AI-agenten 101: wat ze zijn, hoe ze werken en waarom ze belangrijk zijn in 2025
In het kort
AI-agenten transformeren werk door te evolueren van passieve hulpmiddelen naar autonome systemen. In dit artikel worden de functies, verschillen met chatbots, toonaangevende platforms in 2025, huidige toepassingen en toekomstige ontwikkelingen op het gebied van geautomatiseerde workflows besproken.
Medio 2025 zijn AI-agenten geëvolueerd van een experimenteel concept naar een cruciale laag op veel platforms voor bedrijven en consumenten. Ze zijn niet langer slechts add-ons of slimme chatbots – ze vertegenwoordigen nu een nieuw model voor software-uitvoering. In tegenstelling tot eenmalige prompts of eenvoudige automatiseringsstromen kunnen agents doelen begrijpen, initiatief nemen en complexe taken voltooien door meerdere tools en stappen te combineren.
Voor een dieper inzicht in hoe deze evolutie de workflows in de echte wereld vormgeeft, verken Hoe AI-agenten de toekomst van werk in 2025 vormgeven.
In dit artikel wordt uitgebreid beschreven wat AI-agenten zijn, hoe ze functioneren, wat ze onderscheidt van andere AI-formaten en waarom deze verschuiving van belang is voor alle sectoren.
Wat is een AI-agent?
In de context van kunstmatige intelligentie verwijst een AI-agent naar een softwaresysteem dat zijn omgeving kan waarnemen, beslissingen kan nemen en kan handelen om een specifiek doel te bereiken – vaak zonder dat er na de installatie verdere menselijke input nodig is. Deze structuur wijkt duidelijk af van standaard automatiseringsscripts of chat-achtige AI-tools.
AI-agenten zijn afhankelijk van de volgende sleutelcomponenten:
- Autonomie – handelt onafhankelijk, zonder dat er stapsgewijze instructies nodig zijn;
- Geheugen – bewaart eerdere acties en gegevens om consistent gedrag te garanderen;
- Uitvoering in meerdere stappen – verwerkt complexe taken door reeksen uit te voeren in plaats van geïsoleerde acties;
- Interactie met hulpmiddelen: maakt verbinding met externe API's, apps en databases om toegewezen doelen te bereiken;
- Doelgerichtheid – richt zich op het behalen van specifieke resultaten in plaats van het reageren op eenmalige signalen.
In de praktijk betekent dit dat een goed geconfigureerde agent een prompt kan analyseren, kan beslissen welke tools hij moet gebruiken, indien nodig met de tools kan communiceren en zich kan aanpassen op basis van wat er tijdens het proces gebeurt.
Hoe AI-agenten werken
De workflow van een AI-agent bestaat doorgaans uit verschillende fasen:
- Invoer of trigger – een gebruiker geeft een doel op (bijvoorbeeld ‘100 artikelen samenvatten’ of ‘OKR’s van het team bijhouden’);
- Planning – de agent schetst welke acties nodig zijn en in welke volgorde;
- Gebruik van hulpmiddelen – maakt verbinding met externe services (bijvoorbeeld agenda's, zoekhulpmiddelen, databases) via API's of plug-ins;
- Uitvoering – voert de geplande taken stap voor stap uit en past zich aan als er iets verandert;
- Feedbackloop: op basis van de resultaten kan de agent zijn plan aanpassen of met resultaten terugkoppelen.
In tegenstelling tot traditionele automatiseringstools die een vast script volgen, kunnen AI-agenten al tijdens de taak beslissingen nemen, zoals het opnieuw uitvoeren van mislukte stappen, het overslaan van niet-beschikbare tools of het in realtime bijwerken van hun aanpak.
Hoe AI-agenten verschillen van chatbots en promptgebaseerde tools
AI-agenten worden vaak verward met chatbots of op prompts gebaseerde assistenten zoals ChatGPT, maar er zijn duidelijke verschillen.
Terwijl chatbots vragen beantwoorden, streven AI-agenten naar resultaten. Een chatbot wacht op input. Een agent verwerkt input, interpreteert deze als een doel en handelt namens jou – soms over langere tijd en met behulp van meerdere diensten.
