This is the Trace Id: 6b84706fb016c9d443c059137d764b4c
Overslaan naar hoofdinhoud Work IQ AI-chat Taken voltooien met Cowork Agents voor werk Bouw je eigen agents Copilot in je apps Copilot voor individuele gebruikers Abonnementen en prijzen Onboarding voor bedrijven Implementatie en ingebruikname Dagelijkse gids voor prompts Tips en trucs voor prompts Belangrijkste use cases per rol Verhalen van klanten Technische gereedheid Microsoft 365 Copilot-blog Ondersteuning Microsoft Frontier-programma Roadmap: AI aan het werk Microsoft 365 Microsoft Teams Dynamics 365 Power Platform Open Copilot Chat De app downloaden
Een vrouw die op een bank zit en een laptop gebruikt.

Wat zijn AI-agentframeworks?

AI-agentframeworks definiëren hoe intelligente agents op schaal plannen, communiceren en werken, zodat organisaties de juiste aanpak voor hun bedrijf kunnen kiezen.
Meer informatie

Overzicht van AI-agentframeworks

AI-agentframeworks zijn gestructureerde modellen die definiëren hoe intelligente agents werken, communiceren en samenwerken. Ze leggen de logica, indeling en governance vast voor AI-systemen en maken veilige, schaalbare en doelgerichte bedrijfsactiviteiten mogelijk. Organisaties gebruiken deze frameworks om individuele AI-modellen te verbinden met multiagentsystemen, AI-gestuurde werkstromen te beheren en bedrijfsprocessen met consistentie en toezicht te automatiseren.
  • AI-agentframeworks definiëren hoe intelligente agents plannen, handelen, communiceren en governance volgen binnen systemen. 
  • Frameworks zorgen voor veilige, schaalbare coördinatie tussen meerdere agents, en gaan verder dan AI-modellen voor één taak. 
  • Verschillende frameworks ondersteunen verschillende werkstromen, van taakgerichte samenwerking op basis van rollen tot complexe indeling met meerdere stappen. 
  • De keuze voor het juiste framework is afhankelijk van bedrijfsdoelen, integratiebehoeften en governancevereisten, niet alleen van technische mogelijkheden.
  • Bedrijfsklare frameworks helpen organisaties de ingebruikname van AI met vertrouwen te schalen, met een goede balans tussen autonomie, toezicht en compliance.

Inzicht in de architectuur van AI-agents

Kernonderdelen van AI-agentlagen

Een AI-agentframework is opgebouwd uit duidelijke lagen die definiëren hoe agents plannen, handelen, communiceren en werken onder governance. De module voor planning en indeling staat centraal in het framework. Deze module beheert doelen, deelt complexe taken op in kleinere stappen en wijst verantwoordelijkheden toe. Deze module is cruciaal omdat deze agents in staat stelt zelfstandig te redeneren en acties te coördineren als onderdeel van een breder systeem.

De meeste AI-agentframeworks zijn opgebouwd rond vier kernlagen die bepalen hoe agents samenwerken. Deze kernlagen omvatten:
  • Planning en indeling, voor het vastleggen van doelen, het opdelen van werk in stappen en het coördineren van activiteiten van agents.
  • Uitvoering, waarbij agents taken uitvoeren met verbonden API's, gegevensbronnen of hulpprogramma's.
  • Communicatie, waardoor agents context kunnen delen, kunnen samenwerken en informatie consistent kunnen houden.
  • Governance, voor compliance, audits, toegangsbeheer en handhaving van beleid.

Hoe agentische AI-frameworks werken in bedrijfssystemen

In bedrijfsomgevingen werken AI-agents zelden volledig zelfstandig. Ze werken met verbonden systemen, gedeelde gegevens en vastgelegde processen, waarbij betrouwbaarheid, beveiliging en governance net zo belangrijk zijn als automatisering. Agentische AI-frameworks bieden de structuur waarmee agents effectief binnen deze systemen kunnen werken.
 

