Agentic AI

Wat is Agentic AI

Agentic AI verwijst naar AI-systemen die niet slechts vragen beantwoorden, maar zelfstandig een doel nastreven door meerdere stappen te plannen en uit te voeren. Een agent kan tools aanroepen, informatie verzamelen, beslissingen nemen, en zijn aanpak aanpassen op basis van tussentijdse resultaten. Het is een paradigmawisseling van reactief naar proactief AI-gebruik.

Hoe werkt een AI-agent

Een agent combineert een LLM zoals GPT-4o, Claude 3.5 of Llama 3 met function calling, een geheugenmechanisme en vaak een planningsmodule. De flow is iteratief: het model ontvangt een doel, besluit welke tool aangeroepen moet worden, verwerkt het resultaat, en bepaalt de volgende stap. Dit herhaalt zich totdat het doel bereikt is of een limiet wordt geraakt.

Toepassingen in enterprise

Agents kunnen complexe workflows automatiseren: onderzoek doen door meerdere databronnen te raadplegen, klantverzoeken end-to-end afhandelen door meerdere systemen te koppelen, of code schrijven en testen. Frameworks zoals LangChain, LlamaIndex en Microsoft AutoGen versnellen de ontwikkeling van agents.

Risico’s en governance

Hoe meer autonomie, hoe groter het effect van fouten. Een agent die zelf databases mag wijzigen of geld mag overmaken vereist strikte governance. Best practices zijn dry-run modi, menselijke goedkeuring op kritieke acties, audit logging en strikte rechtenmodellen. De EU AI Act stelt eisen aan menselijk toezicht die expliciet relevant zijn voor agentic systemen.

Architectuur

Productie-agents draaien meestal op Azure OpenAI of AWS Bedrock met integraties naar enterprise-systemen. Vector databases zoals Pinecone en Weaviate dienen als langetermijngeheugen. Monitoring en observability zijn cruciaal omdat het gedrag van agents emergent en moeilijk volledig te voorspellen is.

Voorbeelden

Artificial Intelligence Consultant bouwt agentic systemen voor klanten in operations, R&D en customer service, met vasthoudende aandacht voor veiligheid, ROI en compliance met NIS2 en ISO 27001.