Wat is een agentisch AI-systeem?
Een agentisch systeem organiseert beslissingen, instrumenten en toestanden in de richting van een doel.
Wat je gaat leren
- Leg uit: een workflow heeft een expliciete structuur
- Pas het idee toe in een voorbeeld: wat is een agentisch AI-systeem?
- Herken beperkingen en verifieer het resultaat van de oefening
Een agentisch systeem organiseert beslissingen, instrumenten en toestanden in de richting van een doel. Kies coördinatie op basis van afhankelijkheden tussen stappen.
Je kunt deze cursus volgen zonder account of programmering. Voorbeelden maken gebruik van synthetische gegevens en AI-resultaten moeten worden gecontroleerd.
Hoe het werkt, stap voor stap
De kaart met zeven sjablonen
ReAct kiest de volgende actie; Reflectie herziet een concept; Sequentieel hanteert vaste fasen. De router selecteert een vestiging, Orchestrator delegeert en combineert resultaten dynamisch, Parallel verdeelt onafhankelijke taken en Plan-and-Execute onderhoudt en herziet een plan. Vraag wie beslist, waar de resultaten terugkeren en wat de uitvoering tegenhoudt.
Het verklarende schema
Volg de ononderbroken pijlen voor de hoofdstroom. Gestippelde blauwe pijlen leveren gegevens of context; roze pijlen geven feedback of geretourneerde resultaten weer. Kleuren en vormen onderscheiden modellen, winkels, beslissingen en resultaten. Scrol op kleine schermen horizontaal om het hele schema te volgen.
Een compleet voorbeeld
Een ondersteuningsreactie kan eenvoudig worden opgehaald en doorgestuurd naar een specialist of een team. Voor veelgestelde vragen is één agent met RAG een goed startpunt.
Probeer het zelf
- Vergelijk een vaste taak, een verkennende taak en onafhankelijke subtaken.
- Leg de input, bron en verwachte uitkomst vast voordat u het experiment uitvoert. Gebruik alleen de fictieve gegevens in het voorbeeld.
- Volg de diagramfasen. Registreer bij elke stap welke informatie wordt ontvangen en geproduceerd; verwar de tussentijdse output niet met het uiteindelijke resultaat.
- Herhaal dit nadat de noodzakelijke informatie is verwijderd of de invoer dubbelzinnig is gemaakt. Controleer of het systeem een antwoord verduidelijkt, stopt of verzint.
- Vergelijk met de uitgelegde oplossing. Bewaar de configuratie, datum, resultaat en een verklaring voor verschillen. Verander één ding en test opnieuw.
Een uitgelegde oplossing
Kies een sjabloon op basis van rollen en afhankelijkheden in plaats van het maximale aantal agenten. Met een succesvolle oefening kun je het verband tussen input, fasen en uitkomst laten zien. Als er informatie ontbreekt, is een voorzichtig antwoord nuttiger dan verzonnen details. Vergelijk meer dan stijl: controleer ook voorwaarden, bronnen en bewerkingen.
Wanneer deze aanpak helpt en wat de beperkingen zijn
Een workflowgrafiek en een kennisgrafiek beschrijven verschillende dingen. Kies deze aanpak wanneer deze een gemeten behoefte verbetert. Houd een eenvoudige basislijn aan en vergelijk de resultaten met behulp van identieke inputs. Eén succesvol voorbeeld garandeert niet in elke situatie betrouwbaarheid.
Controleer wat je hebt geleerd
Is multi-agent een achtste sjabloon?
Nee. Het is een architectuurcategorie die verschillende bestaande sjablonen kan gebruiken.
Geeft meer autonomie altijd een beter resultaat?
Nee. Het vergroot ook de ruimte voor fouten, kosten en onnodige acties.
Welk resultaat moet deze oefening opleveren?
Kies een sjabloon op basis van rollen en afhankelijkheden in plaats van het maximale aantal agenten.
Begrippen om te onthouden
- Knikken: Een fase in een uitvoeringsgrafiek.
- Tussenpersoon: Een systeem dat stappen kan kiezen en hulpmiddelen kan gebruiken om een doel te bereiken.
- Regressie / regressie: Een wijziging die een voorheen correcte casus doorbreekt.
Bronnen en uw volgende stap
Ter voorbereiding: A01 — Anatomie van een AI-agent · P02 — Context-engineering: wat bereikt het model?