AI-agents – slimme collega’s die nooit pauze nemen

De volgende stap in productiviteit én dienstverlening

Bij Besite en TripService zijn we continu bezig om onze manier van werken slimmer te maken. Onlangs hebben we met het hele team – van projectmanagers en developers tot marketeers en UX-designers – een workshop georganiseerd rondom automatisering in N8N. Deze open-source tool helpt om vaste (deterministische) taken te automatiseren, zoals het koppelen van systemen of het verwerken van data. Maar automatisering stopt niet bij interne processen. We zien steeds meer kansen om onze eigen producten slimmer te maken voor klanten en gebruikers.

Van handwerk naar intelligente ondersteuning

Stel je voor:

Een klant heeft een vraag over een parkeerboeking in Besite Parking. Kan die automatisch beantwoord worden?

Of:

Een gebruiker van Wegstatus vraagt waarom er file staat bij een bepaalde afrit. Is de mogelijke oorzaak door wegwerkzaamheden, slecht weer of een ongeval?

Veel van deze vragen volgen een vaste logica en kunnen met tools als N8N afgehandeld worden. Maar met de toevoeging van AI-agents gaan we een stap verder: we maken onze digitale producten proactief en zelflerend.

Wat is een AI-agent eigenlijk?

Een AI-agent is een digitale assistent die zelfstandig taken uitvoert of antwoorden geeft op vragen. Die taken kunnen variëren van simpele zoekopdrachten tot complexe analyses of interacties met andere systemen.

Er zijn grofweg twee soorten:

• LLM-agents: gestuurd door taalmodellen, zoals ChatGPT, die op basis van context reageren.
  
• Workflow-agents: volgen een vaste reeks stappen en combineren die met LLM’s voor meer intelligentie.
  

Samenwerken doen deze agents via een ‘A2A-protocol’ (Agent-to-Agent), waarin is bepaald hoe een agent kenbaar kan maken bij welk soort probleem die hulp kan bieden en dat input en output goed op elkaar afgestemd blijven.

Hoe ontwikkel je een AI-agent?

Tijdens het Google AI Agents Live-event werd een heldere aanpak gedeeld. We hebben deze vertaald naar onze praktijk:

1. Bepaal het doel van de agent

Wat moet de agent doen? Denk aan: vragen beantwoorden, acties uitvoeren, data ophalen. We kiezen welke tools nodig zijn, wat de agent wel en niet moet doen en welke systemen gekoppeld moeten worden.

2. Schrijf een duidelijke instructie (prompt)

Een agent is zo slim als de opdracht die hij krijgt. Dus maken we de rol concreet:
“Je bent een vriendelijke en behulpzame medewerker van Besite Parking. Gebruik de ‘check_booking_status’-tool bij vragen over boekingen.”

3. Test, verbeter en blijf scherp

AI is krachtig, maar niet foutloos. Daarom zorgen we voor:

• Golden datasets: testvragen met ideale antwoorden.
• Human-in-the-loop: bij twijfel controleert een mens de output.
  

Finetuning: op basis van feedback blijven we de prompts en koppelingen optimaliseren.

Van automatiseren naar autonoom

Bij Besite geloven we in doen. Met deze aanpak kunnen we stapsgewijs bouwen aan AI-oplossingen die écht bijdragen aan gebruiksgemak en productiviteit. Altijd met een menselijke blik. Altijd in dienst van de eindgebruiker. We hebben de techniek in huis. En de mentaliteit om dit samen met onze opdrachtgevers verder te brengen.