AI-agents worden pas echt bruikbaar als je ze kunt vertrouwen. Het probleem is dat een AI-agent ogenschijnlijk succesvol kan draaien, maar ondertussen verkeerde feiten produceert, de verkeerde tool gebruikt of simpelweg je instructies negeert. Gelukkig kun je dit met een paar eenvoudige, controleerbare patronen grotendeels voorkomen.

Wat er aan de hand is

Anthropic werkte samen met tientallen productieteams en ontdekte dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe frameworks. Het kernprobleem: een standaard workflow draait of geeft een foutmelding. Een agent kan wél succesvol draaien, maar met een verkeerd resultaat. Hij hallucineert feiten, roept de verkeerde tool aan, levert onbruikbare data terug, of negeert instructies volledig. Om dit te voorkomen, adviseren experts gelaagde controles die de betrouwbaarheid verhogen zonder de bruikbaarheid van de agent te beperken. Volgens de blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, zijn er vijf soorten controles die in de praktijk het meest effectief blijken.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te wantrouwen, maar wel moet inrichten met de juiste veiligheidskleppen. De controles zijn niet technisch ingewikkeld: het gaat om het kiezen van het juiste model, het helder formuleren van instructies, het vastleggen van de verwachte uitvoer, en het zorgvuldig ontwerpen van de tools die de agent mag gebruiken. Deze aanpak is vooral relevant voor MKB-bedrijven die automatisering willen inzetten voor klantenservice, dataverwerking of interne processen, zonder dat ze een team van AI-specialisten in huis hebben.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een klantenservice-automatisering opzet. Begin met het kiezen van een model dat past bij de taak. Gebruik een model met lagere ’temperatuur’ (minder willekeur) voor taken die feitelijke nauwkeurigheid vereisen, zoals het beantwoorden van orderstatusvragen. Een optie is om een model te selecteren dat specifiek is getraind op gestructureerde output, zoals GPT-4 of Claude. Daarna kun je de prompt zo inrichten dat de agent precies weet welke informatie hij moet opvragen en in welk formaat hij het antwoord moet geven. Overweeg om een output schema te definiëren: een vast format zoals JSON waarin de agent verplicht is bepaalde velden in te vullen. Dit voorkomt dat hij vrije tekst teruggeeft die je systeem niet kan verwerken.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents inzet voor data-analyse. De tool design is hier cruciaal. Beperk de tools die de agent mag gebruiken tot alleen de noodzakelijke. Als de agent bijvoorbeeld alleen toegang mag hebben tot je CRM en je facturatiesysteem, geef hem dan geen toegang tot je webshop of e-mailplatform. Een mogelijkheid is om per tool expliciet de parameters te definiëren die de agent mag gebruiken. Zo voorkom je dat hij een verkeerde database query uitvoert of onbedoeld gegevens verwijdert. Je zou kunnen overwegen om een ‘guardrail’ in te bouwen: een aparte validatiestap die controleert of de output van de agent voldoet aan vooraf gestelde regels, zoals ‘geen prijzen boven de 10.000 euro zonder goedkeuring’.

Als je een workflow bouwt voor het genereren van content. Gebruik workflow routing logic om te bepalen welke agent of tool een verzoek afhandelt. Stel dat je een agent hebt voor het schrijven van productbeschrijvingen en een andere voor het controleren op spelfouten. Je kunt de workflow zo inrichten dat de eerste agent alleen de tekst genereert, waarna een tweede agent of een vaste regel de output valideert. Dit voorkomt dat één agent zowel schrijft als controleert, wat de kans op fouten vergroot. Overweeg om voor elke stap in de workflow een aparte prompt te schrijven met specifieke instructies, in plaats van één grote prompt voor de hele taak.

Als je een AI-agent inzet voor het verwerken van inkomende e-mails. De promptstructuur is hier je belangrijkste instrument. Schrijf de prompt alsof je een nieuwe medewerker inwerkt: geef voorbeelden van goede en slechte antwoorden, specificeer welke informatie de agent moet extraheren (bijvoorbeeld ordernummer, klantnaam, type verzoek) en in welk format hij die moet opslaan. Een concrete suggestie is om de prompt te beginnen met een duidelijke rolomschrijving: ‘Je bent een assistent die alleen vragen over bestaande orders beantwoordt. Als de klant een vraag stelt over een product dat niet in het systeem staat, antwoord je dat je die informatie niet hebt.’ Dit voorkomt dat de agent gaat verzinnen.

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