AI-agents vs. workflows

AI-agents vliegen je tegenwoordig om de oren. LinkedIn bulkt van de posts waarin bedrijven beweren dat ze zelf agents bouwen of ze gratis uitdelen na één comment. Ondertussen woedt de discussie: wat is zo’n agent nu eigenlijk, en waar stopt de klassieke workflow? In deze blog fileert LAB63 het verschil, zodat jij glashelder ziet wanneer een gestroomlijnde flow volstaat en wanneer volbloed AI-agents het roer moet overnemen.

Workflows: vooraf bepaald door jou

Een workflow is als een duidelijk recept dat jij zelf hebt uitgeschreven. Elke stap, elke actie en elk mogelijk scenario staat vooraf volledig vast en is door jou gedefinieerd. Wanneer de workflow draait, voert die precies uit wat jij hebt ingesteld; niks meer, niks minder. Gaat er iets mis of voldoet het resultaat niet aan je verwachtingen? Dan ben jij degene die terug naar de tekentafel en de nodige aanpassingen doet om het eindresultaat op het gewenste niveau te krijgen.

Voorbeelden van taken die perfect passen bij een workflow:

  • Nieuwe leads automatisch opvolgen
    Wanneer iemand een offerteformulier invult, labelt ons systeem de lead onmiddellijk en verstuurt binnen vijf minuten een gepersonaliseerde welkomst-mail; zodra de lead-score de drempel overschrijdt, maakt het CRM automatisch een taak aan voor het salesteam.
  • Nieuwsbrieven versturen op vaste tijdstippen
    Elke eerste maandag van de maand start de workflow met het ophalen van nieuwe doelgroeplijsten. Het stelt een nieuwsbrief samen met content die aansluit op de noden van die specifieke doelgroepen en verstuurt die naar mijn inbox ter feedback en goedkeuring. 
Een workflow wordt pas interessant wanneer een taak steeds terugkomt en volgens een vast stramien verloopt. 

Platformen zoals Zapier of Make zijn ideaal om hier mee aan de slag te gaan. Je kan zelf eenvoudige no-code flows bouwen of eens rondkijken in hun template bibliotheek. 

Afbeelding

AI-agents: zelfstandig denken en handelen

Een AI-agent werkt anders. Je kunt het vergelijken met een slimme collega die zelfstandig werkt aan een opdracht die jij hebt gegeven. Je vertelt welk doel hij moet bereiken, en vervolgens bepaalt de agent zelf hoe hij dat gaat aanpakken. Hij denkt zelfstandig na, past z’n acties dynamisch aan en verbetert zichzelf terwijl hij werkt. Bevalt de output niet meteen? Dan itereert de agent zelfstandig verder tot hij dichter bij jouw doel komt, zonder dat jij continu handmatig moet ingrijpen.

Om het begrijpbaar te houden heb ik de workflow-voorbeelden hierboven herwerkt naar de principes van AI-agent.

Voorbeelden van AI-agents:

  • Nieuwe leads opvolgen
    Bij het invullen van een offerteformulier op de website, start een AI-agent een gesprek (vb. chat), stelt verdiepingsvragen en verrijkt zo het klantenprofiel met externe data. In functie van het al dan niet voldoen aan bepaalde criteria, boekt de agent een meeting in de agenda van account manager. Hierbij houdt hij rekening met de beschikbaarheden in zijn of haar agenda. 
  • Nieuwsbrieven versturen
    Een agent scant continú open- en klik­patronen, assembleert content op maat van de lezer, kiest per ontvanger het ideale verzendmoment, test onderwerp­regels on-the-fly en levert jou via mail meteen pistes voor optimalisaties. 

Adem in: AI-agents gebruiken geavanceerde technieken zoals RAG (Retrieval Augmented Generation), het Model Context Protocol (MCP) en Agent-2-Agent communicatie (A2A) om zichzelf aan te sturen, zelfstandig te beslissen en informatie slim te combineren.

Adem uit: bij LAB63 zijn we vertrouwd met deze technieken en loodsen we je graag doorheen het bos aan termen en oplossingen voor jouw uitdaging.

Afbeelding

ReAct Framework: redeneren én handelen

Ben je getriggerd en wil je toch graag zelf aan de slag? 

Een belangrijk framework dat vaak gebruikt wordt voor het configureren van AI-agents, is het ReAct Framework. De naam zegt het al: ReAct staat voor "Reasoning and Acting", oftewel redeneren en handelen. Traditionele systemen konden alleen handelen zonder écht na te denken (workflow) of konden wel redeneren maar niet goed zelfstandig handelen.

Met het ReAct Framework kunnen agents dit combineren:

  • Eerst denkt de agent na over mogelijke acties en uitkomsten (Reasoning)
  • Daarna kiest de agent actief de beste acties om het gestelde doel te bereiken (Acting)
  • De agent reflecteert vervolgens opnieuw op de output, en blijft itereren en verbeteren tot het gewenste resultaat is bereikt.

Concreet betekent dit dat agents zelf hun fouten corrigeren, alternatieven overwegen en effectief leren van eerdere acties. Hierdoor komen ze sneller tot een nuttig eindresultaat zonder dat jij voortdurend moet bijsturen.

Afbeelding

Overzicht: workflow versus AI-agent

Aspect
Workflow
AI-agent
Flexibiliteit

Vast en vooraf bepaald

Dynamisch en zelfsturend

Aanpassing van resultaat

Altijd manueel door jou

Itereert zelfstandig naar beter resultaat

Redenerend vermogen

Geen (uitvoerend)

Zelfstandig redenerend en uitvoerend

Ideaal voor

Repetitieve, simpele taken

Complexere, strategische taken

Wat betekent dit voor jouw marketing?

Workflows blijven ideaal voor voorspelbare taken die weinig variatie toelaten. AI-agents zijn nuttig als slimme, dynamische assistenten die complexe taken zelfstandig kunnen oppakken.

Met de huidige groei van AI-technologie (elke 7 maanden verdubbelt de lengte van taken die ze aankunnen) is het slim om je alvast vertrouwd te maken met het inzetten van agents voor marketing. Zeker als je regelmatig bezig bent met strategische optimalisaties, dynamische contentdistributie of complexe analyses, is het gebruik van AI-agents iets om nu mee te starten.

Conclusie

Kies workflows voor repetitief en voorspelbaar werk.

Gebruik AI-agents voor taken die zelfstandigheid, aanpassingsvermogen en redenering vereisen.

En als je écht slimme AI wil, zorg dan dat je agents het ReAct Framework benutten, zodat ze niet alleen handelen, maar ook effectief redeneren over hun acties.

Bij LAB63 blijven we experimenteren, testen en leren.
Zo zorgen we ervoor dat jij direct kunt profiteren van wat écht werkt.