AI-agents die fouten maken zonder dat je het doorhebt, zijn een risico voor elk bedrijf. Door simpele, gelaagde controles in te bouwen, kun je hallucinaties en verkeerde acties grotendeels voorkomen. Dit artikel geeft je praktische handvatten om AI-agents betrouwbaarder te maken, zonder dat je een techneut hoeft te zijn.

Wat er aan de hand is

Onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams laat zien dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Maar zelfs een simpele agent introduceert een probleem dat traditionele automatisering niet heeft. Een standaard workflow draait of foutloos, of geeft een foutmelding. Een agent kan succesvol draaien en toch feiten verzinnen, de verkeerde tool aanroepen, data in een verkeerd formaat teruggeven, of instructies volledig negeren. De agent voert de taak uit, maar het resultaat is fout. Dit probleem kun je aanzienlijk verminderen door gelaagde controles toe te passen. Volgens de blog van n8n, een platform voor workflowautomatisering, draait het om het toevoegen van meerdere lagen van controle die elkaar versterken.

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals in het MKB betekent dit dat je AI-agents niet blind kunt vertrouwen. De kans op fouten is reëel, maar beheersbaar. De impact kan groot zijn: een agent die een verkeerde e-mail stuurt, een foutieve factuur genereert, of klantdata verkeerd verwerkt. Het goede nieuws is dat je met relatief eenvoudige aanpassingen de betrouwbaarheid drastisch kunt verhogen. Denk aan het kiezen van het juiste model, het helder formuleren van instructies, en het valideren van de output. Dit zijn geen ingewikkelde technische ingrepen, maar slimme ontwerpkeuzes die je zelf kunt toepassen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en een AI-agent inzet voor klantenservice. Je zou kunnen beginnen met het kiezen van een model dat minder creatief is en meer gericht op feitelijke antwoorden. Stel de ’temperatuur’ van het model laag in, zodat het minder snel afwijkt van de instructies. Voeg daarna een output-schema toe dat de agent dwingt om antwoorden in een vast formaat te geven, zoals een JSON-structuur met velden voor ‘productnaam’, ‘prijs’ en ‘voorraadstatus’. Dit voorkomt dat de agent vage of onvolledige antwoorden geeft. Overweeg ook om een validatiestap in te bouwen die controleert of de output voldoet aan het schema voordat het antwoord naar de klant wordt gestuurd.

Als je een team aanstuurt en AI-agents gebruikt voor het genereren van rapporten. Een optie is om de agent te beperken in welke tools hij mag aanroepen. Geef hem alleen toegang tot de specifieke databases of API’s die nodig zijn voor het rapport, en niet tot andere systemen. Dit voorkomt dat de agent per ongeluk verkeerde data ophaalt of wijzigingen aanbrengt. Daarnaast kun je de prompt structureren met duidelijke instructies: ‘Haal alleen de verkoopcijfers van de afgelopen maand op uit de CRM-database en genereer een samenvatting in maximaal 200 woorden.’ Dit maakt de taak concreet en vermindert de kans op misinterpretatie.

Als je in de zorg werkt en AI-agents inzet voor het verwerken van patiëntgegevens. Het is verstandig om meerdere controles in te bouwen. Begin met een model dat bekend staat om zijn nauwkeurigheid en lage hallucinatiegraad. Voeg daarna een guardrail toe die controleert of de agent geen gevoelige informatie zoals namen of BSN-nummers in de output opneemt. Dit kan door een aparte validatiestap die de output scant op patronen die lijken op persoonsgegevens. Overweeg ook om een menselijke goedkeuring in te bouwen voor kritieke acties, zoals het versturen van een behandeladvies. Dit is een eenvoudige manier om de betrouwbaarheid te waarborgen zonder de automatisering volledig uit te schakelen.

Als je een administratief medewerker bent en AI-agents gebruikt voor het verwerken van facturen. Je zou de agent kunnen instrueren om alleen facturen te verwerken die voldoen aan een vast formaat, zoals een PDF met een specifiek sjabloon. Voeg een output-schema toe dat de agent dwingt om de factuurgegevens in een gestandaardiseerd formaat uit te voeren, met velden voor ‘factuurnummer’, ‘bedrag’, ‘btw’ en ‘vervaldatum’. Als de agent een factuur tegenkomt die niet aan het sjabloon voldoet, kun je de workflow zo instellen dat deze wordt doorgestuurd naar een medewerker voor handmatige controle. Dit voorkomt fouten door onverwachte invoer.

Als je een marketeer bent en AI-agents gebruikt voor het genereren van social media posts. Een mogelijkheid is om de agent te beperken tot een specifieke toon en stijl. Geef in de prompt duidelijke instructies: ‘Schrijf een post van maximaal 150 tekens met een informele toon, zonder jargon, en met een call-to-action aan het einde.’ Voeg daarna een validatiestap toe die controleert of de post voldoet aan deze criteria, bijvoorbeeld door het aantal tekens te tellen en te controleren op verboden woorden. Dit zorgt voor consistente en foutloze content.

Bron: n8n blog