Operationele stroom

Een agentisch AI-framework zorgt ervoor dat agents productief kunnen samenwerken binnen multiagentsystemen, met behoud van betrouwbaarheid en controle in bedrijfsomgevingen. Indelings- en communicatieprotocollen zorgen ervoor dat agents betrouwbaar samenwerken, in tegenstelling tot geïsoleerd werken.

Een typische operationele stroom volgt een vaste volgorde, waaronder:
  1. Taakdefinitie, waarbij bedrijfsdoelen of gebruikersaanvragen worden gedefinieerd.
  2. Planning, waarbij taken worden opgesplitst in stappen en verantwoordelijkheden worden toegewezen.
  3. Uitvoering, waarbij agents handelen met verbonden hulpprogramma's, gegevensbronnen en API's.
  4. Evaluatie, waarbij resultaten worden beoordeeld op basis van doelen en beperkingen.
  5. Feedback, waarbij resultaten leiden tot correcties, verbeteringen of vervolgstappen.

Belangrijke kenmerken voor zakelijke implementatie

Agentische AI-frameworks zijn ontworpen met zakelijke vereisten in gedachten en combineren flexibiliteit met governance. Algemene kenmerken zijn onder andere:
  • Ingebouwde governance en controleerbaarheid, ter ondersteuning van compliance, handhaving van beleid en toezicht.
  • Integratie met bestaande systemen, waaronder gegevensbronnen, API's en hulpprogramma's voor productiviteit.
  • Modulair, gelaagd ontwerp, zodat frameworks in de loop van de tijd eenvoudiger te schalen en aan te passen zijn.
  • Vier fundamentele lagen (planning, uitvoering, communicatie en governance), die gecoördineerde autonomie mogelijk maken.

Populaire AI-agentframeworks

Verschillende AI-agentframeworks helpen organisaties bij het ontwerpen en coördineren van intelligente agents. Elk framework is geschikt voor andere typen werkstromen en verschillende niveaus van complexiteit.
 

AutoGen

AutoGen is ontworpen om samenwerking tussen meerdere AI-agents te ondersteunen via gestructureerde gesprekken en taakoverdrachten. Het maakt het mogelijk dat agents samen maar asynchroon redeneren, waardoor het bijzonder geschikt is voor werkstromen met meerdere stappen of iteratieve verfijning.

Typische gebruiksscenario's zijn onder andere cycli van onderzoek-concept-beoordeling, analyse in meerdere stappen en scenario's waarin agents beslissingen in de loop van de tijd op elkaar moeten afstemmen.

CrewAI

CrewAI is gefocust op samenwerking tussen agents op basis van rollen, waarbij elke agent een duidelijke verantwoordelijkheid en een eigen manier van samenwerken met anderen heeft. Daardoor is het bijzonder geschikt voor gedelegeerde werkstromen die doen denken aan menselijke teams.

Veelvoorkomende gebruiksscenario's zijn pijplijnen voor het maken van inhoud, onderzoekscoördinatie en complexe werkstromen.

LangChain

LangChain biedt bouwstenen om grote taalmodellen te verbinden met hulpprogramma's, API's en externe gegevensbronnen. Het wordt vaak gebruikt als basis voor agents die toegang nodig hebben tot informatie of systemen uit de echte wereld.

Typische scenario's zijn assistenten met toegang tot hulpprogramma's, gegevensbewuste agents en toepassingen die redeneren combineren met ophalen of systeemintegratie.

LangGraph

LangGraph bouwt voort op LangChain door grafische indeling toe te voegen voor complexe, stateful werkstromen. Het ondersteunt vertakkende logica, nieuwe pogingen en afhankelijkheden tussen taken.

Deze aanpak is ideaal voor multiagentprocessen met voorwaardelijke paden, langlopende werkstromen of taken die afhankelijk zijn van gedeelde status en coördinatie.

Hoe kies je het beste AI-agentframework?

