De agentische AI-blauwdruk

In de eerste aflevering van deze serie hebben we een fundamenteel begrip van "Agentic" gelegd en waarom het een opkomend paradigma is dat het onderzoeken waard is. Terwijl we onze reis voortzetten, zoomen we in op het concept van de 'Agent' zelf - de fundamentele bouwsteen van deze intelligente, proactieve en adaptieve systemen.

In dit volgende deel beginnen we met het vaststellen van een duidelijke definitie van wat een agent is, en gaan we vervolgens dieper in op de kernkenmerken die agenten onderscheiden, kenmerken zoals autonomie, aanpassing en het vermogen om zinvolle acties te ondernemen. Van daaruit splitsen we een agent op in zijn architecturale componenten, waarbij we onderzoeken hoe omgevingsmodaliteiten, vaardigheden en actietoolkits samenkomen om agenten in staat te stellen effectief waar te nemen, te redeneren en betrokken te zijn.

Ten slotte zullen we de weg vrijmaken voor wat komen gaat: het idee van meerdere agenten die samenwerken, interageren en coördineren binnen een multi-agentisch systeem (MAS). Aan het einde van dit bericht heb je een uitgebreid begrip van wat agenten zijn, hoe ze functioneren en waarom ze centraal staan in de evolutie van intelligente, gedistribueerde en schaalbare AI-ecosystemen.

Agentische AI gedefinieerd

In the simplest terms, an "agent" within the realm of Artificial Intelligence (AI) is an autonomous entity designed to perceive its environment, make decisions, and act upon those decisions to achieve specific goals.

In tegenstelling tot traditionele softwareprogramma's die vooraf bepaalde instructies volgen, vertonen agenten een zekere mate van autonomie: ze kunnen veranderingen in hun omgeving voelen, hun strategieën aanpassen op basis van nieuwe informatie en proactief doelen nastreven in plaats van te wachten op expliciete commando's. Dit concept ligt ten grondslag aan veel van de huidige AI-ontwikkelingen en maakt systemen mogelijk die leren, onderhandelen en samenwerken in dynamische contexten.

Als we het hebben over 'Agentic AI', is het belangrijk om te begrijpen hoe het verschilt van traditionele Robotic Process Automation (RPA).

RPA-bots worden vaak gebruikt om repetitieve, routinematige taken uit te voeren door een strikte reeks vooraf gedefinieerde regels te volgen. Ze 'denken' niet op de manier waarop Agentic AI dat doet - ze voeren gewoon elke keer dezelfde reeks acties uit, zonder rekening te houden met veranderingen in de omgeving of te leren van resultaten uit het verleden.

Agentic AI-systemen daarentegen zijn ontworpen om dynamischer en flexibeler te zijn. In plaats van te vertrouwen op een vast script, kunnen deze agenten aanvoelen wat er om hen heen gebeurt, weloverwogen beslissingen nemen en hun strategieën aanpassen naarmate de omstandigheden evolueren. Stelt u zich eens voor dat u een digitale assistent hebt die niet alleen uw instructies opvolgt, maar ook nieuwe kansen kan ontdekken, kan reageren op onverwachte uitdagingen en in de loop van de tijd van fouten kan leren. Dat is het belangrijkste verschil: in tegenstelling tot RPA gaat het bij Agentic AI niet alleen om het uitvoeren van een taak; Het gaat erom de taak te begrijpen en slimmere manieren te vinden om het te doen.

Kenmerken van een agent: De Drie As

Bij het karakteriseren van agent-based AI-systemen komen vaak drie fundamentele principes naar voren als belangrijke onderscheidende factoren:

Autonomy, Adaptation, and Action.

Deze kenmerken bepalen wat het betekent voor een agent om echt "agentisch" te zijn in plaats van alleen maar responsief of aan regels gebonden. Elk van deze kenmerken - autonomie, aanpassing en actie - speelt een afzonderlijke maar complementaire rol bij het vormgeven van het gedrag, de besluitvormingscapaciteiten en de uiteindelijke effectiviteit van een agent.

