Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie: Als u onze handleiding voor het Agentic AI Framework hebt gelezen, weet u al wat agentic AI is en hoe het zich heeft ontwikkeld. Deze blog is een aanvulling op de workflow. Het behandelt wat er achter de schermen gebeurt (de LLM's), hoe u het juiste redeneermodel kiest en hoe u uw eerste use case vindt.
Aan de basis van elk agentisch systeem liggen vier ontwerpkeuzes die bepalen of het op grote schaal werkt:
- Modelspecialisatie - Meer gerichte waarde door een verschuiving van algemene modellen naar gespecialiseerde modellen.
- Cognitieve verwerking - Integratie van zowel snelle reacties als weloverwogen menselijke input tijdens het nemen van beslissingen, geïnspireerd door de benadering van "snel en langzaam denken".
- Agentarchitectuur - Door taken op te splitsen en te verdelen over meerdere agents, zien we een verbeterde samenwerking in het agentgebaseerde LLM-ecosysteem.
- Systeemontwerp - Overstappen naar een modulaire architectuur die AI-functionaliteiten dynamisch beheert, waardoor systemen beter aanpasbaar en schaalbaar worden.
Het is een feit dat de snelheid waarmee deze LLM's (Learning Learning Models) zijn gegroeid, met name de afgelopen vijf jaar, zoveel mogelijkheden heeft gecreëerd voor de AI-ondersteuning waarmee we werken. En elke fase van deze evolutie speelt een rol in de huidige en toekomstige workflows van Agentic AI. Laten we daarom eens terugblikken op hoe we hier zijn gekomen.
Hoewel we de workflow al kort hebben uitgelegd in onze handleiding voor agentische AI , gaan we hier dieper in op de overgang van traditionele AI naar agentische AI-workflows.
De evolutie van AI door de jaren heen. Bron: Microsoft
De oorsprong van Agentic-workflows gaat terug tot RPA, dat repetitieve taken automatiseerde door middel van op regels gebaseerde programmering . Voor een technologie waarvan de waardepropositie sterk ligt in het vermogen om inzichten te verkrijgen uit verschillende soorten data uit diverse databronnen, is het logisch dat er verschillende API's zijn die de data op één plek combineren. Op grote schaal zal het ontbreken van een goede workflow hiervoor echter gevolgen hebben voor het databeheer.
| Vermogen | Beschrijving |
|---|
| API-orkestratie | Integratie van RESTful- en SOAP-API's met foutafhandeling en herhalingsmechanismen. |
| UI-automatisering | Geavanceerde schermextractie met optische tekenherkenning (OCR) |
| Procesmining | Geautomatiseerde detectie van workflowpatronen via systeemlogboeken |
| Gebeurtenisgestuurde architectuur | Webhook-integratie voor het realtime activeren van processen. |
Hoewel deze systemen effectief waren voor gestructureerde processen, ontbrak het ze aan flexibiliteit en vereisten ze expliciete programmering voor elke taak.
Naarmate AI zich ontwikkelde, bouwde het voort op Robotic Process Automation (RPA) door Reinforcement Learning (RL) en machine learning te integreren. Dit gaf AI-systemen het vermogen om patronen te herkennen en slimmere beslissingen te nemen, waardoor ze meer konden doen dan alleen repetitieve taken uitvoeren. In plaats van een vooraf gedefinieerde set regels te volgen, werden deze bots flexibeler en in staat om steeds complexere processen en repetitieve taken te automatiseren .
Bedrijfsimplementatie
| component | Belangrijkste competenties |
|---|
| Modelbeheersystemen | - Versiebeheer voor modelartefacten
- Orchestratie van het trainingstraject
- Monitoring van modelprestaties
|
| Gegevensverwerkingspipeline | - ETL-workflowautomatisering
- Validatie van de datakwaliteit
- Schema-evolutiebeheer
|
Hoewel deze systemen leermogelijkheden introduceerden, opereerden ze nog steeds binnen beperkte domeinen en vereisten ze uitgebreid menselijk toezicht om zich aan nieuwe scenario's aan te passen.
De opkomst van generatieve AI betekende letterlijk een paradigmaverschuiving in de architectuur en mogelijkheden van AI. Transformer-gebaseerde modellen brachten een revolutie teweeg in de natuurlijke taalverwerking . Deze modellen blinken uit in het creëren van content, het begrijpen van context en het genereren van mensachtige reacties.
Belangrijkste competenties
Integratiekader voor LLM
| Gebied | Belangrijkste componenten |
|---|
| Fundamentmodelarchitectuur | - Encoder-decoder implementaties
- Snelle technische systemen
- Contextvensterbeheer
- Tokenoptimalisatie
|
| Implementatie op bedrijfsniveau | - Modelquantisatie voor efficiëntie
- Inferentie-optimalisatie
- Cachingstrategieën
- Mechanismen voor taakverdeling
|
Deze fase bracht ons fundamentele LLM's (die fungeren als de redeneerkern van Agentic AI-architectuur) en tools zoals Copilot, die de manier waarop AI-systemen met menselijke gebruikers interageren fundamenteel veranderden.
Met Agentic AI betreden we nu het 'post-LLM-tijdperk', waarin AI verschuift van taakgerichte tools naar agents die complexe, onderling verbonden processen kunnen afhandelen. Agentic AI gaat verder dan traditionele automatisering en combineert eerdere AI-ontwikkelingen tot meer autonome systemen . Systemen genereren niet alleen content, maar handelen ook zelfstandig, nemen beslissingen en voeren taken met grotere autonomie uit.
De mogelijkheden ervan variëren van het uitvoeren van eenvoudige tot complexe taken.
Agenten kunnen qua complexiteit en mogelijkheden variëren, afhankelijk van uw behoeften. Zodra we het hebben over de uiteenlopende mogelijkheden van AI-agenten, krijgen we vaak de vraag: wat is het verschil tussen bots, copiloten en agents?
Is uw agentenstrategie een succes of een mislukking?
Vind het type agent dat uw doelen perfect zal behalen.
Handleiding voor Agentic AI Laten we, om het beter te begrijpen, de schakelaar omdraaien en kijken hoe een bot, een copiloot en een agent reageren op de simpele handeling van het aan- en uitzetten van een lamp. Laten we eens kijken wie van hen de situatie het beste kan verhelderen.
| Aspect | Bot | Tweede piloot | Autonome agenten |
|---|
| Gedrag in het gegeven scenario | Het lampje gaat alleen aan als de "aan"-knop is ingedrukt. | Stelt voor om het licht aan te doen als de kamer donker wordt, en wacht op goedkeuring. | Regelt automatisch de verlichting op basis van tijd, aanwezigheid, activiteiten en lumen. |
Nu we de evolutie van eenvoudige bots naar geavanceerde AI-agenten hebben onderzocht en hun specifieke mogelijkheden begrijpen, is de logische vraag: waar moet ik beginnen met het in kaart brengen van de mogelijkheden voor workflows met AI-agenten?
Nu je ziet hoe de mogelijkheden van Agentic AI variëren van een simpele bot tot een volledig autonome agent (nu is het aan jou hoe je daarop voortbouwt), is de hamvraag: waar word je het meest enthousiast van als je naar die matrix kijkt? "Klantgerichtheid", "Klantfocus", "Bedrijfsvoering" of "Strategische innovatie"?
Pas de systemen aan met behulp van vooraf gebouwde multi-agentnetwerken, waardoor de ontwikkeltijd en het risico worden verlaagd.
Gebruiksscenario-matrix voor Agentic AI Elke richting op de kaart vertegenwoordigt een ander soort kans. Maar om hun volledige potentieel te benutten, hangen twee belangrijke factoren af:
- De AI-volwassenheid van uw bedrijf: hoe klaar is uw organisatie voor de integratie van autonome besluitvorming?
- Jouw redeneermodel: welk AI-model is het meest geschikt als 'brein' voor jouw workflows?
Vraag 1. Hoe kunnen we prioriteit geven aan toepassingsscenario's voor agentische AI?
De X-as zou autonomieniveaus kunnen weergeven (bijvoorbeeld van ondersteunende AI tot volledig autonome AI). De Y-as kan de impact of de haalbaarheid weergeven (bijvoorbeeld van experimentele gebruiksscenario's tot waardevolle, schaalbare toepassingen). Prioriteringskader:
Vraag 2. Welk redeneermodel is het meest geschikt voor mijn AI-workflows met agenten?
Gezien het feit dat het modellenlandschap ook snel verandert met nieuwe releases die om de paar maanden verschijnen, met name de Claude Opus-lijn van Anthropic, de GPT-5.x-lijn van OpenAI en de Gemini Pro-lijn van Google, is het belangrijk om actuele benchmarks zoals τ²-bench (Sierra Research / Princeton) te raadplegen, in plaats van algemene ranglijsten.
Een voorbeeld van agentische AI-systemen Jouw reis naar een agentische AI begint hier.
De overgang van RPA naar Agentic AI markeert een verschuiving van automatisering naar autonomie. Succes komt echter niet simpelweg door de technologie te implementeren; het gaat erom deze strategisch in uw ecosysteem te integreren op een manier die de efficiëntie, besluitvorming en innovatie verbetert.
- Begin klein, denk groot – Start met gerichte toepassingen op gebieden zoals klantenservice of procesautomatisering, maar plan altijd voor transformatie op de lange termijn.
- Omarm hybride modellen – gebruik GPT-40 voor snelle besluitvorming en O3 voor diepgaande redenering om het beste van beide werelden te benutten.
- Bevorder een cultuur van AI-geletterdheid – Hoe beter uw teams de sterke en zwakke punten van AI begrijpen, hoe beter ze het potentieel ervan kunnen benutten.
- Geef prioriteit aan ethische AI – Naarmate AI meer autonomie krijgt, is het vaststellen van duidelijke ethische richtlijnen cruciaal om een verantwoorde inzet te garanderen.
- Blijf wendbaar – AI ontwikkelt zich razendsnel. De winnaars zullen degenen zijn die flexibele, toekomstbestendige systemen bouwen.
Uiteindelijk gaat Agentic AI er niet om menselijke intelligentie te vervangen, maar om deze te versterken. De bedrijven die succesvol zullen zijn, zijn de bedrijven die de perfecte balans vinden tussen menselijke creativiteit en de mogelijkheden van AI.
De hamvraag is dus: waar begin je je reis met agentische AI?
PS - In de volgende blogpost zie je Agentic AI in actie. Blijf op de hoogte voor meer!