Agentificatie van AI: platformisering omarmen voor schaalbaarheid

Agentic AI ​​markeert een paradigmaverschuiving van reactieve AI-systemen naar autonome, doelgerichte digitale entiteiten die in staat zijn tot cognitief redeneren, strategische planning, dynamische uitvoering, leren en continue aanpassing aan een complexe, realistische omgeving. Dit artikel presenteert een technische verkenning van Agentic AI, verduidelijkt definities, ontleedt de gelaagde architectuur, analyseert opkomende ontwerppatronen en schetst beveiligingsrisico’s en governance-uitdagingen. Het doel is om leiders van bedrijven strategisch toe te rusten voor de implementatie en opschaling van agentgebaseerde systemen in productieomgevingen.

1. Terminologie ondubbelzinnig maken: AI, GenAI, AI-agents en Agentic AI

De belangrijkste technologische trends van Capgemini en Gartner voor 2025 benadrukken Agentic AI als een toonaangevende trend. Laten we daarom de verschillende termen eens goed bekijken en begrijpen.

1.1 Kunstmatige intelligentie (AI)

AI omvat computationele technieken zoals symbolische logica, supervised en unsupervised learning en reinforcement learning. Deze methoden excelleren in gedefinieerde domeinen met vaste inputs en doelen. Hoewel ze krachtig zijn voor patroonherkenning en besluitvorming, mist traditionele AI autonomie, geheugen en redeneervermogen, waardoor het vermogen om adaptief te opereren of zelfstandig actie te ondernemen, beperkt is.

1.2 Generative AI (GenAI)

Generative AI verwijst naar deep learning-modellen – voornamelijk grote taal- en diffusiemodellen – die getraind zijn om de statistische distributie van invoergegevens, zoals tekst, afbeeldingen of code, te modelleren en coherente, mensachtige output te genereren. Deze basismodellen (zoals GPT-4, Claude en Gemini) zijn vooraf getraind op enorme datasets met behulp van zelf-supervised learning en blinken uit in het produceren van syntactisch en semantisch rijke content over verschillende domeinen heen.

Ze blijven echter fundamenteel reactief – ze reageren alleen op gebruikersaanwijzingen zonder aanhoudende intentie – en stateloos, zonder herinnering aan eerdere interacties. Cruciaal is dat ze doelonafhankelijk zijn en geen intrinsieke doelstellingen of mogelijkheden voor langetermijnplanning hebben. Hoewel ze generatief zijn, zijn ze niet autonoom en vereisen ze orkestratie om deel te nemen aan complexe workflows of agentsystemen.

1.3 AI-agents

Een agent is een intelligent softwaresysteem dat is ontworpen om zijn omgeving autonoom waar te nemen, erover te redeneren, beslissingen te nemen en acties uit te voeren om specifieke doelen te bereiken.

AI-agents combineren besluitvormingslogica met het vermogen om binnen een omgeving te handelen. Belangrijk is dat AI-agents al dan niet LLM’s kunnen gebruiken . Veel traditionele agents werken met symbolisch redeneren, optimalisatielogica of reinforcement learning-strategieën zonder begrip van natuurlijke taal. Hun intelligentie is taakspecifiek en logicagedreven, in plaats van taaleigen.

Bovendien vallen LLM-gestuurde assistenten (bijv. ChatGPT, Claude, Gemini) onder de bredere categorie AI-agents wanneer ze worden ingezet in interactieve contexten, zoals klantenondersteuning, helpdeskautomatisering of productiviteitsverhoging, waar ze input ontvangen, redeneren en reageren. In hun basisvorm zijn deze systemen echter reactief, meestal stateloos en missen ze planning of geheugen , waardoor ze AI-agents zijn, maar niet agentic . Ze worden pas agentic AI ​​wanneer ze worden georkestreerd met mechanismen voor geheugen, toolgebruik, doeldecompositie en autonomie.

