Iedereen praat over AI-agents. Maar er een bouwen die daadwerkelijk werkt in productie is een ander verhaal. Bij The AI Factory begint elk agentisch project met dezelfde vraag: welk probleem moet het oplossen? Niet welk model we moeten gebruiken, of hoeveel tools we moeten aansluiten. Het probleem komt eerst. Al het andere volgt daaruit.
Wat 'agentisch' eigenlijk betekent
Een agentisch systeem is geen chatbot. Het is geen workflow met een LLM erop geschroefd. Een écht agentisch systeem heeft drie eigenschappen: het observeert zijn omgeving continu, het redeneert over wat het vindt, en het handelt zonder te wachten tot een mens op een knop drukt.
We behandelen LLM's als probabilistische orakels: nuttig, maar nooit onvoorwaardelijk vertrouwd. Een agentisch systeem observeert zijn omgeving, neemt beslissingen op basis van wat het ziet, en onderneemt actie of escaleert naar een mens, maar altijd met gestructureerde guardrails.
De architectuur van een productie-agent
Elk betrouwbaar agentisch systeem dat we hebben uitgerold deelt dezelfde kernarchitectuur:
Data-ingestielaag
Verzamelt continu data van externe bronnen. API's, web scrapers, documentpipelines, RSS-feeds, databasewijzigingen. Deze laag draait op een schema of event-driven triggers.
Intelligence engine
Verwerkt binnenkomende data tegen door de gebruiker gedefinieerde criteria. Hier leeft de LLM, maar altijd met gestructureerde outputs, retry-logica en fallback-mechanismen.
Actielaag
Getriggerd door de beslissingen van de intelligence engine. Acties variëren van het versturen van alerts en het genereren van rapporten tot het aanroepen van API's of het escaleren naar mensen.
Feedbackloop
Gebruikers kunnen false positives markeren, drempels aanpassen en het gedrag van de agent verfijnen. Zonder dit driften agents af en verliezen gebruikers vertrouwen.
Waarom de meeste agentische systemen falen
Een LLM iets indrukwekkends laten doen in een demo kost een middag. Het betrouwbaar laten werken in productie kost maanden. De kloof tussen demo en productie is de moeilijkste engineering-uitdaging, en het is geen AI-probleem, het is een product engineering-probleem.
Wat gebeurt er als een databron niet beschikbaar is, overbelast of onzinnige output geeft? De demo-agent crasht. De productie-agent probeert opnieuw, valt terug op gecachte data, logt het incident en gaat door met verminderde maar functionele output.
Alertvermoeidheid. Een agent die te veel false positives produceert is erger dan helemaal geen agent. Gebruikers schakelen hem uit, negeren hem of ergeren zich eraan.
Echte voorbeelden uit ons werk
We bouwen en deployen agentische systemen die observeren, beslissen en handelen namens jouw organisatie, van alertsystemen tot volledig geautomatiseerde documentverwerkingspipelines.
Voor crisiscommunicatiepartner FirstRing bouwden we agents die continu binnenkomende informatie scannen tijdens crises, situatiebeoordeling genereren en responsplannen opstellen.
Wanneer bouw je een agent (en wanneer niet)
Agentische systemen zijn zinvol wanneer: de data vaak verandert, tijdige respons belangrijk is, en de taak te repetitief of te omvangrijk is voor een menselijk team.
Ze zijn niet zinvol wanneer: de taak genuanceerd oordeel vereist dat geen fouten tolereert, de data-omgeving statisch is, of de kosten van een verkeerde actie hoger zijn dan die van een vertraagde menselijke beslissing.
De beste aanpak is vaak hybride: laat de agent de monitoring en voorlopige analyse doen, escaleer dan naar een mens voor definitieve beslissingen bij hoog risico.
De belangrijkste vraag: welk probleem moet het oplossen?
Ons gesprek met klanten begint altijd met één vraag: welk probleem moet dit systeem oplossen? Niet welk framework we moeten gebruiken, niet welk model we moeten kiezen. De probleemdefinitie stuurt alles. Van daaruit ontwerpen en bouwen wij. Wij regelen de architectuur, de integraties, de edge cases en de productiehardening. Jij focust op wat je het beste kent: jouw domein.
Het mooie van agentische systemen is hoe natuurlijk ze groeien. Zodra de kernarchitectuur staat, is het toevoegen van nieuwe databronnen, nieuwe actietypes of nieuwe gebruikersworkflows eenvoudig. Een systeem dat begint als een simpele alert-engine kan uitgroeien tot een volledig autonoom beslissingsondersteunend platform, één capability tegelijk. Die modulaire uitbreidbaarheid is geen toeval. Het is een ontwerpprincipe dat we vanaf dag één in elke agent inbouwen.
De interface is minstens zo belangrijk als het model erachter. Een goede sync tussen mens en machine vereist een interface die is ontworpen voor hoe mensen daadwerkelijk werken. Wij bouwen custom interfaces op maat van jouw team en jouw workflow, zodat de AI aanvoelt als een natuurlijke uitbreiding van je proces in plaats van een apart hulpmiddel dat aandacht vraagt.
Wil je ontdekken wat agentische AI kan betekenen voor jouw workflows?
Vraag advies aan