Bijvoorbeeld:
- Een chatbot kan je helpen bij het bedenken van blogonderwerpen;
- Een agent kan deze onderwerpen genereren, de SEO-haalbaarheid ervan controleren, de resultaten uploaden naar een contentkalender en uw team op de hoogte stellen Slack.
Deze autonomie onderscheidt agents van traditionele scripts. Ze werken over tools en tijd heen, waardoor use cases mogelijk zijn die te complex zijn voor eenmalige interacties.
Praktisch gebruik in 2025
In 2025 worden AI-agenten in een breed scala aan omgevingen ingezet:
- Projectmanagement: interne agenten verwerken updates, taakroutering en deadline-aanpassingen binnen platforms zoals notie or Asana;
- Klantenondersteuning: getraind met behulp van bedrijfseigen gegevens, lossen agenten supporttickets op, escaleren op basis van urgentie en werken CRM-systemen bij;
- Verkoop en CRM: agenten kwalificeren leads, plannen gesprekken en houden toezicht op pijplijnstatistieken door integratie in meerdere tools;
- Marktonderzoek: onderzoeksmedewerkers verwerken dagelijks ruim 100 bronnen en vatten de belangrijkste trends, sentimenten en uitschieters samen voor strategische teams;
- Gegevensbewerkingen: agents schonen grote datasets op, labelen inhoud, matchen schema's of zoeken naar uitschieters op basis van contextuele patronen.
Al deze gevallen hebben een gemeenschappelijke logica: agenten vervangen handmatige, repetitieve workflows door autonome taakuitvoering.
Toonaangevende platforms en tools in 2025
De ontwikkeling van AI-agenten is in een stroomversnelling geraakt doordat grote modellen toegankelijker zijn geworden, open tools zich ontwikkelen en ondernemingen streven naar uitvoeringsmogelijkheden in meerdere stappen.
Dit zijn de meest actieve platforms en systemen:
- OpenAI GPTs – aanpasbare agenten binnen ChatGPT die bestanden, API's of interne hulpmiddelen kunnen gebruiken;
- Google Duet-AI – geïntegreerd in Google Workspace voor geautomatiseerde acties, van het samenvatten van documenten tot het plannen van vergaderingen;
- Konijn R1 – een hardware-gebaseerde assistent die boodschappen in de echte wereld uitvoert met behulp van spraak- en schermcommando’s;
- automobielGPT – een open-source framework dat het stellen van doelen, redeneren en het maken van luslogica mogelijk maakt;
- Meta AI-agenten – geïntegreerd in berichten-apps zoals WhatsApp en Instagram om interacties en schema’s te beheren;
- Salesforce Einstein Copilot – CRM-native agents die verkopers begeleiden door de volgende stappen en het invoeren van gegevens;
- Reka-agenten – AI-agentinfrastructuur van ondernemingsklasse voor het aaneenschakelen van complexe, verspreide taken over afdelingen.
Deze tools beperken zich niet tot één functie. Ze werken op meerdere platforms, leren gebruikersgedrag in de loop van de tijd en verfijnen hun logica door middel van feedback.
Huidige uitdagingen en beperkingen
Ondanks hun toenemende macht worden AI-agenten nog steeds met echte beperkingen geconfronteerd:
- Problemen met het langetermijngeheugen – veel systemen hebben moeite met het vasthouden van context gedurende langere sessies;
- Hallucinatierisico – agenten kunnen onduidelijke instructies verkeerd interpreteren of ongefundeerde gegevens verzinnen;
- Coördinatie van gereedschappen – het verbinden van meerdere externe systemen brengt complexiteit en faalpunten met zich mee;
- Privacy en toegang – het gebruik van bedrijfsgegevens met agenten roept vragen op over gegevensverwerking en grenzen;
- Rekenkosten: het uitvoeren van agents in de loop van de tijd verbruikt meer bronnen dan basisprompttools.
Platformontwikkelaars en AI-onderzoeksteams werken actief aan de aanpak van deze beperkingen, vooral in bedrijfsomgevingen.
Wat komt er nog meer in Agent Evolution?
