Je kunt betrouwbare AI-agents bouwen zonder dure frameworks, door eenvoudige, controleerbare patronen te gebruiken en laag voor laag beveiliging in te bouwen. De truc is niet om complexere systemen te maken, maar om slimme controles toe te voegen die voorkomen dat een agent fouten maakt of dingen doet die je niet wilt.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic bij tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samengestelde patronen in plaats van complexe frameworks. Maar zelfs een simpele agent introduceert een probleem dat traditionele automatisering niet heeft. Een standaard workflow draait of loopt vast. Een agent kan succesvol draaien en toch hallucineren, de verkeerde tool aanroepen, onbruikbare data teruggeven of instructies negeren. De uitvoering is voltooid, maar het resultaat is fout.

Om dit te voorkomen, werken experts met gelaagde controles. Deze controles helpen ook om een veelgestelde vraag in de praktijk te beantwoorden: hoe beperk je de acties die een AI-agent mag uitvoeren, zonder hem nutteloos te maken? De aanpak richt zich op proactieve controles en ontwerpkeuzes die het gedrag van de agent voorspelbaarder maken.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te mijden omdat ze onbetrouwbaar zijn. Je kunt ze juist inzetten voor taken waar een fout grote gevolgen heeft, zoals het beantwoorden van klantvragen, het verwerken van bestellingen of het aansturen van andere systemen. De sleutel is het toepassen van meerdere controlelagen, elk gericht op een ander type fout.

De belangrijkste controlelagen zijn: modelselectie en configuratie (de juiste balans tussen creativiteit en precisie), promptstructuur (duidelijke context en specifieke instructies), outputschema’s (voorspelbare dataformaten), toolontwerp (accurate toolselectie en parameters), guardrails (veilige invoer en naleving van regels) en workflowroutering (welke branch, agent of tool de aanvraag afhandelt). Deze lagen worden toegepast in de volgorde waarin ze in de levenscyclus van de agent voorkomen: van modelconfiguratie voor de start, via promptstructuur en outputschema’s tijdens de uitvoering, tot toolontwerp en routering.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI inzet voor klantenservice. Je zou kunnen beginnen met het beperken van de tools die de agent mag gebruiken. Geef hem alleen toegang tot je productcatalogus en orderstatus, niet tot je betaalsysteem of klantgegevens. Voeg daarna een outputschema toe dat voorschrijft in welk formaat de agent zijn antwoord moet geven, bijvoorbeeld altijd een JSON-object met de velden ‘antwoord’, ‘bron’ en ‘actie’. Dit voorkomt dat de agent ineens een kortingscode genereert of een bestelling annuleert.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents inzet voor dataverwerking. Overweeg om een guardrail in te bouwen die controleert of de invoer van de agent binnen veilige grenzen blijft. Bijvoorbeeld: als de agent een getal moet teruggeven, controleer dan of het tussen 0 en 100 ligt. Als het buiten die range valt, laat de workflow dan stoppen in plaats van door te gaan met foutieve data. Dit is een eenvoudige check die je in elke automatiseringstool kunt toevoegen.

Als je in de logistiek werkt en AI gebruikt voor routeplanning. Een mogelijkheid is om de promptstructuur aan te scherpen. In plaats van ‘plan de beste route’ kun je schrijven: ‘plan de snelste route op basis van actuele verkeersdata, gebruik alleen snelwegen, en vermijd tolwegen. Geef het antwoord als een lijst met steden in volgorde.’ Hoe specifieker de instructie, hoe kleiner de kans dat de agent iets onverwachts doet.

Als je een freelance ondernemer bent die AI inzet voor contentcreatie. Je zou kunnen experimenteren met modelselectie. Gebruik een model met een lagere temperatuur (minder creativiteit) voor taken waar precisie belangrijk is, zoals het schrijven van een offerte of het samenvatten van een document. Gebruik een model met een hogere temperatuur voor taken waar creativiteit gewenst is, zoals het bedenken van koppen. Dit is een instelling die je in de meeste AI-platforms kunt aanpassen.

Als je een klein productiebedrijf hebt en AI gebruikt voor kwaliteitscontrole. Overweeg om workflowroutering toe te passen. Laat een eenvoudige agent eerst controleren of een product aan de basisvereisten voldoet. Als dat zo is, stuur de taak dan door naar een gespecialiseerde agent voor een gedetailleerde inspectie. Als niet, stuur hem dan naar een menselijke medewerker. Dit voorkomt dat een dure, complexe agent onnodig werk doet.

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