handelen ze zelfverzekerd en verkeerd.

• Benchmark tunnelvisie: maak uw eigen evaluaties die uw workflows weerspiegelen.

• Bestuur negeren: wijs eigenaren toe voor beleid, beoordelingen en red-teaming; wijs controles toe aan een erkend raamwerk [4].

FAQ bliksemronde ⚡

Is agentische AI ​​gewoon RPA met LLM's? Niet helemaal. RPA volgt deterministische scripts. Agentische systemen plannen, selecteren tools en passen zich on the fly aan – met onzekerheid en feedbackloops [1][2].
Zal het mensen vervangen? Het ontlast repetitieve taken met meerdere stappen. Het leuke werk – beoordeling, smaak, onderhandeling – is nog steeds menselijk.
Heb ik vanaf dag één meerdere agenten nodig? Nee. Veel successen komen voort uit één goed geïnstrumenteerde agent met een paar tools; voeg rollen toe als uw statistieken dat rechtvaardigen.

Te lang, ik heb het niet gelezen🌟

Wat is Agentic AI in de praktijk? Het is de geconvergeerde stapel planning, tools, geheugen en beleid waarmee AI van gesprek naar taak kan gaan. De waarde wordt duidelijk wanneer je doelen beperkt, vroegtijdig maatregelen treft en alles instrumenteert. De risico's zijn reëel – kaping, privacyschending, onbetrouwbare evaluaties – dus vertrouw op gevestigde frameworks en sandboxing. Bouw kleinschalig, meet obsessief en breid met vertrouwen uit [3][4][5].

Referenties

1. Google Cloud - Wat is agentische AI? (definitie, concepten). Link

2. AWS - Automatiseer taken in uw applicatie met behulp van AI-agents. (Documentatie Bedrock Agents). Link

3. NIST Technical Blog - Versterking van de evaluatie van AI-agentkaping. (risico en evaluatie). Link

4. NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF). (governance en controles). Link

5. UK AI Safety Institute - Inspecteren: Sandboxing. (technische sandboxing-richtlijnen). Link

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons