Inleiding
AI-agenten zijn snel aan het uitgroeien tot een van de meest transformatieve hulpmiddelen in de technologie. In tegenstelling tot traditionele software kunnen deze systemen hun omgeving waarnemen, beslissingen nemen en actie ondernemen – allemaal zonder expliciete stap-voor-stap programmering. Of het nu gaat om het beantwoorden van vragen van klanten, het detecteren van beveiligingsrisico’s of het analyseren van enorme datasets, AI agents kunnen onvermoeibaar op de achtergrond werken of direct reageren op input van gebruikers.
In deze post verkennen we Wat AI-agenten zijn, de soorten en voordelen van het gebruik ervan en een praktisch voorbeeld van het bouwen van een AI-agent met n8n en LangChain – zodat u een blauwdruk krijgt om je eigen agent te maken.
Wat zijn AI-agenten en hoe werken ze?
Een AI-agent is een autonoom systeem dat:
- Ontvangt gegevens (via sensoren zoals tekst, afbeeldingen of systeemgebeurtenissen)
- Verwerkt invoer via een redeneermachine (vaak een Large Language Model)
- Neemt acties (via actuatoren zoals API-aanroepen of databasequery’s)
- Leert en past zich na verloop van tijd aan op basis van feedback.
Moderne AI-agenten gebruiken LLM’s om natuurlijke taal te begrijpen, aanwijzingen te volgen voor redeneringen in meerdere stappen en gestructureerde uitvoer te produceren die workflows in andere systemen in gang kan zetten.
Soorten AI-agenten
- Eenvoudige reflexagenten – Reageren zonder geheugen op de huidige situatie.
- Modelgebaseerde reflexagenten – Onderhouden een intern model van de wereld.
- Doelgerichte agenten – Plan stappen in de richting van een bepaald doel.
- Op nut gebaseerde agenten – Optimaliseren voor de “beste” uitkomst op basis van meerdere factoren.
- Lerende agents- Verbeteren na verloop van tijd door feedback en aanpassing.
De meeste echte LLM-agents combineren aspecten van al deze typen.
Voordelen van AI-agents
Volgens het rapport State of AI Agents van LangChain, 51% van de bedrijven gebruikt al AI-agents in de productie, wat voordelen oplevert zoals:
- Snellere besluitvorming – Onderzoek en analyse automatiseren.
- Hogere productiviteit – teams bevrijden van repetitieve taken.
- Betere klantervaringen – Directe, 24/7 reacties.
- Versnelde ontwikkeling – Ondersteunende codering, debugging en documentatie.
- Verbeterde data kwaliteit – Consistentie afdwingen en fouten in een vroeg stadium opsporen.
Hoe een AI Agent bouwen met n8n en LangChain
1. Bepaal het doel
Bepaal wat je agent moet doen (bijv. verkoopgegevens analyseren, tickets van klanten afhandelen) en schets de kerncomponenten – LLM, geheugen en logica voor redeneren.
2. Stel je omgeving in
Gebruik n8n (zelf gehost of in de cloud) om workflows te orkestreren en tools te integreren.
3. Bereid je gegevens voor In het voorbeeld uit de handleiding wordt een SQLite klantendatabase gedownload, uitgepakt en lokaal opgeslagen.
4. Verbind de LLM via LangChain
- Gebruik het LangChain SQL Agent node om je database te bevragen.
- Voeg geheugen toe (bijv. Window Buffer Memory) om context te bewaren tussen queries.
- Kies je model (zoals
gpt-4-turbo) en stel de temperatuur in voor de uitgangsstijl.
5. Testen en verbeteren Stel vragen in natuurlijke taal zoals “Wat zijn onze best verkopende producten?” en verfijn de prompt of geef het databaseschema door voor efficiëntie.
Conslusie
AI-agenten zijn niet alleen een futuristisch concept – ze geven nu al een nieuwe vorm aan bedrijfstakken. Met frameworks als LangChain en workflowtools als n8n hoef je geen AI-onderzoeker te zijn om er een te bouwen. De sleutel is klein beginnen: definieer een duidelijk doel, verbind de juiste tools en itereer met feedback uit de praktijk.
Dezelfde basisprincipes zijn van toepassing bij het bouwen van een assistent voor de klantenservice, een gegevensanalist of een autonome systeemmonitor. Hoe sneller je begint te experimenteren, hoe sneller je deze digitale teamgenoten aan het werk kunt zetten.
