AI-agents kunnen taken uitvoeren die traditionele automatisering niet aankan, maar ze maken ook nieuwe fouten. Een standaard workflow werkt of werkt niet; een AI-agent kan succesvol draaien en toch onzin uitkramen, de verkeerde tool gebruiken of instructies negeren. De oplossing is niet één grote ingreep, maar een reeks simpele controles die je als ondernemer zonder programmeerkennis kunt toepassen.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, op elkaar gestapelde patronen in plaats van complexe frameworks. Het probleem is dat een AI-agent anders faalt dan traditionele software. Een agent kan zijn taak afronden, maar het resultaat is compleet fout: hij hallucineert feiten, roept de verkeerde functie aan, levert onbruikbare data op of negeert instructies. Dit gebeurt niet door een crash, maar door een ogenschijnlijk succesvolle uitvoering met een verkeerde uitkomst.

Volgens experts in de sector kun je deze fouten drastisch verminderen met gelaagde controles. 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 slimme keuzes vooraf en controles tijdens de uitvoering.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers die AI-agents inzetten voor klantenservice, dataverwerking of administratie, betekent dit dat betrouwbaarheid niet afhangt van dure programmeurs of ingewikkelde systemen. Het gaat om het toepassen van een aantal eenvoudige principes die je zelf kunt instellen in tools zoals n8n, Zapier of Make.

De impact is concreet: minder tijd kwijt aan het controleren van AI-output, minder risico op fouten die klanten raken, en meer vertrouwen om AI-agents in te zetten voor taken die er echt toe doen. Voor een ondernemer met een webshop kan dit betekenen dat een AI-agent veilig klantvragen mag beantwoorden zonder dat hij per ongeluk kortingen geeft die niet bestaan. Voor een administratiekantoor dat facturen laat verwerken, voorkomt het dat de agent verkeerde bedragen naar de boekhouding stuurt.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een AI-agent inzet voor klantenservice. Begin met het instellen van een output-schema. Dit is een sjabloon dat bepaalt in welke vorm de agent zijn antwoord moet geven. In plaats van een vrije tekst, dwing je de agent om een gestructureerd antwoord te leveren, bijvoorbeeld met velden als ‘antwoord’, ‘actie’ en ‘prioriteit’. Dit voorkomt dat de agent onverwachte dingen doet, zoals een link naar een niet-bestaande pagina meesturen. Je kunt dit instellen in de meeste AI-workflowtools zonder code.

Als je een agent taken laat uitvoeren zoals data ophalen of bijwerken. Beperk de tools die de agent mag gebruiken. Geef hem niet toegang tot alle systemen, maar alleen tot de specifieke functies die hij nodig heeft. In n8n kun je bijvoorbeeld per tool aangeven welke parameters mogen worden gebruikt. Een agent die klantgegevens mag opzoeken, krijgt alleen leesrechten en geen schrijfrechten. Dit is een simpele check die je in een paar klikken instelt.

Als je de agent laat werken met gevoelige informatie. Voeg een guardrail toe: een controle die checkt of de input of output voldoet aan je bedrijfsregels. Dit kan een eenvoudige woordenlijst zijn die verboden termen bevat, of een check of de agent geen persoonlijke gegevens zoals BSN-nummers in zijn antwoord verwerkt. Veel AI-platforms bieden deze functie als standaardoptie, zonder dat je er code voor hoeft te schrijven.

Als je meerdere agenten of workflows combineert. Gebruik workflow-routinglogica om te bepalen welke agent of tool een bepaalde taak krijgt. In plaats van één agent alles te laten doen, verdeel je het werk. Een eenvoudige agent beantwoordt standaardvragen, een gespecialiseerde agent neemt complexe vragen over. Dit verhoogt de betrouwbaarheid omdat elke agent alleen doet waar hij goed in is. Je stelt dit in met een simpele ‘if-dan’-logica in je workflowtool.

Als je de agent voor het eerst in gebruik neemt. Begin met een laag ‘model selection’ door het minst creatieve model te kiezen dat nog steeds zijn werk doet. Hoe creatiever het model, hoe groter de kans op hallucinaties. Kies een model met een lage ’temperature’-instelling, wat de output voorspelbaarder maakt. Dit is vaak een simpele schuifknop in de instellingen van je AI-workflow.

Bron: n8n blog