Het verschil tussen een AI-prototype dat leuk werkt in een demo en een AI-systeem dat dag in dag uit draait, zit niet in de code maar in de structuur. De echte uitdaging is niet welk model je gebruikt, maar hoe je de onderdelen aan elkaar knoopt zodat fouten worden opgevangen en het systeem blijft werken, ook als er iets onverwachts gebeurt.

Wat er aan de hand is

Volgens een blog van n8n, een platform voor workflow-automatisering, is de grootste valkuil bij het bouwen van AI-agenten dat bedrijven te veel focussen op de specifieke code om een model aan te sturen. Het echte probleem is het kiezen van de juiste architectuurpatronen. Die patronen bepalen hoe controle tussen componenten stroomt, hoe taken worden uitgevoerd en hoe fouten worden opgevangen. Een verkeerde keuze leidt tot storingen die je met geen enkele prompt-engineering kunt oplossen. Het blog onderscheidt twee lagen: gedragspatronen (hoe een enkele agent denkt en beslist) en topologische patronen (hoe meerdere agenten samenwerken). Beide moeten bewust worden gekozen om een systeem stabiel te houden onder onvoorspelbare, realistische omstandigheden.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals betekent dit dat je niet moet denken dat een AI-project mislukt door het model of de prompt. De kans is groot dat de onderliggende structuur de boosdoener is. Een veelgemaakte fout is bijvoorbeeld een autonome, vrije loop gebruiken waar een vaste, stap-voor-stap volgorde nodig is. Dat kan een workflow laten vastlopen. Of juist alle controle centraliseren in een omgeving met hoge vertraging, waardoor elke overdracht trager wordt. Deze afwegingen zijn wat een functionele agent scheidt van een betrouwbare agent. Voor een MKB-ondernemer die AI inzet voor bijvoorbeeld klantenservice of orderverwerking, betekent dit dat je meer aandacht moet besteden aan hoe het systeem is opgebouwd dan aan welke AI je kiest.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor klantvragen… Je zou kunnen overwegen om niet één groot AI-systeem te bouwen dat alles doet, maar het op te splitsen in kleinere, gespecialiseerde stappen. Bijvoorbeeld een aparte stap voor het herkennen van de vraag, een aparte stap voor het opzoeken van de bestelling, en een aparte stap voor het formuleren van het antwoord. Dit is het verschil tussen een autonome loop en een vaste volgorde. De vaste volgorde is voorspelbaarder en makkelijker te herstellen als er iets misgaat.

Als je een team aanstuurt dat werkt met AI-automatisering… Een optie is om te beginnen met het eenvoudigste patroon: tool use. Dit betekent dat de AI alleen specifieke, vooraf gedefinieerde acties kan uitvoeren, zoals het bijwerken van een rij in een CRM of het controleren van een voorraad. Dit patroon is het snelst en heeft de laagste vertraging. Het nadeel is dat het model fouten kan maken, zoals het aanroepen van een niet-bestaande functie. Overweeg om te beginnen met dit patroon en pas uit te breiden naar complexere patronen als de basis stabiel is.

Als je in de logistiek werkt en AI inzet voor routeplanning… Een mogelijkheid is om te kiezen voor een topologisch patroon waarbij meerdere agenten samenwerken, maar elk een eigen taak heeft. Bijvoorbeeld één agent voor het ophalen van data, één voor de berekening, en één voor het terugkoppelen. Dit voorkomt dat één fout het hele systeem platlegt. Je zou kunnen testen of een gecentraliseerde aanpak (alles via één agent) of een gedecentraliseerde aanpak (aparte agenten) beter werkt voor jouw specifieke situatie. De keuze hangt af van hoe snel de data moet worden verwerkt en hoe vaak er fouten optreden.

Als je een administratief proces automatiseert, zoals factuurverwerking… Overweeg om een vast stappenplan te gebruiken in plaats van de AI zelf te laten bepalen wat de volgende stap is. Bijvoorbeeld: eerst controleren of de factuur compleet is, dan het bedrag valideren, dan goedkeuring vragen, en dan pas boeken. Dit is een stap-voor-stap patroon dat voorkomt dat de AI een stap overslaat of een onverwachte actie onderneemt. Het kost iets meer tijd om op te zetten, maar het is veel betrouwbaarder in de praktijk.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is: begin eenvoudig, gebruik vaste stappen waar mogelijk, en breid pas uit naar complexere patronen als de basis werkt.

Bron: n8n blog