Een schaalbaar multi-agentsysteem bouwen met Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-28

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

Welkom terug op de blog! Als je onze podcastreis volgt, weet je dat we voortdurend kijken hoe moderne automatisering wegbeweegt van losse, op één prompt gebaseerde AI-interacties en richting samenwerkende, multi-agentframeworks gaat. In dit artikel duiken we diep in de technische details van het bouwen van betrouwbare, schaalbare multi-agentsystemen. We bekijken hoe platforms zoals Azure AI Foundry de fundamentele architectuur bieden om gedeelde contexten te beheren, event-gedreven overdrachten te orkestreren en fouttolerantie op enterprise-niveau te waarborgen.

Of je nu complexe cloudinfrastructuur wilt automatiseren of compliancetaken bij je organisatie wilt stroomlijnen, het begrijpen hoe je meerdere gespecialiseerde AI-entiteiten aan elkaar koppelt, is de sleutel tot de volgende stap in organisatieproductiviteit. Laten we de exacte patronen, modellen en tools uiteenzetten die je moet kennen.

Gebruikersvereisten voor multi-agentsystemen

Gebruikersbehoeften

Weten wat gebruikers willen is erg belangrijk bij het plannen van multi-agentsystemen. Je moet uitzoeken wat gebruikers van deze systemen verwachten. Dat helpt ervoor te zorgen dat de systemen hun doelen bereiken. Hier zijn enkele veelvoorkomende gebruikersbehoeften in zakelijke omgevingen:

Modulaire en schaalbare oplossingen: Gebruikers willen systemen die meegroeien met hun behoeften. Dit maakt het mogelijk om indien nodig agents toe te voegen of te verwijderen.
Centrale orchestrator: Er is een hoofdsysteem nodig om taken te beheren en het overzicht over de agents te bewaren. Dit zorgt ervoor dat agents goed samenwerken en dat alles soepel blijft lopen.
Continue monitoring: Gebruikers willen constante controles op de gezondheid van agents. Het is essentieel om snelle manieren te hebben om problemen op te lossen, zodat het systeem sterk blijft.
Sterke beveiligingsframeworks: Gegevens veilig houden en regels naleven is erg belangrijk. Gebruikers moeten erop kunnen vertrouwen dat hun systemen beschermd zijn tegen bedreigingen.

Door je op deze behoeften te richten, bouw je multi-agentsystemen die beter en sneller werken.

Functionele specificaties

Functionele specificaties beschrijven hoe multi-agentsystemen moeten werken. Ze bepalen hoe goed het systeem presteert en kan groeien. Hier zijn enkele belangrijke punten om over na te denken:

Aanpasbaarheid: Multi-agentsystemen kunnen veranderen door speciale agents toe te voegen. Dit verbetert de prestaties en laat het systeem groeien.
Fouttolerantie: Reservecomponenten in multi-agentsystemen maken ze robuust. Dit is belangrijk om onder uiteenlopende omstandigheden goed te blijven werken.
Samenwerkend probleemoplossen: Agents werken samen en gebruiken hun verschillende vaardigheden. Deze samenwerking benut resources beter en helpt moeilijke problemen sneller op te lossen dan systemen met één agent.

Om functionele specificaties goed te verzamelen, kun je deze methoden proberen:

Methode	Beschrijving	Gebruikersfeedback
AI-gebaseerde multi-agentaanpak	Gebruikt AI-agents om behoeften te verzamelen en te analyseren, en maakt en rangschikt user stories.	Gemengde reacties; gebruikers stellen voor om functies toe te voegen en zoekopties te verbeteren.

Het multi-agentsysteem gebruikt large language models (LLM's) om behoeften te analyseren. Deze modellen maken user stories op basis van projectideeën, verbeteren ze en rangschikken ze op belang. Deze heldere methode helpt je om gebruikersbehoeften goed te verzamelen.

Door gebruikersbehoeften te kennen en heldere functionele specs op te stellen, bouw je multi-agentsystemen die aansluiten bij de huidige behoeften en zich voor de toekomst kunnen aanpassen.

