AI-agents kunnen succesvol draaien en toch volledig foute resultaten geven. Waar een traditionele workflow óf werkt óf stopt met een foutmelding, kan een agent hallucineren, de verkeerde tool kiezen, onbruikbare data teruggeven of instructies negeren. Het resultaat is dan niet foutloos, maar wel fout. Met eenvoudige, gelaagde controles kun je dit soort fouten aanzienlijk verminderen, zonder dat je dure of complexe oplossingen nodig hebt.

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. Toch introduceren zelfs simpele agents een probleem dat traditionele automatisering niet kent: een agent kan zijn taak afronden, maar met verkeerde uitkomsten. Denk aan het hallucineren van feiten, het aanroepen van de verkeerde tool, het retourneren van misvormde data of het volledig negeren van instructies. Volgens een blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, kun je deze fouten significant verminderen door gelaagde controles toe te passen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag in de praktijk: hoe beperk je de acties die AI-agents mogen uitvoeren, zonder hun bruikbaarheid te verliezen?

Wat dit betekent

Voor ondernemers die AI-agents inzetten voor klantenservice, dataverwerking of interne processen, betekent dit dat betrouwbaarheid niet afhangt van één instelling, maar van meerdere lagen van controle. De blog onderscheidt zes typen controles die in productie het meest relevant zijn. Modelselectie bepaalt de juiste mate van willekeur en redeneerdiepte voor de taak. Promptstructuur zorgt voor duidelijke context en specifieke instructies waar de agent mee kan werken. Uitvoerschema’s garanderen voorspelbare dataformaten die downstream-systemen kunnen verwerken. Toolontwerp zorgt voor accurate toolselectie en correcte parameters. Guardrails bewaken veilige invoer en naleving van beleid. Workflowroutering bepaalt welke branch, agent of tool het verzoek op elk moment afhandelt. Vooral voor kleinere bedrijven zonder dedicated AI-team is dit goed nieuws: je hebt geen complexe infrastructuur nodig om de basis op orde te krijgen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantvragen. Je kunt de prompt van de chatbot zo structureren dat hij alleen vragen over producten, bestellingen en retouren beantwoordt. Voeg een uitvoerschema toe dat de chatbot dwingt om antwoorden in een vast formaat te geven, zoals productnaam, prijs en voorraadstatus. Dit voorkomt dat de chatbot eigen interpretaties gaat geven of irrelevante informatie verzint. Overweeg ook om guardrails in te bouwen die voorkomen dat de chatbot persoonlijke gegevens van klanten deelt of commerciële aanbiedingen doet die niet bestaan.

Als je een team aanstuurt dat AI-agents gebruikt voor data-analyse. Je zou kunnen beginnen met het selecteren van een model dat minder willekeurig is, zoals een model met een lagere temperatuurinstelling, voor taken waar precisie belangrijker is dan creativiteit. Daarnaast kun je de toolontwerp-laag gebruiken om de agent alleen toegang te geven tot specifieke databases of API’s. Een agent die alleen data uit je eigen CRM mag halen, kan niet per ongeluk externe bronnen raadplegen en foute conclusies trekken. Een mogelijkheid is om een workflowroutering toe te voegen die bij twijfel de agent doorstuurt naar een menselijke medewerker voor validatie.

Als je in de logistiek werkt met AI-agents voor voorraadbeheer. Je kunt de uitvoerschema’s gebruiken om ervoor te zorgen dat de agent altijd data in een vast formaat retourneert, zoals artikelnummer, aantal en locatie. Dit voorkomt dat de agent getallen afrondt of eenheden door elkaar haalt. Overweeg om guardrails in te bouwen die de agent verbieden om bestellingen te plaatsen boven een bepaald bedrag zonder goedkeuring. Een eenvoudige check in de workflow kan dan een melding sturen naar een manager voordat de actie wordt uitgevoerd.

Als je een marketingbureau runt dat AI-agents inzet voor contentcreatie. Je zou de promptstructuur kunnen gebruiken om de agent specifieke instructies te geven over tone of voice, doelgroep en gewenste lengte. Voeg een uitvoerschema toe dat de agent dwingt om een gestructureerd antwoord te geven met kop, alinea’s en een call-to-action. Dit vermindert de kans dat de agent irrelevante of hallucinerende content produceert. Een mogelijkheid is om een guardrail in te bouwen die controleert of de gegenereerde tekst geen feitelijke onjuistheden bevat over je producten of diensten.

Als je een financieel adviseur bent die AI-agents gebruikt voor rapportages. Je kunt modelselectie gebruiken om een model te kiezen dat gespecialiseerd is in numerieke taken en minder geneigd is tot hallucinaties. Daarnaast kun je toolontwerp toepassen door de agent alleen toegang te geven tot goedgekeurde financiële datasets en rekenmodules. Overweeg om een workflowroutering toe te voegen die bij afwijkingen van meer dan 5% ten opzichte van historische data een menselijke controle in gang zet. Dit voorkomt dat de agent foute conclusies trekt op basis van uitschieters of foute data.

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