AI-agenten die echt werk doen in jouw systemen

Een chatbot beantwoordt vooraf gedefinieerde vragen of genereert tekst met een LLM. Een AI-agent heeft een doel, redeneert over hoe het te bereiken, gebruikt externe tools (API's, databases, e-mail), voert acties uit en corrigeert zichzelf als iets mislukt. Het is het verschil tussen een assistent die informeert en een digitale medewerker die uitvoert.

Hangt af van de complexiteit. Productieagent (single-agent, 2-3 tools): €25.000-€50.000. Agenten met ML (classificatie, predictieve analyse): €50.000-€100.000. Enterprise multi-agent systemen (orchestratie, meerdere integraties): €100.000-€500.000+. Altijd met gedetailleerd voorstel vooraf.

Een functionele basisagent: 4-6 weken. Een complexe agent met meerdere integraties en multi-agent systeem: 8-16 weken. We leveren een functioneel prototype in week 3-5 om de aanpak te valideren voordat we de volledige versie bouwen.

We ontwerpen agenten met human-in-the-loop: acties met hoog risico (betalingen, externe communicatie, datawijzigingen) vereisen menselijke goedkeuring. Naarmate de agent betrouwbaarheid aantoont, kun je geleidelijk de autonomie uitbreiden. Elke beslissing wordt geregistreerd voor audit.

Data verwerkt op Europese servers, AVG-naleving vanaf het ontwerp. Agenten hebben alleen toegang tot de data die ze nodig hebben (principe van minimale bevoegdheden). Configureerbare guardrails: wat het wel kan doen, wat niet en wat toezicht vereist. Volledige audit van elke actie.

Ja, integratie met bestaande systemen is een van de kerncapaciteiten. We verbinden met HubSpot, Salesforce, SAP, Odoo, PostgreSQL, REST/GraphQL API's en elk systeem met een programmatische interface. Heeft het geen API, dan evalueren we alternatieven (gecontroleerde scraping, hybride RPA).

Je hoeft geen model van scratch te trainen. Agenten gebruiken voorgetrainde LLM's (OpenAI, Anthropic, Google) en hebben realtime toegang tot je data via tools. Wat je wel nodig heeft, is programmatische toegang tot je systemen en gedocumenteerde processen. Als je RAG gebruikt, heb je een kennisbank nodig (documenten, FAQ's, handleidingen).

Onze architectuur is modelagnostisch: je kunt wisselen tussen OpenAI, Anthropic, Google of open-source modellen zonder de agent te herschrijven. We monitoren kosten per uitvoering met budgetwaarschuwingen. Als een provider prijzen verhoogt, migreren we in uren, niet in weken. Dat continue monitoren van kosten, kwaliteit en modelversies in productie is LLMOps.

Ja. Nexo, ons eigen op Laravel gebouwde platform, draait 24/7 AI-agenten in productie: ze beheren projecttaken, bereiden klantantwoorden voor en registreren uitgevoerd werk, altijd met menselijk toezicht. De kosten per uitvoering, de foutpatronen en de guardrails die we aanbevelen komen uit die dagelijkse operatie, niet uit een paper.

Dat hangt af van het risiconiveau van de use case. Verordening (EU) 2024/1689 vereist transparantie, menselijk toezicht en traceerbaarheid, met boetes tot €35 miljoen of 7% van de wereldwijde omzet (het hoogste bedrag geldt) voor de zwaarste overtredingen. We ontwerpen elke agent vanaf het begin met beslissingslogging en human-in-the-loop, en dekken volledige naleving met onze service voor EU AI Act compliance.

Een AI-chatbot voert gesprekken en beantwoordt vragen. Een enterprise RAG-systeem antwoordt met je geverifieerde data. Een agent gaat verder en voert acties uit: systemen raadplegen, records aanmaken, communicatie versturen. Ze sluiten elkaar niet uit: veel agenten gebruiken RAG als bron van waarheid. Is de use case nog niet duidelijk, dan definieert een kort AI-advies traject deze voordat je in ontwikkeling investeert.