AI gaat een nieuw tijdperk in: dat van de autonome agenten ! Stel je AI's voor die redeneren, plannen en handelen. Ze beheren je agenda, beantwoorden je e-mails, automatiseren complexe taken en interageren met je tools om workflows uit te voeren. Dit zou je dagelijkse zakelijke en persoonlijke leven radicaal kunnen veranderen. Welke tools moet u kiezen? Hoe kunt u ze in uw voordeel gebruiken? Duik in de wereld vanAgentschappelijke AI !
Zo'n tweeënhalf jaar na de schokgolf van ChatGPT zet kunstmatige intelligentie weer een grote stap voorwaarts. Na de Generatieve AI die inhoud kunnen maken (tekst, afbeeldingen, code), zoals ChatGPT, Gemini of Copilot, dit is het tijdperk van AI-agenten.
Hun fundamentele verschil: ze wachten niet gewoon op een instructie om een reactie te genereren, ze handelen. Een AI-agent kan een door een mens gestelde doelstelling interpreteren, deze opsplitsen in logische stappen, informatie zoeken (op het web of elders), redeneren over de verzamelde informatie en verschillende softwaretools aansturen (surfen op het web, een e-mail versturen, interageren met een API, code uitvoeren...) om haar missie autonoom uitvoeren. Om ze te onderscheiden van andere AI's, spreken we vanAgentschappelijke AI.
Industrieleiders zijn eensgezind:
- Sam Altman (OpenAI) 2025 wordt het jaar van de AI-agenten
- Bill Gates Agent gaat een revolutie teweegbrengen in de IT, net als de overgang van commando's naar pictogrammen".
- Jensen Huang (NVIDIA) Het tijdperk van AI-agenten is een miljardenkans".
Deze systemen betekenen een aanzienlijke vooruitgang en beloven de manier waarop we werken en met technologie omgaan radicaal te veranderen. Maar wat zijn ze precies, waar komen ze vandaan en welke impact zullen ze hebben?
Wat is een AI-agent?
Een artificial intelligence agent is een systeem of programma dat in staat is om autonoom taken uit te voeren namens een gebruiker of een ander systeem, door zijn eigen workflow te ontwerpen en beschikbare tools te gebruiken.
Dit onderscheidt hen van chatbots die eenvoudigweg inhoud genereren als reactie op instructies, en traditionele software die taken uitvoert die door de ontwikkelaars zijn bepaald. AI-agenten hebben het vermogen om zelfstandig, zonder expliciete instructies, de beste acties te kiezen om deze doelen te bereiken.
Verschillen tussen AI- en LLM-agenten
Het is cruciaal om AI-agenten te onderscheiden van belangrijkste taalmodellen (LLM) en andere conventionele AI-systemen.
LLM's werken, net als ChatGPT, voornamelijk op basis van de gegevens waarop ze zijn getraind.. Hun kennis is daarom beperkt tot deze gegevens. Ze voeren over het algemeen een enkele inferentie of voorspelling uit op basis van de zoekopdracht van de gebruiker. Tenzij expliciet geïmplementeerd, is er geen beheer van sessiegeschiedenis of lopende context (zoals chatgeschiedenis).
Omgekeerd breiden agenten de mogelijkheden van taalmodellen tools gebruiken om in realtime informatie op te vragen, acties in de echte wereld voor te stellen en zelfstandig complexe taken te plannen en uit te voeren.
Ze een sessiegeschiedenis beheren (zoals chatgeschiedenis) om multi-turn inferentie/voorspelling mogelijk te maken op basis van gebruikersverzoeken en beslissingen in de orkestratielaag. De agent werkt cyclisch totdat het zijn doel heeft bereikt. Een LLM genereert, een AI-agent handelt.
LLM's zijn de hersenen van agenten
Het hart van AI-agenten wordt vaak gevormd door LLM's, die geavanceerde mogelijkheden bieden om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren.
Agenten kunnen een of meer taalmodellen gebruiken om te beslissen wanneer en hoe van de ene toestand naar de andere over te gaan, en om externe hulpmiddelen te gebruiken om veel complexe taken uit te voeren die moeilijk of onmogelijk zouden zijn voor het model alleen.
De echte innovatie ligt echter in de manier waarop deze modellen worden uitgebreid met agentische mogelijkheden. Agenten zijn als lagen bovenop taalmodellen die informatie observeren en verzamelen, input leveren aan het model en samen een actieplan genereren.
