Het kiezen van de juiste architectuur voor AI-agenten is bepalend voor de stabiliteit van je automatisering. De structuur bepaalt of een workflow blijft draaien bij onverwachte input, of vastloopt op een hallucinatie of API-timeout.

Wat er aan de hand is

De blog van n8n, een platform voor workflow-automatisering, beschrijft hoe de overgang van een prototype naar een productiesysteem vaak mislukt door een verkeerde keuze in agent-architectuur. De kern van het probleem is niet de code om een model aan te sturen, maar hoe je de logica structureert: hoe data stroomt, waar beslissingen vallen en hoe fouten worden opgevangen. De blog onderscheidt twee lagen: gedragspatronen (wat een individuele agent kan doen) en topologische patronen (hoe meerdere agenten samenwerken). Een verkeerde combinatie leidt tot instabiliteit die geen enkele prompt-engineering kan oplossen.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat de keuze voor een agent-structuur directe gevolgen heeft voor de betrouwbaarheid van processen zoals klantenservice, orderverwerking of dataverrijking. Een autonome loop gebruiken waar een vaste stap-voor-stap volgorde nodig is, kan een workflow laten vastlopen. Centraliseren van controle in een omgeving met hoge latentie vertraagt elke overdracht. De blog waarschuwt dat het verkeerd toepassen van patronen faalmodi introduceert die niet met prompts zijn op te lossen. Voor een MKB dat afhankelijk wordt van AI-automatisering, is het essentieel om de afwegingen per patroon te begrijpen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een eenvoudig proces automatiseert, zoals het opvragen van een voorraadstatus of het bijwerken van een klantrecord in je CRM. Overweeg het patroon ’tool use’. Dit is de snelste route met de laagste latentie: je geeft de agent gestructureerde functies mee die hij kan aanroepen op basis van een prompt. Het risico is dat het model hallucineert en een niet-bestaande tool aanroept of ongeldige parameters meegeeft, vooral bij oudere modellen of zelf-gehoste deployments. Je zou kunnen beginnen met dit patroon voor simpele, directe acties en pas uitbreiden naar complexere structuren als je merkt dat de foutgevoeligheid toeneemt.

Als je een sequentieel proces hebt, zoals het verwerken van een bestelling waarbij elke stap afhankelijk is van de vorige. Een stap-voor-stap (pre-defined) sequentie is hier de juiste keuze. De blog waarschuwt dat een autonome loop in dit geval de workflow kan laten vastlopen, omdat de agent zelf beslissingen gaat nemen die niet in de vaste volgorde passen. Een mogelijkheid is om de agent alleen binnen elke stap autonomie te geven, maar de volgorde van stappen vast te leggen in de workflow-engine.

Als je meerdere taken tegelijk moet uitvoeren, zoals het controleren van voorraad, het genereren van een offerte en het plannen van een verzending voor één order. Overweeg een parallelle structuur, waarbij meerdere agenten tegelijkertijd werken. De blog noemt dat topologische patronen bepalen hoe agenten coördineren. Het risico is dat centralisatie van controle in een omgeving met hoge latentie elke handover vertraagt. Je zou kunnen kiezen voor een gecentraliseerde coördinator die de parallelle taken uitzet en de resultaten verzamelt, maar alleen als de latentie laag genoeg is.

Als je een klantenservice-automatisering bouwt die vragen moet routeren naar verschillende specialisten. De blog benadrukt dat de keuze tussen gedrags- en topologische patronen cruciaal is. Een gedragspatroon bepaalt hoe een individuele agent denkt en beslist. Een topologisch patroon bepaalt hoe agenten samenwerken. Voor klantenservice kun je een hybride aanpak overwegen: een centrale routeringsagent (topologisch) die vragen doorzet naar gespecialiseerde agenten (gedragspatronen per domein). De afweging is dat de centrale agent een bottleneck kan worden bij hoge volumes.

Als je een workflow bouwt die moet herstellen van fouten, zoals een API-timeout of een hallucinatie. De blog stelt dat een sterke architectuur prioriteit geeft aan hoe fouten worden opgevangen. Een patroon met een supervisor-agent die de output van andere agenten valideert, kan hallucinaties opvangen voordat ze de workflow beschadigen. Een optie is om een aparte validatiestap in te bouwen na elke tool-call, waarbij een tweede agent controleert of de parameters kloppen. Dit verhoogt de latentie, maar verlaagt het risico op foutieve acties in productie.

Bron: n8n blog