Een AI-agent kan een taak succesvol afronden en toch compleet verkeerde resultaten leveren. Anders dan een gewone workflow die óf werkt óf faalt, kan een agent hallucineren, de verkeerde tool kiezen, data in verkeerd formaat teruggeven of instructies negeren. De oplossing ligt niet in dure complexe systemen, maar in eenvoudige, gelaagde controles die je zelf kunt inbouwen.

Wat er aan de hand is

Anthropic ontdekte na onderzoek bij tientallen productieteams dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, composable patronen in plaats van complexe frameworks. Maar juist die eenvoud introduceert een nieuw probleem: een agent kan zijn werk doen, maar het resultaat is onbruikbaar. Denk aan een klantenservice-agent die een verkeerd product adviseert of een data-agent die een onjuiste berekening uitvoert.

Volgens de blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, kun je deze fouten significant verminderen door gelaagde controles toe te passen. Het gaat niet om één instelling, maar om een combinatie van maatregelen die elkaar versterken. De belangrijkste controles zijn: modelselectie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflow-routeringslogica.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te wantrouwen of te vervangen door dure maatwerkoplossingen. De fouten die agents maken zijn voorspelbaar en beheersbaar. Het verschil met traditionele automatisering is fundamenteel: een gewone workflow faalt zichtbaar, een agent faalt onzichtbaar. Dat vraagt om een andere aanpak.

Vooral voor MKB-bedrijven is dit relevant. Je hebt geen team van AI-specialisten nodig om agents betrouwbaar te maken. De controles die n8n beschrijft, zijn toepasbaar op elk niveau. Het gaat om ontwerpkeuzes die je in de bouwfase maakt, niet om dure monitoring achteraf. Hoe eerder je deze controles inbouwt, hoe lager de kosten van fouten en correcties.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantvragen. Je zou kunnen beginnen met een strikt outputschema. In plaats van de chatbot vrijuit te laten antwoorden, dwing je een vast formaat af: productnaam, prijs, beschikbaarheid. Dit voorkomt dat de agent prijzen verzint of producten aanraadt die niet op voorraad zijn. Een eenvoudige validatiestap in je workflow controleert of het antwoord voldoet aan het schema voordat het naar de klant gaat.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents inzet voor dataverwerking. Overweeg om de toolselectie te beperken. Een agent die toegang heeft tot tien verschillende tools, maakt sneller een verkeerde keuze. Door het aantal tools te beperken tot wat strikt nodig is voor de taak, verhoog je de nauwkeurigheid. Je kunt ook per tool specifieke parameters vastleggen, zodat de agent niet met onjuiste argumenten een API aanroept.

Als je in de zorg werkt met AI voor het verwerken van patiëntgegevens. Guardrails zijn hier essentieel. Je kunt een vooraf gedefinieerde set regels inbouwen die controleert of de agent geen gevoelige informatie deelt of onjuiste medische claims doet. Deze guardrails werken als een filter tussen de agent en de output. Als de agent iets produceert dat buiten de regels valt, wordt het antwoord geblokkeerd of doorgestuurd naar een menselijke medewerker.

Als je een administratief proces automatiseert, zoals factuurverwerking. De promptstructuur is je eerste verdedigingslinie. In plaats van een vage instructie als ‘verwerk deze factuur’, geef je een specifiek stappenplan: ’lees het factuurnummer, controleer of het overeenkomt met een openstaande bestelling, bereken het btw-bedrag, en retourneer een JSON-object met deze velden.’ Hoe specifieker de instructie, hoe kleiner de kans op hallucinaties.

Als je meerdere AI-agents inzet voor verschillende taken. Workflow-routeringslogica bepaalt welke agent welke taak krijgt. In plaats van één agent die alles moet kunnen, kun je specialisten inzetten: een agent voor klantvragen, een voor data-analyse, een voor rapportages. De routeringslogica stuurt elke vraag naar de juiste agent, waardoor de kans op fouten afneemt. Dit is een eenvoudige manier om complexiteit te beheersen zonder dure systemen.

Bron: n8n blog