1.4 Agentic AI

Agentic AI ​​is een aparte klasse waarin LLM’s fungeren als cognitieve engines binnen multimodale agents die het volgende bezitten:

• Autonomie : werken met minimale menselijke begeleiding
• Toolgebruik : API’s, zoekmachines, databases aanroepen en scripts uitvoeren
• Blijvend geheugen : leren en verfijnen tijdens interacties
• Plannen en zelfreflectie : Doelen opsplitsen, strategieën herzien
• Rolfluïditeit : werk solo of werk samen in systemen met meerdere agents

Bij Agentic AI staan ​​LLM’s altijd centraal, omdat:

• De agent moet doelstellingen begrijpen die in natuurlijke taal zijn geformuleerd.
• Er moet in dubbelzinnige, ongestructureerde contexten kunnen worden geredeneerd.
• Het plannen, analyseren en reflecteren op taken vereist taaleigen cognitie.

Laten we dit eens met een paar voorbeelden bekijken: in de klantenservice routeert een AI-agent tickets op basis van intentie, terwijl Agentic AI problemen autonoom oplost met behulp van kennis-, geheugen- en betrouwbaarheidsdrempels. In DevOps genereren agents waarschuwingen; Agentic AI onderzoekt, herstelt, test en implementeert oplossingen met minimale menselijke input.

Agentic AI = AI-First Platform Layer waar taalmodellen, geheugensystemen, toolintegratie en orkestratie samenkomen om de runtimebasis te vormen voor intelligent, autonoom systeemgedrag.

AI-agents zijn GEEN Agentic AI. Een AI-agent is taakspecifiek, terwijl Agentic AI doelgericht is. Beschouw een AI-agent als een starter: getalenteerd en energiek, maar wachtend op instructies. U geeft ze een ticket of taak en ze werken binnen vastgestelde kaders. Agentic AI daarentegen is uw belangrijkste consultant of leider. U beschrijft de bedrijfsdoelstelling en zij brengen het gebied in kaart, delegeren, herhalen, voeren uit en houden u op de hoogte terwijl ze naar het doel toe werken.

2. Referentiearchitectuur: Agentic AI Stack

2.1 Cognitieve laag (Plannen en redeneren)

• Foundation Models (LLM’s): kernredeneersysteem (OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 3, Meta Llama 3).
• Uitgebreide planningsmodules: Chain-of-Thought (CoT), Tree of Thought (ToT), ReAct, Graph-of-Thought (GoT).
• Metacognitie: Zelfkritiek, reflectielussen (Reflectie, AutoGPT Zelfevaluatie).

2.2 Geheugenlaag (Status)

Om informatie te bewaren en terug te halen. Dit kan informatie zijn van eerdere runs of de vorige stappen die in de huidige run zijn genomen (d.w.z. de redenering achter hun acties, de tools die ze hebben aangeroepen, de informatie die ze hebben opgehaald, enz.). Het geheugen kan bestaan ​​uit sessiegebaseerd kortetermijngeheugen of persistent langetermijngeheugen.

• Episodisch geheugen: conversatie-/thread-lokaal geheugen voor context-continuïteit.
• Semantisch geheugen: langetermijnopslag van feiten, inbeddingen en vectorzoekopdrachten
• Procedureel geheugen: statusovergangen op taakniveau, agentlogboeken, traceringen van fouten/successen.

2.3 Tool-aanroeplaag

Agents kunnen acties ondernemen om taken uit te voeren en tools aanroepen als onderdeel van de acties. Dit kunnen ingebouwde tools en functies zijn, zoals surfen op het web, het uitvoeren van complexe wiskundige berekeningen en het genereren of uitvoeren van uitvoerbare code die reageert op de vraag van een gebruiker. Agents hebben toegang tot geavanceerdere tools via externe API-aanroepen en een speciale Tools-interface. Deze worden aangevuld door augmented LLM’s, die de mogelijkheid bieden om tools aan te roepen vanuit code die door het model is gegenereerd via functieaanroepen, een gespecialiseerde vorm van toolgebruik.

2.4 Orkestratielaag

• Agent Frameworks: LangGraph (DAG-gebaseerde orkestratie), Microsoft AutoGen (multi-agentinteractie), CrewAI (rolgebaseerde delegatie).
• Planner/Executor-architectuur: isoleert planningslogica (doelontleding) van executor-agents (toolbinding + resultaatvalidatie).
• Samenwerking tussen meerdere agents: berichtenprotocollen, beurtwisseling, rolonderhandelingen (gebaseerd op varianten van het BDI-model).

