Een AI-agent die zijn werk doet, maar het verkeerde resultaat oplevert, is een groot probleem voor ondernemers die automatisering willen inzetten. Waar een gewone workflow óf werkt óf een fout geeft, kan een AI-agent succesvol draaien en toch hallucineren, de verkeerde tool gebruiken of instructies negeren. De oplossing ligt niet in dure, complexe frameworks, maar in eenvoudige, gelaagde controles die je 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, combineerbare patronen in plaats van complexe raamwerken. De kernuitdaging is dat een AI-agent anders faalt dan traditionele software. Een standaard workflow geeft een foutmelding of niet. Een agent kan zonder foutmelding een verkeerd antwoord geven, de verkeerde tool kiezen, of data teruggeven die niet klopt. Om dit te voorkomen, zijn er meerdere lagen van controle nodig, elk gericht op een ander type fout. Volgens de blog van n8n, een platform voor workflow-automatisering, zijn de belangrijkste controles: modelselectie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflow-routeringslogica.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent dit dat je geen datawetenschapper hoeft in te huren om betrouwbare AI-agents te bouwen. De aanpak is laagdrempelig en stapelbaar: je begint met een goede prompt, voegt een outputschema toe, en controleert welke tools de agent mag gebruiken. Dit is direct toepasbaar in bestaande automatiseringstools zoals n8n, maar het principe werkt voor elk platform. De impact is groot voor bedrijven die klantenservice, dataverwerking of administratieve taken willen automatiseren. In plaats van een black box die onvoorspelbaar gedrag vertoont, krijg je een agent waarvan je de acties kunt beperken en de uitkomsten kunt voorspellen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en productbeschrijvingen automatisch wilt laten genereren. Je kunt een AI-agent inzetten die per product een beschrijving maakt. Zonder controles kan de agent prijzen verzinnen of verkeerde specificaties noemen. Door een outputschema te gebruiken, dwing je de agent om alleen de velden in te vullen die jij hebt gedefinieerd, zoals ’titel’, ‘prijs’ en ‘materiaal’. Je zou ook een guardrail kunnen toevoegen die controleert of de prijs binnen een bepaalde bandbreedte valt. Overweeg om de agent alleen toegang te geven tot je productdatabase, niet tot het hele internet.

Als je een team aanstuurt en vergadernotities automatisch wilt laten samenvatten. Een AI-agent kan notities verwerken, maar zonder duidelijke instructies kan hij irrelevante details benadrukken of actiepunten missen. Door de promptstructuur te optimaliseren, geef je de agent een helder kader: ‘Vat de notities samen in maximaal vijf bullet points, met alleen besluiten en actiepunten.’ Een mogelijkheid is om een outputschema te maken met de velden ‘besluit’, ’eigenaar’ en ‘deadline’. Zo weet je zeker dat de output altijd bruikbaar is.

Als je in de zorg werkt en patiëntgegevens wilt verwerken. Een AI-agent kan helpen met het structureren van intakeformulieren, maar fouten zijn hier onacceptabel. Door toolontwerp pas je aan welke acties de agent mag uitvoeren: alleen lezen uit de database, niet schrijven. Je kunt ook workflow-routeringslogica toevoegen: als de agent een bepaalde waarde niet kan vinden, stuurt hij de taak door naar een menselijke medewerker. Overweeg om guardrails in te bouwen die controleren of de output voldoet aan privacyregels, voordat de data verder wordt verwerkt.

Als je een administratiekantoor runt en facturen automatisch wilt laten verwerken. Een AI-agent kan factuurgegevens extraheren, maar kan ook verkeerde bedragen of data noteren. Door een outputschema te gebruiken met verplichte velden zoals ‘factuurnummer’, ‘bedrag’ en ‘btw-tarief’, dwing je de agent tot een voorspelbare uitkomst. Je zou ook een validatiestap kunnen toevoegen: de agent controleert of het totaalbedrag overeenkomt met de som van de regels. Een optie is om de agent alleen toegang te geven tot een vooraf gedefinieerde set tools, zoals een OCR-service en een boekhoudkoppeling, en niets anders.

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