Het antwoord is dat je AI-agents betrouwbaarder maakt door ze niet te veel vrijheid te geven. Door duidelijke grenzen in te stellen, voorkom je dat ze fouten maken zoals het verzinnen van feiten of het gebruiken van de verkeerde tool. Dit werkt zonder dat je programmeur hoeft te zijn.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic, in samenwerking met tientallen productieteams, blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samengestelde patronen in plaats van complexe raamwerken. Maar zelfs eenvoudige agents introduceren een probleem dat traditionele automatisering niet heeft. Een standaard workflow draait of loopt vast. Een agent kan succesvol draaien en toch fouten maken: feiten verzinnen, de verkeerde tool aanroepen, onbruikbare data teruggeven of instructies volledig negeren. De agent voltooit zijn taak, maar het resultaat is fout. Volgens het blog van n8n kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles in te bouwen. Deze controles helpen ook bij de vraag: hoe beperk je de acties van AI-agents zonder ze nutteloos te maken?

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat AI-agents niet langer onvoorspelbaar hoeven te zijn. De gelaagde aanpak maakt het mogelijk om agents in te zetten voor taken zoals klantenservice, dataverwerking of het beheren van workflows, zonder dat je bang hoeft te zijn voor rare uitkomsten. De controles werken op verschillende niveaus: van het kiezen van het juiste model tot het instellen van output-schema’s die garanderen dat de data in het juiste formaat aankomt. Dit is vooral relevant voor kleine bedrijven die automatisering willen inzetten maar geen tijd of budget hebben om fouten achteraf te herstellen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI wilt gebruiken voor klantvragen. Je zou een agent kunnen inzetten om veelgestelde vragen over verzending of retouren te beantwoorden. Een mogelijke aanpak is om de agent alleen toegang te geven tot een specifieke set tools: een database met orderinformatie en een document met retourbeleid. Door de toolselectie te beperken, voorkom je dat de agent zelfstandig prijzen gaat wijzigen of klantgegevens aanpast. Overweeg om een output-schema in te stellen dat alleen gestructureerde antwoorden toelaat, zodat je zeker weet dat de agent geen vrije tekst produceert die fouten bevat.

Als je een team aanstuurt dat repetitieve taken automatiseert. Denk aan het verwerken van facturen of het genereren van rapporten. Een optie is om een agent te bouwen die alleen werkt met vooraf gedefinieerde sjablonen en vaste databronnen. Je zou de prompt zo kunnen structureren dat de agent precies weet welke stappen hij moet doorlopen en welke informatie hij mag gebruiken. Door de workflow-logica te controleren, bepaal je op elk moment welke agent of tool een verzoek afhandelt. Dit voorkomt dat de agent zelfstandig nieuwe processen start die niet zijn goedgekeurd.

Als je in de zorg werkt en AI wilt inzetten voor het samenvatten van patiëntendossiers. Een mogelijkheid is om een agent te gebruiken die alleen toegang heeft tot geanonimiseerde data en vaste formats voor samenvattingen. Door een guardrail in te bouwen die controleert of de output voldoet aan privacyrichtlijnen, voorkom je dat de agent gevoelige informatie onbedoeld deelt. Overweeg om het model te configureren met een lage ‘randomness’-instelling, zodat de agent minder geneigd is om creatieve maar onjuiste interpretaties te geven.

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