Voorbij de chatbot: maak Kennis met de AI Agent, je nieuwe digitale medewerker

We zijn de laatste jaren allemaal gewend geraakt aan het chatten met AI. We vragen ChatGPT om een blogpost te schrijven, een e-mail op te stellen of een complex onderwerp samen te vatten. Deze tools zijn fantastisch in het verwerken en genereren van informatie. Maar wat als AI niet alleen informatie kon geven, maar ook daadwerkelijk taken voor je kon uitvoeren?

Dat is precies waar de volgende, veel krachtigere evolutie van AI over gaat: de AI Agent.

Wat is een AI Agent nu precies?

Stel je voor dat je niet alleen aan je AI vraagt: "Wat zijn de stappen om een nieuwe online cursus te lanceren?", maar dat je zegt: "Lanceer mijn nieuwe online cursus over Belgische bieren."

Een AI Agent gaat dan aan het werk. Hij analyseert je doel, breekt het op in stappen en begint die autonoom uit te voeren. Hij gebruikt daarbij verschillende ‘tools’ die je hem geeft:

• Tool 1: E-mailsysteem. Hij stuurt een aankondiging naar je mailinglijst.
• Tool 2: Social media planner. Hij plant posts op LinkedIn en Instagram voor de komende week.
• Tool 3: CRM-systeem. Hij werkt de status van leads bij die interesse hebben getoond.
• Tool 4: Webshop. Hij maakt de productpagina voor de cursus aan en zet hem live.

Kortom, een AI Agent is een systeem dat een doel begrijpt en zelfstandig een reeks acties uitvoert in verschillende applicaties om dat doel te bereiken. Hij is geen passieve informant, maar een actieve uitvoerder.

Het Grote Verschil: Agent vs. RAG

In de AI-wereld hoor je vaak de term RAG (Retrieval-Augmented Generation). Veel mensen verwarren dit met Agents, maar het verschil is fundamenteel.

RAG is als een superslimme onderzoeksassistent. Je geeft hem een bibliotheek (een set documenten, je website, een database) en stelt een vraag. De AI zoekt (Retrieval) de relevante informatie in die bibliotheek en formuleert (Generation) vervolgens een antwoord op basis van die gevonden context. RAG is dus perfect om vragen te beantwoorden over je business, zoals: "Wat was de feedback van klanten op mijn vorige cursus?"

Een AI Agent is als een proactieve projectmanager. Hij krijgt een opdracht en gebruikt RAG misschien als een van zijn tools om informatie te verzamelen, maar zijn kerntaak is actie ondernemen.

Laten we het concreet maken met een analogie:

• RAG is je bibliothecaris: Hij vindt de juiste boeken en geeft je een perfecte samenvatting, maar hij schrijft het boek niet voor je en verkoopt het ook niet.
• Een Agent is je persoonlijke assistent: Hij neemt je instructies, gaat naar de bibliotheek (een van zijn tools), schrijft het rapport, mailt het naar de juiste personen en plant een follow-up meeting in je agenda.

Zoals het OpenAI-document het stelt: systemen die enkel LLMs gebruiken om workflows te ondersteunen (zoals een chatbot met RAG) zijn geen agents. Een systeem wordt pas een agent als het de LLM gebruikt om de workflow zelf te besturen en uit te voeren.

Waarom is dit een revolutie voor ondernemers?

Agents zijn de brug tussen een idee en de uitvoering ervan. Ze zijn vooral krachtig in situaties waar traditionele automatisering faalt:

1. Complexe beslissingen: Een Agent kan een klachtenmail van een klant analyseren, de aankoopgeschiedenis controleren, de interne retourpolicy raadplegen en beslissen of een terugbetaling gerechtvaardigd is – en die vervolgens ook uitvoeren.
2. Dynamische workflows: In plaats van rigide 'als-dit-dan-dat'-regels, kan een Agent flexibel reageren. Als een klant onvolledige informatie geeft, kan de Agent zelfstandig een vervolgvraag stellen.
3. Werken met ongestructureerde data: Een Agent kan een juridisch document of een stapel facturen in PDF-formaat doornemen, de relevante informatie extraheren en die vervolgens invoeren in een boekhoudsysteem.

Van één Agent naar een Team van Specialisten

De technologie gaat zelfs nog verder. Je kunt een "Manager Agent" creëren die complexe taken delegeert aan een team van gespecialiseerde agents.

Stel je voor: Je vraagt aan de Manager Agent: "Analyseer de concurrentie voor mijn wijncursus en schrijf een marketingplan."

• De Manager geeft de taak "Analyseer concurrenten" aan een Research Agent.
• Tegelijkertijd geeft hij de taak "Schrijf social media posts" aan een Writing Agent.
• De resultaten komen terug bij de Manager, die alles samenvoegt tot een coherent marketingplan.

Dit is geen verre toekomstmuziek meer; de bouwstenen hiervoor, zoals beschreven in de gids van OpenAI, zijn nu al beschikbaar voor ontwikkelaars.

Conclusie: Wat betekent dit voor jou?

De verschuiving van informatieve AI naar actiegerichte AI Agents is de meest ingrijpende ontwikkeling sinds de komst van ChatGPT. Het betekent dat we op het punt staan om niet alleen onze contentcreatie, maar onze volledige operationele processen te automatiseren op een intelligente manier.

Begin klein: denk na over een workflow in jouw bedrijf met veel handmatige stappen en beslismomenten. Kan een Agent dat proces overnemen? Het antwoord is steeds vaker 'ja'. De vraag is niet langer of we met digitale medewerkers gaan werken, maar wanneer jij je eerste AI Agent aanneemt.

Rudi D'Hauwers - - AI-optimist - 25 augustus 2025
Disclaimer: dit document bevat deels AI-gegenereerde inhoud. Alle intellectuele input en redactionele controle berust bij de auteur.