AI-agents kunnen taken uitvoeren, maar ze maken ook fouten die traditionele automatisering niet kent. Een standaard workflow werkt of niet, maar een AI-agent kan succesvol draaien en toch verkeerde feiten geven, de verkeerde tool gebruiken of instructies negeren. De oplossing ligt niet in complexe systemen, maar in eenvoudige, gelaagde controles die je als MKB-ondernemer zelf 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, samengestelde patronen in plaats van complexe frameworks. Toch introduceren zelfs eenvoudige agents een probleem: ze kunnen foutloos draaien, maar de uitkomst is onjuist. Dit gebeurt door hallucinaties, het verkeerd aanroepen van tools, het teruggeven van onbruikbare data of het negeren van instructies. Volgens de blog van n8n kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles toe te passen. Deze controles helpen ook bij de vraag hoe je de acties van AI-agents kunt beperken zonder hun bruikbaarheid te verliezen.

Wat dit betekent

Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je AI-agents niet hoeft te mijden uit angst voor fouten. De kosten van een foutieve agentoutput kunnen hoog zijn, zoals verkeerde klantantwoorden, foutieve dataverwerking of mislukte integraties. Maar met de juiste, eenvoudige controles kun je de betrouwbaarheid verhogen zonder dure, complexe systemen. De blog onderscheidt zes controlelagen: modelselectie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflowlogica. Elk van deze lagen pakt een ander type fout aan. Voor een klein bedrijf is het niet nodig om alles tegelijk te implementeren; je kunt beginnen met de lagen die het meest relevant zijn voor jouw specifieke toepassing.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantenservice. Je kunt de betrouwbaarheid van de chatbot verhogen door een duidelijk outputschema te definiëren. In plaats van de chatbot vrijuit te laten antwoorden, dwing je hem om antwoorden in een vast formaat te geven, zoals ‘productnaam, prijs, voorraadstatus’. Dit voorkomt dat hij verzonnen informatie geeft. Overweeg om de prompt zo te structureren dat hij alleen vragen over bestaande producten beantwoordt en bij twijfel doorverwijst naar een menselijke medewerker.

Als je een team aanstuurt dat AI gebruikt voor het genereren van marketingteksten. Je kunt de toolselectie beperken door de agent alleen toegang te geven tot specifieke bronnen, zoals je eigen productdatabase en goedgekeurde templates. Een mogelijkheid is om een guardrail in te bouwen die controleert of de gegenereerde tekst geen feitelijke claims bevat die niet in de database staan. Dit voorkomt dat de agent onjuiste beweringen over producten doet.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het samenvatten van patiëntendossiers. Je zou kunnen beginnen met het strikt definiëren van de outputschema’s. De agent moet bijvoorbeeld alleen gestructureerde data teruggeven zoals ‘symptoom, diagnose, medicatie’ in een vast formaat. Daarnaast kun je de prompt zo ontwerpen dat hij alleen informatie uit de officiële dossiers gebruikt en geen eigen interpretaties toevoegt. Overweeg om een extra controlelaag toe te voegen die de output valideert voordat deze in het systeem wordt opgeslagen.

Als je een administratief proces automatiseert, zoals het verwerken van facturen. Je kunt de workflowlogica gebruiken om te bepalen welke agent welke stap uitvoert. Laat een agent alleen de factuurgegevens uitlezen en een andere agent de validatie doen. Dit voorkomt dat één agent beide taken uitvoert en fouten maakt. Een optie is om een guardrail in te bouwen die controleert of het totaalbedrag overeenkomt met de som van de regels, voordat de factuur wordt goedgekeurd.

Als je een klein team hebt en snel wilt starten. Begin met de eenvoudigste controle: de promptstructuur. Schrijf een duidelijke, specifieke instructie die de agent vertelt wat hij wel en niet mag doen. Bijvoorbeeld: ‘Beantwoord alleen vragen over producten in de database. Als je het antwoord niet weet, zeg dan dat je het niet weet.’ Dit klinkt simpel, maar het is een van de meest effectieve manieren om fouten te voorkomen. Je kunt later outputschema’s en toolontwerp toevoegen als de agent complexere taken krijgt.

Bron: n8n blog