Door te begrijpen hoe deze drie principes in elkaar grijpen, kunnen organisaties en individuen duidelijker zien hoe agentische AI traditionele automatisering overstijgt en de weg vrijmaakt voor meer dynamische, intelligente en impactvolle oplossingen. Laten we een dieper begrip krijgen van deze "drie-A's":

• Autonomie: Autonomie stelt een agent in staat om te opereren zonder continu menselijk toezicht, waardoor hij zelfstandig beslissingen kan nemen en taken kan uitvoeren. In plaats van alleen te vertrouwen op vooraf gedefinieerde instructies, kan een autonome agent door complexe, veranderende omgevingen navigeren door gebruik te maken van zijn eigen interne logica en geleerde ervaringen. Deze mogelijkheid stelt organisaties in staat om handmatige interventie te verminderen, de operationele efficiëntie te verhogen en sneller te reageren op opkomende kansen of uitdagingen.
• Aanpassing: Aanpassing is het vermogen van de agent om in de loop van de tijd te leren, te evolueren en zijn strategieën te verfijnen. Door feedback uit zijn omgeving te verwerken, zoals nieuwe gegevensinvoer of veranderende omstandigheden, kan een adaptieve agent zijn gedrag dynamisch aanpassen om de resultaten te verbeteren. Of het nu gaat om het herkennen van patronen in gebruikersvoorkeuren, het aanpassen van workflows om verstoringen in de toeleveringsketen op te vangen of het verfijnen van voorspellende modellen wanneer marktomstandigheden fluctueren, aanpassing zorgt ervoor dat de agent effectief en relevant blijft in het licht van veranderingen.
• Actie: Actie verwijst naar het vermogen van de agent om inzichten te vertalen in zinvolle, doelgerichte stappen. Naast het verzamelen van informatie of het genereren van prognoses, moet een agent in staat zijn om zijn omgeving te beïnvloeden. Door goed geïnformeerde, weloverwogen acties te ondernemen, zoals het aanpassen van de toewijzing van middelen, het initiëren van onderhoudswerkzaamheden of het communiceren van aanbevelingen aan belanghebbenden, levert de agent tastbare waarde. Deze directe betrokkenheid bij het operationele landschap onderscheidt agentische AI van passieve analytische tools en onderstreept het potentieel ervan om strategische, real-world impact te stimuleren.

Agentdecompositie: wat zijn de componenten van een agent?

Laten we het nu hebben over componenten van een Agentic AI.

A component is a fundamental building block of an agent that handles a specific aspect of functionality.

Zoals in het diagram te zien is, zijn er drie belangrijke componenten van een agentische AI:

1. Perceptie modaliteiten (Invoer kanalen): Perceptiemodaliteiten zijn de sensorische kanalen waarmee een AI-agent verschillende soorten informatie uit zijn omgeving waarneemt en interpreteert, waaronder visuele, taalkundige, auditieve, sensorgebaseerde en systeemgegevens.
2. Cognitieve vaardigheden (Interne mogelijkheden): Beschouw de Cognitive Skillset als het brein van een AI-agent. Het combineert verschillende denkvaardigheden om de agent te helpen informatie te begrijpen, keuzes te maken en te leren van ervaringen. Dit is wat de agent slim maakt en in staat om goede beslissingen te nemen.
3. Actie Toolkit (Output mechanismen): De Action Toolkit vertegenwoordigt het vermogen van de agent om beslissingen uit te voeren via verschillende outputkanalen, zowel digitaal als digitaal (zoals het genereren van inhoud of het maken van API-aanroepen) of fysiek (zoals het besturen van apparaten of systemen).

Laten we nu diep ingaan op elk van deze componenten.

