Agents bouwen — AI-agent-ontwikkeling
De engineering zelf: architectuurpatronen, tool calling dat geen argumenten verzint, geheugen dat relevant blijft, retrieval dat antwoorden onderbouwt, en multi-agentsystemen die hun complexiteit waard zijn.
5 gidsen
Multi-agentsystemen: wanneer meerdere agents beter zijn dan één
Meerdere agents helpen wanneer deeltaken echt onafhankelijk zijn en andere tools vragen. Anders koopt u latency, kosten en een ontraceerbaar faaloppervlak.
RAG voor agents: antwoorden onderbouwen zonder in context te verdrinken
Retrieval als tool die de agent zelf aanroept verslaat retrieval die vóór elk verzoek is geschroefd. Knip op betekenis, citeer de bron en sta een leeg resultaat toe.
Geheugen in AI-agents: wat bewaren, samenpersen en weggooien
Agents hebben geen geheugen; ze hebben wat u terugzet in de context. Vier lagen — doel, recent, samengeperst, opgehaald — lossen het meeste op.
Tool calling: tools ontwerpen die de agent goed gebruikt
De meeste agentstoringen zijn toolontwerpstoringen. Smalle scope, getypeerde argumenten, eerlijke fouten en idempotentie lossen meer op dan welke promptherziening dan ook.
AI-agentarchitectuur: de patronen die productie overleven
Zes patronen dekken bijna elke productieagent: begrensde lus, planner-uitvoerder, criticusronde, toolgateway, gelaagd geheugen en menselijke poort.