AI-agenten zijn tegenwoordig relevanter dan ooit. Met opkomende AI-technologieën hebben bedrijven de mogelijkheid om hun processen te automatiseren zoals nooit tevoren. In tegenstelling tot simpele taakautomatiseringen, kunnen deze agenten eenvoudig en dynamisch plannen en zich aanpassen binnen complexe systemen. Voor CTO’s en teamleiders heeft deze opkomende technologie grote gevolgen voor architectuur, resourceplanning en operationeel beheer. Een verkeerde implementatie van deze systemen kan leiden tot beveiligingsproblemen, prestatieproblemen en uiteindelijk hoge kosten voor het bedrijf. Dit artikel wil goede praktijken meegeven voor het implementeren van AI-automatiseringen, zodat jij en je team optimaal kunnen profiteren van deze systemen.

Wat Zijn AI-Agenten in een Bedrijf?

AI-agenten zijn software-entiteiten die zelfstandig taken kunnen uitvoeren door te communiceren met verschillende API’s, MCP’s, omgevingen en andere systemen. Ze werken doelgericht, met besluitvormingslogica, geheugen en feedbackloops, vaak in samenwerking met LLM’s en orchestration frameworks

Technische Overwegingen

Wanneer je overweegt om AI-agenten te implementeren, zijn er enkele technische aspecten waar je rekening mee moet houden. Allereerst, qua architectuur: AI-agenten functioneren meestal als een soort “tussenlaag” tussen API’s en LLM’s, waarbij ze de brug slaan van gebruikersinterface naar een uitvoerend systeem. Denk bijvoorbeeld aan een API-call of Slack-bericht als trigger, die via een besluitvormingssysteem zoals LangChain leidt naar een uitvoerende tool/API zoals AWS SDK of JIRA. Agenten moeten per taak stateless zijn, of gebruikmaken van een extern geheugensysteem om sessies schoon te houden en fouten te kunnen herstellen. Ten tweede, qua latency en kostenbeheer: AI-agenten op basis van LLM’s brengen vaak merkbare vertraging en kosten met zich mee, vooral bij lange taakketens. Dit is extra belangrijk als je met een beperkt budget werkt. Een agent met 10–15 stappen per taak kan al gauw €0,25–€0,40 per taak kosten. Bij opschaling kan dit flink oplopen. Mogelijke oplossingen zijn: lichtere modellen gebruiken voor niet-kritieke of veelvoorkomende taken, outputs cachen, of RAG toepassen om tokenverbruik te verminderen.

Observability en Debugging

Omdat AI-agenten dynamisch en niet-deterministisch zijn, geven ze bij elke run andere resultaten, afhankelijk van promptformulering, systeemstatus of variaties in het LLM. Daarom is het cruciaal om logboeken bij te houden van prompts en responses om te begrijpen wat er gebeurt. Goede praktijken op dit vlak zijn onder andere gestructureerde logging en het integreren van monitoring tools zoals LangSmith of eigen dashboards voor het bijhouden van succes- en faalpercentages.

Beveiliging

Beveiliging is onmisbaar bij systemen die zelfstandig acties kunnen uitvoeren. Zorg altijd voor least privilege toegang op API-niveau: alleen de noodzakelijke rechten geven, en gebruik maken van sandbox-omgevingen om code buiten vooraf gedefinieerde grenzen te voorkomen. Voor gevoelige taken is het verstandig om een mens in de loop te houden, die bepaalde stappen goedkeurt. Zoals eerder genoemd, is het bijhouden van logs van prompts belangrijk voor reproduceerbaarheid maar als er met gevoelige data gewerkt wordt, moeten deze logs uiteraard goed beveiligd zijn, bijvoorbeeld door caching in besloten omgevingen.

Opschalen

Iedereen wil op een bepaald moment opschalen, maar dat betekent niet alleen meer rekenkracht toevoegen. Het gaat er vooral om dat je stabiliteit en prestaties behoudt als het gebruik toeneemt. Denk aan concurrentiebeheer, hoe je meerdere agenten tegelijkertijd laat draaien voor verschillende gebruikers of workflows, grotere geheugenopslag, en orchestration voor betrouwbare taakverwerking. Het belangrijkste is dat je rekening houdt met rate limiting en kostenbeheersing dit wordt vaak vergeten, met dure gevolgen voor het bedrijf als resultaat.

Conclusie

AI-agenten worden steeds populairder in zowel zakelijke als particuliere toepassingen, maar ze zijn niet zomaar plug-and-play. Het vergt aandacht en planning om een betrouwbare en stabiele architectuur neer te zetten die tegelijk inzichtelijk en kostenefficiënt is. Voor CTO’s en technische leiders is het belangrijk om een gebruiksvriendelijk en stabiel platform te bouwen waar hun teams prettig mee kunnen werken. Bij Researchable helpen we je bij elke stap van het proces van het begrijpen van je behoeften tot het ontwikkelen van de oplossing en het operationeel houden ervan.