Hoe agentische AI-frameworks werken

De reis van agentische AI

Wat we nu zien, is een enorme sprong voorwaarts in de ontwikkeling van AI. En eerlijk gezegd voelt het alsof het rechtstreeks uit een sciencefictionroman komt, waar technologie niet zomaar een hulpmiddel is, maar een geweldige bondgenoot in actie. (Hé JARVIS, ben jij dat?)

Mocht u echter een gevoel van déjà vu ervaren bij alle opwinding rond deze 'nieuwe' technologieën, dan bent u niet de enige. De afgelopen jaren is er veel te doen geweest over innovatieve ontwikkelingen in GenAI. Maar deze keer is de opwinding absoluut terecht! Om te begrijpen waarom, laten we eerst eens kijken wat agentische AI en generatieve AI precies inhouden.

De release van Google Gemini 2.0 en NVIDIA's AI Blueprints-platform maken het plaatje compleet door de groeirichting van agentische AI te bevestigen met een bedrijfsbrede infrastructuur voor agentische AI-systemen. Dit zijn geen kleine updates, want ze duiden op een grote verschuiving in hoe AI in een bedrijfsomgeving zal worden gebruikt. Dus maak je klaar om de kernprincipes te ontdekken en te zien hoe het je workflow kan revolutioneren. Welkom in de wereld van agentische AI.

Wat is Agentic AI?

Agentische AI verwijst naar een systeem of programma dat in staat is om autonoom taken uit te voeren namens een gebruiker of een ander systeem door zijn workflow te ontwerpen en de beschikbare tools in een bepaalde omgeving te gebruiken.

Laten we dit beter begrijpen aan de hand van een voorbeeld. Een agent voor voorraadbeheer kan bijvoorbeeld continu de voorraadniveaus in winkels en magazijnen monitoren. Zodra de voorraad een laag niveau bereikt, kan de agent ingrijpen en de beste leveranciers vinden, offertes aanvragen en deze vergelijken op basis van prijs, kwaliteit, levertijd en betrouwbaarheid.

Het levert zelfs een rapport met aanbevelingen, zodat u de bestelling snel kunt goedkeuren. Dit verhoogt de flexibiliteit en efficiëntie van voorraad- en inkoopprocessen. Wat Agentic AI zo krachtig maakt, is dat het niet alleen gebruikmaakt van databases en netwerken, maar ook leert van gebruikersgedrag in de loop van de tijd. Hierdoor is het effectiever in het afhandelen van complexe taken met meerdere stappen.

Dit betekent dat naarmate gebruikers meer interactie hebben met deze AI-agenten, de agenten steeds beter afgestemd raken op hun voorkeuren en gedrag, waardoor ze complexe taken met meerdere stappen effectiever kunnen afhandelen.

Maar hoe gebeurt dit precies?

Een kijkje in het brein van Agentic AI: Agentic AI-frameworks

Zoals hierboven vermeld, maken agenten gebruik van een combinatie van verschillende technologieën om tot een niveau van autonome besluitvorming en actie te komen. Deze technologieën omvatten machine learning, natuurlijke taalverwerking en automatisering. Deze complexe mix stelt de AI in staat om complexe situaties te begrijpen en erop te reageren op een manier die menselijk redeneren en aanpassingsvermogen nabootst.

Laten we de werking voor een beter begrip in vier stappen onderverdelen.

1. Perceptiemodule: Meer dan alleen data-invoer

In tegenstelling tot traditionele AI-systemen of zelfs LLM's die wachten op menselijke input, combineert en versmelt de perceptiemotor actief informatie uit meerdere bronnen tegelijk. Zie het als de sensorische cortex van de AI, die multimodale verwerking gebruikt om tekst, visuele en gestructureerde data te combineren via op transformatoren gebaseerde architecturen.

Met de hierboven genoemde inventarisbeheerder zou de perceptie-engine bijvoorbeeld de voorraadniveaus bijhouden met toegang tot de magazijnvoorraadgegevens en het systeem waarschuwen wanneer er een storing optreedt.

2. Kern van het redeneren: Het strategische brein

Gezien de toenemende efficiëntie van de redeneer- en planningsmogelijkheden van LLM's, vormen ze de kern van agenten. Ze zouden in staat moeten zijn om:

• Deel de doelstellingen op in haalbare subdoelen.
• Identificeer potentiële obstakels voordat ze zich voordoen.
• Ontwikkel alternatieve benaderingen wanneer de eerste strategieën falen.

Laten we teruggaan naar het voorbeeld: het opstellen van een actieplan zodra de voorraadniveaus zijn gedaald, het kiezen van leveranciers, het analyseren van de mogelijke tijdlijn en het maken van een shortlist, enzovoort, vallen onder de verantwoordelijkheid van de redenerende agent.

3. Actieorkestratie – Uitvoering met intelligentie

Traditionele AI of zelfs automatiseringssystemen werken volgens een vooraf gedefinieerd werkproces. Agents daarentegen hebben de onafhankelijkheid om acties te ondernemen doordat ze verbonden zijn met meerdere systemen en tools. Ze onderhouden gelijktijdig API-verbindingen met meerdere systemen, implementeren geavanceerde terugdraaimechanismen voor mislukte acties en ondernemen actie op basis van de behoefte.

Terugkomend op het voorbeeld: dit is het gedeelte waar de agent een bestelling plaatst bij de leverancier of een goedkeuring van de gebruiker voor de bestelling genereert (op basis van wat is gedefinieerd als het actieplan).

