What are AI Agents?

1 Wat is een AI Agent?

Een AI Agent is een autonoom softwaresysteem dat kan waarnemen, beslissingen nemen en acties uitvoeren om specifieke doelen te bereiken — vaak zonder continue menselijke tussenkomst.

In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die alleen reageren op directe input (zoals ChatGPT dat een vraag beantwoordt), kunnen AI Agents:

Zelfstandig taken uitvoeren — niet alleen antwoorden geven, maar ook daadwerkelijk handelingen verrichten
Tools gebruiken — externe systemen aanroepen, databases bevragen, API's aanspreken
Plannen en redeneren — complexe taken opdelen in subtaken en de beste aanpak bepalen
Leren van feedback — resultaten evalueren en hun aanpak aanpassen

Kernbegrip

Denk aan een AI Agent als een digitale medewerker met een eigen "to-do list". Je geeft een doel, en de agent bepaalt zelf welke stappen nodig zijn, voert ze uit, en rapporteert terug.

2 Hoe werken AI Agents?

AI Agents werken volgens een cyclus die lijkt op hoe mensen problemen oplossen. Deze cyclus wordt vaak de Perceive-Reason-Act loop genoemd:

Perceive

Omgeving waarnemen

Reason

Analyseren & plannen

Act

Actie uitvoeren

Herhaal tot doel bereikt

In de praktijk betekent dit dat een AI Agent voortdurend informatie verzamelt (van gebruikers, databases, of externe bronnen), deze informatie verwerkt met een LLM om te bepalen wat de beste volgende stap is, en vervolgens tools aanroept om die stap uit te voeren.

3 Agent Architectuur: De Componenten

Een moderne AI Agent bestaat uit verschillende onderdelen die samenwerken:

LLM (Brain)

Het taalmodel dat redeneert, plant en beslissingen neemt. Vaak GPT-4, Claude, of open-source modellen zoals Llama.

Memory

Kortetermijn- (conversatiecontext) en langetermijngeheugen (vector databases) voor relevante kennis.

Tools

Externe functionaliteiten: web zoeken, code uitvoeren, e-mails versturen, databases bevragen, API's aanroepen.

Orchestration

De "lijm" die alles verbindt: bepaalt wanneer welke tool wordt aangeroepen en hoe de agent-loop draait.

4 Types AI Agents

AI Agents bestaan in verschillende vormen, afhankelijk van hun complexiteit en autonomie:

Type	Beschrijving	Voorbeeld
Simple Reflex	Reageert direct op input volgens vaste regels	Thermostaat, spam filter
Model-based	Houdt een intern model van de wereld bij	Zelfrijdende auto's
Goal-based	Werkt naar een specifiek doel toe	Navigatiesystemen
Utility-based	Optimaliseert voor de beste uitkomst	Trading bots
Learning	Verbetert zichzelf via feedback	Moderne LLM-agents

5 Praktische Voorbeelden

AI Agents worden al ingezet in diverse domeinen:

Code Agents

GitHub Copilot, Cursor, Devin — agents die code schrijven, debuggen en refactoren.

Customer Service Agents

Agents die klantvragen afhandelen, bestellingen wijzigen, en escaleren naar mensen indien nodig.

Research Agents

Agents die informatie verzamelen, analyseren en samenvatten — zoals Perplexity of ChatGPT met browsing.

Personal Assistants

Agents die je agenda beheren, e-mails beantwoorden en taken automatiseren.

6 Verschil met Chatbots en Assistenten

Hoe verschilt een AI Agent van een chatbot of virtuele assistent?

Chatbot

Reageert op vragen met voorgedefinieerde antwoorden of via een LLM.

Reactief

Assistent

Helpt bij taken, maar vereist stapsgewijze instructies van de gebruiker.

Semi-autonoom

AI Agent

Krijgt een doel en bepaalt zelf de stappen, tools en timing.

Autonoom

7 Uitdagingen en Risico's

Met grote autonomie komen ook uitdagingen:

Belangrijke aandachtspunten

Guardrails: Zonder grenzen kan een agent onbedoelde acties uitvoeren.
Observability: Je moet kunnen zien wat een agent doet en waarom.
Human-in-the-loop: Kritieke beslissingen vereisen menselijke goedkeuring.
Kosten: Agents maken veel API-calls; kostenbeheersing is cruciaal.

In dit artikel