Stapsgewijze handleiding voor het instellen van Agent Feed in je Copilot-werkruimte

By Mirko Peters · 2026-08-13

Welkom terug, podcastluisteraars en techliefhebbers! Als je onze recente gesprekken over kunstmatige intelligentie, automatisering en werkefficiëntie volgt, weet je dat menselijk toezicht in het proces belangrijker is dan ooit. Nu organisaties steeds vaker autonome AI-agents inzetten om alles te stroomlijnen, van klantenservice tot complexe gegevensverwerking, staan beheerders en architecten voor

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Om die vraag te beantwoorden, hebben we onlangs een podcastaflevering opgenomen over de technische en operationele realiteit van precies deze uitdaging. Heb je hem nog niet beluisterd? Bekijk dan zeker onze aflevering Agent Feed - Simply Explained voor een basisuitleg in audovorm. In deze blogpost gaan we verder op die concepten in met een uitgebreide, technische handleiding voor het configureren van de Copilot Service-werkruimte, het inschakelen van Agent Feed en het naadloos toevoegen van de Agent Supervisor-weergave aan je Power Apps-omgeving.

Overzicht van Agent Feed

Agent Feed Overview

Belangrijkste functies van Agent Feed

Agent Feed is een krachtig hulpmiddel dat je ervaring met AI in Power Apps verbetert. Het fungeert als een centrale hub waarin je AI-agents effectief kunt beheren en controleren. Deze tool is essentieel om ervoor te zorgen dat AI binnen de richtlijnen blijft die jij hebt vastgesteld, zodat je beter grip houdt en toezicht kunt uitoefenen.

Het belang van Agent Feed voor AI-beheer kan nauwelijks worden overschat. Het helpt je een evenwicht te bewaren tussen automatisering en menselijke tussenkomst. Met Agent Feed kun je AI-taken controleren en ervoor zorgen dat ze aansluiten bij je bedrijfsdoelen. Dit toezicht is essentieel, zeker nu AI-agents zelfstandig werken, waardoor het lastig wordt acties terug te herleiden tot specifieke opdrachten van gebruikers.

Dit zijn de belangrijkste functies van Agent Feed:

Functie	Beschrijving
Samenwerking tussen mens en agent	Hiermee kun je door agents gegenereerde taken beoordelen, valideren en afronden.
Gecentraliseerde takenfeed	Hiermee kun je het werk van agents bekijken en ermee interacteren via een takengerichte interface.
Taakcategorisering	Organiseert taken in secties zoals ‘Vereist aandacht’ en ‘Voltooid’ voor een beter overzicht.

Taken bevatten essentiële details zoals titels, beschrijvingen, agentnamen en tijdstempels. In de sectie ‘Vereist aandacht’ staan taken die jouw invoer nodig hebben, terwijl de sectie ‘Voltooid’ taken toont die door jou of de agents zijn afgerond.

Een van de opvallendste functies van Agent Feed is de Log for Review. Deze functie ondersteunt eisen op het gebied van compliance en audits door uitgebreide auditlogs te bieden. Die logs zijn cruciaal voor organisaties die kritische vragen moeten kunnen beantwoorden over acties van agents. Ze zorgen voor verantwoording doordat ze vastleggen wie welke actie heeft uitgevoerd, hoe en wanneer. Dit detailniveau is van groot belang om te voldoen aan wettelijke eisen in uiteenlopende sectoren.

Een andere belangrijke functie is de Request Assistance-functie. Deze functionaliteit versterkt de samenwerking tussen jou en AI-agents. Onderzoek toont aan dat het gebruik van AI-begeleiding het slagingspercentage van taken aanzienlijk verhoogt. Zo bereikte het macro-slagingspercentage van deelnemers die AI-ondersteuning kregen 70%, tegenover slechts 20% bij begeleiding zonder AI. Dit laat zien dat AI kan dienen als een effectief trainingsinstrument dat je helpt in volgende taken beter te presteren.

Ten slotte stroomlijnt de functie Invoke Data Entry het gegevensbeheer. Je kunt je agents controleren, erop vertrouwen en ermee samenwerken in een vertrouwd takenfeedformat. Deze integratie vereenvoudigt je werkstroom en maakt het eenvoudiger om invoertaken efficiënt te beheren.