De keuze voor het juiste AI-agentframework hangt af van hoe je organisatie intelligente agents wil ontwerpen, implementeren en beheren. De beste aanpak brengt technische mogelijkheden in balans met zakelijke resultaten, schaalbaarheid en controle. Dit zijn een aantal zaken om te overwegen:

Behoeften voor doelen en werkstromen

Begin met helder te definiëren wat je wilt dat agents bereiken. Sommige frameworks zijn beter geschikt voor samenwerkende agentteams, terwijl andere ondersteuning bieden voor op rollen gebaseerde werkstromen of assistenten met toegang tot hulpprogramma's. Je doelen moeten bepalen hoe agents taken plannen en samenwerken.

Complexiteit van taken

Denk na over hoe complex je werkstromen zijn. Eenvoudige, opeenvolgende taken werken vaak goed met lichte frameworks, terwijl complexere of vertakkende processen profiteren van frameworks die coördinatie en iteratie ondersteunen.

Integratievereisten

Beoordeel hoe eenvoudig een framework kan worden verbonden met de systemen die je organisatie al gebruikt. Bedrijfsscenario's vereisen vaak dat agents toegang hebben tot API's, databases en hulpprogramma's voor productiviteit om effectief te functioneren binnen bestaande werkstromen.

Gegevensprivacy, beveiliging en compliance

Governance is cruciaal bij het implementeren van agents in bedrijfsomgevingen. Zoek naar frameworks die veilige gegevensverwerking, machtigingenbeheer en naleving van regelgeving ondersteunen, vooral wanneer agents met gevoelige informatie werken.

Schaalbaarheid en indeling

Naarmate de ingebruikname toeneemt, moeten frameworks het uitvoeren van meerdere agents binnen werkstromen ondersteunen met behoud van betrouwbaarheid. Indelingsmogelijkheden helpen bij het beheren van parallelle uitvoering, coördinatie en prestaties op schaal.

Zakelijke resultaten

Beoordeel ten slotte hoe elk framework meetbare resultaten ondersteunt, bijvoorbeeld snellere besluitvorming, minder handmatig werk en betere samenwerking. Het juiste framework zorgt ervoor dat agents waarde opleveren en tegelijk in lijn blijven met de prioriteiten van de organisatie.

Gebruiksscenario's van AI-agentframeworks in ondernemingen

AI-agentframeworks ondersteunen een breed scala aan bedrijfsscenario's doordat ze agents laten werken binnen modellen voor gedeelde logica, governance en coördinatie. Gebruiksscenario's schalen doorgaans van werkstromen voor individuele teams tot werkstromen over de grenzen van de organisatie heen.
 

Automatisering op afdelingsniveau

Op afdelingsniveau helpen AI-agentframeworks om terugkerende, tijdrovende taken te automatiseren en toezicht te houden. Teams kunnen agents implementeren om routinematige aanvragen af te handelen, de status te bewaken of acties te starten op basis van vooraf gedefinieerde regels.

Veelvoorkomende voorbeelden zijn ondersteuningsbots voor medewerkers, geautomatiseerde goedkeuringen van declaraties of planningswerkstromen binnen HR-, financiële en klantenserviceomgevingen. Met deze scenario's kunnen teams efficiënter werken zonder onbeheerde automatisering te introduceren. Ontdek hoe dit werkt in bedrijfsomgevingen met Microsoft 365 Copilot voor ondernemingen. 

Coördinatie tussen afdelingen

Naarmate de ingebruikname toeneemt, gebruiken organisaties AI-agentframeworks om werkstromen tussen afdelingen te coördineren. Meerdere agents kunnen samenwerken volgens gedeelde governanceregels, context uitwisselen en tegelijkertijd gegevensgrenzen en toegangscontroles respecteren.

