De kloof overbruggen: software engineering-best practices voor AI-agents

By Mirko Peters · 2026-08-13

Welkom terug op de blog! Als je onze recente audioafleveringen hebt gevolgd, weet je dat we ons de laatste tijd diep hebben verdiept in de praktijk van moderne kunstmatige intelligentie…

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

Welkom terug op de blog! Als je onze recente audio-afleveringen hebt gevolgd, weet je dat we diep in de loopgraven van moderne kunstmatige intelligentie duiken. Vandaag gaan we verder in op een onderwerp dat steeds belangrijker wordt voor developers, enterprise-architecten en technologieleiders: stoppen met broze prompt engineering en fundamentele software engineering-principes toepassen op AI-agents. Als we uitsluitend vertrouwen op ruwe, ongemanagede large language models, bezwijken onze systemen vaak onder de druk van de onvoorspelbaarheid van de praktijk. In deze post bekijken we waarom dit verborgen probleem bestaat, onderzoeken we de risico's van het verwaarlozen van kernengineeringpraktijken en kijken we hoe platforms zoals Azure AI Foundry je kunnen helpen schaalbare, betrouwbare en enterprisewaardige agentische architecturen te bouwen.

AI-agents en LLM's begrijpen

Wat zijn AI-agents?

Je ziet AI-agents overal in moderne enterpriseapplicaties. Deze agents fungeren als digitale assistenten die je helpen taken af te ronden, vragen te beantwoorden en workflows te automatiseren. De AI-industrie gebruikt ze om conversationele systemen te bouwen, coding-assistenten en zelfs tools waarmee juristen met juridische datasets kunnen werken. Voorbeelden zijn TxGemma voor therapeutica of agentische systemen die webapps lanceren. AI-agents steunen op expertise van zowel mensen als machines. Hun effectiviteit hangt af van hoe goed ze aansluiten op traditionele data- en softwaresystemen. Wanneer je AI-agents voor complexe taken inzet, heb je menselijke begeleiding en review nodig om kwaliteit en precisie te waarborgen.

• AI-agents maken conversationele systemen mogelijk voor coding-, juridische en therapeutische toepassingen.
• Ze kunnen computerparadigma's herdefiniëren, maar leveren AI-labs niet altijd winst op.
• Hun prestaties hangen af van integratie met traditionele software en menselijke expertise.

Als professionele juridische softwarebedrijven conversationele interfaces aan hun data toevoegen met agentische systemen, kunnen juristen efficiënter werken. Daarvoor heb je geen frontier-modellen nodig. De data en software rond de LLM's zijn belangrijker dan het model zelf. Zelfs modellen van mindere kwaliteit kunnen effectieve agents worden wanneer ze worden gecombineerd met goede AI-tooling en expertise.

LLM's in AI

LLM's, oftewel large language models, vormen de kerntechnologie achter generatieve AI-tools. Je gebruikt LLM's om tekst te genereren, vragen te beantwoorden en informatie samen te vatten. Developers bouwen autonome agents door LLM's te combineren met tools en geheugen. Deze agents kunnen taken uitvoeren zonder voortdurend toezicht. Agentische AI is een verzameling complexe systemen waarin meerdere agents strategieën bepalen en zich aanpassen om doelen te bereiken. Je ziet LLM's alles aansturen, van chatbots tot workflowautomatisering.

Hier is een vergelijking tussen modelgebaseerde en agentgebaseerde architecturen:

Je merkt dat agentgebaseerde architecturen LLM's met geheugen en tools gebruiken om autonome agents te creëren. Deze agents kunnen samenwerken en na verloop van tijd beter worden.