Autonome agents superviseren

Realtime inzichten in Power Apps

Het monitoren van AI-agents via Agent Feed is eenvoudig. Volg deze stappen om je omgeving in te richten voor effectief toezicht:

Meld je aan bij Power Apps en selecteer je contactcenteromgeving.
Selecteer in de sitemap Apps, zoek de Copilot Service-werkruimte en bewerk deze.
Schakel Agent Feed in door:
- Het pictogram Agents in de sitemap te selecteren.
- Het agentschap kiezen dat overeenkomt met Case Management Agent, zoals Case Processing Agent, en vervolgens op de ellipsen (...) > Toevoegen aan app klikken.
- De wijzigingen opslaan en publiceren.
De weergave Agent Supervisor toevoegen door:
- De weergave Case te zoeken en te selecteren.
- In het deelvenster Cases op Weergaven te klikken.
- Op de ellipsen (...) voor Agent Supervisor te klikken en vervolgens op Toevoegen.
- De wijzigingen opslaan en publiceren.
Meld je ten slotte aan bij de Copilot Service-werkruimte met een supervisorrol om te controleren of de agentfeed in de sitemap verschijnt.

Menselijke tussenkomst speelt een cruciale rol bij AI-besluitvorming. AI-agents kunnen repetitieve taken aan, maar in complexe situaties maken ze niet altijd de beste keuzes. Jouw expertise zorgt ervoor dat beslissingen aansluiten bij de bedrijfsdoelen. Door autonome agents te supervisen houd je controle over de activiteit van de agents, zodat je tijdig kunt bijsturen wanneer dat nodig is.

Agent Feed biedt realtime inzicht in de activiteiten van agents. Je kunt verschillende statistieken volgen, waaronder:

Latentie
Doorvoer
Aantal geslaagde en mislukte acties
Resourcegebruik

Deze statistieken helpen je begrijpen hoe goed je agents presteren. Daarnaast legt Agent Feed de uitvoeringsstroom van elk verzoek vast, zodat je inzicht krijgt in elke stap van het proces. Dit detailniveau maakt het mogelijk knelpunten te identificeren en de prestaties te optimaliseren.

De integratie met het Model Context Protocol (MCP) versterkt de functionaliteit van Agent Feed. MCP standaardiseert de communicatie tussen AI-toepassingen en Power Apps. Deze integratie vereenvoudigt het ontwikkelproces en verkort de doorlooptijd en complexiteit voor ontwikkelaars. Daarnaast kunnen AI-toepassingen toegang krijgen tot een breed scala aan gegevensbronnen, waardoor ze krachtiger worden. Het resultaat is efficiëntere AI-toepassingen die namens jou doeltreffend kunnen handelen.

Praktische toepassingen van Agent Feed

Practical Applications of Agent Feed

Productiviteit verhogen met AI

Organisaties kunnen Agent Feed op verschillende manieren inzetten om de productiviteit te verhogen. Hieronder staan enkele veelvoorkomende scenario's waarin Agent Feed goed van pas komt:

Zakelijk scenario	Beschrijving
Klantenservice	Verbetert workflows voor klantenserviceprocessen en biedt meer inzicht en efficiëntie.
Verkoop	Ondersteunt verkopers bij opzoekacties, validaties en betalingsworkflows.
Automatisering van gegevensbronnen	Vereenvoudigt automatisering met meerdere gegevensbronnen of connectors, met stap-voor-stap-inzicht.

Het integreren van Agent Feed in je dagelijkse werkzaamheden levert veel voordelen op. Je kunt processen stroomlijnen en de efficiëntie verbeteren. Organisaties melden bijvoorbeeld een 40% snellere oplossingspercentage en een stijging van 25% in klanttevredenheid na de invoering van Agent Feed. Deze verbeteringen komen voort uit de mogelijkheid van de tool om bruikbare taken aan te maken en realtime inzicht te geven in de prestaties van agents.

Met Agent Feed kun je je richten op complexe taken doordat routineprocessen worden geautomatiseerd. Dit gebeurt op de volgende manieren:

AI-agents automatiseren complex, meerstapswerk dat redeneren en dynamische besluitvorming vereist.
Ze verminderen handmatig werk door repetitieve cognitieve taken weg te nemen, zoals het beoordelen van documenten en het samenvatten van gegevens.
AI-agents verbeteren de consistentie door dezelfde redeneringen en beslissingscriteria toe te passen op alle zaken.
Ze versnellen processen en voltooien werkstromen in seconden of minuten in plaats van uren of dagen.
AI-agents maken expertise schaalbaar door besluitvormingslogica en best practices vast te leggen, zodat ze consistent worden toegepast.

Planningsagents beheren bijvoorbeeld vergaderingen door beschikbaarheid te controleren en uitnodigingen te versturen, waardoor minder tijd aan e-mail hoeft te worden besteed. Dataentry-agents verwerken repetitieve taken, zoals het overzetten van informatie en het valideren van de datakwaliteit. Onderzoeksagents verzamelen en combineren informatie uit verschillende bronnen en genereren efficiënt rapporten.

