AI-agents zijn krachtig, maar ze doen niet altijd wat je verwacht. In tegenstelling tot een standaard workflow die óf werkt óf faalt, kan een AI-agent succesvol lijken te draaien terwijl hij feiten verzint, de verkeerde tool gebruikt of instructies negeert. Het resultaat is fout, maar het systeem meldt geen fout. Gelukkig kun je dit soort fouten drastisch verminderen met eenvoudige, gelaagde controles die je zelf kunt toepassen, zonder dure of complexe AI-frameworks.

Wat er aan de hand is

Anthropic, het bedrijf achter de AI-modellen Claude, heeft met tientallen productieteams samengewerkt. Hun belangrijkste conclusie: de meest succesvolle AI-agents gebruiken eenvoudige, samenstelbare patronen, geen complexe frameworks. Toch blijft betrouwbaarheid een probleem. Een agent kan hallucineren, de verkeerde tool kiezen, data in een verkeerd formaat teruggeven of instructies negeren. De oplossing ligt niet in één instelling, maar in een reeks controles die elkaar versterken. Deze aanpak is beschreven in een blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, en is direct toepasbaar voor ondernemers die AI-agents inzetten voor bijvoorbeeld klantenservice, dataverwerking of marketing.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent dit dat je geen miljoeneninvestering in AI-ontwikkeling nodig hebt om betrouwbare agents te bouwen. De fouten die agents maken zijn voorspelbaar en beheersbaar met zes soorten controles: modelkeuze, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflowlogica. Elk van deze controles pakt een ander type fout aan. Modelkeuze bepaalt bijvoorbeeld hoe willekeurig of precies de output is. Outputschema’s dwingen de agent om data in een voorspelbaar formaat te leveren, zodat je downstreamsystemen niet crashen. Guardrails voorkomen dat de agent verboden acties uitvoert. Voor een ondernemer die een agent inzet voor het beantwoorden van klantvragen, betekent dit dat je de agent kunt beperken tot alleen bepaalde productinformatie, zonder dat hij eigen prijzen gaat verzinnen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en een AI-agent inzet voor klantvragen. Je zou kunnen beginnen met het vastleggen van een outputschema. Dit dwingt de agent om antwoorden altijd in een vast formaat te geven, bijvoorbeeld met velden voor productnaam, prijs en beschikbaarheid. Als de agent een veld mist of een verkeerd type data invult, kun je dat direct detecteren en de vraag opnieuw laten verwerken. Een optie is om ook guardrails toe te voegen die voorkomen dat de agent kortingen of aanbiedingen noemt die niet bestaan. Overweeg om de agent alleen toegang te geven tot een beperkte set tools, zoals een productdatabase en een voorraadsysteem, en niet tot je facturatie- of klantdata.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents inzet voor data-analyse. Een mogelijkheid is om de promptstructuur te optimaliseren. Geef de agent niet alleen een taak, maar ook een duidelijke context en specifieke instructies over wat hij moet doen en wat hij moet laten. Bijvoorbeeld: ‘Analyseer de verkoopcijfers van vorige maand en geef alleen de top 5 producten per regio. Verzin geen cijfers. Als data ontbreekt, meld dat dan.’ Je zou ook kunnen overwegen om de modelkeuze aan te passen. Een model met lagere ’temperatuur’ (minder willekeur) is beter voor taken die precisie vereisen, zoals data-extractie of rapportage.

Als je in de zorg werkt en een AI-agent gebruikt voor het verwerken van patiëntinformatie. De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar een belangrijke eerste stap is het toevoegen van guardrails die de agent beperken tot alleen goedgekeurde medische termen en protocollen. Overweeg om een workflow te bouwen die eerst controleert of de agent binnen de gestelde grenzen blijft voordat de output wordt doorgestuurd naar een menselijke beoordelaar. Je zou kunnen beginnen met een eenvoudige test: laat de agent een samenvatting maken van een anonieme patiëntcasus en controleer of hij geen diagnoses verzint of vertrouwelijke informatie deelt.

Als je een marketingbureau runt en AI-agents inzet voor contentcreatie. Een optie is om toolontwerp te gebruiken om de agent te beperken tot specifieke bronnen. Geef hem alleen toegang tot je eigen contentbibliotheek en merkrichtlijnen, niet tot het open internet. Dit voorkomt dat hij feiten uit onbetrouwbare bronnen haalt. Overweeg ook om outputschema’s te gebruiken die de agent dwingen om altijd een bronvermelding toe te voegen bij elk feit dat hij noemt. Je zou kunnen beginnen met een eenvoudige agent die alleen blogtitels genereert op basis van een vaste set keywords, en die output laten valideren door een mens voordat hij wordt gepubliceerd.

Bron: n8n blog