Het maken van een AI-agent die in de praktijk betrouwbaar werkt, draait niet om de code, maar om de onderliggende architectuur. De keuze tussen een eenvoudige, stap-voor-stap flow en een complexe, autonome structuur bepaalt of je automatisering stabiel blijft bij onverwachte invoer, of vastloopt bij de eerste fout.

Wat er aan de hand is

Een blog van n8n, een platform voor workflow-automatisering, beschrijft de verschillende architectuurpatronen voor AI-agents. Het centrale punt: de overgang van een prototype naar een productiesysteem mislukt vaak door een verkeerde structuur. Er zijn twee lagen waarop je keuzes maakt: het gedrag van een individuele agent (hoe denkt en beslist hij?) en de topologie (hoe werken meerdere agents samen?). Volgens het artikel introduceert een verkeerde toepassing van deze patronen faalwijzen die je met geen enkele prompt-engineering kunt oplossen. Een voorbeeld: een autonome loop gebruiken waar een vaste, stap-voor-stap volgorde nodig is, kan een workflow laten vastlopen.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals in het MKB betekent dit dat de keuze voor een AI-agent niet alleen over functionaliteit gaat, maar over stabiliteit en beheersbaarheid. Een eenvoudige agent die één taak uitvoert, zoals het opzoeken van een voorraadniveau, heeft een andere architectuur nodig dan een agent die een volledig klanttraject beheert. De foutmarge is klein: een hallucinatie of een API-timeout kan de hele automatisering platleggen. De blog benadrukt dat je niet moet reageren op individuele modelresponses, maar moet sturen op hoe data stroomt en waar beslissingen vallen. Dit is een directe vertaling naar kosten: een verkeerde architectuur kost tijd om te repareren en kan leiden tot onbetrouwbare processen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een eenvoudige taak automatiseert, zoals het bijwerken van een klantrecord in je CRM. Overweeg om te kiezen voor een sequentiële flow met tool use. Dit is het snelste en goedkoopste patroon. Je geeft de agent een duidelijke, vaste opdracht, zoals ‘zoek ordernummer X op en zet de status op ‘verzonden’.’ Het risico is klein, want de agent hoeft geen eigen beslissingen te nemen. Dit patroon is geschikt voor taken die je nu handmatig doet en die weinig variatie kennen.

Als je een proces automatiseert waarbij de agent moet reageren op wisselende situaties, zoals een klantenservice-chatbot. Overweeg een patroon met een interne redeneerloop, waarbij de agent zelf kan bepalen welk gereedschap hij gebruikt. De blog noemt dit een ‘behavioral pattern’ dat de agent laat nadenken over de volgende stap. Een voorbeeld: een klant vraagt naar de status van een retourzending. De agent moet eerst de order opzoeken, dan de retourstatus controleren, en dan een passend antwoord geven. Dit vraagt om een iets complexere structuur, maar is nog steeds beheersbaar voor een klein team.

Als je meerdere agents wilt laten samenwerken, bijvoorbeeld voor een offerteproces. Overweeg om een centrale coördinator in te zetten die taken verdeelt, maar wees voorzichtig met de latentie. De blog waarschuwt dat centraliseren in een omgeving met hoge latentie elke overdracht kan vertragen. Een praktische aanpak: begin met twee agents die elk een eigen taak hebben, zoals een agent die productinformatie ophaalt en een andere die de prijs berekent. Test of de overdracht snel genoeg is voordat je meer agents toevoegt.

Als je een prototype hebt dat in de praktijk vastloopt. De kans is groot dat het probleem niet in de prompt zit, maar in de architectuur. Analyseer waar de workflow stopt: is het een hallucinatie (de agent roept een niet-bestaande functie aan) of een timeout? De blog stelt dat een verkeerd patroon faalwijzen introduceert die je met prompts niet kunt oplossen. Overweeg om de flow te vereenvoudigen naar een sequentieel patroon, of juist meer autonomie te geven als de agent te star is. Begin met de eenvoudigste structuur die werkt, en bouw pas uit als dat nodig is.

Bron: n8n blog (https://blog.n8n.io/ai-agent-architecture-patterns/)