Agentische AI: hoe het werkt, voordelen, vergelijking met traditionele AI

Enkele belangrijke aspecten die agentische AI definiëren, zijn:

• Autonomie: Het vermogen om te functioneren zonder voortdurende menselijke interactie.
• Doelgericht gedrag: Doelen stellen en nastreven op basis van vooraf gedefinieerde of evoluerende doelstellingen.
• Aanpassingsvermogen: Reageren op veranderende omgevingen en leren van eerdere interacties.
• Interoperabiliteit: Vermogen om verschillende databronnen, tools en platforms te gebruiken om besluitvorming te verbeteren.

Om beter te begrijpen wat agentische AI is, kun je denken aan een autonome auto die voortdurend de optimale route (voor snelheid of zuinigheid) naar zijn bestemming herberekent naarmate de omstandigheden veranderen. Dit toont autonomie in besluitvorming, doelgericht gedrag door de focus op de bestemming te behouden, aanpassingsvermogen aan veranderende wegomstandigheden en interoperabiliteit met bestaande infrastructuur zoals wegen, verkeerslichten en realtime verkeersdata.

Agentische AI vs. traditionele AI

Het verschil tussen traditionele AI en agentische AI komt neer op autonomie en aanpassingsvermogen.

Traditionele AI is ontworpen voor specifieke taken op basis van vooraf gedefinieerde regels of trainingsdata. Deze modellen analyseren input en geven output, maar nemen geen onafhankelijke beslissingen buiten hun programmering. Voorbeelden zijn aanbevelingssystemen, chatbots en voorspellende modellen.

Agentische AI gaat verder dan passieve reacties door actief te plannen, zich aan te passen en in realtime beslissingen te nemen. Het kan met meerdere systemen interageren, externe tools gebruiken en zelfs eigen doelstellingen verfijnen. In plaats van te wachten op invoer van de gebruiker kan het taken initiëren, leren van feedback en zichzelf-verbeteren.

Hoe werkt agentische AI?

Agentische AI is geen enkele technologie, maar een manier om AI-systemen te ontwerpen die zelfstandiger opereren dan traditionele modellen. De details verschillen per toepassing, maar de meeste agentische AI-systemen omvatten meerdere LLM's die via prompts communiceren, externe tools gebruiken en bestanden kunnen lezen en schrijven. Deze systemen werken vaak asynchroon, waardoor ze meer aanvoelen als gedistribueerde netwerken dan als geïsoleerde modellen.

Meerdere modellen, meerdere rollen

In de meeste gevallen is een agentisch AI-systeem niet slechts één LLM die alleen draait—het is een set modellen die met elkaar interageren. Een veelvoorkomende opzet houdt in dat aan verschillende modellen afzonderlijke rollen worden toegewezen.

Zo kan één model optreden als taakmanager, complexe problemen opsplitsen en subtaken verdelen over andere modellen. Deze submodellen ronden vervolgens hun toegewezen werk af en geven hun output terug aan de taakmanager voor evaluatie en integratie.

Deze modulaire aanpak stelt agentische AI in staat om complexere workflows aan te kunnen dan één enkel model alleen. In plaats van alles sequentieel te verwerken, kunnen taken parallel draaien, waardoor het systeem responsiever wordt.

Externe tools en gegevensverwerking

Om verder te gaan dan alleen tekstgeneratie, heeft agentische AI toegang nodig tot externe tools. Dit kunnen API's zijn om echte-werelddata op te halen, databases om informatie op te slaan of zelfs bestandssystemen om documenten te lezen en te schrijven.

Sommige frameworks, zoals LangChain en LlamaIndex, maken het makkelijker om LLM's aan deze tools te koppelen, zodat ze databases kunnen bevragen, zoekresultaten kunnen ophalen of zelfs met softwareapplicaties kunnen interageren.

Asynchrone verwerking en gedistribueerde architectuur

In tegenstelling tot traditionele AI-toepassingen die input lineair verwerken, werkt agentische AI vaak asynchroon. Meerdere modellen kunnen tegelijkertijd aan verschillende delen van een probleem werken, wat deze systemen een gedecentraliseerd, blockchain-achtig karakter kan geven.

In een AI-ondersteunde onderzoeksassistent kan bijvoorbeeld één model relevante documenten ophalen, terwijl een ander de inhoud analyseert en weer een ander een samenvatting synthesizeert—allemaal gelijktijdig. Dit soort parallelle verwerking maakt agentische AI efficiënter, maar brengt ook uitdagingen met zich mee bij het coördineren van outputs en het waarborgen van consistentie.

Toepassingen van agentische AI

Ik zie agentische AI nuttig worden in een breed scala aan sectoren. Start-ups bouwen al gespecialiseerde toepassingen, en hoewel het veld nog in ontwikkeling is, bewegen gevestigde bedrijven snel om deze systemen te adopteren. Agentische AI kan, afhankelijk van de context, zelfstandig opereren of een menselijke expert assisteren.

Zorg

In de zorg zou een agentisch AI-systeem patiëntgegevens kunnen verzamelen en monitoren, ongebruikelijke patronen signaleren en mogelijke behandelingen aan artsen voorstellen. Dit zou zorgprofessionals niet vervangen, maar kan hun werkdruk verminderen en de besluitvorming verbeteren. Door AI aangestuurde diagnostiek en monitoringtools worden al gebruikt, en naarmate agentische systemen verbeteren, kunnen ze complexere taken op zich nemen.

Gaming

In gaming kan agentische AI gescripte gedragingen vervangen door non-player characters (NPC's) die natuurlijker op spelers reageren. In plaats van voorspelbare dialoogbomen kunnen deze personages zich aanpassen aan keuzes van spelers, doelen ontwikkelen en zelfs leren van eerdere interacties. Dit maakt gamewerelden minder voorspelbaar en meeslepender.