Bijvoorbeeld in een inkoopwerkstroom kan een agent voor aankopen samenwerken met agents voor voorraden en financiën om de beschikbaarheid, budgetten en goedkeuringen te valideren. In deze scenario's zit de waarde van een framework in het vermogen om veilig te schalen, te integreren met bedrijfssystemen en ervoor te zorgen dat agents in lijn blijven met het beleid van de organisatie.

Ontwikkel een roadmap voor de ingebruikname van een agentisch AI-framework

Een duidelijke roadmap helpt organisaties om van experimentatie naar schaalbaar, beheerd gebruik van AI-agents te verplaatsen. Succesvolle ingebruikname begint met een gefocuste implementatie en ontwikkelt zich door voortdurende verfijning.
 

Praktische stappen voor leidinggevenden

Leidinggevenden kunnen beginnen met het identificeren van gebruiksscenario's met hoge impact waarin AI-agents frictie kunnen wegnemen of goed gedefinieerde processen kunnen automatiseren. Door te beginnen met kleine, gecontroleerde pilots krijgen teams de ruimte om veronderstellingen te testen, waarde te bewijzen en governance aan te passen voordat ze verder schalen.

In de beginfase helpt het om te focussen op een aantal praktische basisprincipes:
  • Definieer wat succes inhoudt, zodat teams de impact kunnen meten.
  • Wijs duidelijk eigendom toe, inclusief wie toezicht houdt op het gedrag en de resultaten van agents.
  • Stel beschermingsmaatregelen in voor het gedrag van agents, bijvoorbeeld hoe agents taken plannen, handelen en toegang krijgen tot gegevens.

Door vanaf het begin verantwoordelijkheid en governance vast te leggen, zorg je ervoor dat AI-agents consistent werken binnen het beleid van de organisatie wanneer de ingebruikname toeneemt.

Schalen en optimaliseren

Naarmate de ingebruikname toeneemt, maken organisaties vaak de stap van individuele teams naar verbondener, organisatiebrede agentecosystemen. Doorlopende feedback en prestatiebewaking helpen teams in de loop van de tijd te begrijpen wat werkt, problemen vroeg te signaleren en werkstromen te verfijnen.

Door indelings-, governance- en integratiepatronen continu te verfijnen, kunnen organisaties agentische AI met vertrouwen schalen, zodat agents meer autonomie hebben terwijl ze het juiste niveau van controle behouden naarmate de complexiteit toeneemt.

Maximale bedrijfswaarde behalen met AI-agentframeworks

AI-agentframeworks helpen organisaties grip te krijgen op complexiteit terwijl ze processen automatiseren en meer autonome AI-systemen introduceren. Door structuur te bieden voor coördinatie en governance, zorgen deze frameworks ervoor dat agents betrouwbaar samenwerken binnen teams en werkstromen.

De echte zakelijke waarde zit in het vereenvoudigen van processen met meerdere stappen, het terugdringen van terugkerend handmatig werk en het verbeteren van de manier waarop beslissingen op schaal worden uitgevoerd, zodat de verbinding tussen AI en productiviteit binnen de hele organisatie wordt versterkt. Met een gestructureerde aanpak van agentische AI kunnen organisaties consistentie, transparantie en toezicht behouden, terwijl samenwerking tussen afdelingen wordt ondersteund.

Naarmate de ingebruikname van AI toeneemt, helpen bedrijfsklare frameworks ervoor te zorgen dat agents in lijn blijven met zakelijke doelen, gegevensbeleid en compliancevereisten, zodat je vertrouwen kunt opbouwen met ruimte voor innovatie.

Maak en implementeer AI-agents met Microsoft Copilot Studio

Voor de stap van verkenning naar bedrijfsimplementatie is het voor organisaties essentieel om een beheerd platform te hebben. Copilot Studio brengt agentische AI-principes samen in een veilig, bedrijfsklaar framework dat organisaties helpt om AI-agents op schaal te ontwerpen, te implementeren en te beheren.