Zijn gepersonaliseerde GPT's AI-agenten?
Dat hangt ervan af. Een aangepaste GPT gemaakt via het OpenAI GPT-platform is in feite een gespecialiseerde LLM met specifieke instructies en kennis.
Als het gewoon vragen beantwoordt op basis van zijn gegevens, is het geen agent. Als deze aangepaste GPT echter is geconfigureerd met 'Acties' die interactie mogelijk maken met externe API's (zoeken op het web, verbinding maken met een klantendatabase, een e-mail sturen via Zapier), dan krijgt het de mogelijkheden van een agent.
Het kan waarnemen (via de API), redeneren (LLM) en handelen (via de API). De grens wordt daarom bepaald door het vermogen om op de omgeving in te werken en verder te gaan dan alleen het genereren van tekst.
Voorbeelden van het gebruik van AI-agenten
AI-agenten beginnen te worden geïntegreerd in verschillende vakgebieden:
IT en ontwikkeling
- Taak automatisering : code-implementatie, systeembewaking, incidentbeheer.
Voorbeelden van tools/platforms : kaders zoals AutoGen (Microsoft Research) of CrewAI maken het mogelijk om teams van agenten samen te stellen voor complexe taken (ontwikkeling, testen). AIOps-platforms integreren agentgebaseerde mogelijkheden voor proactieve probleemoplossing. GitHub Copilot Werkruimte (GitHub/Microsoft) ontwikkelt zich tot een agent die ontwikkelingstaken kan plannen en uitvoeren op basis van een beschrijving in natuurlijke taal.
- Systeemcontrole en onderhoud AI-agenten bewaken IT-infrastructuren in realtime om afwijkingen proactief te detecteren en op te lossen en zo de betrouwbaarheid van het systeem te verbeteren.
De ster van de agenten : Manus
Manus, in maart 2025 gelanceerd door de Chinese start-up Monica, is de belichaming van de revolutie van autonome agenten. Het presenteert zichzelf als de de eerste autonome AI-agent voor algemeen gebruikHet kan complexe taken plannen, denken en uitvoeren zonder voortdurend menselijk toezicht.
Het voert taken uit van A tot Z (financiële analyse, CV-analyse, rapportgeneratie, webontwikkeling) en werkt asynchroon in de cloud: het gaat zelfs door als de gebruiker de verbinding verbreekt.
Een centrale "uitvoerende agent" coördineert gespecialiseerde sub-agenten (planning, onderzoek, code) om complexe taken op te splitsen.
Voorbeeld: voor het zoeken naar een woning worden prijzen, criminaliteit en weertrends geanalyseerd.
Een zijvenster toont de Manus computer: het toont elke fase van het proces (web browsen, documenten sorteren, etc.), waardoor menselijke tussenkomst mogelijk is indien nodig. Sessies kunnen opnieuw worden afgespeeld voor debugging of teamdeling.
Marketing
- Campagnebeheer : contentcreatie, optimalisatie van advertentiebiedingen, prestatieanalyse, doelgroepsegmentatie.
Voorbeelden van hulpmiddelen : platforms zoals HubSpot, Salesforce of Microsoft Copilot voor marketing AI bevatten die bepaalde taken en analyses automatiseert en als assistent fungeert. Gespecialiseerde agents zouden trends in realtime kunnen analyseren en reclamecampagnes op Google Ads of Meta dynamisch kunnen aanpassen. Tools zoals Jasper (Jasper AI) kan worden georkestreerd door agenten om grootschalige variaties in inhoud te genereren.
Executive assistenten / administratief personeel
- Complex agendabeheer : afspraken maken met verschillende deelnemers, reizen boeken, e-mails beheren (sorteren, standaardantwoorden, follow-up).
- E-mails en documenten opstellen
- Tekstvertalingen
- Notulen...
Voorbeelden van hulpmiddelen :
Microsoft Copilot Studio Copilot Studio: Copilot Studio is geïntegreerd in het Microsoft 365-ecosysteem en maakt het mogelijk omgespreksagenten agents. Deze agents kunnen communiceren met e-mails, agenda's en documenten, met behulp van voorgedefinieerde sjablonen of aangepaste agents om aan je specifieke behoeften te voldoen.
