Van architectuurbeslissingen tot productie-deployment behandelt deze gids alles wat u nodig hebt om AI-agents te bouwen die betrouwbaar, veilig en echt nuttig zijn. ReAct-lussen, multi-agent-orkestratie, vangrails, evaluatie en de moeizaam verworven patronen die demo's van productiesystemen onderscheiden.
Een AI-agent is een systeem dat een groot taalmodel gebruikt als zijn redeneer-engine om te beslissen welke acties te ondernemen, die acties via tools uit te voeren, de resultaten te observeren en te itereren totdat een doel is bereikt. Anders dan een eenvoudige LLM-aanroep die input neemt en output teruggeeft, werkt een agent in een lus met het vermogen om zijn omgeving te beïnvloeden.
Het cruciale onderscheid is autonomie en toolgebruik. Een chatbot beantwoordt vragen. Een agent boekt de vergadering, maakt het ticket aan, bevraagt de database en schrijft het rapport — en beslist bij elke stap wat hierna te doen op basis van wat hij tot nu toe heeft geleerd.
Niet elk systeem heeft volledige autonomie nodig. Begrijpen waar uw use case op dit spectrum valt, bepaalt uw architectuur, veiligheidseisen en operationele complexiteit.
Prompt erin, antwoord eruit. Geen tools, geen lus. Classificatie, samenvatting, extractie.
Het model roept een of meer tools aan en synthetiseert de resultaten. De meeste function-calling-chatbots.
Het model redeneert, handelt, observeert en herhaalt. Het beslist wanneer het klaar is. ReAct-agents.
Meerdere gespecialiseerde agents coördineren om complexe taken op te lossen. Supervisor- of swarm-patronen.
Agents bewaken, plannen en handelen over lange tijdshorizonten met minimaal menselijk toezicht. Vereist uitgebreide vangrails.
Agents voegen latentie, kosten en onvoorspelbaarheid toe. Als u het probleem kunt oplossen met een deterministische pipeline (extractie, classificatie, vaste workflow), doe dat dan. Grijp naar agents wanneer de taak dynamische besluitvorming vereist: wanneer u niet vooraf kunt voorspellen welke tools aan te roepen, in welke volgorde, of hoe vaak. Is de vertakkingslogica bij het ontwerp bekend, gebruik dan een workflow; moet die tijdens runtime worden uitgezocht, gebruik dan een agent.
De architectuur die u kiest bepaalt hoe uw agent redeneert, plant en werk coördineert. Elk patroon heeft andere afwegingen rond bestuurbaarheid, latentie en complexiteit.
De agent verweeft redeneersporen met toolaanroepen in een lus: Gedachte, Actie, Observatie, herhalen.
Het LLM beslist welke tools aan te roepen en met welke argumenten, en synthetiseert de resultaten vervolgens tot een eindantwoord.
Een planner-LLM genereert vooraf een meerstappenplan, waarna een uitvoerder-LLM elke stap sequentieel uitvoert.
Meerdere gespecialiseerde agents werken samen, elk verantwoordelijk voor een specifiek domein of een specifieke capaciteit, gecoördineerd door een supervisor.
Een centrale agent routeert taken naar gespecialiseerde sub-agents en aggregeert hun outputs. Heldere scheiding van verantwoordelijkheden, maar de supervisor is een knelpunt en een single point of failure.
Meest voorkomend in productieAgents dragen contextgebaseerd direct aan elkaar over. Geen centrale coördinator. Veerkrachtiger maar moeilijker te debuggen en te doorgronden.
Opkomend patroonEen boom van supervisors, elk met het beheer van een team sub-agents. Maakt complexe organisatiestructuren mogelijk, maar voegt aanzienlijke coördinatie-overhead toe.
Alleen complexe use casesBegin met de eenvoudigste architectuur die zou kunnen werken. Een enkele ReAct-agent met goede tools presteert elke keer beter dan een slecht ontworpen multi-agent-systeem. Voeg alleen complexiteit toe wanneer u bewijs hebt dat een eenvoudigere aanpak niet aan uw eisen kan voldoen. De meeste productie-agent-systemen die wij bouwen gebruiken één agent met 5-15 goed ontworpen tools.