Financiën

Agentische AI wordt ook onderzocht in de financiële sector, met name voor realtime handel. Zo'n systeem kan markttrends analyseren, automatisch orders uitvoeren of investeringsstrategieën aan menselijke handelaren voorstellen. Hoewel er al geautomatiseerde handel bestaat, kan agentische AI complexere besluitvorming afhandelen zonder voortdurende menselijke input.

Voordelen van agentische AI

Ik denk dat het belangrijkste voordeel van agentische AI is dat het mensen kan ontlasten van routinetaken, zodat ze zich kunnen richten op taken op een hoger niveau. Dat is eerder gebeurd—rekenmachines namen saaie wiskunde over, computers automatiseerden gegevensverwerking, enzovoort.

Door repetitief werk te automatiseren, creëert agentische AI meer ruimte voor experimenteren. Als professionals geen uren hoeven te besteden aan administratieve taken of laagdrempelige besluitvorming, kunnen ze sneller ideeën uitproberen, nieuwe benaderingen testen en de grenzen in hun vakgebied verleggen. Het tempo waarmee nieuwe ontdekkingen en innovaties ontstaan, kan daardoor toenemen.

Een ander groot voordeel is hoe agentische AI de toegang tot gespecialiseerde kennis democratiseert. Historisch gezien was diepgaande expertise voorbehouden aan wie zich consultants, adviseurs of in-house specialisten kon veroorloven. Met AI-gestuurde systemen die onderzoek, analyse en besluitvorming ondersteunen, kunnen kleinere teams en individuen op een hoger niveau opereren dan voorheen. Dit kan drempels verlagen in sectoren waar ervaring en expertise traditioneel achtergehouden werden.

Uitdagingen van agentische AI

Ondanks de voordelen brengt agentische AI aanzienlijke uitdagingen met zich mee die zorgvuldige aandacht vereisen. Die variëren van ethische zorgen tot sociaal-economische ontwrichting en technische beperkingen.

Ethische zorgen en regelgeving

Een van de grootste uitdagingen zijn de ethische implicaties van AI die autonoom beslissingen neemt die mensen raken. Zonder duidelijke wetten en richtlijnen is er een risico op onbedoelde schade. Totdat we robuuste juridische kaders ontwikkelen en meer praktijkervaring opdoen, is het wellicht verstandig om agentische AI te beperken tot assisterende rollen in plaats van het directe acties met ernstige gevolgen te laten nemen.

Sociaal-economische impact

Agentische AI kan routinetaken automatiseren, waardoor werknemers vrijkomen voor betekenisvollere rollen. Deze verschuiving kan echter ook leiden tot grootschalige verdringing van banen, met economische en sociale uitdagingen tot gevolg. Historisch gezien hebben technologische revoluties nieuwe banen opgeleverd, maar de overgangsperiode kan ontwrichtend zijn. Dit vraagt om proactief beleid en omscholingsinitiatieven.

Technische uitdagingen en AI-transparantie

De "black box"-aard van AI is nu al een zorg, en naarmate agentische AI complexer wordt, zal het nog moeilijker worden om de besluitvormingsprocessen te begrijpen. Een gebrek aan transparantie bemoeilijkt verantwoording, zeker wanneer door AI gedreven beslissingen echte gevolgen hebben.

De toekomst van agentische AI

Hoewel de systemen van vandaag vooral vooraf gedefinieerde taken automatiseren, zullen toekomstige modellen waarschijnlijk verder gaan—zichzelf verbeteren, eigen doelstellingen stellen en zelfstandiger problemen oplossen.

Autonome en zichzelf verbeterende systemen

Op dit moment volgt agentische AI door mensen ingestelde doelen, maar toekomstige versies kunnen dynamisch evolueren. In plaats van alleen taken uit te voeren, kunnen ze hun eigen strategieën verfijnen, leren van fouten en hun doelstellingen aanpassen aan veranderende omstandigheden. Dit kan leiden tot AI-systemen die meer als echte digitale samenwerkers optreden dan als louter tools.

Toegankelijkere ontwikkeltools

Naarmate AI-ontwikkelplatforms verbeteren, krijgen niet-technische gebruikers toegang tot intuïtievere manieren om AI-assistenten te maken. In plaats van complexe workflows te hoeven coderen, kunnen mensen AI-gestuurde helpers ontwerpen via eenvoudige interfaces. Die kunnen e-mails beheren, bedrijfsprocessen automatiseren of zelfs complexe projectcoördinatie afhandelen—zonder diepe technische kennis.

AI als gepersonaliseerde digitale partner

De langetermijnvisie voor agentische AI draait niet alleen om automatisering maar ook om persoonlijke aanpassing. AI-systemen zullen waarschijnlijk individueler worden, leren van iemands voorkeuren en werkstijl om op maat gemaakte ondersteuning te bieden. In plaats van een one-size-fits-all AI kan iedereen een systeem hebben dat zijn of haar unieke behoeften begrijpt en daarin meegroeit.

Conclusie

In dit overzicht hebben we agentische AI en de toepassingen ervan behandeld. We bespraken ook de voordelen en uitdagingen en gaven een bescheiden blik op de toekomst. Hoewel nog in een vroeg stadium, wint agentische AI al terrein met veel mensen die in het veld werken en steeds krachtigere toepassingen ontwikkelen. Het is een spannend gebied om in de gaten te houden, en ik kan niet wachten om te zien wat de volgende ontwikkelingen zijn!

Wil je meer weten? Dan raad ik deze blog over agentic RAG aan.