Google Agentspace met Gemini Google Agentspace dient als platform voor het inzetten van gepersonaliseerde AI-agents, die de productiviteit van werknemers verhogen door complexe taken te automatiseren via een eenvoudig commando. Deze agents kunnen worden aangepast voor verschillende afdelingen, zoals marketing, financiën of personeelszaken, om processen zoals het schrijven van content, onderzoek en het automatiseren van repetitieve taken te vergemakkelijken.
Operator door OpenAI Operator: gelanceerd in januari 2025, Operator is een agent met kunstmatige intelligentie die autonoom kan communiceren met webbrowsers om verschillende administratieve taken uit te voeren. Hij kan formulieren invullen, online bestellingen plaatsen en afspraken plannen, waardoor repetitieve taken worden geautomatiseerd en tijd vrijkomt voor activiteiten met een hogere toegevoegde waarde.
Personeelszaken
- Aanwerving : CV's screenen, sollicitatiegesprekken inplannen, veelgestelde vragen van kandidaten beantwoorden.
- Inwerken : Geautomatiseerde verzending van documenten, planning van initiële trainingssessies.
Voorbeelden van hulpmiddelen : talrijke Applicant Tracking Systems (ATS) zoals verhogen of Broeikas AI gebruiken om te sorteren. HR-chatbots (vaak gebaseerd op LLM's maar in staat om acties te triggeren) fungeren als eerstelijns agents voor werknemers.
Beheer
- Beslissingsondersteuning AI-agenten bieden managers voorspellende analyse en datagestuurde aanbevelingen die strategische besluitvorming vergemakkelijken.
Voorbeeld van een hulpmiddel : AutoGPT. Deze open source agent helpt managers door complexe taken te automatiseren en diepgaande analyses te maken voor het nemen van beslissingen.
Zullen AI-agenten mensen vervangen?
Dit is de meest besproken vraag. Het antwoord is genuanceerd. AI-agenten zullen zeer waarschijnlijk veel taken automatiserenDit geldt vooral voor repetitieve, regelgebaseerde taken of taken waarbij gegevens snel geanalyseerd moeten worden. Sommige functies die grotendeels uit deze taken bestaan, zijn bijvoorbeeld verwerkt of verminderd.
Volgens een rapport van UiPath gelooft 90 % van de IT-leiders dat hun bedrijfsprocessen kunnen worden verbeterd door agentic AI. De meest verwachte voordelen zijn meer automatisering (55 %), betere probleemoplossing (53 %) en grotere nauwkeurigheid met minder fouten (53 %). Sommigen denken zelfs aan het aansturen van AI-agenten als werknemers, door ze te integreren in hybride teams die bestaan uit mensen en AI die samenwerken.
Om een aantal redenen is het echter onwaarschijnlijk dat ze op korte tot middellange termijn de mens massaal zullen vervangen:
- Ze missen diepgaande creativiteit, emotionele intelligentie, complex kritisch denken en fysieke handigheid (voor niet-numerieke taken).
- Ze vereisen menselijke supervisie, configuratie, onderhoud en uitzonderingenbeheer.
- Er zullen nieuwe banen ontstaan rond AI: AI-agentmanager, AI-ethicus, gespecialiseerde prompt engineer, AI-trainer, enz.
- Hun ware potentieel ligt vaak in deverhogen menselijke capaciteit, waardoor werknemers vrijkomen voor taken met een hogere toegevoegde waarde (strategie, complexe klantrelaties, innovatie).
De toekomst van werk gaat waarschijnlijk in de richting van een samenwerking tussen mens en agentwaarbij iedereen zich richt op zijn sterke punten. De grootste uitdaging zal zijn om vaardigheden aan te passen en deze overgang ethisch te beheren.
Tot slot vertegenwoordigen AI-agenten een belangrijke ontwikkeling in kunstmatige intelligentie. Het zijn niet langer eenvoudige analyse- of generatiehulpmiddelen, maar actoren die in staat zijn om autonoom en initiatiefrijk te zijn in de digitale omgeving. Hun geleidelijke integratie in bedrijven belooft aanzienlijke efficiëntievoordelen, maar brengt ook technische, economische en ethische uitdagingen met zich mee die we gezamenlijk moeten aanpakken als we hun volledige potentieel op verantwoorde wijze willen benutten. We staan nog maar aan het begin van deze agentic revolution.
