Een AI-agent doet meer dan vragen beantwoorden. Hij voert taken uit namens uw medewerkers: data ophalen, beslissingen voorstellen, tools aanroepen, vervolgstappen kiezen. Wij bouwen domeinspecifieke agents die werken op uw data, uw systemen en uw regels — model-agnostisch.
Een chatbot beantwoordt een vraag en stopt. Een AI-agent krijgt een doel mee — "onderzoek deze lead", "classificeer dit ticket", "controleer deze factuur tegen onze inkoopvoorwaarden" — en bepaalt zelf welke stappen daarvoor nodig zijn. Hij raadpleegt uw documenten, roept uw API's aan, vergelijkt opties, valideert tussenresultaten en geeft een onderbouwd eindresultaat terug, vaak met een spoor van bronnen en beslissingen.
Dat verschil maakt het bouwen lastiger. De agent moet weten welke tools beschikbaar zijn, wanneer hij mag handelen, wanneer hij moet escaleren, en hoe hij over de stappen verantwoording aflegt. Een chatbot praat; een agent voert iets uit dat ertoe doet. Dat betekent harde eisen aan betrouwbaarheid, observability en kostencontrole. Wij bouwen AI-agents voor bedrijven die dat alles in een productieklare omgeving doen — met monitoring per agent-run, kostenbudgetten per taak en human-in-the-loop voor acties met impact.
Onder de motorkap leunen agents op concepten als Anthropic's tool-use, OpenAI Assistants, Microsoft Copilot Studio en open-source frameworks zoals LangChain en LlamaIndex. Welke combinatie het beste past, hangt af van uw use-case, data-residency-eisen en de modellen waar u toegang toe heeft. We werken model-agnostisch: Anthropic Claude, OpenAI GPT, Azure OpenAI, Google Gemini, of open-source modellen zoals Llama en Mistral binnen uw eigen VPC. Geen vendor lock-in, geen religie over één framework.
Niet elke taak is geschikt voor een agent. Voor strak gedefinieerde, deterministische processen is een gewone integratie of een rule-based workflow vaak goedkoper en betrouwbaarder. Een agent voegt waarde toe waar het werk oordeel vereist, data uit meerdere bronnen moet samenbrengen, of waar de input zo onregelmatig is dat een traditionele if-then-flow het niet bijhoudt. Bij elke kennismaking helpen we u die afweging eerlijk te maken.
Afhankelijk van hoeveel autonomie de agent krijgt en hoe diep hij integreert met uw bestaande systemen.
De agent leest mee, zoekt op, vat samen, stelt voor. Geen schrijfacties op uw productiesystemen. Ideaal als startpunt: lage risico's, snelle waarde, makkelijk te monitoren. Denk aan een sales-onderzoek-agent die LinkedIn, uw CRM en publieke bronnen combineert tot een briefing voor een gesprek, of een research-agent die wekelijks markt-signalen verzamelt en samenvat voor uw managementteam.
De agent stelt acties voor en voert ze uit nadat een mens akkoord geeft. Bijvoorbeeld een support-agent die een ticket classificeert, een antwoord opstelt met bronvermelding en wacht op een one-click goedkeuring voordat het naar de klant gaat. Of een inkoop-agent die een offerte-aanvraag opstelt en pas verstuurt na review. De review-stap is bewust ingebouwd — vertrouwen bouw je op, niet aan.
De agent handelt zelfstandig binnen strakke kaders. Bijvoorbeeld een operations-agent die monitoring-alerts classificeert, standaard-runbooks uitvoert en alleen bij afwijkingen of onzekerheid escaleert. Vereist sterke guardrails, observability per stap, een fallback-pad als de agent onzeker is, en duidelijke begrenzing van welke tools de agent in welke context mag aanroepen. Pas voor taken waar het werkelijke risico van foutieve actie laag is óf goed terug te draaien.
Een productieklare agent, draaiend in uw omgeving of bij ons gehost — met alles eromheen om hem te beheren, bij te sturen en uit te breiden.
Productie + staging, in uw cloud (EU-regio) of bij ons. Eigen prompts, eigen tools.
Volledige source, prompt-bibliotheek met versies, en de tool-definitions die de agent gebruikt.
Inzicht in welke prompts, welke tools, welke kosten en welke fouten per run.
Testset om regressies te vangen wanneer u prompts, modellen of tools wijzigt.
Model-updates, prompt-tuning, kostenmonitoring, nieuwe tools toevoegen.
