AI-agents kunnen taken uitvoeren, maar ook hallucineren, verkeerde tools kiezen of instructies negeren. Dit probleem los je niet op met complexe techniek, maar met simpele, gelaagde controles die elke ondernemer kan toepassen zonder dure tools of programmeerkennis.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samengestelde patronen in plaats van complexe frameworks. Het probleem is dat een AI-agent wel succesvol kan draaien, maar toch foute resultaten produceert. Denk aan het verzinnen van feiten, het aanroepen van de verkeerde tool, het teruggeven van onbruikbare data of het volledig negeren van instructies. Dit in tegenstelling tot een standaard workflow, die óf werkt óf een foutmelding geeft.

Volgens de blog van n8n kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door een reeks gelaagde controles toe te passen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag: hoe beperk je de acties die een AI-agent mag uitvoeren zonder dat hij zijn nut verliest? De focus ligt op proactieve maatregelen en ontwerpkeuzes die het gedrag van de agent voorspelbaarder maken.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je niet hoeft te investeren in dure monitoringtools of complexe evaluatiesystemen om je AI-agent betrouwbaar te houden. De belangrijkste winst zit in de voorbereiding: voordat de agent aan de slag gaat. Door een paar simpele principes toe te passen, voorkom je dat fouten überhaupt ontstaan. Dit bespaart tijd, geld en frustratie, vooral als je AI inzet voor klantcontact, dataverwerking of interne processen.

De gelaagde aanpak werkt voor elke sector. Of je nu een webshop runt, een administratiekantoor hebt of in de logistiek werkt: dezelfde principes helpen om hallucinaties te voorkomen. Het gaat niet om technische snufjes, maar om heldere communicatie en duidelijke grenzen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een AI-agent inzet voor klantenservice. Begin met een duidelijke prompt die precies omschrijft wat de agent wel en niet mag doen. Gebruik geen vage termen als ‘wees behulpzaam’, maar specifieke instructies zoals ‘beantwoord alleen vragen over openingstijden en producten, verwijs voor retouren door naar een medewerker’. Voeg een output schema toe dat bepaalt dat het antwoord altijd een gestructureerd formaat heeft, zoals een korte tekst zonder opsommingen. Dit voorkomt dat de agent zelf verzint hoe hij antwoordt.

Als je een AI-agent gebruikt om data te verwerken. Stel een toolontwerp op dat de agent alleen toegang geeft tot de specifieke tools die hij nodig heeft. Wil je dat hij alleen klantgegevens ophaalt uit een database? Geef hem dan geen toegang tot de tool die bestellingen kan wijzigen. Dit beperkt de schade als de agent een verkeerde keuze maakt. Overweeg om een guardrail in te bouwen: een simpele check die controleert of de invoer voldoet aan veiligheidsregels voordat de agent actie onderneemt.

Als je een team aanstuurt dat met AI werkt. Zorg dat elke agent een duidelijke taakomschrijving heeft en dat de workflow bepaalt welke agent of tool een verzoek afhandelt. Dit heet workflow routing logic. Een voorbeeld: een agent die alleen geschikt is voor eenvoudige vragen, wordt nooit ingezet voor complexe cases. Door de routing helder te maken, voorkom je dat een agent buiten zijn competentie handelt. Dit kun je instellen zonder technische kennis, bijvoorbeeld in een no-code tool zoals n8n.

Als je een AI-agent laat draaien op een website. Kies het juiste model voor de taak. Een groot, krachtig model is niet altijd beter. Voor eenvoudige taken zoals het beantwoorden van FAQ-vragen, is een kleiner model vaak betrouwbaarder en goedkoper. Stel de ’temperatuur’ van het model laag in, zodat de agent minder snel creatieve, maar foute antwoorden geeft. Dit is een simpele instelling die je in de meeste AI-platforms kunt aanpassen.

Als je een AI-agent gebruikt voor interne rapportages. Gebruik output schemas om de data in een vast formaat te krijgen. Dit betekent dat je van tevoren bepaalt hoe het antwoord eruit moet zien, bijvoorbeeld een JSON-object met velden als ‘datum’, ‘bedrag’ en ‘status’. Als de agent iets anders teruggeeft, wordt het antwoord afgekeurd. Dit voorkomt dat foutieve data in je systemen terechtkomt. Je kunt dit instellen zonder te programmeren, door in de prompt aan te geven welk formaat je verwacht.

Bron: n8n blog