Component 1: Perceptiemodaliteiten (Invoer kanalen)

Laat me de perceptiemodaliteiten op de eenvoudigst mogelijke manier uitleggen. Stel je voor dat je een persoon bent die over straat loopt. Hoe begrijp je wat er om je heen gebeurt? Je gebruikt je ogen om te zien, je oren om te horen, je neus om te ruiken en misschien zelfs je handen om dingen te voelen. Welnu, een AI-agent is vergelijkbaar - hij heeft manieren nodig om zijn omgeving te "voelen" om te begrijpen wat er aan de hand is.

Beschouw waarnemingsmodaliteiten als de "zintuigen" van een AI-agent. Net zoals wij mensen verschillende manieren hebben om informatie over de wereld om ons heen op te nemen, heeft een AI-agent verschillende kanalen waarmee hij zijn omgeving kan begrijpen.

Hier is een leuke manier om erover na te denken: stel je voor dat je een robothelper voor je huis bouwt. Om deze robot nuttig te laten zijn, moet hij:

• Zie dingen (Alsof je een gemorste vloeistof op de vloer ziet) - Dat is visuele input
• Begrijp het als je ermee praat (zoals wanneer je hem vraagt om de lekkage op te ruimen) - Dat is taalkundige input
• Hoor belangrijke geluiden (als een brandalarm) - Dat is auditieve input
• Voel veranderingen in zijn omgeving (zoals het detecteren van temperatuur) - Dat is sensorgebaseerde invoer
• Weet wat er gebeurt in de computersystemen waarmee het is verbonden (Zoals weten wanneer je slimme koelkast moet worden bijgevuld) - Dat is systeeminvoer

Elk van deze "zintuigen" helpt de AI-agent een compleet beeld op te bouwen van wat er om hem heen gebeurt. Zonder deze perceptiemodaliteiten zou een AI-agent zijn als een persoon die door de wereld probeert te navigeren met gesloten ogen en verstopte oren - niet erg effectief!

Component 2: Cognitieve vaardigheden (Interne mogelijkheden)

Laten we het hebben over het "brein" van een AI-agent - zijn cognitieve vaardigheden. Net zoals mensen verschillende mentale vermogens nodig hebben om problemen op te lossen (zoals dingen onthouden, beslissingen nemen of vooruit plannen), hebben AI-agenten ook verschillende denkvermogens nodig om effectief te kunnen functioneren.

Stel je voor dat je een chef-kok bent in een drukke restaurantkeuken. Om je werk goed te doen, heb je meerdere vaardigheden nodig: recepten onthouden, beslissen wat je als eerste moet koken, coördineren met ander keukenpersoneel en je aanpassen als je geen ingrediënten meer hebt. De cognitieve vaardigheden van een AI-agent werken op dezelfde manier - het is een verzameling mentale hulpmiddelen die hem helpen na te denken en beslissingen te nemen.

Hier leest u hoe we deze mentale vermogens in eenvoudige bewoordingen kunnen opsplitsen:

1. Geheugen en begrip (Kennisverwerking): Zie dit als het vermogen van de agent om informatie te onthouden en te begrijpen, net zoals u het telefoonnummer van uw vriend onthoudt of uw favoriete nummer herkent. De agent moet: Informatie netjes opslaan (Zoals het ordenen van bestanden in kasten) Informatie zoeken en gebruiken wanneer dat nodig is (Zoals het snel vinden van dat recept dat je nodig hebt) Patronen en verbanden herkennen (Alsof je merkt dat het meestal regent nadat er donkere wolken verschijnen)
2. Slimme keuzes maken (Besluitvorming): Dit is alsof je een wijze vriend hebt die goed nadenkt voordat hij handelt. De agent moet: Logisch nadenken over problemen (Alsof je een puzzel oplost) Kies de beste optie als er compromissen zijn (Zoals beslissen of je een kortere maar drukkere route wilt nemen) Bedenk wat er mis kan gaan (Zoals het controleren van het weer voordat je een buitenevenement plant)
3. Dingen voor elkaar krijgen (Taakbeheer): Net zoals u uw dag plant, moet de agent zijn werk efficiënt organiseren: Splits grote opdrachten op in kleinere stappen (Zoals het stap voor stap plannen van een feestje) Houd meerdere taken bij (Zoals jongleren met huiswerkopdrachten) Gebruik middelen verstandig (zoals het beheren van je tijd en energie)
4. Praten en begrijpen (Communicatie): Net als een goede gesprekspartner zijn, moet de agent: Begrijpen wat anderen zeggen of vragen Gesprekken bijhouden (Alsof je je herinnert wat er eerder is besproken) Werk goed samen met anderen (Alsof je een goede teamspeler bent)
5. Beter worden in de loop van de tijd (Leren en aanpassen): Net zoals mensen leren van ervaring, moet de agent: Leren van fouten en successen Op de hoogte blijven van nieuwe informatie Zijn aanpak veranderen wanneer iets niet werkt

