Parallel Agents
Parallel AI Agents
Simpele Uitleg
Parallel agents zijn meerdere AI agents die tegelijkertijd aan verschillende taken werken — zoals een team van medewerkers die elk hun eigen opdracht oppakken in plaats van alles achter elkaar te doen. In plaats van dat één AI eerst taak A doet, dan taak B, dan taak C, pakken drie agents elk één taak tegelijk op. Het resultaat: werk dat normaal een uur kost, is in twintig minuten klaar.
Technische Definitie
Parallel agents zijn onafhankelijke LLM-sessies die gelijktijdig draaien, elk met een eigen context window, tooling en instructies. Ze delen geen geheugen of state — elke agent werkt in volledige isolatie. Coördinatie gebeurt door een lead agent (bij Agent Teams) of door de gebruiker zelf (bij handmatig meerdere sessies openen). Tools als Claude Code, OpenAI Codex en Cursor ondersteunen inmiddels parallel agent-uitvoering.
Waarom Dit Belangrijk Is
Eén AI-agent is slim, maar werkt lineair: stap voor stap, taak voor taak. Bij grotere projecten loop je tegen een muur. Een codebase van 100 bestanden reviewen? Dat kost één agent een half uur — en halverwege raakt het context window vol.
Parallel agents doorbreken die limiet. Drie agents die elk 33 bestanden reviewen, zijn drie keer zo snel en hebben elk hun volle context beschikbaar. Hetzelfde geldt voor research, content-creatie of data-analyse.
Voor bedrijven betekent dit: complexe taken die voorheen te groot waren voor AI, worden nu haalbaar. In de Claude Code Masterclass leer je hoe je parallel agents inzet op echte projecten.
Hoe Het Werkt
Denk aan een restaurant. Eén kok die vijf gerechten achter elkaar maakt, is langzaam. Vijf koks die elk één gerecht tegelijk maken, zijn veel sneller.
Zo werkt het met parallel agents:
1. Je hebt een grote taak (bijvoorbeeld: "test deze hele applicatie")
2. Je splitst het op in onafhankelijke stukken ("test de login", "test het dashboard", "test de checkout")
3. Elke agent krijgt één stuk en werkt zelfstandig
4. De resultaten worden samengevoegd tot één geheel
Belangrijk: de taken moeten onafhankelijk zijn. Als agent B het resultaat van agent A nodig heeft, kan het niet parallel. Dat is net als koken: het dessert kan tegelijk met het hoofdgerecht, maar de saus moet af zijn voor je hem op het bord doet.
Tools als Claude Code maken dit makkelijk met Agent Teams — je geeft één opdracht en de lead agent verdeelt automatisch het werk. Wil je dit leren? In de ChatGPT, Claude & Gemini Masterclass behandelen we multi-agent workflows.
Use Cases
Parallelle code review
Een development team laat drie agents tegelijk een codebase reviewen: één op security, één op performance, één op code-kwaliteit. In 15 minuten heb je drie grondige reviews in plaats van één haastige.
Content productie opschalen
Een marketing team moet tien productpagina's schrijven. In plaats van één voor één laten ze vijf agents tegelijk werken. Elke agent krijgt twee pagina's met dezelfde tone-of-voice richtlijnen.
Data-analyse over meerdere bronnen
Een management team wilt drie concurrenten analyseren. Drie agents pakken elk één concurrent, de resultaten worden samengevoegd tot één vergelijkend rapport.
Team-breed AI inzetten
Elk teamlid runt zijn eigen agent op zijn eigen taken. De ontwikkelaar laat code genereren, de marketeer content schrijven, de HR-manager vacatureteksten opstellen — allemaal tegelijk. Dat is AI als teamsport.
Voorbeelden
Eén agent vs. drie parallel
Met één agent: 30 functies achter elkaar → 40 minuten, en na functie 20 verliest het model context.
Met drie parallel agents: elk 10 functies → 14 minuten, en elke agent houdt volle focus. Het verschil groeit exponentieel bij grotere projecten.
Wanneer parallel NIET werkt
De frontend heeft de API nodig, de API heeft de database nodig. Dit is sequentieel — parallel agents helpen hier niet. Gebruik parallel agents alleen voor taken zonder onderlinge afhankelijkheden, zoals The Pragmatic Engineer beschrijft.
Veelgemaakte Fouten
"Meer agents is altijd beter"
Elke agent heeft coördinatie-overhead nodig. Tien agents op een taak die je in drie stukken kunt splitsen, verspilt tokens en maakt het resultaat lastiger samen te voegen. Begin met 2-3 agents en schaal op als het werkt.
"Parallel agents kunnen samenwerken aan één bestand"
Parallel agents werken in isolatie — ze weten niet van elkaar. Als twee agents hetzelfde bestand wijzigen, krijg je conflicten. Splits taken zo dat elke agent zijn eigen bestanden of domeinen heeft.
"Ik kan parallel agents zonder controle laten draaien"
Altijd plan approval gebruiken bij Agent Teams. Agents kunnen hallucineren of verkeerde aannames maken. Zonder toezicht vermenigvuldigen fouten zich over alle parallelle sessies.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Hoeveel agents kan ik tegelijk laten draaien?
Kost parallel werken meer geld?
Wat is het verschil met Agent Teams?
Hoe leer ik parallel agents effectief inzetten?
Gerelateerde Termen
Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?