Het in balans brengen van automatisering en menselijk toezicht is cruciaal. AI kan veel taken aan, maar jouw expertise zorgt ervoor dat beslissingen aansluiten bij de bedrijfsregels. Volg deze stappen om deze elementen effectief in balans te brengen:

Stap	Beschrijving
1. Evaluatiedoelen definiëren	Stem bedrijfsdoelen af op evaluatiecriteria, zoals klanttevredenheid en naleving van regelgeving.
2. Testdatasets maken	Ontwikkel realistische scenario's die praktijkgebruik weerspiegelen, inclusief randgevallen.
3. Evaluatiemethoden selecteren	Combineer deskundige beoordeling met geautomatiseerde metingen voor een uitgebreide evaluatie.
4. Meetkader implementeren	Gebruik realtime monitoring voor agents die klanten bedienen, of batchbeoordeling voor interne tools.
5. Resultaten analyseren en itereren	Richt feedbackloops in die de evaluatieresultaten koppelen aan verbeteringen van het model.

Door Agent Feed in je werkprocessen te integreren, zorg je voor een naadloze samenwerking tussen AI-agents en menselijke medewerkers. Deze aanpak verhoogt niet alleen de productiviteit, maar behoudt ook het nodige toezicht om de doelstellingen van je organisatie te halen.

Uitdagingen bij de implementatie van Agent Feed

Het implementeren van Agent Feed kan bedrijven voor verschillende uitdagingen plaatsen. Door die obstakels vooraf te begrijpen, ben je beter voorbereid op een soepelere integratie. Dit zijn enkele veelvoorkomende problemen waar je mee te maken kunt krijgen:

Kostenobservability: Het bijhouden van de kosten van Agent Feed is niet eenvoudig. Je hebt een governancelaag nodig om de uitgaven effectief te monitoren.
Complexiteit bij agents over meerdere omgevingen: Agents die over verschillende omgevingen heen werken, zijn lastig te beheren. Je moet authenticatie, auditing en foutafhandeling zorgvuldig regelen.
Zorgen over gegevensprivacy en beveiliging: AI-agents kunnen nieuwe kwetsbaarheden introduceren. Ze kunnen aantrekkelijke doelwitten worden voor cyberaanvallen, wat de privacy en beveiliging van gegevens in gevaar kan brengen.

Bewijs	Toelichting
AI-agents introduceren nieuwe kwetsbaarheden en risico's	Dit laat zien hoe de inzet van AI-agents kan leiden tot een groter aanvalsoppervlak, met gevolgen voor de privacy en beveiliging van gegevens.
AI-agents zijn aantrekkelijke doelwitten voor cyberaanvallen	De vermelding dat AI-agents doelwit zijn, benadrukt de beveiligingsrisico's die de inzet ervan met zich meebrengt.
Slecht beheer kan leiden tot financiële verliezen en reputatieschade	Dit illustreert de mogelijke gevolgen als je de zorgen over gegevensprivacy en beveiliging niet aanpakt.

Om deze uitdagingen te overwinnen, kun je verschillende best practices toepassen:

Succes definiëren: Stel 1 tot 2 kernprestatie-indicatoren (KPI's) vast die aansluiten bij je bedrijfsresultaten. Die sturen je ontwikkelwerk en houden je gericht op wat ertoe doet.
Een multidisciplinair team samenstellen: Betrek diverse belanghebbenden bij het implementatieproces. Zo zorg je dat de agent waarde toevoegt en aan de uiteenlopende behoeften binnen je organisatie voldoet.
Lanceren met ondersteuning: Geef training en duidelijke communicatie om gebruikers zelfstandig te laten werken. Feedback verzamelen in deze fase helpt je om de nodige aanpassingen te doen.
Monitoren en bijsturen: Gebruik realtime data om de prestaties te volgen. Zo kun je op basis van het daadwerkelijke gebruik en de resultaten voortdurend verbeteren.

Daarnaast kunnen effectieve change-managementstrategieën de adoptie van Agent Feed aanzienlijk versterken. Organisaties die gestructureerd change management toepassen op AI-initiatieven, halen een 3,4 keer grotere kans op een succesvolle adoptie. Richt je op de menselijke kant van adoptie, zoals gedragsverandering en duidelijke rollen.

Begin ermee dat leidinggevenden zelf AI gebruiken om het gewenste gedrag voor te leven. Zo krijg je een accuraat beeld van de huidige stand van de adoptie. Zorg dat kennisextractie plaatsvindt vóór workflowautomatisering. Zo leg je de juiste kennis vast voordat je die in AI-ondersteunde processen inbouwt. Moedig tot slot sociaal leren aan, met directe toepassing. Deze aanpak werkt beter dan generieke training, omdat ze samenwerking en praktisch gebruik van AI-tools stimuleert.