Waarom het verborgen probleem bestaat

Veel developers en organisaties maken LLM-gecentreerde aanpakken in de ontwikkeling van AI-agents tot de norm. Ze richten zich op het aansturen van LLM's via prompt chaining en gestructureerd redeneren. Deze trend verhoogt de productiviteit en flexibiliteit. Multi-agentsystemen maken samenwerking tussen gespecialiseerde agents mogelijk. Workflowgerichte frameworks combineren deterministische pipelines met op agents gebaseerde besluitvorming. Platforms van enterprisekwaliteit breiden de mogelijkheden uit met governance- en compliancecontroles.

Je loopt echter tegen een verborgen probleem aan wanneer je te veel vertrouwt op LLM's. De kwaliteit van de output verbetert wanneer je domeinkennis en gestructureerde workflows integreert. Expertbeoordelingen laten zien dat het combineren van LLM's met domeinkennis tot betere resultaten leidt. Houd er rekening mee dat LLM's alleen geen betrouwbare prestaties kunnen garanderen. Je hebt expertise, goede AI-tooling en engineeringprincipes nodig om betrouwbare autonome agents te bouwen.

Het verborgen probleem in het ontwerp van AI-agents

Te grote afhankelijkheid van LLM's

Misschien denk je dat grote taalmodellen alleen al jouw AI-agentuitdagingen kunnen oplossen. Veel ontwikkelaars en organisaties zijn hier inmiddels aan gewend en vertrouwen sterk op LLM's om beslissingen te nemen en taken uit te voeren. Deze overmatige afhankelijkheid veroorzaakt echter een verborgen probleem dat de kwaliteit en betrouwbaarheid van je AI-agents beïnvloedt. LLM's genereren output op basis van patronen in data, maar missen echt begrip en deterministische controle. Wanneer je er te veel op vertrouwt, kunnen je systemen onvoorspelbare of inconsistente resultaten opleveren. Die onvoorspelbaarheid maakt het lastig om AI-agents te vertrouwen in kritieke bedrijfsprocessen.

Multi-agentsystemen, die meerdere LLM-agents combineren, beloven geavanceerder gedrag. Toch verbruiken ze vaak veel meer resources en tokens dan opstellingen met één agent. Anthropic constateerde bijvoorbeeld dat multi-agentruns ongeveer 15 keer meer tokens gebruikten voor dezelfde taak dan een chat met één agent. Deze inefficiëntie kan je systemen vertragen en de kosten verhogen zonder dat betere resultaten gegarandeerd zijn. Daarnaast heb je te maken met uitdagingen bij het beheren van context en coördinatie tussen agents, wat tot verwarring en fouten kan leiden.

De belangrijkste engineeringhiaten in AI-agentontwerpen met veel LLM-gebruik zijn de behoefte aan betere operationele zichtbaarheid, duidelijke onderscheiden tussen agentische en niet-agentische systemen, en verbeterde orkestratie van multi-agents en contextbeheer.

Hiaten in softwareengineering

Het verborgen probleem wordt erger wanneer je softwareengineeringprincipes verwaarloost in het ontwerp van je AI-agents. Veel AI-projecten richten zich op prompt engineering en het afstemmen van modellen, maar negeren essentiële engineeringpraktijken zoals statusbeheer, observability en foutafhandeling. Zonder deze zijn je AI-agents kwetsbaar en moeilijk te onderhouden.

Je moet AI-agents behandelen als complexe softwaresystemen die een zorgvuldige engineeringaanpak vereisen. Dat betekent duidelijke workflows bouwen, de status van agents zorgvuldig beheren en monitoringtools inzetten om prestaties en fouten bij te houden. Veel AI-workflows blijven broos omdat deze fundamenten ontbreken. Menselijk toezicht wordt noodzakelijk om veelvuldige fouten en uitzonderingssituaties op te vangen, wat automatisering vertraagt en de kwaliteit verlaagt.

Workflows met AI-agents zijn vaak complex en vereisen voortdurend menselijk toezicht vanwege veelvuldige fouten en uitzonderingssituaties, wat operationele uitdagingen bij het uitrollen van AI-systemen met veel LLM-gebruik onderstreept.

