AI Agent
Simpele Uitleg
Een AI Agent is kunstmatige intelligentie die zelfstandig taken uitvoert. Je geeft een doel — "sorteer mijn inbox en beantwoord urgente e-mails" — en de agent pakt dit stap voor stap aan: e-mails lezen, prioriteit bepalen, antwoorden schrijven, extra informatie opzoeken. Het verschil met een chatbot? Die beantwoordt vragen, een agent doet het werk.
Technische Definitie
Een AI Agent is een autonoom systeem rondom een LLM dat in een redeneerlus werkt: (1) krijgt een doel, (2) bedenkt welke stappen nodig zijn via chain-of-thought redeneren, (3) voert acties uit via tools (zoeken, database raadplegen, e-mail versturen), (4) evalueert het resultaat, (5) besluit de volgende stap of stopt. Dit heet de ReAct-architectuur (Reasoning + Acting), waarbij het LLM als "brein" fungeert en externe tools als "handen en ogen".
Waarom Dit Belangrijk Is
AI Agents zijn de volgende stap na chatbots. ChatGPT beantwoordt vragen, maar jij moet alles zelf doen met die antwoorden. Een agent doet het werk voor je.
Praktisch: normale AI zegt "je kunt een follow-up e-mail sturen naar deze 5 leads." Een agent stuurt die 5 e-mails direct, gepersonaliseerd per lead, controleert of ze zijn aangekomen, en zet een reminder. Processen die nu 8 uur per dag kosten — data-invoer, lead follow-up, support tickets — worden tot 80% geautomatiseerd.
Maar agents maken ook fouten. Daarom heb je human-in-the-loop nodig: een mens die meekijkt bij kritische beslissingen. Hoe je dat als team organiseert leer je in AI als Teamsport.
Hoe Het Werkt
Denk aan een agent als een junior medewerker met superkrachten én beperkingen. Je geeft een taak: "Analyseer onze verkoopcijfers van Q1 en maak een rapport."
De agent denkt: "Ik heb verkoopcijfers nodig" → zoekt de database → vindt data → "Ik moet dit analyseren" → schrijft code om trends te vinden → "Ik moet een rapport maken" → genereert document met grafieken.
Op elk moment kan de agent vastlopen ("database niet bereikbaar") en een andere aanpak proberen. Dit combineren van redeneren en acties is wat een agent krachtig maakt. Maar de beperking is ook reëel: bij vage doelen neemt de agent verkeerde beslissingen.
Met Claude Code zie je dit in actie: de agent schrijft code, runt tests, fixt fouten, en maakt commits — volledig zelfstandig. Meer leren over agentic workflows? Volg de Claude Code Masterclass.
Use Cases
Customer support automatiseren
Een support team zet een agent in die tickets leest, oplossingen zoekt in de kennisbank, en antwoorden stuurt naar klanten. Bij complexe cases stuurt de agent het door naar een mens met een samenvatting. Bedrijven zien 60-80% van routine-tickets automatisch afgehandeld.
Sales lead opvolging
Een sales team laat een agent dagelijks leads checken die niet reageerden, gepersonaliseerde follow-ups schrijven op basis van de demo-notities, en e-mails versturen met de juiste timing. Wat 3 uur per dag kostte, doet de agent in 10 minuten.
Data-analyse en rapportage
Agent haalt data uit Salesforce, analyseert trends, maakt visualisaties, schrijft conclusies, en mailt het rapport naar het managementteam. Elke maandagochtend automatisch een week-rapport — geen handwerk meer.
Team-breed AI inzetten
De echte winst zit niet in één agent, maar in agents voor elk team. Marketing, finance, HR — iedereen profiteert. In AI als Teamsport leer je hoe je agents organisatie-breed uitrolt zonder chaos.
Voorbeelden
Chatbot vs. agent in de praktijk
Agent: je zegt "Stuur follow-ups naar alle leads die niet reageerden na hun demo." De agent checkt het CRM, vindt 23 leads, leest de demo-notities, schrijft gepersonaliseerde e-mails, en verstuurt ze met de juiste timing.
Het verschil: de chatbot geeft advies, de agent voert het uit.
Wanneer een agent faalt
De les: agents hebben duidelijke grenzen nodig ("bestel max 20 stuks") en moeten bij grote beslissingen om bevestiging vragen. Ga nooit uit van "common sense".
Claude Code als agent
Veelgemaakte Fouten
"Laat de agent maar helemaal zelfstandig werken"
Agents maken fouten. Zet altijd checks in: bij grote uitgaven → bevestiging, bij klant-e-mails → menselijke review voor de eerste 50, bij data wissen → backup eerst. Human-in-the-loop is geen optie, het is een vereiste.
"AI agents begrijpen wat je bedoelt"
Agents volgen patronen, ze hebben geen echt begrip. "Verbeter onze sales" is te vaag. "Check elke dag nieuwe leads, stuur een welkomstmail binnen 1 uur, en plan een follow-up call na 3 dagen" is concreet. Goede prompt engineering is de basis.
"Geef de agent toegang tot alles"
Als je een agent database-toegang geeft, kan die per ongeluk data wissen. Geef read-only access waar mogelijk. Bouw limieten in voor budgetten, aantallen e-mails per dag, en kritieke acties. Via MCP kun je precies definiëren welke tools een agent mag gebruiken.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Wat is het verschil tussen een chatbot en een AI agent?
Zijn AI agents veilig voor bedrijfsgebruik?
Moet je kunnen programmeren om een AI agent te bouwen?
Hoeveel kost een AI agent?
Gerelateerde Termen
Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?