Een AI-agent kan succesvol draaien en toch complete onzin opleveren. Anders dan een traditionele workflow, die óf werkt óf een fout geeft, kan een agent netjes zijn taak afronden met een resultaat dat volledig fout is. De oplossing is niet één instelling, maar een reeks eenvoudige controles die je stap voor stap kunt inbouwen, zonder dure frameworks.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agenten gebruikmaken van eenvoudige, combineerbare patronen in plaats van complexe frameworks. Het probleem is echter dat een agent kan hallucineren, de verkeerde tool kan aanroepen, data in verkeerd formaat kan teruggeven of instructies volledig kan negeren. De uitdaging voor ondernemers is: hoe beperk je de acties van een AI-agent zonder hem nutteloos te maken? Volgens de blog van n8n is het antwoord een reeks gelaagde controles, elk gericht op een specifiek type fout.

Wat dit betekent

Voor MKB’ers betekent dit dat je niet hoeft te wachten op dure, complexe AI-oplossingen. De betrouwbaarheid van een AI-agent hangt af van een aantal eenvoudige keuzes die je zelf kunt maken. Denk aan de juiste modelkeuze, een heldere promptstructuur, voorspelbare uitvoerformaten en slim ontworpen tools. Deze controles zijn niet alleen voor techneuten; ze zijn praktisch en direct toepasbaar in je eigen automatisering. Het belangrijkste inzicht: een agent is niet betrouwbaar omdat hij ‘slim’ is, maar omdat je hem hebt ingeperkt met de juiste checks.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantvragen. Je zou kunnen beginnen met het vastleggen van een uitvoerschema. In plaats van de chatbot vrijuit te laten antwoorden, dwing je hem om antwoorden in een vast formaat te geven, zoals ‘productnaam, prijs, voorraadstatus’. Dit voorkomt dat hij verzint dat een product op voorraad is terwijl dat niet zo is. Een eenvoudige check in je workflow kan dan controleren of het antwoord aan het schema voldoet voordat het naar de klant gaat.

Als je een team aanstuurt dat AI gebruikt voor het samenvatten van documenten. Overweeg om de promptstructuur te versterken. Geef niet alleen de opdracht ‘vat samen’, maar specificeer exact welke elementen erin moeten: datum, betrokken partijen, kernbeslissing, vervolgstappen. Dit klinkt simpel, maar het vermindert hallucinaties drastisch omdat de agent geen ruimte heeft om irrelevante informatie toe te voegen. Je kunt dit vandaag nog testen met een bestaand document.

Als je in de zorg werkt met een AI die patiëntgegevens verwerkt. Een optie is om toolontwerp te gebruiken als controlemechanisme. Beperk de tools die de agent kan aanroepen tot alleen de essentiële: een database-query voor basisgegevens, een rekentool voor doseringen, een notitietool voor output. Door het aantal tools te minimaliseren, verklein je de kans dat de agent de verkeerde tool kiest. Je kunt dit implementeren door in je workflow alleen de benodigde API’s beschikbaar te maken.

Als je een administratief proces automatiseert, zoals factuurverwerking. Een mogelijkheid is om workflow-routinglogica toe te voegen. Laat de agent niet zelf beslissen of een factuur wordt goedgekeurd, maar stuur hem naar een menselijke check bij twijfel. Je kunt een eenvoudige regel inbouwen: als het bedrag boven een bepaalde drempel komt, of als de agent onzeker is (bijvoorbeeld een lage confidence-score), dan gaat de taak naar een medewerker. Dit combineert de snelheid van AI met de betrouwbaarheid van menselijke controle.

Als je een AI-agent inzet voor klantenservice. Overweeg om guardrails in te bouwen: simpele regels die voorkomen dat de agent bepaalde acties uitvoert. Bijvoorbeeld: ‘nooit kortingen geven boven 10% zonder goedkeuring’ of ‘nooit persoonlijke gegevens delen’. Deze regels kun je als tekst in de prompt zetten of als een aparte check in je workflow. Het kost weinig tijd en voorkomt grote problemen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het principe is overal hetzelfde: begin met één controle, test, en voeg er stap voor stap meer toe. Je hoeft geen expert te zijn om je AI-agenten betrouwbaarder te maken.

Bron: n8n blog