Een AI-agent kan succesvol draaien en toch complete onzin opleveren. In tegenstelling tot een gewone workflow, die óf werkt óf crasht, kan een agent fouten maken zonder dat je het doorhebt. Hij hallucineert feiten, gebruikt de verkeerde tool, levert onbruikbare data op of negeert simpelweg je instructies. De oplossing is niet complexere technologie, maar eenvoudige, gelaagde controles die je als ondernemer kunt toepassen zonder technisch expert te zijn.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe frameworks. Maar juist die eenvoud brengt een nieuw probleem met zich mee. Een traditionele workflow geeft een foutmelding als iets misgaat. Een agent daarentegen kan zijn taak netjes afronden met een resultaat dat volledig fout is. Volgens een 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 van een AI-agent zonder hem nutteloos te maken?

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te wantrouwen, maar wel slim moet inrichten. Het gaat niet om één instelling die alles oplost, maar om een stapel eenvoudige checks die elkaar versterken. Denk aan het kiezen van het juiste model voor de taak, het helder formuleren van instructies, het afdwingen van een vast formaat voor uitvoer, en het ontwerpen van tools die de agent alleen kan gebruiken met de juiste parameters. Deze aanpak maakt AI-agents voorspelbaarder en betrouwbaarder, zonder dat je de agent zijn flexibiliteit ontneemt. Voor een MKB-ondernemer betekent dit dat je AI kunt inzetten voor taken zoals klantenservice, dataverwerking of planning, met minder risico op fouten die je tijd en geld kosten.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor klantvragen. Je zou een AI-agent kunnen inzetten om eenvoudige vragen over openingstijden of levertijden te beantwoorden. Een eenvoudige controle is om de agent alleen toegang te geven tot een database met feitelijke informatie, zoals je productcatalogus of verzendbeleid. Door de output te beperken tot een vast formaat, bijvoorbeeld een JSON-structuur met velden als ‘antwoord’ en ‘bron’, voorkom je dat de agent vage of onjuiste antwoorden geeft. Een optie is om een extra check in te bouwen die controleert of het antwoord daadwerkelijk in de database staat.

Als je een team aanstuurt en AI gebruikt voor het plannen van afspraken. Overweeg om de agent alleen te laten werken met een beperkte set tools, zoals een kalender en een e-mailclient. Je kunt de agent instructies geven zoals ‘plan alleen afspraken tussen 9:00 en 17:00’ en ‘gebruik alleen beschikbare tijdslots’. Door de toolparameters te beperken, voorkom je dat de agent buiten deze grenzen acties onderneemt. Een mogelijkheid is om een workflow te maken die eerst controleert of de voorgestelde tijd binnen de regels valt, voordat de agent de afspraak daadwerkelijk inplant.

Als je in de administratie werkt en AI gebruikt voor factuurverwerking. Je zou een agent kunnen inzetten om factuurgegevens uit PDF’s te halen en in je boekhoudsysteem te zetten. Een simpele controle is om een vast outputschema te gebruiken: de agent moet altijd een factuurnummer, bedrag en datum teruggeven in een voorspelbaar formaat. Als een van deze velden ontbreekt of ongeldig is, stopt de workflow en krijg je een melding. Een optie is om een tweede agent in te zetten die de output van de eerste controleert op consistentie, bijvoorbeeld of het bedrag overeenkomt met het totaal op de factuur.

Als je een marketingcampagne beheert en AI gebruikt voor het genereren van content. Overweeg om de agent alleen te laten werken met een vooraf goedgekeurde lijst van onderwerpen en toonrichtlijnen. Je kunt de prompt zo structureren dat de agent altijd een specifiek format gebruikt, zoals een titel, een introductie en een call-to-action. Door de output te valideren op lengte en aanwezigheid van verplichte elementen, voorkom je dat de agent irrelevante of ongepaste content produceert. Een mogelijkheid is om een menselijke check in te bouwen voordat de content daadwerkelijk wordt gepubliceerd.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het principe is overal hetzelfde: begin met eenvoudige, gelaagde controles die je stap voor stap kunt uitbreiden naarmate je meer vertrouwen krijgt in de agent.

Bron: n8n blog