AI-agents worden pas echt bruikbaar voor ondernemers als je ze simpele, controleerbare patronen meegeeft in plaats van complexe raamwerken. De grootste fout die je kunt maken is denken dat een AI-agent die zijn taak afrondt ook het juiste resultaat heeft opgeleverd. Een agent kan namelijk succesvol draaien en toch hallucineren, de verkeerde tool gebruiken of instructies negeren. De oplossing zit in het aanbrengen van gelaagde controles die de betrouwbaarheid verhogen zonder de flexibiliteit weg te nemen.

Wat er aan de hand is

Anthropic heeft onderzoek gedaan bij tientallen productieteams en ontdekt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen. Dit in tegenstelling tot de complexe frameworks die vaak worden aanbevolen. Het probleem met traditionele automatisering is dat een workflow óf werkt óf een fout geeft. Bij AI-agents is dat anders: ze kunnen hun taak voltooien en toch een verkeerd resultaat leveren. Denk aan het oproepen van de verkeerde klantgegevens, het genereren van niet-bestaande feiten of het teruggeven van data in een onbruikbaar formaat. Volgens Anthropic kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door een reeks gelaagde controles in te bouwen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag: hoe beperk je de acties die een AI-agent mag uitvoeren zonder dat hij zijn nut verliest?

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals in het MKB betekent dit dat je niet hoeft te investeren in dure of ingewikkelde systemen om betrouwbare AI-agents te krijgen. De focus ligt op vijf eenvoudige controlelagen die je zelf kunt toepassen: de keuze van het juiste AI-model, een heldere promptstructuur, voorspelbare uitvoerformaten, een doordacht ontwerp van de tools die de agent mag gebruiken, en duidelijke grenzen voor wat de agent wel en niet mag doen. Deze aanpak maakt AI-agents voorspelbaarder en vermindert de kans op kostbare fouten in processen zoals klantenservice, dataverwerking of orderbeheer. Het betekent ook dat je minder tijd kwijt bent aan het achteraf controleren en herstellen van fouten.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor klantvragen. Je zou kunnen beginnen met het strikt definiëren van welke tools de agent mag gebruiken. Beperk hem bijvoorbeeld tot alleen het ophalen van orderstatussen en productinformatie uit je database. Geef geen toegang tot het wijzigen van prijzen of het aanmaken van kortingscodes. Door de toolset klein te houden, verklein je de kans dat de agent iets doet wat niet de bedoeling is. Een mogelijkheid is om per tool een vast parameterschema te maken, zodat de agent alleen geldige gegevens kan doorgeven.

Als je een team aanstuurt dat repetitieve taken automatiseert. Overweeg om te werken met vaste uitvoerformaten voor elke taak die de agent uitvoert. Als de agent bijvoorbeeld wekelijks een rapport moet maken, dwing hem dan om de data in een vooraf bepaald JSON-formaat te leveren. Dit voorkomt dat downstream-systemen rare of onvolledige data binnenkrijgen. Je zou ook kunnen experimenteren met het instellen van een ’temperatuur’ van het model: een lagere waarde maakt de output voorspelbaarder en minder creatief, wat juist goed is voor taken waar precisie telt.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het verwerken van patiëntgegevens. Het is verstandig om te beginnen met een heldere promptstructuur die precies beschrijft wat de agent wel en niet mag doen. Geef voorbeelden van correcte en incorrecte acties. Een optie is om een ‘guardrail’ in te bouwen: een aparte controle die checkt of de invoer van de agent voldoet aan privacyregels voordat de data verder wordt verwerkt. Dit kun je doen zonder dure software, simpelweg door een extra stap in je workflow toe te voegen die verdachte patronen herkent.

Als je een administratiekantoor runt en AI inzet voor factuurverwerking. Een praktische toepassing is het gebruik van een routeringslogica die bepaalt welke agent of tool een bepaalde taak afhandelt. Stel dat een factuur boven een bepaald bedrag komt, dan kun je de agent dwingen om deze eerst naar een menselijke medewerker te sturen voor goedkeuring. Dit voorkomt dat de agent zelfstandig grote betalingen verwerkt. Je zou ook kunnen overwegen om de agent alleen te laten werken met een beperkte set van vaste sjablonen, zodat hij geen vrije tekst kan genereren die fouten bevat.

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