Al deze mogelijkheden werken samen, net zoals verschillende delen van je hersenen samenwerken wanneer je een probleem oplost. Als je bijvoorbeeld een nieuw recept kookt, gebruik je je geheugen (om ingrediënten terug te roepen)besluitvorming (om de kooktijd aan te passen), Taakbeheer (om verschillende stappen op elkaar af te stemmen), en leervermogen (om te onthouden wat werkt voor de volgende keer).

Onderdeel 3: Action Toolkit (Output mechanismen)

Laten we het hebben over hoe een AI-agent daadwerkelijk in de echte wereld werkt via zijn Action Toolkit. Zie dit als de handen en de stem van de agent - de manieren waarop het zijn omgeving kan beïnvloeden. Net zoals je je handen gebruikt om op een toetsenbord te typen of je stem om belangrijke berichten over te brengen, heeft een AI-agent methoden nodig om zijn beslissingen om te zetten in concrete acties. De Action Toolkit stelt de agent in staat om te communiceren met en invloed uit te oefenen op zijn omgeving, waardoor zijn beslissingen worden omgezet in zinvolle, real-world resultaten.

Hier leest u hoe een AI-agent op verschillende manieren kan handelen. Elke actiecategorie weerspiegelt een mensachtig vermogen, waardoor het werk van de agent naadloos en efficiënt verloopt.

Laten we deze acties verder opsplitsen:

Acties voor het delen van informatie

Zie dit als de stem van de agent: hij communiceert inzichten en deelt informatie op een manier die bruikbaar en nuttig is. Deze acties omvatten:

• Berichten of rapporten schrijven: Zoals het opstellen van een e-mail of het opstellen van een projectupdate voor een team.
• Waarschuwingen verzenden: Vergelijkbaar met een telefoonmelding die u herinnert aan een aanstaande vergadering of deadline.
• Nieuwe inhoud maken: Bijvoorbeeld het samenvatten van een lang onderzoekspaper in een kort, duidelijk verslag of het maken van een visuele presentatie.

Het vermogen van de agent om informatie te delen zorgt voor naadloze communicatie tussen mensen, systemen en andere agenten.

Acties voor systeeminteractie

Dit is het equivalent van de agent van 'handen op een toetsenbord', directe interactie met computersystemen om taken uit te voeren. Deze acties omvatten:

• Klikken op knoppen en formulieren invullen: Zoals het navigeren op een website om gegevens in te dienen of routinetaken uit te voeren.
• Communiceren met andere programma's: Bijvoorbeeld het opvragen van een weer-app voor de voorspelling of het extraheren van gegevens uit een CRM-tool.

Systeeminteracties stellen agenten in staat om workflows te automatiseren, hiaten tussen applicaties te overbruggen en systemen met elkaar verbonden te houden.

Data-georiënteerde acties

Zie dit als het vermogen van de agent om informatie te beheren en te optimaliseren, net zoals u uw werkruimte organiseert. Voorbeelden zijn:

• Gegevens sorteren en filteren: Zoals het samenstellen van uw fotobibliotheek om de beste foto's te vinden of het ordenen van een map met documenten.
• Records bijwerken en beheren: Denk hierbij aan het actueel houden van contactlijsten of het bijwerken van klantendatabases.
• Inzichten extraheren: Het vinden en markeren van kritieke details in grote datasets, vergelijkbaar met het identificeren van belangrijke punten in vergadernotities.

