Iedereen praat over AI-agents. Autonome systemen die kunnen redeneren, plannen en uitvoeren. Maar de meeste agentische AI-projecten falen in productie—hallucinaties, beveiligingslekken en ongecontroleerde kosten. Ik help u productie-grade AI-agents bouwen met de juiste waarborgen, evaluatie-frameworks en governance, gebruikmakend van Model Context Protocol (MCP) voor tool-integratie, Claude Agent SDK en OpenAI Agents SDK voor orchestratie.
Uw bestuur wil een 'agentische AI-strategie' maar niemand weet hoe productie-klaar eruitziet.
AI-agent demo's zijn indrukwekkend. Productie-deployments zijn risicovol zonder de juiste waarborgen.
Tool-aanroepende agents kunnen schadelijke acties uitvoeren—hoe bouwt u veilige autonome systemen?
Evaluatie is moeilijk. Hoe meet u of een AI-agent daadwerkelijk het juiste doet?
Een systematische aanpak voor het bouwen van AI-agents die veilig, effectief en productie-klaar zijn. Van use case-identificatie tot deployment met menselijk toezicht.
Identificeer high-value use cases waar AI-agents echte waarde toevoegen. Niet alles hoeft autonoom te zijn.
Architectuur voor veiligheid: waarborgen, human-in-the-loop, rollback-mechanismen en duidelijke grenzen.
Implementatie met correcte evaluatie-frameworks, niet onderbuikgevoel-testen. Echte metrics voor agent-prestaties.
Productie-deployment met monitoring, observability en governance. Agents die u kunt vertrouwen.
Een gestructureerde aanpak voor het bouwen van AI-agents die veilig, effectief en productie-klaar zijn. Ontwikkeld uit real-world deployments waar agents kritieke bedrijfsprocessen afhandelen met gepast menselijk toezicht.
U wilt verder gaan dan chatbots naar echt autonome AI-systemen. U begrijpt de risico's en wilt de juiste waarborgen. U zoekt productie-agents, geen demo-agents.
Chatbots reageren op vragen. Agents ondernemen acties—ze kunnen APIs aanroepen, code uitvoeren, beslissingen nemen en meerstaps-workflows autonoom voltooien. Deze kracht brengt risico's met zich mee: agents kunnen fouten maken op schaal, daarom zijn goede waarborgen essentieel.
Ja, met de juiste architectuur. De sleutel is het identificeren van geschikte use cases, het bouwen van robuuste waarborgen, het implementeren van human-in-the-loop toezicht voor high-stakes beslissingen, en het hebben van rollback-mechanismen. Niet elk proces moet door agents worden geautomatiseerd—wij helpen u te identificeren waar ze veilig waarde toevoegen.
Door gelaagde verdedigingen: inputvalidatie, outputverificatie, rate limiting, anomaliedetectie, menselijke goedkeuringspoorten voor high-impact acties, en uitgebreide logging. We ontwerpen agents die veilig falen en kunnen worden teruggedraaid wanneer nodig.
Het framework hangt af van uw use case en bestaande tech stack. Ik werk met de Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Model Context Protocol (MCP), LangChain en LlamaIndex. MCP maakt gestandaardiseerde integratie tussen AI-agents en externe tools mogelijk. De methodologie is belangrijker dan het framework—we kiezen op basis van uw specifieke vereisten.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen kan aanpakken en echte resultaten kan leveren.