Wanneer je deze engineeringstappen overslaat, hebben je AI-agents moeite om te schalen of zich aan te passen aan nieuwe scenario's. Debuggen en testen worden lastig en je verliest de controle over het gedrag van het systeem. Deze kloof in softwareengineering creëert een verborgen probleem dat je AI-investeringen ondermijnt.

Impact op AI-prestaties

Het verborgen probleem heeft rechtstreeks invloed op de prestaties van je AI-agents. Je kunt problemen zien zoals trage reactietijden, een slechte nauwkeurigheid van beslissingen en een lage aanpasbaarheid aan onverwachte input. Deze problemen verlagen de algemene kwaliteit van je AI-systemen en frustreren gebruikers.

Veelvoorkomende prestatie-uitdagingen zijn onder meer:

• Het moeilijk verwerken van onverwachte of nieuwe input in korte tijd
• Hoge latentie bij LLM-aanroepen die antwoorden vertragen
• Problemen met het testen en evalueren van agentgedrag
• Uitdagingen bij het debuggen van complexe interacties tussen meerdere agents

Deze problemen ontstaan doordat AI-agents te veel leunen op probabilistische output van LLM's zonder sterke engineeringcontroles. Je moet de creatieve kracht van LLM's in balans brengen met deterministische softwareengineering om de betrouwbaarheid en kwaliteit te verbeteren.

Als je dit evenwicht negeert, lopen je AI-agents het risico onbetrouwbaar of zelfs schadelijk te worden in productieomgevingen. Organisaties verwachten consistente, betrouwbare systemen. Zonder goede engineering kunnen je AI-agents aan deze verwachtingen niet voldoen.

Aanpasbaarheid, reactietijden, nauwkeurigheid van beslissingen en algemene betrouwbaarheid zijn de meest genoemde prestatieproblemen bij AI-agents die sterk op LLM's leunen.

Je moet dit verborgen probleem herkennen en aanpakken door solide softwareengineeringpraktijken te integreren in de ontwikkeling van je AI-agents. Zo bouw je systemen die consistente kwaliteit leveren en effectief opschalen.

Softwareengineeringprincipes voor AI-agents

Als je betrouwbare AI-agents bouwt, moet je sterke softwareengineeringprincipes toepassen. Deze principes helpen je engineeringbeperkingen te overwinnen en systemen te maken die opschalen, zich aanpassen en consistente resultaten opleveren. Softwareengineers richten zich op het ontwerpen van systemen die eenvoudig, transparant en makkelijk te onderhouden zijn. Die waarden moet je vooropstellen wanneer je werkt met AI-gedreven engineeringsystemen.

Orkestratie en statusbeheer

Met orkestratie splits je complexe taken op in kleinere stappen. Je kunt elke stap doorsturen naar een gespecialiseerde agent. Zo pak je complexiteit aan die één agent niet aankan. Statusbeheer zorgt ervoor dat agents belangrijke informatie onthouden tijdens lange workflows. Je moet gedeelde status persistent opslaan, zodat agents hun werk kunnen hervatten na een onderbreking. Softwareengineers gebruiken orkestratie om taken te isoleren en de betrouwbaarheid te verhogen. Ze creëren ook een vanzelfsprekend auditspoor door elke actie te loggen. Dat helpt je om problemen te onderzoeken en compliance te waarborgen.

Houd de omvang van de context in de gaten en gebruik samenvattingen om die beheersbaar te houden. Softwareengineers slaan alleen de minimaal noodzakelijke status persistent op om privacyrisico's te beperken.

Evaluatie en observability

Continue evaluatie is essentieel voor de betrouwbaarheid van AI-agents. Na de uitrol moet je systeemkosten, responstijden en prestaties blijven volgen. Softwareengineers gebruiken observability-tools om latentiepatronen en resourceverbruik vast te leggen. Zo signaleer je problemen voordat ze gebruikers raken. Het monitoren van interne statussen en beslissingen ondersteunt root cause-analyse en verkort de diagnosetijd. Je krijgt zicht op hoe agents beslissingen nemen, wat cruciaal is voor risicobeheer en operationele efficiëntie.