Modellen in Azure AI Foundry

Beschikbare modellen

Azure AI Foundry beschikt over veel modellen voor verschillende taken in multi-agentsystemen. Je kunt speciale agents kiezen die samenwerken om lastige problemen snel op te lossen. Hier zijn enkele belangrijke agents:

Primaire ‘Triage’-agent: Gebruikt ConnectedAgentTools om binnenkomende taken af te handelen en correct toe te wijzen.
Prioriteitsagent: Controleert hoe urgent taken zijn, zodat duidelijk wordt welke snel hulp nodig hebben.
Teamagent: Stuurt taken naar het juiste team om ze op te lossen.
Inspanningsagent: Schat hoe groot en moeilijk taken zijn, zodat je resources goed kunt inzetten.

Naast deze agents beschikt Azure AI Foundry over sterke AI-modellen voor verschillende taken:

gpt-5.1: Uitstekend geschikt voor taken die diepgaand nadenken en veel stappen vereisen.
claude-sonnet-4-6: Levert slimme oplossingen voor programmeren en samenwerking.
claude-opus-4-6: Het beste voor productiecode, beveiliging en zakelijke taken.
gpt-5.1-codex: Richt zich op front-endwerk en interactieve taken.
claude-haiku-4-5: Snel en kosteneffectief met sterke intelligentie.
DeepSeek-V3.1: Verbetert het gebruik van tools en ondersteunt verschillende denkmodi.

Met deze modellen bouw je een team van agents dat goed samenwerkt, waardoor het systeem beter wordt.

Criteria voor modelselectie

Het kiezen van het juiste model voor je multi-agent-systeem is belangrijk. Let op deze kernpunten om een goede keuze te maken:

Criterium	Beschrijving
Taakgeschiktheid	Stem de sterke punten van het model af op je behoeften, zoals chat, redeneren of multimodale taken.
Strategie voor modelroutering	Gebruik slimme selectie om verzoeken naar het beste model te sturen, op basis van kosten, kwaliteit of taaktype.
Kostenbeperkingen	Zorg dat het model past binnen je budget voor gebruik en implementatie.

Het kiezen van modellen in multi-agent-systemen is erg belangrijk. Verschillende modellen werken het best voor verschillende taken. Modellen die gericht zijn op instructies verwerken veel verzoeken snel. Modellen die gericht zijn op redeneren zijn geschikt voor planning en het herstellen van fouten. Taken naar het juiste model sturen kan de prestaties en betrouwbaarheid van je systeem echt verbeteren.

Azure AI Foundry biedt ook de mogelijkheid om het aan je specifieke behoeften aan te passen. Functies zoals Connected Agents helpen om complexe taken op te splitsen in kleinere rollen. Multi-Agent Workflows bieden een georganiseerd beheer met statusbeheer en foutherstel. Je kunt no-code-tools of open-sourceframeworks gebruiken om je agents eenvoudig te bouwen en te beheren.

Door de beschikbare modellen te kennen en deze selectiepunten te gebruiken, bouw je een multi-agent-systeem dat goed werkt en aansluit bij de behoeften van je organisatie.

Architectuur van een multi-agent-systeem

Multi-Agent System Architecture

Belangrijkste onderdelen

Een sterke architectuur voor een multi-agent-systeem heeft belangrijke onderdelen die agents helpen goed samen te werken en te communiceren. Hieronder zie je die onderdelen:

Onderdeel	Beschrijving
Gedeelde context	Deze laag zorgt dat elke agent dezelfde hoofdstatus ziet. Dit is belangrijk voor samenwerking.
Event-gestuurde overdrachten	Deze functie houdt agents losjes gekoppeld en bewaart tegelijk een duidelijk overzicht van de acties.
Consistente definities	Dit zorgt ervoor dat alle agents beslissingen op dezelfde manier nemen, wat de prestaties van het systeem verbetert.
Eigenaarschap met één schrijver	Dit bepaalt wie mag schrijven, wat leidt tot duidelijke resultaten van agents.
Realtime serveren van features	Dit helpt resources beter te benutten doordat herhaald werk tussen agents wordt voorkomen.
Conflictdetectie	Dit legt manieren vast om problemen te vinden en op te lossen wanneer agents op hetzelfde object inwerken.
Observability	Dit is essentieel om problemen op te lossen, omdat het het bijhouden van beslissingen en data over agents heen mogelijk maakt.
Checkpointbeheer	Dit houdt bij waar elke pipeline zich in de verwerking bevindt, wat helpt om problemen op te lossen wanneer agents falen.

Deze onderdelen werken samen om een sterke architectuur op te bouwen die groei en betrouwbaarheid in multi-agent-systemen ondersteunt.

Patronen voor agentinteractie

Hoe agents met elkaar omgaan is van groot belang voor de werking van multi-agent-systemen. Veelvoorkomende patronen zijn:

Samenwerkingspatroon: Agents werken samen en delen taken om gezamenlijke doelen te bereiken. Dit helpt om middelen te delen en verlaagt het extra werk.
Command-and-control-patroon: Dit legt duidelijke regels voor besluitvorming en beheerstructuren vast. Hoewel processen hierdoor sneller kunnen verlopen, kunnen ze in veranderende situaties juist vertragen.
Berichtgebaseerde communicatie: Agents sturen gestructureerde berichten met verzoeken, opdrachten of informatie. Hierdoor blijven ze losjes met elkaar verbonden en is communicatie mogelijk die niet op hetzelfde moment plaatsvindt, wat essentieel is voor goede samenwerking.

Deze interactiepatronen helpen agents beter samen te werken, wat leidt tot betere prestaties en meer robuustheid in complexe systemen. Door deze patronen toe te passen, maak je de architectuur van je multi-agentsysteem effectiever.

Tools in Azure AI Foundry

AI Foundry Agent Playground

De AI Foundry Agent Playground is een handige tool om multi-agentsystemen te maken en te testen. Deze no-code-omgeving maakt alles een stuk eenvoudiger. Je kunt modellen kiezen, agents instellen en ze specifieke taken en kennis geven. De playground heeft ook tools om de prestaties te controleren, zoals tracing en evaluatiemetrics. Zo zie je in realtime hoe goed je agents presteren.

In de playground kun je verschillende opzetten en workflows uitproberen. Deze flexibiliteit helpt je te begrijpen hoe agents samenwerken en op taken reageren. Op basis van de prestaties pas je je ontwerpen snel aan. Met de playground bouw je effectieve multi-agentsystemen zonder dat je veel code hoeft te kunnen schrijven.

Semantic Kernel integreren

Het toevoegen van Semantic Kernel aan Azure AI Foundry verbetert je multi-agentsystemen aanzienlijk. Semantic Kernel biedt een flexibele SDK. Hiermee maak, beheer en gebruik je AI-agents die betrouwbaar en aanpasbaar zijn. Deze integratie helpt bij complexe workflows waarin agents samenwerken, en werkt goed met verschillende API's.

Om Semantic Kernel toe te voegen, volg je deze stappen:

Meld je aan bij Microsoft Foundry.
Open het project waarin het model is ingesteld.
Ga naar Models + endpoints en kies het gedeployde model.
Kopieer de endpoint-URL en de sleutel.
Stel omgevingsvariabelen in voor de endpoint-URL en de sleutel.
Maak een client aan om verbinding te maken met het endpoint, met behulp van de meegeleverde code.

Deze integratie helpt je agents te bouwen die beter zoeken en lastige taken aankunnen. Semantic Kernel helpt je om complexe bedrijfsprocessen te organiseren. Door dit framework te gebruiken, zorg je ervoor dat je agents goed samenwerken, waardoor de prestaties van het hele systeem verbeteren.