Met Copilot Studio kunnen teams agents verbinden met gegevens, hulpprogramma's en werkstromen, terwijl ze de controle behouden via ingebouwde governance, compliance en toezicht. Deze aanpak stelt organisaties in staat om de ingebruikname van agents met vertrouwen te schalen, met de juiste balans tussen autonomie en verantwoordelijkheid binnen systemen en teams.

Door een geïntegreerde omgeving te bieden voor het ontwikkelen en indelen van AI-agents, ondersteunt Copilot Studio een consistente implementatie, coördinatie tussen organisaties en aanpassingsvermogen op de lange termijn naarmate zakelijke behoeften veranderen.

Meer informatie.
INFORMATIEBRONNEN

Verken meer informatiebronnen

  1.
Man die in een kantoor op een computer werkt.
Blog

Ontdek AI-agents en gebruiksscenario's

Ontdek hoe AI-agents teams helpen slimmer te werken, terugkerende taken te verminderen en sneller beslissingen te nemen.
Meer informatie
Twee personen die naar een laptop kijken
Blog

Krijg een overzicht van AI-gestuurde assistenten en agents

Ontdek hoe AI-gestuurde assistenten samenwerken met AI-agents om bedrijfsactiviteiten te transformeren.
Meer informatie
Terug naar sectie INFORMATIEBRONNEN

Veelgestelde vragen

  • Een AI-agentframework wordt gebruikt om te structureren hoe intelligente agents binnen een systeem werken, samenwerken en regels volgen. Organisaties vertrouwen op frameworks om AI-gestuurde werkstromen te beheren, processen te automatiseren en meerdere agents te coördineren, terwijl governance, beveiliging en consistentie op schaal behouden blijven.
  • Typische AI-modellen focussen op het uitvoeren van één taak, bijvoorbeeld tekst genereren of voorspellingen doen. AI-agentframeworks gaan verder door te definiëren hoe meerdere agents plannen, communiceren, taken uitvoeren en werken binnen gedeelde logica en governance als onderdeel van een gecoördineerd systeem.
  • Er is niet één 'beste' AI-agentframework voor elk bedrijf. De juiste keuze hangt af van factoren zoals de complexiteit van de werkstroom, integratiebehoeften, governancevereisten en de gewenste zakelijke resultaten. Veel organisaties beoordelen frameworks op basis van hoe goed ze schaalbaarheid, controle en samenwerking tussen teams ondersteunen.
  • Governance en beveiliging zijn cruciaal bij het implementeren van AI-agentframeworks in bedrijfsomgevingen. Frameworks die zijn ontworpen voor ondernemingen zetten identiteitsbeheer, toegangsbeheer en duidelijke gegevensgrenzen in om gevoelige informatie te beschermen. Functies zoals audittrails, activiteitenlogboeken en toezichtmechanismen helpen organisaties vertrouwen, compliance en afstemming op principes voor verantwoorde AI te behouden.

Microsoft 365 volgen

Surface Pro Surface Laptop Copilot verkennen Microsoft 365 Bekijk Microsoft-producten Windows 11-apps Accountprofiel Downloadcentrum Ondersteuning Microsoft Store Terugzendingen Bestelling traceren Recyclage Commerciële garanties Microsoft Education Apparaten voor het onderwijs Microsoft Teams for Education Microsoft 365 Education Office Education Educator-training en -ontwikkeling Aanbiedingen voor studenten en ouders Azure voor studenten
Microsoft AI Microsoft Beveiliging Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Copilot Microsoft Teams Midden- en kleinbedrijf Microsoft-ontwikkelaar Microsoft Learn Ondersteuning voor AI-marketplace-apps Microsoft Tech Community Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Softwarebedrijven Visual Studio Vacatures Over Microsoft Bedrijfsnieuws Privacy bij Microsoft Investeerders
Nederlands (België) Privacy van consumentenstatus Contact opnemen met Microsoft Privacy Cookies beheren Gebruiksvoorwaarden Handelsmerken Over onze advertenties EU Compliance DoCs