• Continue evaluatie houdt kosten en responstijden bij.
• Observability legt latentie en resourcegebruik vast.
• Monitoring ondersteunt governance en risicobeheer.
• Zicht op besluitvorming verbetert de operationele controle.

Softwareengineeringpraktijken zoals deze helpen je stabiele, betrouwbare systemen te behouden.

Integratie en schaalbaarheid

Integratie verbindt je AI-agents met enterprisesystemen, LLM's en API's. Je hebt heldere API's en goed gedocumenteerde interfaces nodig voor een soepele werking. Softwareengineers richten zich op het schrijven van schone code, het optimaliseren van algoritmen en het ontwerpen van systemen die opschalen. Azure AI Foundry biedt een uniform platform voor het beheren van de volledige AI-levenscyclus. Het ondersteunt naadloze integratie met enterprise-applicaties en schaalbare infrastructuur voor grote transactievolumes. Bedrijven als Kinectify en H&R Block gebruiken Azure AI Foundry om complexe workflows te automatiseren en realtime data te verwerken.

• Een gecentraliseerd platform beperkt integratie-uitdagingen.
• Schaalbare infrastructuur ondersteunt enterprisebehoeften.
• Toegang via API's maakt eenvoudige verbinding met bestaande systemen mogelijk.

Je moet de omgeving ontwerpen met modulariteit en scheiding van verantwoordelijkheden. Zo kun je agents toevoegen of upgraden zonder de hele systeemarchitectuur opnieuw te ontwerpen. Softwareengineers zorgen ervoor dat AI-gedreven engineeringsystemen betrouwbaar, aanpasbaar en klaar voor toekomstige groei blijven.

Risico's van het verwaarlozen van engineering bij AI

Onbetrouwbare output

Wanneer je engineering in je ai-projecten verwaarloost, loop je het risico systemen te bouwen die onbetrouwbare resultaten opleveren. Deze systemen vertrouwen vaak op ai-codingtools die gebruikmaken van statistische modellen. Ze begrijpen de informatie die ze verwerken niet echt. In plaats daarvan raden ze wat waarschijnlijk juist is, op basis van eerdere data. Deze aanpak kan leiden tot onvoorspelbare fouten, vooral in situaties die het systeem nog nooit eerder heeft gezien. Je merkt misschien dat chain-of-thought-stappen in deze systemen aangeleerde patronen zijn en geen echte redenering. Het gevolg is dat ai-codingtools intelligentie kunnen nabootsen, maar toch fouten maken die moeilijk te voorspellen of te verklaren zijn.

Je ziet misschien dat expertise aan waarde verliest wanneer deze systemen vakkundige professionals vervangen, maar hun oordeelsvermogen niet kunnen evenaren. Dit kan het vertrouwen in je ai-codingtool verlagen en de kwaliteit van je resultaten verminderen.

Compliance- en beveiligingsproblemen

Het verwaarlozen van engineering stelt je systemen ook bloot aan compliance- en beveiligingsrisico's. Veel bedrijven aarzelen om ai te gebruiken omdat ze zich zorgen maken over datagovernance. Eigen code of gevoelige informatie kan verkeerd worden behandeld door ai-codingtools die geen goede controles hebben. Je kunt de controle over je systemen verliezen, die onvoorspelbaar kunnen handelen of zelfs onomkeerbare acties ondernemen. Overmatige machtigingen in cloudworkloads kunnen nieuwe aanvalsroutes openen voor cybercriminelen. Sommige systemen kunnen zelfs worden gebruikt als wapen voor cyberaanvallen of desinformatie.