Azure AI Foundry heeft ook veel tools die helpen bij de ontwikkeling van multi-agentsystemen. Hier is een overzicht van enkele belangrijke functies:

Tool/functie	Beschrijving
Connected Agents	Helpt agents samen te werken door lastige taken op te splitsen.
Concurrent Orchestration	Laat agents tegelijk draaien, waardoor workflows sneller verlopen.
Logmogelijkheden	Belangrijk voor het bijhouden en beheren van hoe agents met elkaar communiceren en wat ze produceren.

Deze tools werken goed samen met je bestaande IT-systemen, zodat je multi-agentsystemen soepel draaien binnen je organisatie. Azure AI Foundry ondersteunt eenvoudige orchestratie via workflows en gehoste agents, wat de samenwerking tussen systemen verbetert.

Door de AI Foundry Agent Playground te gebruiken en Semantic Kernel toe te voegen, bouw je sterke multi-agentsystemen die je efficiëntie en innovatie in je werk vergroten.

Azure AI Foundry helpt je sterke multi-agentsystemen te bouwen. Deze systemen verbeteren automatisering en efficiëntie. Je kunt onder meer profiteren van:

37,6% meer nauwkeurigheid met speciale agents
Snellere uitvoeringstijden, tot wel 33% sneller
Lagere toezichtkosten en minder fouten
Ontwerpen die mee kunnen groeien en problemen aankunnen

Tip: Gebruik Connected Agents and Multi-Agent Workflows. Ze helpen je flexibele systemen te bouwen die werken als menselijke teams. Met deze functies houd je de voortgang bij, beheer je taken en koppel je eenvoudig aan veel tools.

In de toekomst zal Azure AI Foundry de samenwerking tussen agents verbeteren en taken beter organiseren. Hierdoor wordt je automatisering slimmer en betrouwbaarder. Door dit platform te gebruiken help je je organisatie te innoveren en de productiviteit te verhogen via slimme samenwerking.

Veelgestelde vragen

Wat is een multi-agent-systeem?

Een multi-agent-systeem bestaat uit meerdere agents die samenwerken. Ze helpen om problemen op te lossen of taken af te ronden. Elke agent heeft zijn eigen taak, waardoor ze beter samenwerken en goed werk leveren.

Hoe ondersteunt Azure AI Foundry multi-agent-systemen?

Azure AI Foundry biedt je tools en modellen om multi-agent-systemen te bouwen, te beheren en te verbeteren. Het helpt agents soepel samen te werken en automatiseert complexe taken.

Kan ik agents in Azure AI Foundry aanpassen?

Ja, je kunt agents in Azure AI Foundry aanpassen. Je kunt hun taken, vaardigheden en onderlinge interactie instellen op basis van wat je organisatie nodig heeft. Zo presteren ze op hun best.

Wat zijn de voordelen van multi-agent-systemen?

Multi-agent-systemen maken automatisering beter, verbeteren de bedrijfsprocessen en versnellen het afronden van taken. Ze dragen ook bij aan nauwkeurigheid en een betere inzet van resources in verschillende processen.

Is coderen nodig om Azure AI Foundry te gebruiken?

Nee, je hoeft niet te coderen om Azure AI Foundry te gebruiken. Het platform werkt zonder code, zodat je eenvoudig multi-agent-systemen kunt maken en beheren zonder veel kennis van programmeren.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg over Build Reliable Intune and Entra ID Agents? In deze aflevering wordt het onderwerp in duidelijke taal uitgelegd en wordt getoond waarom het ertoe doet voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, beveiliging, AI en modern werken. Voor een volledige duik in deze concepten kun je de bijbehorende podcastaflevering bekijken: Build Reliable Intune and Entra ID Agents with Azure AI Foundry.

Luister naar deze aflevering als je:

de belangrijkste concepten achter Build Reliable Intune and Entra ID Agents wilt begrijpen
wilt zien hoe het past in het bredere Microsoft-technologie-ecosysteem
wilt leren waar het praktische waarde kan opleveren voor je organisatie

Misschien vind je deze gerelateerde M365 FM-afleveringen ook interessant:

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.