Acht use-cases waar we klanten in begeleiden. De rode draad: repetitief werk dat oordeel vereist, op data die in meerdere systemen leeft.
Combineert CRM, LinkedIn, publieke bronnen en eigen sales-notities tot een gespreks-briefing. Kan een eerste e-mailconcept opstellen en CRM-velden bijwerken.
Classificeert binnenkomende tickets, zoekt vergelijkbare cases, stelt een antwoord voor met bronvermelding. Escaleert automatisch bij signalen van urgentie of klacht.
Detecteert anomalieën in monitoring-data, koppelt ze aan runbooks en stelt een vervolgactie voor. Genereert wekelijkse rapportages op basis van uw eigen KPI's.
Reviewt documenten tegen interne regels of externe normen. Doet sanctielijst-checks, due-diligence-stappen, en flagt afwijkingen voor menselijke review.
Beantwoordt vragen over arbeidsvoorwaarden uit uw eigen documenten. Screent CV's tegen functie-criteria zonder bias-gevoelige velden te gebruiken.
Doorzoekt leveranciers-catalogi, vergelijkt prijzen, stelt offerte-aanvragen op. Houdt rekening met uw inkoop-policy en goedgekeurde leveranciers.
Codeert binnenkomende facturen, checkt declaraties tegen expense-policy, signaleert mogelijke fraude-patronen. Schrijft naar uw boekhouding na akkoord.
Triage van monitoring-alerts, automatische uitvoering van standaard-runbooks, escalatie-routing naar het juiste team met context-overdracht.
We brengen de taak in kaart: welk doel, welke data, welke tools, welke risico-grenzen.
We bouwen een werkbaar prototype op één model, plus een eval-set om kwaliteit objectief te meten.
Guardrails, observability, kostencontroles, RAG-pipeline, integraties met uw systemen.
Pilot met een kleine groep, daarna bredere uitrol. Modellen en prompts blijven we tunen.
Met OneDayBuild maken we je idee in één dag tastbaar voor €950, zodat je weet of verdere ontwikkeling de investering waard is. Besluit je door te gaan met de volledige bouw? Dan verrekenen we de kosten volledig.
Bekijk OneDayBuild →Een agent die taken namens uw organisatie uitvoert raakt aan privacy, security en compliance. We brengen die kaders aan het begin in beeld en bouwen ze in het ontwerp in — geen vinkje achteraf.
De agent krijgt alleen toegang tot de data die nodig is voor de taak. We voeren een DPIA uit bij ieder traject waar persoonsgegevens verwerkt worden en leggen retentie-grenzen vast in code, niet in beleid.
We brengen aan het begin van het project in kaart in welke categorie uw agent valt — minimal, limited of high risk — en stemmen documentatie, transparantie naar gebruikers en monitoring daarop af. Voor high-risk use-cases (HR, overheid, kritieke infrastructuur) bouwen we extra audit-trails en menselijke escalatiepunten in.
Voor regulated data draait alles binnen EU-regio: Azure OpenAI in West-Europe of Sweden Central, Anthropic via AWS Bedrock EU, of een eigen on-prem Llama-deployment. Geen modeldata, geen logs, geen embeddings hoeven fysiek naar de VS.
De agent kan niet alles. Een rules-engine controleert output op forbidden-content, toolgebruik en kostenbudget. Hoge-impact-acties vragen om een tweede modelvalidatie of menselijke goedkeuring. Failures loggen we volledig met prompt, response en tool-trace voor latere review.
Per project kiezen we wat past op kwaliteit, latency, kosten en data-residency. We zijn model-agnostisch — geen religie over één leverancier of framework. Voor specifieke slimme API-integraties tussen agent en uw systemen werken we met dezelfde principes. Waar een agent te zwaar is voor de taak schakelen we terug naar een eenvoudiger oplossing, en waar uw use-case ver voorbij één agent gaat begeleiden we de bredere enterprise AI-implementatie.
Een kennismaking van een half uur, vrijblijvend. We luisteren naar de taak die u wil automatiseren, stellen scherpe vragen over data, risico en volume, en geven een eerlijk beeld of een agent het juiste antwoord is — of misschien een chatbot, of helemaal geen AI.
Appfront gebruikt cookies en vergelijkbare technieken voor een goede werking van de website, voor analyse en voor marketing. Je kiest zelf wat je toestaat. Lees meer in ons privacybeleid.