Het landschap van agent-frameworks evolueert snel. Hier is een eerlijke vergelijking van de toonaangevende opties, gebaseerd op onze ervaring met het bouwen van productiesystemen met elk ervan.
| Framework | Best voor | Voordelen | Nadelen | Volwassenheid |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph | Complexe stateful workflows, productiesystemen | Fijnmazige controle, human-in-the-loop, persistentie, streaming | Steilere leercurve, graafgebaseerd mentaal model | Hoog |
| CrewAI | Multi-agent-samenwerking, rolgebaseerde taken | Eenvoudige API, rol/doel/achtergrond-model, ingebouwde delegatie | Minder controle over de uitvoeringsstroom, moeilijker te debuggen | Gemiddeld |
| OpenAI Agents SDK | OpenAI-native apps, snel prototypen | Native tool-calling, overdrachten, vangrails, ingebouwde tracing | Leverancierslock-in, beperkte modelkeuze | Gemiddeld |
| AutoGen | Onderzoek, conversationele multi-agent-patronen | Flexibele gesprekspatronen, code-uitvoering, geneste chats | Complexe configuratie, zwaardere abstractie | Gemiddeld |
| Custom (no framework) | Volledige controle, minimale afhankelijkheden, specifieke beperkingen | Geen abstractie-overhead, precies wat u nodig hebt, eenvoudig te auditen | Meer boilerplate, u moet persistentie/streaming zelf bouwen | n.v.t. |
Voor de meeste productie-use-cases bevelen wij LangGraph aan voor Python-gebaseerde systemen of een aangepaste implementatie voor TypeScript. LangGraph geeft u fijnmazige controle over de uitvoeringsgraaf, ingebouwde persistentie en human-in-the-loop-patronen zonder overmatige abstractie. Voor eenvoudigere use cases biedt de OpenAI Agents SDK een sneller pad naar productie als u al in het OpenAI-ecosysteem zit.
Tools zijn de handen en ogen van uw agent. De kwaliteit van uw toolinterfaces is de allergrootste bepalende factor voor de prestaties van een agent. Een middelmatig model met uitstekende tools presteert beter dan een toonaangevend model met slecht ontworpen tools.
Toolnamen moeten werkwoord-zelfstandignaamwoord-paren zijn (search_documents, create_ticket). Beschrijvingen moeten uitleggen wanneer de tool te gebruiken is, niet alleen wat hij doet.
Definieer strikte JSON-schema's met enums, min/max-grenzen en verplichte velden. Het LLM genereert betere argumenten wanneer het schema zijn outputruimte beperkt.
Geef gestructureerde fouten terug waar de agent over kan redeneren. In plaats van een generieke mislukking, geef terug wat er misging en wat de agent anders zou moeten proberen.
Alleen-lezen-tools moeten vrij aanroepbaar zijn. Schrijf-tools moeten waar mogelijk idempotent zijn, en destructieve acties moeten bevestiging vereisen.
Voer code-uitvoerings-tools uit in geïsoleerde containers. Beperk toegang tot het bestandssysteem, netwerkaanroepen en uitvoeringstijd. Geef agents nooit root- of admin-inloggegevens.
Geef alleen terug wat de agent nodig heeft. Volledige API-reacties dumpen verspilt tokens van het contextvenster en verwart het model. Vat samen of extraheer de belangrijkste velden.
Elke toolbeschrijving moet voor het LLM drie vragen beantwoorden: Wat doet deze tool? Wanneer moet hij worden gebruikt? Welke beperkingen zijn er?
In de praktijk zijn de meeste agent-mislukkingen terug te voeren op drie hoofdoorzaken: (1) dubbelzinnige toolbeschrijvingen waardoor het model de verkeerde tool kiest, (2) tooloutputs die te groot of te ongestructureerd zijn voor het model om te verwerken, en (3) ontbrekende foutinformatie die de agent belet te herstellen. Los deze drie dingen op voordat u naar een krachtiger model grijpt.
Een agent zonder geheugen is stateless — hij vergeet alles tussen beurten. Productie-agents hebben meerdere geheugenlagen nodig om context te behouden, van ervaring te leren en langlopende taken te beheren.
De huidige gespreksgeschiedenis die als berichten aan het LLM wordt doorgegeven. Dit is de meest basale vorm van geheugen en wordt beheerd door het chatframework.
Feiten, voorkeuren en kennis die over sessies heen worden bewaard in een vector store of gestructureerde database. Opgehaald via semantische gelijkenis tijdens inferentie.
Registraties van eerdere agent-trajecten: wat de agent probeerde, wat werkte, wat mislukte. Maakt leren uit ervaring mogelijk zonder hertraining.