AI-agenten worden nu gezien als een basis voor de volgende generatie digitale ecosystemen. Verschillende trends defiwaar de markt naartoe beweegt:
- Samengestelde agents – Eén agent kan een andere agent aanroepen, waardoor meer gespecialiseerde workflows en beslissingsbomen mogelijk zijn. Een goed voorbeeld is Snaplogica, dat een visueel platform biedt voor het bouwen van samenstelbare agents die kunnen worden geïntegreerd in meerdere bedrijfshulpmiddelen en complexe processen kunnen automatiseren.
- Low-code configuratie – Niet-technische teams kunnen nu aangepaste agents bouwen met behulp van drag-and-drop interfaces of sjablonen. Ontkennen biedt een volwassen no-codeplatform waarmee bedrijven AI-gestuurde workflows kunnen implementeren zonder code te schrijven.
- Interfaceverschuiving – In plaats van prompts te typen, stellen gebruikers doelen in. Agenten kiezen de stappen. Pega GenAI van Pegasystems is precies hiervoor ontworpen: gebruikers stellen doelen in en het systeem genereert en voert automatisch volledige bedrijfsprocesstromen uit.
- Agentenmarktplaatsen – Er ontstaan platforms waar agenten worden gedeeld, verkocht en geïntegreerd door bedrijven. Een van de meest opvallende voorbeelden is Zekeringbasis, dat herbruikbare AI-workflows en agent-gebaseerde automatiseringen voor makers, teams en bedrijven samenstelt.
- Van tools tot besturingssystemen: agents bepalen hoe volledige digitale werkomgevingen functioneren, inclusief interne systemen. Gupshup integreert AI-agenten rechtstreeks in de communicatie-infrastructuur van de onderneming, waardoor berichtenverkeer en ondersteuning via wereldwijde kanalen worden geautomatiseerd.
Deze verschuiving duidt op een bredere transformatie in de manier waarop gebruikers met software omgaan. De overgang gaat van directe controle naar doelgerichte delegeren, waarbij mensen systemen vertellen wat ze willen en agenten zelf uitzoeken hoe.
AI-agenten worden infrastructuur
Vanaf 2025 worden AI-agenten niet langer als experimenteel beschouwd. Ze maken nu deel uit van de kernsoftwarestack voor teams, startups en platforms die contextuele automatisering vereisen. Hun vermogen om doelen aan resultaten te koppelen, tools in verschillende ecosystemen te benutten en zonder direct toezicht te blijven werken, verandert de manier waarop digitaal werk wordt gestructureerd.
Volgens gegevens uit de industrie, Ongeveer 85% van de ondernemingen zal tegen eind 2025 gebruikmaken van AI-agentenen bijna 96% van de ondervraagde organisaties We zijn van plan het gebruik van AI-agenten het komende jaar uit te breiden. Deze tools hebben de productiviteit al verbeterd en de kostenefficiëntie binnen de bedrijfsvoering verhoogd.
Naarmate AI-agenten volwassen worden, stimuleren ze een bredere transitie naar doelgerichte automatisering, waarbij software niet langer wacht op handmatige instructies, maar werkt met autonomie, geheugen en logica met meerdere stappen.
Deze contextbewuste agents functioneren als digitale collega's en navigeren door tools, systemen en data om concrete resultaten te boeken. Of ze nu geïntegreerd zijn in bedrijfsapps of als zelfstandige assistenten fungeren, AI-agenten in 2025 leggen de basis voor een toekomst waarin automatisering intelligent, aanpasbaar en resultaatgericht is.
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Alisa, een toegewijd journalist bij de MPost, is gespecialiseerd in cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investeringen en het uitgebreide domein van Web3. Met een scherp oog voor opkomende trends en technologieën levert ze uitgebreide berichtgeving om lezers te informeren en te betrekken bij het steeds evoluerende landschap van digitale financiën.
Meer artikelen
Alisa, een toegewijd journalist bij de MPost, is gespecialiseerd in cryptocurrency, zero-knowledge proofs, investeringen en het uitgebreide domein van Web3. Met een scherp oog voor opkomende trends en technologieën levert ze uitgebreide berichtgeving om lezers te informeren en te betrekken bij het steeds evoluerende landschap van digitale financiën.
