Een AI-agent kan succesvol draaien en toch complete onzin uitvoeren. Een standaard workflow werkt of niet, maar een agent kan hallucineren, de verkeerde tool kiezen, onbruikbare data teruggeven of instructies negeren. Het resultaat is fout, maar het systeem meldt geen probleem. De oplossing is niet één instelling, maar een reeks eenvoudige controles die je over elkaar heen legt.

Wat er aan de hand is

Anthropic ontdekte in samenwerking met tientallen productieteams dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van simpele, samenstelbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Toch introduceren zelfs simpele agents een probleem dat traditionele automatisering niet kent. Een agent kan zijn taak afronden, maar het resultaat is onbruikbaar. Volgens de ervaringen van deze teams kun je dit soort fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles toe te passen. Deze controles helpen ook om de acties die een agent mag uitvoeren te beperken zonder dat de agent nutteloos wordt.

Wat dit betekent

Voor ondernemers die AI-agents inzetten voor klantenservice, dataverwerking of interne processen, betekent dit dat betrouwbaarheid niet alleen een kwestie is van een beter model kiezen. Het gaat om het inbouwen van simpele checks die voorkomen dat een agent onzin produceert. Dit is relevant voor elke ondernemer die een AI-agent in productie heeft of overweegt. Zonder deze controles loop je het risico dat een agent klanten verkeerd adviseert, foutieve data in je systemen zet of onbedoeld toegang krijgt tot gevoelige informatie. De kosten van een foutieve agent kunnen oplopen tot reputatieschade, verloren omzet of zelfs juridische problemen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een AI-agent gebruikt voor klantvragen… Begin met het vastleggen van een output-schema. Dit dwingt de agent om antwoorden in een voorspelbaar formaat te geven, bijvoorbeeld met een veld voor het antwoord en een veld voor een eventuele vervolgvraag. Je kunt ook een eenvoudige check inbouwen die controleert of het antwoord binnen een bepaalde lengte blijft of geen verboden termen bevat. Overweeg om de agent alleen toegang te geven tot een beperkte set tools, zoals een productdatabase en een FAQ-document, en niet tot je volledige CRM.

Als je een agent inzet voor dataverwerking… Gebruik een prompt met duidelijke instructies over wat de agent wel en niet mag doen. Voeg een stap toe die de output valideert voordat deze in je systeem wordt opgeslagen. Een mogelijkheid is om een tweede, eenvoudigere agent in te zetten die alleen controleert of de output van de eerste agent voldoet aan de verwachte structuur. Dit kost weinig extra rekentijd, maar voorkomt dat foutieve data je database vervuilt.

Als je een agent laat communiceren met externe systemen… Beperk de acties die de agent kan uitvoeren door toolontwerp. Geef de agent alleen de tools die hij nodig heeft, zoals een API-call om een orderstatus op te vragen, maar niet om een order te wijzigen. Je zou ook een guardrail kunnen inbouwen die controleert of de agent niet meer dan een bepaald aantal API-calls per minuut doet. Dit voorkomt dat een hallucinerende agent onbedoeld je systeem overbelast of kostbare API-credits verspilt.

Als je een agent inzet voor interne processen… Overweeg om workflow-routeringslogica toe te voegen. Dit betekent dat je bepaalt welke agent of tool een verzoek afhandelt op basis van de inhoud. Een eenvoudige check kan zijn: als het verzoek gevoelige informatie bevat, stuur het dan naar een menselijke medewerker in plaats van naar de agent. Dit is een simpele manier om risico’s te beheersen zonder de agent volledig uit te schakelen.

Bron: n8n blog