Bijna 88% van de organisaties meldt bevestigde of vermoedelijke beveiligings- of privacyincidenten met ai-agents. In de zorg loopt dit cijfer op tot meer dan 92%. Deze cijfers laten zien hoe belangrijk sterke engineering is voor veilige en compliant systemen.

Economische en productiviteitseffecten

Onbetrouwbare ai-systemen kunnen grote economische verliezen veroorzaken en de productiviteit verlagen. Wanneer je afhankelijk bent van ai-codingtools zonder engineeringdiscipline, loop je het risico op kostbare fouten en handmatig controlewerk. In 2024 bedroeg de gedocumenteerde economische schade door onbetrouwbare ai 67,4 miljard dollar. Bedrijven zagen een productiviteitsdaling van 22%, omdat teams ai-gegenereerde content moesten controleren en corrigeren. Dit kost niet alleen tijd, maar ondermijnt ook de belofte van productiviteitswinst die ai zou moeten opleveren.

Je merkt misschien ook dat expertise aan waarde verliest wanneer systemen taken automatiseren zonder de nauwkeurigheid van ervaren medewerkers te halen. Dit kan leiden tot inconsistente beslissingen en minder vertrouwen in de systemen van je organisatie. Om echte productiviteitswinst te behalen, moet je ai combineren met sterke engineering en betrouwbare data.

Praktijkuitdagingen met ai-agents

Casus: falende ai-agents in productie

Je ziet misschien dat veel organisaties moeite hebben wanneer ze ai-agents uitrollen zonder sterke engineering. Deze fouten ontstaan vaak doordat teams te veel op taalmodellen vertrouwen en belangrijke softwarepraktijken overslaan. De meest voorkomende uitdagingen zijn betrouwbaarheid, zwakke observability en het verlies van menselijk toezicht. Je ziet deze problemen in onderstaande tabel:

Je krijgt misschien ook te maken met kostenzorgen, vooral bij kleinere implementaties. Agents met veel verkeer kunnen last krijgen van latency en betrouwbaarheidsproblemen. Zonder sterke evaluatie en monitoring merk je problemen niet op tijd. In sectoren met veel op het spel, zoals zorg en financiële dienstverlening, kan te veel vertrouwen op deze systemen leiden tot slechte beslissingen. Je hebt ethisch bestuur nodig om je operatie transparant en verantwoordelijk te houden.

Veel teams merken dat zwakke observability het lastig maakt om te volgen hoe agents beslissingen nemen. Door dit gebrek aan zicht kunnen fouten ongemerkt blijven totdat ze echte schade veroorzaken.

Casus: succesverhalen met een engineering-aanpak

Je behaalt betere resultaten wanneer je engineering combineert met AI. Bedrijven die engineering-best practices toepassen, zien verbeteringen in betrouwbaarheid, efficiëntie en bedrijfsresultaten. Synera's engineeringteams zetten bijvoorbeeld agents in op schaalbare cloudinfrastructuur. Die agents verwerken grote workloads en automatiseren repetitieve taken. Zo stroomlijn je workflows en verhoog je de productiviteit in sectoren zoals de automotive en de luchtvaart.

Je kunt Azure AI Foundry ook bekijken als casestudy voor best practices. NTT DATA gebruikte dit platform om agents te bouwen die verbinding maken met Microsoft Fabric Data Agent en andere enterprise-tools. Medewerkers in HR en operations communiceren nu op een natuurlijke manier met data, krijgen realtime inzichten en handelen snel. Deze oplossing halveerde de time-to-market en gaf niet-technische gebruikers eenvoudige toegang tot enterprise-intelligence.

• Azure AI Foundry gebruikt standaard beveiligd toolbeheer voor governance op enterprise-niveau.
• Ingebouwde connectors regelen authenticatie en identiteit, waardoor het voor securityteams eenvoudig is om toegang te beheren.
• Het platform ondersteunt integratie met externe identiteitssystemen, zodat je eenvoudig kunt opschalen binnen je organisatie.

