Een AI-agent kan een taak succesvol afronden en toch complete onzin uitvoeren. In tegenstelling tot een traditionele workflow, die óf werkt óf faalt, kan een agent netjes draaien en ondertussen feiten verzinnen, de verkeerde tool gebruiken, onbruikbare data teruggeven of instructies volledig negeren. De oplossing ligt niet in dure technische ingrepen, maar in eenvoudige, gelaagde controles die je vandaag nog kunt toepassen.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Maar juist die eenvoud introduceert een nieuw probleem: een agent kan succesvol draaien en toch foutieve resultaten leveren. Dit gebeurt doordat de agent hallucineert, de verkeerde tool kiest, data in een verkeerd formaat teruggeeft of instructies negeert. De uitvoering is geslaagd, maar het resultaat is fout. Volgens de blog van n8n kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles toe te passen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag in productie: hoe beperk je de acties die een AI-agent mag uitvoeren zonder zijn bruikbaarheid te verliezen?

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je niet hoeft te investeren in dure monitoringtools of complexe evaluatiesystemen om betrouwbare AI-agents te krijgen. De focus ligt op preventieve maatregelen die je zelf kunt implementeren. Het gaat om zes eenvoudige controlelagen: modelselectie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflowroutering. Deze lagen werken samen om fouten te voorkomen voordat ze optreden. Voor een klein bedrijf met beperkte IT-capaciteit is dit haalbaar: je begint met de basis en bouwt stap voor stap uit. De kosten van fouten – zoals een verkeerd gegenereerde factuur of een foutieve klantenservice-uitspraak – kunnen hoog zijn, maar de controles zijn dat niet.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor productbeschrijvingen… Begin met modelselectie. Kies een model dat past bij de taak: voor creatieve teksten heb je een model met meer variatie nodig, voor feitelijke beschrijvingen een model met lagere ’temperatuur’. Stel de temperatuur in op een lage waarde, bijvoorbeeld 0,2, om hallucinaties te verminderen. Je zou ook een outputschema kunnen toevoegen dat de agent dwingt om alleen specifieke velden in te vullen, zoals ‘productnaam’, ‘prijs’ en ‘materiaal’. Dit voorkomt dat de agent irrelevante of verzonnen informatie toevoegt.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents inzet voor klantenservice… Overweeg om guardrails in te bouwen. Dit zijn eenvoudige regels die voorkomen dat de agent ongepaste antwoorden geeft of buiten zijn bevoegdheid treedt. Je kunt bijvoorbeeld een lijst met verboden onderwerpen toevoegen of een maximale antwoordlengte instellen. Een andere optie is workflowroutering: laat de agent alleen eenvoudige vragen afhandelen en stuur complexe of gevoelige vragen door naar een menselijke medewerker. Dit vermindert het risico op fouten zonder dat je de agent volledig uitschakelt.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het samenvatten van patiëntendossiers… Focus op promptstructuur. Schrijf een duidelijke, specifieke prompt die de agent precies vertelt wat hij moet doen en wat hij moet laten. Gebruik voorbeelden van correcte en incorrecte outputs. Voeg daarnaast een outputschema toe dat de agent dwingt om alleen gestructureerde data terug te geven, zoals ‘diagnose’, ‘medicatie’ en ‘datum’. Dit voorkomt dat de agent vrije tekst produceert die onvolledig of foutief kan zijn. Test de prompt met een kleine steekproef voordat je hem in productie neemt.

Als je een administratief medewerker bent die AI gebruikt voor het genereren van rapporten… Begin met toolontwerp. Zorg dat de tools die de agent mag gebruiken duidelijk zijn gedefinieerd met de juiste parameters. Als de agent bijvoorbeeld een database moet raadplegen, geef dan exact aan welke velden hij mag opvragen en in welk formaat. Beperk het aantal tools dat de agent tegelijk kan gebruiken. Hoe minder keuzes, hoe kleiner de kans op fouten. Je kunt ook een eenvoudige controle toevoegen die de output van de agent vergelijkt met een verwacht patroon, zoals een datumnotatie of een getalbereik.

Als je een marketeer bent die AI inzet voor het schrijven van social media posts… Gebruik guardrails om te voorkomen dat de agent ongepaste of merk-schadelijke content produceert. Stel een lijst op met verboden woorden of zinnen, en voeg een controle toe die de output controleert op deze lijst voordat deze wordt gepubliceerd. Je zou ook een workflow kunnen opzetten waarbij de agent alleen concepten genereert die een menselijke redacteur moet goedkeuren. Dit is een eenvoudige, goedkope manier om de betrouwbaarheid te verhogen zonder technische complexiteit.

Bron: n8n blog