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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.