Je ziet dat engineeringgedreven benaderingen je helpen betrouwbare, schaalbare en veilige AI-systemen te bouwen die echte waarde opleveren.

Betere AI-agents bouwen

LLM's en engineering in balans brengen

Je kunt betere AI-agents bouwen door large language models in balans te brengen met sterke engineering-praktijken. Veel teams richten zich alleen op de prestaties van het model, maar voor betrouwbare resultaten moet je beide benaderingen combineren. Begin met collaborative oversight. Laat AI-agents je werk ondersteunen, maar valideer hun output altijd. Zet in op datakwaliteit. Train agents met diverse datasets van hoge kwaliteit om de betrouwbaarheid te verbeteren. Maak de besluitvorming transparant, zodat je team het systeem kan vertrouwen. Ontwerp agents zo dat ze meegroeien met je projecten. Pak ethische vraagstukken aan door te controleren op bias en eerlijkheid te waarborgen.

Dit zijn vijf concrete stappen die je kunt volgen:

1. Gebruik collaborative oversight om de output van agents regelmatig te valideren.
2. Train agents met data van hoge kwaliteit en diverse herkomst.
3. Maak de besluitvorming transparant voor je team.
4. Ontwerp agents die meeschalen met je organisatie.
5. Pak ethische vraagstukken aan en houd verantwoordelijkheid zichtbaar.

Azure AI Foundry helpt je engineering en LLM's met elkaar te integreren. Het platform biedt tools voor modelorkestratie en lifecyclemanagement. Je kunt promptengineeringfuncties en herbruikbare sjablonen gebruiken om intelligente workflows te bouwen. Azure AI Foundry ondersteunt naadloze integratie met enterprise-systemen via REST API's en SDK's. Dat maakt het eenvoudiger om AI-agents in praktijkgerichte bedrijfstoepassingen in te zetten.

Multidisciplinaire teams

Je behaalt betere resultaten wanneer je multidisciplinaire teams samenstelt. Deze teams brengen onderzoekers, clinici, toezichthouders en andere experts samen. Elk teamlid brengt unieke kennis in, waardoor je complexe uitdagingen beter kunt oplossen. Door routinetaken te automatiseren houdt je team meer tijd over voor creatief en strategisch werk. De reasoning-agent fungeert als eindcontroleur: hij controleert en consolideert de output van verschillende modellen. Dat verhoogt de transparantie en betrouwbaarheid. Wanneer teams samenwerken, zie je een hogere nauwkeurigheid, minder bias en een grotere robuustheid tegen model drift.

• Multidisciplinaire samenwerking bundelt diverse expertise.
• Automatisering geeft tijd vrij voor creatieve en strategische taken.
• De reasoning-agent verbetert de transparantie en betrouwbaarheid.

Best practices en governance

Je moet best practices en sterke governancemodellen hanteren, zodat je AI-agents goed presteren en veilig blijven. Stel meetbare KPI's in, zoals nauwkeurigheidspercentages en taakvoltooiingspercentages. Ontwikkel changemanagementprogramma's die medewerkers helpen begrijpen welke rol AI-agents spelen'. Maak governancekaders met beslissingshiërarchieën en risicobeheerprotocollen. Beheer de levenscyclus van agents met gestructureerde processen voor ontwerp, training en monitoring. Gebruik beveiligingskaders om gegevens te beschermen en toegang te beheersen. Zorg voor naleving van regelgeving om boetes te voorkomen. Monitor de prestaties van agents in realtime en bereid crisisbeheersplannen voor op storingen of datalekken. Houd je datapijplijnen schoon en valideer de gegevenskwaliteit. Richt je op een API-first integratie voor naadloze communicatie. Plan voor multi-agent-orchestratie en hoge beschikbaarheid. Volg het gedrag van agents en de naleving met monitoringsystemen. Beheer toegang met identiteitssystemen en bewaar auditlogs voor probleemoplossing. Pas veilige ontwikkeling toe gedurende de hele levenscyclus van de agent.