2.5 Controle, beleid en bestuur

• Guardrails: Snelle validators (Guardrails AI), semantische filters, intent firewalls.
• Human-in-the-Loop (HITL): controleer controlepunten en escalatietriggers.
• Observeerbaarheid: Telemetrie voor prompt drift, frequentie van gereedschapsaanroepen en geheugendivergentie.
• ABOM (Agentic Bill of Materials): Register van agentdoelen, afhankelijkheden, geheugenbronnen en toegangsomvang van tools.

3. Agentic patronen in de praktijk

(Bron-OWASP)

Naarmate Agentic AI zich ontwikkelt, ontstaat er een reeks modulaire, herbruikbare patronen – die dienen als architecturale primitieven die schaalbaar systeemontwerp vormgeven, consistente engineeringpraktijken bevorderen en een gedeelde vocabulaire bieden voor governance en dreigingsmodellering. Deze patronen belichamen verschillende rollen, coördinatiemodellen en cognitieve strategieën binnen agent-based ecosystemen.

• Reflectieve agent : Agents die iteratief hun eigen output evalueren en bekritiseren om de prestaties te verbeteren. Voorbeeld: AI-codegeneratoren die hun eigen output beoordelen en debuggen, zoals Codex met zelfevaluatie.
• Taakgerichte agent : Agents die zijn ontworpen om specifieke taken met duidelijke doelstellingen uit te voeren. Bijvoorbeeld: Geautomatiseerde klantenservicemedewerkers voor het plannen van afspraken of het verwerken van retouren.
• Zelflerende en adaptieve agents: agents passen zich aan door continu te leren van interacties en feedback. Voorbeeld: copiloten passen zich in de loop van de tijd aan gebruikersinteracties aan, leren van feedback en passen reacties aan om beter aan te sluiten bij gebruikersvoorkeuren en veranderende behoeften.
• RAG-gebaseerde agent : Dit patroon maakt gebruik van Retrieval Augmented Generation (RAG), waarbij AI-agents dynamisch gebruikmaken van externe kennisbronnen om hun besluitvorming en reacties te verbeteren. Voorbeeld: agents die realtime op internet surfen voor onderzoeksondersteuning.
• Planning Agent: Agents bedenken en voeren autonoom meerstappenplannen uit om complexe doelen te bereiken. Voorbeeld: Taakbeheersystemen die taken organiseren en prioriteren op basis van gebruikersdoelen.
• Contextbewuste agent:  Agents passen hun gedrag en besluitvorming dynamisch aan op basis van de context waarin ze opereren. Voorbeeld: slimme thuissystemen die instellingen aanpassen op basis van gebruikersvoorkeuren en omgevingsomstandigheden. 
• Coördinerende agent : Agents faciliteren samenwerking, coördinatie en tracking, wat zorgt voor een efficiënte uitvoering. Voorbeeld: een coördinerende agent wijst subtaken toe aan gespecialiseerde agents, zoals in AI-gestuurde DevOps-workflows waarbij één agent implementaties plant, een andere de prestaties bewaakt en een derde rollbacks afhandelt op basis van systeemfeedback.
• Hiërarchische agents : Agents zijn hiërarchisch georganiseerd en beheren workflows met meerdere stappen of gedistribueerde controlesystemen. Voorbeeld: AI-systemen voor projectmanagement waarbij agents op een hoger niveau toezicht houden op de taakdelegatie.
• Gedistribueerd agent-ecosysteem : Agents werken samen binnen een gedecentraliseerd ecosysteem, vaak in toepassingen zoals IoT of marktplaatsen. Voorbeeld: autonome IoT-agents die slimme apparaten voor thuisgebruik beheren of een marktplaats met kopers- en verkopersagents.
• Human-in-the-loop-samenwerking : Agents opereren semi-autonoom onder menselijk toezicht. Voorbeeld: AI-ondersteunde medische diagnosetools die aanbevelingen doen, maar artsen de mogelijkheid geven om definitieve beslissingen te nemen.