Door deze uitdagingen aan te pakken en de best practices te volgen, kun je Agent Feed succesvol implementeren en de AI-mogelijkheden van je organisatie versterken.

Conclusie

Agent Feed speelt een cruciale rol bij het verbeteren van AI-beheer en het waarborgen van effectief menselijk toezicht. Door AI-agents te behandelen als nieuwe collega's, leg je duidelijke rollen en verwachtingen vast, wat verantwoordelijkheid bevordert. Dit gestructureerde governancemodel maakt het mogelijk om AI-agents te vertrouwen als actieve deelnemers in je workflows.

Met realtime activiteitenmonitoring verbetert Agent Feed de samenwerking en besluitvorming, en daarmee is het essentieel voor het optimaliseren van de bedrijfsvoering. Terwijl je de mogelijkheden van Agent Feed in je organisatie verkent, kun je overwegen hoe het je aanpak van AI-integratie kan veranderen. Wil je dieper ingaan op deze concepten en hoe ze aansluiten bij het bredere Microsoft-ecosysteem, luister dan zeker ook naar onze bijbehorende podcastaflevering, Agent Feed - Simply Explained.

Toekomstige trend	Beschrijving
Automatisering	AI-agents gaan repetitieve taken in Power Apps automatiseren.
Verbeterde gebruikerservaring	Betere governance leidt tot betere interacties met gebruikers.
Gesuperviseerde acties	Menselijke controle in geautomatiseerde processen zorgt voor kwaliteit.

Omarm de toekomst van AI met Agent Feed en ontdek nieuwe mogelijkheden voor je bedrijf.

Veelgestelde vragen

Wat is Agent Feed?

Agent Feed is een supervisiehub in Power Apps waarmee je AI-agents effectief beheert. Het versterkt het menselijk toezicht en de samenwerking met AI, zodat taken aansluiten bij je bedrijfsdoelstellingen.

Hoe verbetert Agent Feed het beheer van AI?

Agent Feed biedt realtime inzicht in de activiteiten van AI-agents. Je kunt prestatiemetrieken volgen, taken bekijken en zo nodig ingrijpen, zodat de AI binnen jouw richtlijnen blijft werken.

Kan ik de functies van Agent Feed aanpassen?

Ja, je kunt Agent Feed aanpassen aan jouw specifieke behoeften. Je kunt taakcategorieën aanpassen, beoordelingscriteria instellen en kernprestatie-indicatoren (KPI's) definiëren die aansluiten bij je bedrijfsdoelen.

Welke taken kunnen AI-agents uitvoeren?

AI-agents kunnen repetitieve taken automatiseren, zoals gegevensinvoer en documentcontrole. Ze kunnen ook helpen bij complexe workflows, zodat jij je kunt concentreren op beslissingen op een hoger niveau.

Hoe integreert Agent Feed met modelgestuurde apps?

Agent Feed integreert naadloos met modelgestuurde apps in Power Apps. Hierdoor kun je AI-agents direct supervisen binnen de apps die je dagelijks gebruikt, wat de productiviteit en het toezicht verbetert.

Is training nodig om Agent Feed te gebruiken?

Uitgebreide training is niet nodig, maar als je je vertrouwd maakt met de functies van Agent Feed, haal je er meer uit. Microsoft biedt bronnen en ondersteuning om je op weg te helpen.

Welke rol speelt generatieve AI in Agent Feed?

Generatieve AI versterkt Agent Feed doordat AI-agents kunnen leren van interacties en hun prestaties na verloop van tijd verbeteren. Dit maakt het afhandelen van taken efficiënter en helpt bij het nemen van betere beslissingen.

Hoe zorg ik voor gegevensprivacy bij AI-agents?

Om gegevensprivacy te waarborgen, implementeer je robuuste beveiligingsmaatregelen en governanceprotocollen. Controleer regelmatig de activiteiten van AI-agents en blijf voldoen aan branchespecifieke regelgeving om gevoelige informatie te beschermen.

🎧 Luister ook eens naar

AI Agents – Simply Explained is de volgende praktische stap in je leertraject en geeft nuttige context bij dit onderwerp.
Microsoft Agent Framework – Simply Explained is de volgende praktische stap in je leertraject en geeft nuttige context bij dit onderwerp.
Microsoft Fabric Real-Time Intelligence – Simply Explained is de volgende praktische stap in je leertraject en geeft nuttige context bij dit onderwerp.

Laatst beoordeeld: juli 2026.