AI-agents die wél doen wat je vraagt: zo voorkom je hallucinaties zonder dure tools
Een AI-agent kan succesvol draaien en toch complete onzin uitvoeren. Anders dan een traditionele workflow, die óf werkt óf een foutmelding geeft, kan een agent foutloos lijken terwijl hij feiten verzint, de verkeerde tool gebruikt of instructies negeert. De oplossing is niet een duur framework, maar een reeks simpele, gelaagde controles die je zelf kunt toepassen.
Wat er aan de hand is
Onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams laat zien dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, combineerbare patronen in plaats van complexe frameworks. Toch introduceren zelfs simpele agents een probleem dat traditionele automatisering niet kent: een agent kan zijn taak afronden met een foutief resultaat. Denk aan hallucinaties, het aanroepen van de verkeerde tool, het retourneren van onbruikbare data, of het volledig negeren van instructies.
Volgens de blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles in te bouwen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag: hoe beperk je de acties die een AI-agent mag uitvoeren zonder hem nutteloos te maken? Het antwoord ligt in een combinatie van modelkeuze, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp en routeringslogica.
Wat dit betekent
Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je geen dure AI-frameworks of specialisten hoeft in te huren om betrouwbare agents te bouwen. De fouten die agents maken zijn voorspelbaar en beheersbaar met relatief eenvoudige aanpassingen. Het belangrijkste inzicht: betrouwbaarheid is geen enkele instelling, maar een stapeling van controles die elk een ander type fout aanpakken.
De impact is het grootst voor bedrijven die AI inzetten voor klantenservice, dataverwerking of interne processen. Een agent die klantvragen beantwoordt maar af en toe hallucineert, kan reputatieschade veroorzaken. Een agent die ordergegevens verwerkt maar verkeerde tools aanroept, kan financiële fouten opleveren. Door de juiste controles in te bouwen, worden deze risico’s beheersbaar zonder dat je de flexibiliteit van de agent verliest.
Hoe je dit kunt toepassen
Als je een webshop runt en AI gebruikt voor klantenservice… Overweeg om een outputschema in te bouwen dat de agent dwingt om antwoorden in een vast formaat te geven, bijvoorbeeld met verplichte velden voor productnaam, prijs en voorraadstatus. Dit voorkomt dat de agent uit zichzelf informatie verzint of verkeerde data retourneert. Je kunt dit implementeren door in je workflow een JSON-schema te definiëren dat de agent moet volgen.
Als je een team aanstuurt dat AI inzet voor interne rapportages… Een optie is om de toolselectie van de agent te beperken. In plaats van de agent vrije toegang te geven tot alle databases en systemen, kun je hem alleen specifieke, vooraf gedefinieerde tools laten gebruiken. Dit voorkomt dat hij per ongeluk de verkeerde dataset raadpleegt of bewerkingen uitvoert die niet de bedoeling zijn. Je zou kunnen beginnen met een lijst van maximaal drie tools per agent.
Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het verwerken van patiëntgegevens… Overweeg om guardrails in te bouwen die controleren op gevoelige informatie voordat de agent actie onderneemt. Dit kan door een aparte validatiestap toe te voegen die controleert of de invoer voldoet aan privacyrichtlijnen voordat de agent verder gaat. Een mogelijkheid is om een aparte AI-check in te zetten die alleen controleert op policy-compliance, zonder toegang tot de eigenlijke data.
Als je een administratief proces automatiseert met AI… Een praktische aanpak is het gebruik van workflow-routinglogica. In plaats van één agent alles te laten doen, kun je het proces opsplitsen in kleinere stappen met elk een eigen, gespecialiseerde agent. De ene agent controleert bijvoorbeeld of een factuur klopt, een andere agent stuurt hem door naar de juiste afdeling. Dit maakt het eenvoudiger om fouten te isoleren en te corrigeren.
Als je nog niet eerder met AI-agents hebt gewerkt… Begin met het aanpassen van de promptstructuur. Zorg dat je instructies specifiek en uitvoerbaar zijn, niet vaag. In plaats van ‘beantwoord de klantvraag’ kun je schrijven: ‘beantwoord de klantvraag met maximaal drie zinnen, gebruik alleen informatie uit de productdatabase, en verwijs naar de klant bij naam.’ Dit klinkt eenvoudig, maar het is een van de meest effectieve manieren om hallucinaties te verminderen.
Bron: n8n blog