4. Beveiligings- en risicokader

Agentic AI introduceert nieuwe en zeer reële aanvalsvectoren zoals (niet-uitputtend):

• Geheugenvergiftiging – Agents kunnen worden misleid om valse informatie op te slaan die later de besluitvorming beïnvloedt
• Misbruik van tools – Agents met toegang tot tools of API’s kunnen worden gemanipuleerd om schade te veroorzaken
• Privilegeverwarring – Agents met ruimere privileges, ook wel bekend als de “Verwarde Agent”, kunnen worden uitgebuit om ongeoorloofde acties uit te voeren
• Cascaderende hallucinaties – Eén onjuiste AI-uitvoer veroorzaakt een reeks slechte beslissingen, vooral in systemen met meerdere agents
• Overmatig vertrouwen in agents – Vooral in co-pilootopstellingen kunnen gebruikers blindelings AI-suggesties volgen

 5. Strategische overwegingen voor de leiders van de onderneming

5.1 Platformisering

• Beschouw Agentic AI als een platformfunctie, niet als een app-functie.
• Abstracte orkestratie, geheugen en toolinterfaces voor herbruikbaarheid.

5.2 Vertrouwenstechniek

• Investeer in AI-observatiepijplijnen.
• Behoud de afstamming van agentbeslissingen, toolaanroepen en geheugenwijzigingen

5.3 Capaciteitsbereik

• Geef duidelijk aan welke bedrijfsfuncties dit zijn:
• LLM-augmented (copiloot)
• Agentgestuurd (semi-autonoom)
• Volledig autonoom (hands-off)

5.4 Voorkomen en beheersen van bedreigingen

• Integreer bedreigingsmodellering in uw softwareontwikkelingscyclus – vanaf het begin, niet na de implementatie
• Ga verder dan traditionele frameworks: verken AI-specifieke modellen zoals het MAESTRO-framework dat is ontworpen voor Agentic AI
• Pas Zero Trust-principes toe op AI-agents: ga nooit standaard uit van veiligheid.
• Implementeer Human-in-the-Loop (HITL)-controles: cruciale beslissingen moeten door mensen worden gevalideerd
• Beperk en controleer de toegang van agents: beperk wat AI-agents kunnen zien en doen, en controleer alles

5.5 Bestuur

• Werk samen met de afdeling Risicobeheer, Juridische zaken en Compliance om acceptabele grenzen voor autonomie te definiëren.
• Houd de mogelijkheden, afhankelijkheden en faalmodi van elke agent bij, zoals softwarecomponenten.
• Identificeer bedrijfsprocessen die kunnen profiteren van ‘agentificatie’ en identificeer de digitale persona’s die aan de bedrijfsprocessen zijn gekoppeld.
• Identificeer de risico’s die aan elke persona verbonden zijn en ontwikkel beleid om deze te beperken.  

6. Conclusie: Het bouwen van de autonome onderneming

Agentic AI is niet zomaar een extra intelligentielaag – het is een nieuwe klasse digitale actoren die de basisprincipes van de rol van software in bedrijfsecosystemen ter discussie stelt. Het herdefinieert software van passieve responder tot actieve orkestrator. Van copiloten naar co-creators, van assistenten naar autonome strategen, markeert Agentic AI de verschuiving van uitvoering naar cognitie, en van automatisering naar orkestratie.

Voor bedrijfsleiders is de boodschap duidelijk: Agentification is geen feature, maar een herdefinitie van enterprise intelligence. Net zoals cloud-native infrastructuur transformeerde en DevOps de softwarelevering een nieuwe vorm gaf, zal Agentic AI de enterprise-architectuur zelf een nieuwe vorm geven.

En dit is de architectonische waarheid: Agentic AI kan niet opschalen zonder platformisering.

Om Agentic AI in alle bedrijfsdomeinen te kunnen operationaliseren, moeten ondernemingen AI-native platformen bouwen: modulair, samenstelbaar en ontworpen voor autonome uitvoering.

De toekomst zal niet bepaald worden door degenen die AI simpelweg implementeren. Die zal bepaald worden door degenen die het platformiseren, beveiligen en opschalen.