Een gestructureerd kladblok dat de agent tijdens één taak gebruikt om tussentijdse toestand, deelresultaten en volgende stappen bij te houden.
Een veelvoorkomende misvatting is dat grotere contextvensters de noodzaak van geheugenbeheer wegnemen. Dat doen ze niet. Zelfs met vensters van meer dan 200k tokens verslechtert de prestatie bij informatie die in het midden van lange contexten is begraven. Belangrijker nog: alles in het contextvenster proppen is duur — tegen de huidige prijzen kost een context van 100k tokens per aanroep 10-50x meer dan een goed beheerde context van 4k tokens met gerichte retrieval.
Agents hebben het vermogen om echte acties in de wereld te ondernemen. Dit maakt vangrails niet onderhandelbaar. Een slecht ingeperkte agent kan verkeerde e-mails versturen, gegevens verwijderen of uw volledige API-budget in minuten uitgeven. Veiligheid is geen functie die je later toevoegt — het is een ontwerpbeperking vanaf dag één.
Pauzeer de uitvoering vóór onomkeerbare acties (e-mails versturen, databases wijzigen, aankopen doen). Presenteer de geplande actie en wacht op expliciete goedkeuring.
Routeer naar een mens wanneer het vertrouwen van de agent onder een drempel ligt. Nuttig voor randgevallen die buiten de trainingsdistributie vallen.
Laat de agent taken voltooien maar markeer outputs voor asynchrone menselijke beoordeling. Goed voor taken met hoog volume en lager risico waar snelheid telt.
Zonder expliciete iteratielimieten kunnen agents in oneindige lussen terechtkomen — herhaaldelijk dezelfde tool aanroepen met licht verschillende argumenten, of oscilleren tussen twee toestanden. Elke productie-agent moet een harde maximale iteratielimiet (meestal 10-25 stappen) en een kloktijd-timeout hebben. Wanneer een van beide limieten wordt bereikt, moet de agent gracieus een deelresultaat met een uitleg teruggeven in plaats van stilletjes te falen.
Agents testen is fundamenteel moeilijker dan traditionele software testen. Agents zijn niet-deterministisch; hun gedrag hangt af van het model, de tools en de omgeving. U hebt een gelaagde evaluatiestrategie nodig die correctheid, efficiëntie, veiligheid en kosten dekt.
| Dimensie | Beschrijving | Doel | Hoe te meten |
|---|---|---|---|
| Taakvoltooiing | Heeft de agent het gestelde doel bereikt? | > 85% | Binair geslaagd/mislukt op een achtergehouden taaksuite |
| Trajectefficiëntie | Hoeveel stappen nam de agent vergeleken met optimaal? | < 1.5x optimaal | Stapaantal vergelijken met door experts opgestelde oplossingen |
| Toolnauwkeurigheid | Werden de juiste tools met de juiste argumenten aangeroepen? | > 90% | Trace-vergelijking met verwachte toolaanroepreeksen |
| Veiligheidsnaleving | Respecteerde de agent vangrails en grenzen? | 100% | Red-team-testen met adversariële prompts |
| Latentie (P95) | End-to-end-tijd van gebruikersinput tot eindantwoord | < 30s | Percentielmeting over het productieverkeer |
| Kosten per taak | Totale kosten voor LLM + toolaanroepen per voltooide taak | Binnen budget | Token- en API-aanroep-tracking per trace |
Test elke tool geïsoleerd met bekende inputs en verwachte outputs. Mock externe afhankelijkheden. Dit is standaard softwaretesten en vangt integratiebugs op voordat ze zich opstapelen in de agent-lus.
Leg de volledige reeks van toolaanroepen, argumenten en observaties vast voor een set testtaken. Vergelijk met referentietrajecten opgesteld door domeinexperts. Scoor zowel op het eindresultaat als op de efficiëntie van het gevolgde pad.
Bouw een suite van 50-200 representatieve taken met bekende juiste uitkomsten. Voer de volledige agent uit tegen deze taken en meet het taakvoltooiingspercentage. Voer de suite opnieuw uit vóór elke deployment en na modelupgrades.
Sondeer de agent systematisch met prompt-injections, verzoeken buiten het bereik, randgevallen en adversariële inputs. Verifieer dat vangrails standhouden onder druk. Dit is vooral belangrijk voor gebruikersgerichte agents.
