Autonome AI‑agents werken volledig zelfstandig: ze plannen taken dynamisch, coördineren met andere agents, leren van ervaringen en escaleren problemen wanneer nodig. Met “het volledig overnemen van de workflow” bedoelen we niet slechts één taak automatiseren, maar een volledig traject van A tot Z digitaliseren en uitvoeren zonder menselijke tussenkomst.

Met Famke van Ree, AI-engineer bij Innvolve.

In een vorig blog bespraken we wat er gebeurt wanneer AI met task agents één taak automatiseert. Met volledig autonome AI‑processen wordt daar een stap bovenop gezet.

Usecase: facturatie

Herken je het gevoel dat je erg veel tijd kwijt bent met facturatie? Allereerst moet je elke maand al je gewerkte uren verzamelen, controleren op juistheid en handmatig invoeren in het facturatiesysteem. Vervolgens selecteer je het juiste factuursjabloon, verifieer je klantgegevens en tarieven, genereer je de factuur en controleer je opnieuw op fouten. Tot slot verstuur je de factuur naar de klant en houd je handmatig bij of de betalingen binnenkomen. Elke stap kost tijd, vereist nauwkeurigheid en is gevoelig voor menselijke fouten.

Famke vertelt:

Het automatiseren van de facturatie zou dit probleem oplossen. Je voert maandelijks je gewerkte uren in, en elk van die stappen, van urenregistratie tot factuursjabloon tot verzending naar de klant, wordt door een reeks samenwerkende AI‑agents automatisch uitgevoerd. Hierbij communiceren meerdere agents met elkaar, elk met een gespecialiseerde rol, terwijl een overkoepelende agent de totale workflow coördineert. Tegelijkertijd houden agents toezicht op fouten, leren van eerdere uitkomsten en escaleren wanneer iets niet volgens plan verloopt. Dit is geen lineaire, statische automatisering, maar een dynamisch ecosysteem van zelfstandig opererende AI‑agents die continu leren en optimaliseren.

Nog een voorbeeld: Multi-agent research

In de volgende usecase wordt een LeadResearcher-agent ingezet als coördinator, die op basis van een onderzoeksopdracht een strategie ontwerpt. Vervolgens worden gespecialiseerde subagents gecreëert om verschillende aspecten van de taak parallel uit te voeren. Wanneer een gebruiker een onderzoeksopdracht indient, analyseert de LeadResearcher eerst de vereisten en stelt een plan op. Vervolgens worden subagents ingezet, elk met een duidelijk afgebakende taak. Sommige richten zich bijvoorbeeld op het verzamelen van informatie, andere op het evalueren van bronnen. Deze subagents werken gelijktijdig en rapporteren tussentijds terug. Hierdoor is het systeem veel flexibeler dan een enkele agent. Parallelle verkenningen zijn mogelijk en de strategie kan dynamisch worden aangepast op basis van tussentijdse bevindingen.

Samenwerking van agents

De LeadResearcher werkt in een orchestrator-structuur. De agent verdeelt de hoofdvraag in kleinere subvragen. Vervolgens start hij gespecialiseerde subagents die elk een specifieke taak uitvoeren. Deze subagents kunnen informatie verzamelen, analyseren en terugkoppelen. Daarna beoordeelt de LeadResearcher of er aanvullend onderzoek nodig is. Als dat niet nodig is, worden de resultaten samengevoegd en gepresenteerd als een samenhangend eindantwoord.

De volgende stap in autonome AI-processen

Famke vertelt:

Deze manier van werken laat zien dat autonome agents niet alleen afzonderlijke taken kunnen uitvoeren. Ze kunnen ook complexe workflows beheren, leren van de context en strategieën bijstellen. Daarnaast kunnen ze samenwerken om antwoorden te vinden die veel verder gaan dan wat een enkele AI kan leveren. Dit soort multi-agent systemen vertegenwoordigt de volgende stap naar volledig autonome AI-processen. Het zijn systemen die niet alleen taken automatiseren, maar ook zelf leren, plannen en coördineren. Zo kunnen ze menselijke workflows op een fundamentele manier transformeren.

Conclusie

Autonome AI-processen zijn agents die nog volop in ontwikkeling zijn. De meeste bedrijven richten zich momenteel vooral op retrieval- en task-agents. Autonome AI-processen zijn meer gericht op de toekomst van AI. Wil je hier meer over weten? Neem dan gerust contact met ons op en vraag naar het team Data & AI.

Over de auteur

Famke van Ree is AI-engineer in het Data & AI team binnen Innvolve. Met haar achtergrond in Informatiekunde, Data Science en AI werkt zij aan mooie AI-oplossingen voor klanten én intern.

 

Kunnen we je helpen?