Het kiezen van de juiste architectuur voor een AI-agent is bepalend voor of je automatisering betrouwbaar wordt of juist vastloopt. De structuur van je AI-agent bepaalt of een enkele fout je hele proces platlegt of dat je systeem zichzelf herstelt.

Wat er aan de hand is

Uit een analyse van n8n blijkt dat de grootste fout bij het bouwen van AI-agenten niet in de code zit, maar in de onderliggende structuur. Veel bedrijven bouwen een prototype dat in een testomgeving werkt, maar faalt zodra het echte, onvoorspelbare data moet verwerken. De kern van het probleem is het verschil tussen twee lagen: gedragspatronen (hoe een agent denkt) en topologische patronen (hoe agenten samenwerken). Zonder een bewuste keuze op beide vlakken ontstaan er storingen die je met prompt engineering niet kunt oplossen. Een autonome loop gebruiken waar een vaste, stapsgewijze volgorde nodig is, kan een workflow laten vastlopen. Centraliseren van controle in een omgeving met hoge latentie vertraagt elke overdracht.

Wat dit betekent

Voor MKB’ers betekent dit dat de keuze voor een architectuur directe gevolgen heeft voor tijd en geld. Een eenvoudige sequentiële flow is snel en goedkoop, maar faalt bij onverwachte input. Een complexe orchestrator is robuuster, maar kost meer ontwikkeltijd en rekenkracht. De valkuil is dat je te snel kiest voor een geavanceerd patroon, terwijl een simpele structuur beter past bij jouw volume en type taken. Een agent die alleen een voorraadpeil hoeft op te vragen, heeft een andere structuur nodig dan een agent die een volledig klanttraject beheert. De verkeerde keuze leidt tot dure API-timeouts, hallucinaties in parameters of workflows die simpelweg stoppen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en alleen voorraadstanden wilt opvragen of prijzen wilt bijwerken. Overweeg om te starten met het eenvoudigste patroon: tool use. Dit is de snelste en goedkoopste optie, waarbij de agent een vaste set functies aanroept. Je geeft de agent een duidelijke lijst met tools, zoals ‘check_stock’ of ‘update_price’. Het risico is dat de agent een verkeerde parameter meegeeft, maar bij een beperkt aantal taken is dit beheersbaar. Je zou kunnen beginnen met dit patroon en pas uitbreiden als je merkt dat de agent te vaak fouten maakt.

Als je een team aanstuurt en een AI-agent inzet voor het plannen van afspraken en het beantwoorden van klantvragen. Een sequentiële flow is hier een logische keuze. De agent doorloopt een vaste reeks stappen: eerst de agenda checken, dan een voorstel doen, dan bevestigen. Dit patroon is voorspelbaar en makkelijk te debuggen. Het nadeel is dat de agent niet kan afwijken van de volgorde. Als een klant halverwege een andere vraag stelt, kan de agent daar niet op reageren. Een optie is om deze flow te combineren met een eenvoudige fallback: als de agent geen stap kan uitvoeren, stuurt hij het gesprek door naar een mens.

Als je in de logistiek werkt en een AI-agent inzet voor het optimaliseren van leveringsroutes. Dit is een complexere taak waarbij de agent meerdere bronnen moet raadplegen: verkeersdata, weersvoorspellingen, klantadressen. Hier kom je al snel in het terrein van een orchestrator. De orchestrator verdeelt het werk over meerdere sub-agenten: één voor verkeer, één voor weer, één voor adressen. Dit patroon is robuuster, maar kost meer tijd om te bouwen en te testen. Een mogelijkheid is om eerst een prototype te maken met een sequentiële flow en pas over te stappen op een orchestrator als je merkt dat de prestaties tegenvallen.

Als je een administratiekantoor runt en een AI-agent inzet voor het verwerken van facturen. Dit is een taak met een duidelijke, vaste structuur. Een sequentiële flow is hier de beste keuze. De agent leest de factuur, haalt de gegevens eruit, controleert of het bedrag klopt met de bestelling, en boekt het in. Het risico op hallucinaties is klein omdat de input gestandaardiseerd is. Je zou kunnen overwegen om een tool-use patroon te gebruiken voor de extractiestap en een sequentiële flow voor de rest. Dit combineert de snelheid van tool use met de betrouwbaarheid van een vaste volgorde.

Bron: n8n blog