Platforms voor tracing en evaluatie in productie. Leg elke agent-uitvoering vast, annoteer traces, voer evaluaties uit op historische data en vang regressies op.
Frameworks voor evaluatie van prompts en agents. Definieer testsuites als code, scoor outputs met aangepaste evaluatoren en integreer ze in CI-pipelines.
De kloof tussen een werkende demo en een productie-agent is enorm. Productie-agents moeten observeerbaar, kostenefficiënt, bestand tegen storingen en schaalbaar onder belasting zijn.
Zodra u een werkend enkel-agent-systeem in productie hebt, kunnen deze patronen nieuwe capaciteiten ontsluiten. Elk voegt aanzienlijke complexiteit toe, dus pas ze alleen toe wanneer u een duidelijke behoefte en de operationele volwassenheid hebt om ze te ondersteunen.
Na het genereren van een output evalueert een aparte LLM-aanroep (of hetzelfde model met een criticus-prompt) de kwaliteit van het resultaat en stelt verbeteringen voor. De agent herziet vervolgens zijn output op basis van de kritiek. Dit is bijzonder effectief voor codegeneratie, schrijven en analysetaken waar de kwaliteit verbetert door iteratie.
Implementatie-opmerking: beperk reflectie tot 2-3 ronden. Daarna stagneert de kwaliteit terwijl de kosten lineair stijgen. Gebruik gestructureerde scorecriteria voor de criticus om vage feedbacklussen te vermijden.
Het beste voor kwaliteitsgevoelige outputsStel uw agent beschikbaar als een API-endpoint dat andere systemen kunnen aanroepen. De agent wordt een microservice die taakbeschrijvingen accepteert en resultaten teruggeeft. Dit maakt compositie mogelijk: een orkestrator-agent kan gespecialiseerde agent-diensten aanroepen, elk met hun eigen tools en domeinkennis.
Belangrijke ontwerpoverwegingen: asynchrone uitvoering met webhooks voor lange taken, idempotentiesleutels voor herhaalveiligheid, geversioneerde API-contracten en duidelijke SLA's voor responstijd en slagingspercentage.
Het beste voor platformteams en interne toolingEen meta-agent ontleedt complexe taken in subtaken, routeert elke naar de best passende specialist-agent en aggregeert de resultaten. Dit is het multi-agent-supervisor-patroon op schaal, waarbij elke sub-agent zelf een dienst kan zijn met eigen tools, geheugen en vangrails.
De orkestrator heeft nodig: een strategie voor taakontleding (LLM-gebaseerd of regelgebaseerd), een capaciteitsregister van beschikbare agents, foutafhandeling voor gedeeltelijke storingen, en een synthesestap die subresultaten coherent combineert.
Het beste voor enterprise-workflows over meerdere domeinenDe agent registreert geslaagde en mislukte trajecten en haalt vervolgens vergelijkbare eerdere ervaringen op tijdens inferentie om zijn huidige beslissingen te onderbouwen. Na verloop van tijd leert de agent effectief van zijn eigen productiegeschiedenis zonder enige model-fine-tuning. Mislukte trajecten worden geannoteerd met een hoofdoorzaakanalyse en geïnjecteerd als negatieve voorbeelden.
Dit vereist: een trajectopslag (vector DB geïndexeerd op taakbeschrijving), een gelijkenisdrempel voor retrieval, menselijke annotatie van faalmodi, en een prompt-sjabloon dat eerdere voorbeelden als few-shot-context opneemt.
Het beste voor repetitieve domeinspecifieke takenNiet alle agents reageren op gebruikersprompts. Sommige draaien op schema's (cron-achtig) of triggeren op gebeurtenissen (nieuwe e-mail, Slack-bericht, databasewijziging). Deze achtergrond-agents bewaken, vatten samen, escaleren en automatiseren routineworkflows zonder menselijk initiatief.
Ontwerppatronen: polling + wijzigingsdetectie, webhook-getriggerde uitvoering, dead-letter-wachtrijen voor mislukte runs, en idempotente verwerking om dubbele gebeurtenissen veilig af te handelen.
Het beste voor operationele automatiseringOf u nu uw eerste agent-systeem ontwerpt of een bestaand systeem schaalt, wij kunnen u helpen de architectuurbeslissingen te navigeren, veelvoorkomende valkuilen te vermijden en agents te leveren die betrouwbaar, veilig en kostenefficiënt zijn.