Tip: Gebruik platforms zoals Azure AI Foundry om integratie en governance te vereenvoudigen. Je krijgt toegang tot orchestratietools, functies voor prompt engineering en schaalbare implementatieopties voor je onderneming.

Je loopt serieuze risico's als je te veel vertrouwt op LLM's bij de ontwikkeling van AI-agents.

Combineer degelijke softwareengineering met LLM's. Veel organisaties gebruiken nu platforms zoals Azure AI Foundry om betrouwbare, schaalbare systemen te bouwen. Begin met het instellen van duidelijke KPI's, het verbeteren van de gegevenskwaliteit en het plannen van crisisbeheer. Terwijl je engineering en LLM's met elkaar in balans brengt, zul je zien dat slimmere, betrouwbaardere AI-agents de toekomst van het bedrijfsleven vormgeven.

Veelgestelde vragen

Wat is het belangrijkste risico van te veel vertrouwen op LLM's in AI-agents?

Je loopt het risico op onvoorspelbare output, doeldrift en gebrek aan verantwoordelijkheid. Te veel vertrouwen op LLM's kan AI-agents onbetrouwbaar en onveilig maken voor kritieke zakelijke taken.

Hoe verbetert softwareengineering de betrouwbaarheid van AI-agents?

Engineering zorgt voor structuur via orchestratie, statebeheer en observability. Met deze praktijken beheers je het gedrag van AI, volg je de prestaties en pak je fouten effectief aan.

Kunnen AI-agents zonder menselijk toezicht werken?

Niet volledig. Menselijk toezicht blijft essentieel om fouten op te vangen, beslissingen te sturen en vertrouwen te behouden, vooral in complexe of risicovolle omgevingen.

Welke rol speelt Azure AI Foundry bij de ontwikkeling van AI-agents?

Azure AI Foundry biedt tools voor orchestratie, evaluatie en governance. Het helpt je schaalbare, veilige en betrouwbare AI-agents te bouwen die goed integreren met bedrijfssystemen.

Welk effect hebben multi-agentsystemen op prestaties en kosten van AI?

Multi-agentsystemen kunnen de mogelijkheden verbeteren, maar verhogen vaak het resourcegebruik en de complexiteit. Zonder goede engineering kunnen ze workflows vertragen en kosten doen stijgen.

Welke stappen kan ik zetten om LLM's en engineering in mijn AI-projecten in balans te brengen?

Gebruik gezamenlijk toezicht, richt je op gegevenskwaliteit, ontwerp voor schaalbaarheid, zorg voor transparantie en pas sterke governance toe. Door deze stappen te combineren ontstaan betrouwbare AI-agents.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg van Enterprise AI Agent Engineering met Karthikeyan VK [MVP]? 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.

Wil je dit gesprek nog dieper induiken en expertinzichten horen over het temmen van onvoorspelbare LLM's? Bekijk dan ons volledige interview over Enterprise AI Agent Engineering met Karthikeyan VK [MVP].

Luister naar deze aflevering als je wilt:

• De kernconcepten achter Enterprise AI Agent Engineering met Karthikeyan VK [MVP] begrijpen
• Zien hoe het past in het bredere Microsoft-technologie-ecosysteem
• Ontdekken waar het praktische waarde kan opleveren voor je organisatie

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

• Microsoft AI Agent Runtimes: Beyond Enterprise Chatbots
• Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots
• Van data naar intelligente agents: vertrouwde enterprise-AI bouwen met Microsoft AI Foundry met Shubhangi Goyal [MVP]
• Van AI-hype naar AI-harness engineering – AI bouwen waarop mensen echt kunnen vertrouwen met Alan Buscaglia [MVP] van Gentleman Programming
• Agent-to-Agent (A2A)-communicatie – eenvoudig uitgelegd

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.