AI-agents worden betrouwbaarder door eenvoudige, gelaagde controles in te bouwen die hallucinaties en foute acties voorkomen, zonder dat je dure frameworks of AI-experts nodig hebt. Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van simpele, samengestelde patronen in plaats van complexe systemen. Het probleem is dat een agent wel succesvol kan draaien, maar toch verkeerde resultaten levert, zoals het hallucineren van feiten of het aanroepen van de verkeerde tool.

Wat er aan de hand is

Het onderzoek van Anthropic, uitgevoerd met tientallen productieteams, laat zien dat traditionele automatisering óf werkt óf faalt met een foutmelding. AI-agents zijn anders: ze kunnen succesvol draaien en toch foute output leveren. Denk aan hallucinaties, het aanroepen van de verkeerde tool, het teruggeven van onbruikbare data, of het compleet negeren van instructies. De oplossing ligt niet in één instelling, maar in een reeks gelaagde controles die elk een ander type fout aanpakken. Volgens de blog van n8n zijn deze controles in te delen in modelselectie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflowroutering.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet als een black box hoeft te accepteren. Je kunt de betrouwbaarheid verhogen met controles die je zelf kunt instellen, zonder dat je een AI-specialist in dienst hoeft te nemen. De gelaagde aanpak werkt als volgt: modelselectie bepaalt de juiste mate van willekeur en redeneerdiepte, promptstructuur geeft duidelijke context en specifieke instructies, outputschema’s zorgen voor voorspelbare dataformaten, toolontwerp zorgt voor accurate toolkeuze en correcte parameters, guardrails bewaken veilige invoer en beleidsnaleving, en workflowroutering bepaalt welke branch, agent of tool een verzoek behandelt. Deze controles worden toegepast in de volgorde waarin ze in de agentcyclus voorkomen: modelselectie vóór de agent draait, promptstructuur bij de start, outputschema’s tijdens validatie, en toolontwerp bij externe aanroepen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantenservice. Je kunt de promptstructuur versterken door expliciet te vermelden dat de agent alleen vragen mag beantwoorden over bestellingen, retouren en productinformatie. Voeg een outputschema toe dat de agent dwingt om antwoorden in een vast formaat terug te geven, zoals ‘onderwerp: [categorie], antwoord: [tekst]’. Dit voorkomt dat de agent eigen invulling geeft aan het gesprek of irrelevante informatie deelt. Overweeg om een guardrail in te bouwen die controleert of de agent geen prijsinformatie geeft die niet in de database staat.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents inzet voor dataverwerking. Je kunt de toolontwerp-controle gebruiken door elke tool die de agent mag aanroepen te voorzien van een duidelijke beschrijving en voorbeeldparameters. Bijvoorbeeld: een tool ‘klantinformatie_opvragen’ krijgt als beschrijving ‘Haalt klantgegevens op basis van e-mailadres’ en als parameter ’email: string’. Dit verkleint de kans dat de agent de verkeerde tool kiest of verkeerde parameters meegeeft. Een mogelijkheid is om een workflowroutering toe te voegen die bepaalt welke agent welk type verzoek behandelt, zoals een aparte agent voor financiële data en een andere voor logistieke data.

Als je in de zorg werkt met AI-agents voor administratie. Je kunt guardrails inzetten die controleren of de agent geen medische diagnoses stelt of behandeladviezen geeft. Stel een outputschema in dat alleen gestructureerde data toestaat, zoals ‘patiëntnummer, afspraakdatum, type afspraak’. Overweeg om modelselectie te gebruiken met een lage temperatuurinstelling, zodat de agent minder creatief wordt en dichter bij de feiten blijft. Dit is vooral belangrijk omdat hallucinaties in de zorg directe gevolgen kunnen hebben.

Als je een marketingbureau runt dat AI-agents inzet voor contentcreatie. Je kunt de promptstructuur gebruiken om de agent te beperken tot specifieke bronnen en stijlen. Voeg een guardrail toe die controleert of de agent geen feitelijke claims doet zonder bronvermelding. Een optie is om een workflowroutering in te bouwen die eerst een agent de content laat genereren en daarna een tweede agent de content laat controleren op consistentie en feitelijke juistheid. Dit verhoogt de betrouwbaarheid zonder dat je complexe systemen nodig hebt.

Bron: n8n blog (https://blog.n8n.io/make-ai-agents-more-reliable-and-restrict-the-actions-they-can-take/)