Gegevensacties stellen agenten in staat waarde te halen uit onbewerkte informatie, waardoor nauwkeurigheid en relevantie voor besluitvorming worden gegarandeerd.

Acties voor milieubeheersing

Deze categorie stelt agenten in staat om hun digitale of fysieke werkruimte aan te passen en te beïnvloeden, net zoals het afstemmen van instellingen in uw huis of kantoor. Belangrijke voorbeelden zijn:

• Kamertemperatuur aanpassen: Zoals het instellen van een thermostaat om het comfort en energieverbruik te optimaliseren.
• Bestanden ordenen: Ervoor zorgen dat digitale mappen gestructureerd zijn voor gemakkelijke toegang en het verminderen van rommel.
• Middelen beheren: Controle van het geheugen of stroomverbruik om de systeemprestaties te optimaliseren.

Door middel van omgevingscontrole kunnen agenten efficiëntere, gestroomlijnde werkruimten creëren die zijn afgestemd op veranderende behoeften.

Laat me het belang van de Action Toolkit in eenvoudige bewoordingen uitleggen. Stel je voor dat je met een speelgoedrobot speelt. De robot heeft een brein (zoals de interne verwerking van de AI) en heeft manieren nodig om met de echte wereld om te gaan (dat is de Action Toolkit). Net zoals je handen nodig hebt om speelgoed op te pakken en een stem om met vrienden te praten, heeft een AI tools nodig om met zijn omgeving te communiceren. De Action Toolkit is als een Zwitsers zakmes: het heeft verschillende gereedschappen voor verschillende klussen. De AI moet mogelijk informatie ordenen (zoals het sorteren van honkbalkaarten), Beheers dingen (zoals het aandoen van lichten), of communiceren (Zoals het sturen van berichten naar vrienden). Zonder deze tools zou de AI zijn als iemand die briljant kan denken, maar niet kan bewegen of spreken - niet erg nuttig!

Dit is wat een AI-agent echt speciaal maakt - het is niet alleen een slimme rekenmachine die zit na te denken. Omdat het deze tools heeft om te handelen, kan het ons daadwerkelijk helpen dingen voor elkaar te krijgen in de echte wereld. Dat is wat we bedoelen als we zeggen dat het "agentisch" is - het kan denken EN doen.

Conclusie: de weg vooruit

Agentic AI vertegenwoordigt een baanbrekende evolutie in kunstmatige intelligentie, waarbij systemen worden overgezet van passieve tools naar dynamische, proactieve entiteiten. Door autonomie, aanpassingsvermogen en actie te omarmen, herdefinieert Agentic AI hoe systemen omgaan met de wereld om hen heen. Van het vermogen om onafhankelijk te opereren tot het vermogen om continu te leren en beslissingen te nemen, dit paradigma biedt transformatief potentieel in alle sectoren.

De belangrijkste conclusies van deze blog zijn:

• De definitie van agentische AI: Een zelfsturend, doelgericht systeem dat in staat is zich dynamisch aan te passen.
• Het verschil met RPA: In tegenstelling tot repetitieve RPA-systemen is Agentic AI dynamisch, doordacht en verbetert het voortdurend.
• Kernkenmerken en componenten: De drie A's - Autonomie, Aanpassing en Actie - in combinatie met perceptie-, cognitie- en actiemechanismen vormen de basis van Agentic AI.

Vooruitkijkend zal de volgende blog onderzoeken hoe individuele agenten met elkaar verweven zijn en samenwerken binnen een multi-agentisch systeem (MAS). Deze volgende fase zal de ware kracht van collectieve intelligentie onthullen, waarbij agenten samenwerken om complexe, onderling verbonden uitdagingen op te lossen.