4. Leersubsystemen: Voorbij eenvoudige patroonherkenning

Dit is waar agentische AI zich echt onderscheidt. Het is de feedbacklus, ofwel het 'data-vliegwiel', waarbij de data die gegenereerd wordt door de interacties, teruggevoerd wordt naar het systeem om modellen te verbeteren. Zo werkt het:

Aangezien de frameworks en processen rondom agentische AI nog relatief nieuw zijn, vormen deze vier processen de basisstructuur voor het creëren van een agent. Naarmate de complexiteit toeneemt met de zakelijke behoeften, evolueert dit implementatieframework voor agentische AI om meer geavanceerde, schaalbare toepassingen te ondersteunen. Laten we deze evolutie eens nader bekijken.

De strategische evolutie van agentische AI: een routekaart naar implementatie

Deze evolutie vindt doorgaans plaats (zoals je wellicht al vermoedt) in drie verschillende fasen, die elk een sprong voorwaarts in mogelijkheden en autonomie vertegenwoordigen en de basis vormen voor een goed gedefinieerd stappenplan voor agentische AI voor organisaties die intelligent willen schalen.

Fase 1 – Taakspecifieke agenten

In de eerste fase worden AI-agenten ontworpen om specifieke, goed gedefinieerde taken uit te voeren binnen een duidelijke omgeving en afgebakende kaders . Op dit niveau werken agenten binnen een microservices-architectuur, waarbij doorgaans gebruik wordt gemaakt van gebeurtenisgestuurde verwerkingspipelines, REST API's voor systeemintegratie, containerimplementaties voor schaalbaarheid, realtime monitoring en een logboekinfrastructuur.

Bij kwaliteitscontrole bijvoorbeeld, bewaken deze agenten continu productielijnen met behulp van computervisie, nemen ze realtime beslissingen over de productkwaliteit en passen ze automatisch productieparameters aan. Ze signaleren niet alleen defecten, maar leren ook van patronen om potentiële problemen te voorspellen voordat ze zich voordoen, waardoor verspilling effectief wordt verminderd en de efficiëntie wordt verbeterd. Een ander voorbeeld is de hierboven besproken inventarisbeheerrobot.

Fase 2 – Coördinatie tussen meerdere domeinen

Nu schalen we de taakspecifieke agenten over meerdere functies of domeinen heen, zodat ze met behulp van een "orkestratoragent" onderling kunnen coördineren. Deze agent kan fungeren als tussenpersoon om de taken tussen agenten te beheren of om taken tussen hen toe te wijzen .

Als een passagier bijvoorbeeld een passagiersvlucht wil omboeken , kan de orchestrator-agent de verbinding leggen tussen de vlucht, de stoelreservering, de maaltijden en de bagageafhandeling.

Wat deze opzet zo interessant maakt, is de cruciale rol die de orchestrator-agent speelt. Deze fungeert als een essentiële schakel en zorgt ervoor dat elke gespecialiseerde agent kan uitblinken in zijn of haar expertisegebied. Hierdoor worden fouten – wat we in de AI-terminologie vaak "hallucinaties" noemen – geminimaliseerd.

En dit is slechts een voorbeeld; er zullen binnenkort ook systemen beschikbaar zijn die de verbinding kunnen leggen tussen de toeleveringsketen, inkoop, financiën en klantenservice.

Fase 3 – Agenten als ecosysteem

Het inzetten van taakspecifieke agenten buiten de grenzen van hun eigen organisatie maakt deze fase tot de meest geavanceerde (en ideale) fase voor agent-AI. Net als in de voorgaande fasen zagen we hoe we de mogelijkheden van gebruiker naar agent verder hebben ontwikkeld. Maar deze fase tilt het naar een hoger niveau door een ecosysteem voor interactie tussen bots te introduceren. Onze agenten werken hier niet alleen in een omgeving van gebruiker naar agent of bedrijf naar agent, maar ook op agent-naar-agent niveau .

Als je bedenkt hoe dit een ecosysteem voor workflows met meerdere bots mogelijk maakt, is het een absolute gamechanger in een zakelijke context. Je agent interacteert immers niet langer alleen met interne data, maar gaat ook actief de interactie aan met externe stakeholders, zoals klanten en zakenpartners, verzamelt realtime data en neemt autonoom beslissingen.

Wat is de volgende stap voor agentische AI?

We zijn getuige van een historisch moment. Hoewel we nog in een pril stadium verkeren, gaat het snel. Naar verwachting zal in 2028 bijna een derde van de bedrijven deze AI-agenten in hun dagelijkse werkzaamheden integreren. Dat is al bijna zover!

Zie het zo: we gaan van digitale assistenten naar digitale collega's. Hoewel dat op dit moment misschien wat vergezocht klinkt, lopen organisaties die te lang wachten met de overstap het risico achterop te raken. Dus, of u nu gewoon nieuwsgierig bent naar wat een taakspecifieke agent voor uw klantenservice kan betekenen, of dat u klaar bent om complexe oplossingen voor meerdere domeinen te implementeren, nu is het moment om de mogelijkheden te verkennen.

En dat is waar Polestar Analytics in beeld komt. Wij implementeren niet alleen technologie; we werken aan de ontwikkeling van tools die organisaties helpen om vol vertrouwen en doelgericht door dit nieuwe landschap te navigeren. Grijp deze kans dus en onderneem nu actie voordat het te laat is en uw concurrenten de overhand krijgen.