Het verschil tussen een AI-agent die werkt in een testomgeving en een die betrouwbaar is in de praktijk, zit hem niet in de code maar in de structuur. De keuze voor de juiste architectuur bepaalt of je automatisering overeind blijft bij onverwachte input, API-timeouts of hallucinaties. Zonder doordachte structuur los je dat niet op met betere prompts.

Wat er aan de hand is

Uit een analyse van n8n, een platform voor workflowautomatisering, blijkt dat de grootste fout bij het bouwen van AI-agenten het negeren van architectuurkeuzes is. Veel ontwikkelaars richten zich op de code om een model aan te roepen, maar de echte uitdaging is hoe je de controle tussen componenten laat stromen, hoe taken worden uitgevoerd en hoe fouten worden opgevangen.

De blog onderscheidt twee lagen: gedragspatronen (wat een enkele agent kan doen) en topologische patronen (hoe meerdere agenten samenwerken). Beide lagen moeten bewust gekozen worden. Een agent die in isolatie goed werkt, kan falen zodra hij wordt gekoppeld aan andere systemen.

Een voorbeeld van een gedragspatroon is ’tool use’: gestructureerde functies die een agent kan aanroepen, zoals het opvragen van een voorraadniveau of het bijwerken van een CRM-rij. Dit is snel en eenvoudig, maar faalt wanneer het model hallucineert en een niet-bestaande tool aanroept of verkeerde parameters meegeeft.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat de keuze voor een AI-toepassing niet alleen draait om welk taalmodel je gebruikt, maar om hoe je de logica eromheen organiseert. Een verkeerde architectuurkeuze kan leiden tot vastlopende workflows, hoge vertraging of onherstelbare fouten.

De impact is het grootst in situaties waar meerdere stappen achter elkaar moeten worden uitgevoerd, zoals orderverwerking, klantenservice of data-analyse. Als je een autonome, vrije loop gebruikt waar een vaste volgorde nodig is, stagneert het proces. Als je alles centraliseert in een omgeving met hoge latentie, wordt elke overdracht traag.

Het goede nieuws: je hoeft geen technicus te zijn om de juiste keuze te maken. Het gaat om het herkennen van het type taak dat je automatiseert en het patroon dat daarbij past.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met orderverwerking. Je hebt een vast stappenplan: bestelling binnen, voorraad checken, betaling verifiëren, verzending regelen. Dit vraagt om een sequentieel patroon, niet om een autonome agent die zelf bedenkt wat hij doet. Overweeg om je workflow op te delen in vaste stappen met een agent die per stap een specifieke tool aanroept, zoals het bijwerken van een voorraadlijst of het aanmaken van een verzendlabel. Zo voorkom je dat de agent afwijkt van het proces.

Als je een team aanstuurt dat rapporten genereert. Je agent moet data ophalen uit meerdere bronnen, samenvatten en presenteren. Dit is een taak waar een agent met een ’tool use’ patroon goed werkt: hij roept per bron een aparte functie aan. Het risico zit in hallucinaties, bijvoorbeeld het verzinnen van een databron. Een mogelijke oplossing is om elke tool een strikte validatie mee te geven, zodat de agent alleen goedgekeurde bronnen gebruikt.

Als je in de zorg werkt met patiëntgegevens. Je hebt een workflow die stappen in een vaste volgorde moet doorlopen, zoals het ophalen van een dossier, controleren op allergieën, en een medicatieadvies genereren. Hier is een sequentieel patroon essentieel. Je zou kunnen overwegen om elke stap als een aparte, veilige functie te bouwen die alleen wordt aangeroepen als de vorige stap is gelukt. Dit voorkomt dat een fout in een eerdere stap doorwerkt.

Als je een marketingbureau runt dat content plant. Je agent moet ideeën genereren, teksten schrijven, afbeeldingen selecteren en publiceren. Dit is een creatief proces waar een autonomer patroon past, maar met duidelijke grenzen. Een optie is om de agent een vaste set tools te geven (bijvoorbeeld een tekstgenerator, een beeldzoeker, een planningskalender) en hem zelf de volgorde te laten bepalen. Het risico is dat hij blijft hangen in een eindeloze verbeterlus. Overweeg om een maximum aantal iteraties in te bouwen.

Als je een logistiek bedrijf runt met voorraadbeheer. Je agent moet realtime data verwerken, zoals bestellingen, leveringen en retourzendingen. Dit vraagt om een patroon dat snel kan schakelen tussen verschillende taken. Een ’tool use’ patroon met een centrale coördinator kan werken, maar pas op voor vertraging als de coördinator alle handovers moet afhandelen. Een mogelijkheid is om de agent directe toegang te geven tot de voorraad-API, zonder tussenstap, voor de snelste respons.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie. Het belangrijkste is dat je vooraf bepaalt of je een vaste volgorde nodig hebt of dat de agent zelf mag beslissen. Die keuze bepaalt de architectuur, en daarmee de betrouwbaarheid van je automatisering.

Bron: n8n blog