Een AI-agent die foutloos draait maar een verkeerd antwoord geeft, is een groot probleem voor ondernemers die automatisering inzetten. Door eenvoudige controlelagen in te bouwen, kun je hallucinaties en fouten in AI-agents aanzienlijk verminderen zonder dat ze hun bruikbaarheid verliezen.

Wat er aan de hand is

Uit onderzoek van Anthropic onder tientallen productieteams blijkt dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Het probleem is dat een traditionele workflow óf werkt óf een fout geeft. Een AI-agent kan daarentegen succesvol draaien en toch hallucineren, de verkeerde tool aanroepen, onbruikbare data teruggeven of instructies negeren. De uitvoering is voltooid, maar het resultaat is fout. Volgens een blog van n8n kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles in te bouwen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag in de praktijk: hoe beperk je de acties die AI-agents mogen uitvoeren zonder ze nutteloos te maken?

Wat dit betekent

Voor ondernemers die AI-agents inzetten voor klantenservice, dataverwerking of andere bedrijfsprocessen, betekent dit dat je niet kunt vertrouwen op een enkele instelling. Betrouwbaarheid is geen knop die je aanzet. Verschillende soorten fouten hebben verschillende oorzaken en vragen om verschillende soorten controles. De belangrijkste controlelagen in productieomgevingen zijn: modelselectie en -configuratie, promptstructuur, outputschema’s, toolontwerp, guardrails en workflowroutering. Elk van deze lagen pakt een specifiek type fout aan. Door ze te combineren, maak je het gedrag van je AI-agent voorspelbaarder, wat de kosten voor evaluatie en monitoring achteraf verlaagt.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een AI-agent gebruikt voor klantenservice. Een veelvoorkomend probleem is dat de agent een verkeerd productadvies geeft of hallucineert over levertijden. Je zou kunnen beginnen met het verbeteren van de promptstructuur. Geef de agent een duidelijke context en specifieke instructies waar hij zich aan moet houden. Voeg daarna een outputschema toe dat de data in een voorspelbaar formaat dwingt, zodat je downstream-systemen niet worden verrast door onverwachte velden. Overweeg ook om guardrails in te bouwen die controleren of de input van de klant binnen de beleidslijnen valt, bijvoorbeeld door gevoelige onderwerpen te blokkeren.

Als je een AI-agent inzet voor dataverwerking. Stel dat je agent data uit verschillende bronnen moet ophalen en samenvoegen. Het risico is dat hij de verkeerde tool aanroept of parameters doorgeeft die niet kloppen. Een optie is om het toolontwerp te optimaliseren: definieer precies welke tools de agent mag gebruiken en met welke parameters. Voeg daarna een workflowroutering toe die bepaalt welke branch of tool op welk moment wordt ingeschakeld. Zo voorkom je dat de agent zelfstandig beslist welke stap hij neemt, wat de kans op fouten verkleint.

Als je een AI-agent gebruikt voor het genereren van content. Denk aan het schrijven van productbeschrijvingen of marketingteksten. Het gevaar is dat de agent feiten verzint of een toon gebruikt die niet bij je merk past. Je zou kunnen beginnen met modelconfiguratie: pas de ’temperatuur’ aan om de output minder willekeurig te maken. Voeg daarna een outputschema toe dat de tekst in een vaste structuur dwingt, zoals een titel, een alinea en een call-to-action. Overweeg ook om een guardrail in te bouwen die controleert of de output geen verboden termen bevat of afwijkt van de gewenste toon.

Als je een AI-agent inzet voor interne processen. Bijvoorbeeld voor het samenvatten van vergaderingen of het genereren van rapporten. Het risico is dat de agent belangrijke details mist of verkeerd interpreteert. Een mogelijkheid is om de prompt te verrijken met duidelijke instructies over wat wel en niet relevant is. Voeg daarna een validatiestap toe in de workflow die controleert of de output aan minimale eisen voldoet, zoals een minimum aantal punten of een specifieke structuur. Als de validatie faalt, kun je de agent opnieuw laten draaien of een melding sturen naar een medewerker.

De praktische toepassing hangt af van jouw specifieke situatie, maar de kern is dat je niet één controle moet gebruiken, maar een combinatie van lagen. Begin met de eenvoudigste aanpassingen, zoals promptstructuur en outputschema’s, en voeg pas daarna complexere controles toe zoals guardrails en workflowroutering.

Bron: n8n blog