Een AI-agent kan foutloos draaien en toch complete onzin produceren. Anders dan een traditionele workflow die óf werkt óf crasht, kan een agent succesvol lijken terwijl hij feiten verzint, de verkeerde tool gebruikt of instructies negeert. De oplossing is niet één magische instelling, maar een reeks simpele controles die je zelf kunt inbouwen, zonder dure frameworks.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, combineerbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Maar juist die eenvoud introduceert een nieuw probleem: een agent kan zijn taak voltooien met een foutief resultaat. Denk aan een klantenservicebot die een retourzending bevestigt maar de verkeerde order aanpast, of een data-agent die een rapport genereert met verzonnen cijfers.

De industrie heeft daarom een set van gelaagde controles ontwikkeld die de betrouwbaarheid verhogen zonder de flexibiliteit van de agent weg te nemen. Deze controles werken op verschillende momenten in de levenscyclus van een agent: vóór, tijdens en na de uitvoering.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te mijden uit angst voor onbetrouwbare outputs. De oplossing ligt niet in dure monitoringtools of complexe evaluatieframeworks, maar in een aantal ontwerpkeuzes die je zelf kunt implementeren. De controles vallen uiteen in zes categorieën: modelselectie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflowlogica.

Elke controle pakt een ander type fout aan. Modelselectie bepaalt de juiste balans tussen creativiteit en precisie. Promptstructuur zorgt voor duidelijke instructies. Outputschema’s dwingen voorspelbare dataformaten af. Toolontwerp beperkt welke acties een agent kan uitvoeren. Guardrails bewaken input en beleid. Workflowlogica bepaalt welke agent of tool op welk moment wordt ingezet.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantenservice. Je zou kunnen beginnen met een outputschema dat voorschrijft dat de chatbot altijd een ordernummer, status en datum moet retourneren in een vast formaat. Als de output niet aan dit schema voldoet, laat je de workflow opnieuw proberen of escaleren naar een medewerker. Dit voorkomt dat de chatbot klanten bevestigt met incomplete of foute informatie.

Als je een team aanstuurt dat data-agents inzet voor rapportages. Overweeg om de toolset van de agent drastisch te beperken. Geef hem alleen toegang tot de database-tool voor het opvragen van data en de e-mailtool voor het versturen van rapporten. Laat alle andere tools weg. Hoe minder tools een agent kan kiezen, hoe kleiner de kans dat hij de verkeerde selecteert.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het verwerken van patiëntgegevens. Een mogelijkheid is om guardrails in te bouwen die controleren of de input voldoet aan privacyrichtlijnen voordat de agent actie mag ondernemen. Als een verzoek gevoelige data bevat zonder de juiste autorisatie, stopt de workflow direct. Dit kun je implementeren met een simpele check in je workflowtool, zonder externe diensten.

Als je een administratieve workflow automatiseert met AI. Je zou de promptstructuur kunnen versterken door expliciet te vermelden wat de agent niet mag doen, in plaats van alleen wat hij moet doen. Bijvoorbeeld: ‘Genereer een factuur op basis van de urenregistratie. Gebruik geen andere bronnen. Voeg geen extra kosten toe.’ Dit klinkt eenvoudig, maar het voorkomt dat de agent creatief wordt met bedragen.

Als je meerdere AI-agents inzet voor verschillende taken. Overweeg om workflowlogica toe te voegen die bepaalt welke agent welke taak krijgt. Laat een eenvoudige agent alleen voorverwerking doen, zoals het structureren van data, en stuur complexe vragen door naar een gespecialiseerde agent. Dit verdeelt de risico’s en maakt het makkelijker om fouten te isoleren.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het principe is overal hetzelfde: begin met simpele controles en bouw ze stap voor stap uit. Je hebt geen dure frameworks nodig, alleen een helder inzicht in wat er mis kan gaan en een paar regels om dat te voorkomen.

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