De 12 Factoren voor het Bouwen van Betrouwbare AI-agents

In de wereld van softwareontwikkeling worden AI-agents steeds populairder. Veel ontwikkelaars starten met een prototype dat 70–80% van de gewenste functionaliteit levert, maar al snel kom je erachter dat deze eerste versie niet toereikend is voor de productie. In deze blogpost bespreken we een strategische benadering gebaseerd op 12 fundamentele factoren, waarmee je agents kunt bouwen die zowel flexibel als betrouwbaar zijn.

Van Prototype naar Product

Het begint vaak met een snelle implementatie: je bouwt een agent met behulp van bestaande libraries zodat je snel iets aan de praat hebt. Dit prototype is vaak indrukwekkend genoeg om de aandacht van de CEO te trekken en het team uit te breiden. Maar zodra je de lat hoger legt, wordt duidelijk dat 70–80% eenvoudigweg niet voldoende is. Je gaat dieper graven, analyseert de call stack en probeert te achterhalen hoe prompts precies worden opgebouwd en welke tools erbij betrokken zijn.

Agents Zijn Echte Software

Het mooie aan agents is dat ze in wezen gewone software zijn. Ze maken gebruik van vertrouwde bouwstenen zoals loops, switch statements en directed acyclic graphs (DAG’s). Zelfs wanneer je complexe workflows hebt – bijvoorbeeld voor CI/CD of API-calls – blijft de basis hetzelfde: een logische flow die je zelf beheerst. Dit betekent ook dat je, in plaats van alles vanaf nul te schrijven, kunt bouwen op wat al bewezen is in de traditionele software-engineering.

De 12 Factor Strategie voor AI-agents

Na gesprekken met talloze oprichters, ontwikkelaars en ingenieurs kwamen er een aantal terugkerende thema’s naar voren. Deze 12 factoren vormen een checklist voor het bouwen van agents die robuust en schaalbaar zijn. Hieronder lichten we enkele van de belangrijkste factoren toe.

Factor 1: De Magische Kracht van LLM’s

Een van de meest fascinerende aspecten van large language models (LLM’s) is hun vermogen om een gewone zin om te zetten in gestructureerde output, zoals JSON. Of je deze output vervolgens gebruikt voor verdere verwerking, het vormt een essentieel bouwblok in de architectuur van je agent.

Factor 2: Eigenaarschap over je Prompts en Context

Een agent presteert alleen zo goed als de input die hij ontvangt. Het ontwerpen en optimaliseren van je prompts – en het zorgvuldig samenstellen van het context window – zijn cruciaal om de juiste tokens in de LLM te krijgen. Dit is pure context-engineering: elke keuze in wat je meegeeft, bepaalt de kwaliteit van de output.

Factor 4: Kritisch Omgaan met Toolgebruik

Hoewel je als ontwikkelaar graag tools integreert in je agent, is het belangrijk om hier kritisch naar te kijken. Het idee dat toolgebruik een magische interactie tot stand brengt, is bedrieglijk. Uiteindelijk vertaalt de LLM de instructies naar JSON, die vervolgens door deterministische code wordt opgepakt. Het is dus essentieel om duidelijk te definiëren hoe en wanneer tools worden ingezet, zonder blind op de “tool magie” te vertrouwen.

Factor 8: Beheers de Controleflow

Een betrouwbare agent draait om het beheersen van de workflow. Zelf de regie nemen over de volgorde van stappen, het pauzeren en hervatten van processen en het correct afhandelen van fouten, zijn cruciale aspecten. Denk hierbij aan simpele if-statements of geavanceerde DAG’s – het draait erom dat je altijd de controle houdt over de interne staat en de uitvoering van je agent.

Overige Belangrijke Inzichten

• Kleine, Gefocuste Agents: Micro agents die slechts enkele stappen verwerken, werken vaak betrouwbaarder wanneer ze gecombineerd worden met een deterministische workflow.
• Stateless Design: Agents zouden idealiter stateless moeten zijn. Beheer de status onafhankelijk zodat je altijd de flexibiliteit hebt om te pauzeren, te hervatten en te schalen.
• Menselijke Interactie: Niet elke taak kan perfect geautomatiseerd worden. Zorg ervoor dat er een naadloze overgang is naar menselijke input wanneer dat nodig is. Dit maakt je systeem niet alleen robuuster, maar ook gebruiksvriendelijker.

Van Theorie naar Praktijk

De kernboodschap is simpel: bouw je agenten zoals je elke andere software bouwt, met oog voor detail en robuimheid. Combineer deterministische code met de flexibiliteit van LLM’s en optimaliseer continu de communicatie tussen de elementen – van prompt tot output. Wanneer je de juiste balans vindt tussen de kracht van de LLM en de controle over de uitvoering, leg je de basis voor een agent die complexiteit aankan zonder in te boeten aan kwaliteit.

Conclusie en Toekomstperspectief

Het bouwen van betrouwbare AI-agents vraagt om een bewuste keuze: het draait allemaal om het zorgvuldig beheren van jouw prompts, de context en de controleflow. Door te werken volgens een 12-factor strategie, waarbij je elk onderdeel – van de magische transformatie van tekst naar JSON tot en met het eigen beheer van de workflow – optimaliseert, creëer je systemen die klaar zijn voor de uitdagingen van morgen.

Ga aan de slag, experimenteer en verfijn je aanpak. In een tijd waarin LLM’s steeds krachtiger worden, blijft het fundament van goed ontwerp – die eigen regie en nauwkeurigheid – de sleutel tot succes. Laten we samen bouwen aan de agenten van de toekomst!