De architectuur van agentische AI: datalagen, orkestratie en uitvoering

By Mirko Peters · 2026-08-13

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

Cover: From Data to Intelligent Agents: Building Trusted Enterprise AI with Microsoft AI Foundry with Shubhangi Goyal [MVP]

Welkom terug bij de podcastblog! Vandaag gaan we dieper in op een onderwerp dat de enterprisewereld flink in beweging heeft gebracht: de onderliggende architectuur van agentische AI. Organisaties stappen over van eenvoudige chatbots en basale proof-of-concept-modellen naar systemen die zelfstandig kunnen werken. Architecten en IT-leiders zijn er druk mee bezig om autonome systemen te bouwen die veilig kunnen communiceren met de kernomgevingen van de onderneming, complexe scenario’s kunnen doorredeneren en workflows in meerdere stappen kunnen uitvoeren. Maar hoe bouw je nu een agentische architectuur die veilig en schaalbaar is en door de business wordt vertrouwd?

In dit bericht bespreken we de technologische basis die nodig is om robuuste intelligente agents in de onderneming te bouwen. We gaan na hoe datalagen het systeem voeden, hoe orkestratie-engines complexe agentische lussen coördineren en hoe uitvoeringslagen acties veilig uitvoeren. Wil je nog dieper ingaan op het bouwen van vertrouwde enterprise-AI-oplossingen en de expertmeningen horen over hoe alles samenkomt? Luister dan zeker naar onze bijbehorende podcastaflevering: From Data to Intelligent Agents: Building Trusted Enterprise AI with Microsoft AI Foundry with Shubhangi Goyal [MVP].

Inleiding tot de agentische AI-architectuur

De afgelopen jaren was kunstmatige intelligentie vooral conversationeel. Je stelt een vraag en een large language model (LLM) genereert een antwoord op basis van vooraf getrainde, statische gewichten of eenvoudige retrieval-augmented generation (RAG). De paradigmaverschuiving richting agentische AI gaat echter snel. Agentische workflows geven modellen autonomie: ze kunnen plannen, tools gebruiken, API’s aanroepen, fouten herstellen en samenwerken met andere agents om zakelijke doelen op hoog niveau te bereiken.

Voor het ontwerpen van dit soort systemen moet je wegkomen van AI als losstaand applicatieonderdeel en het behandelen als een gedistribueerde architectuur van enterprisekwaliteit. Om agents betrouwbaar te maken, moeten organisaties systemen ontwerpen met duidelijk onderscheiden lagen: een veilige datalaag voor context, een orkestratielaag voor redeneren en statebeheer, en een uitvoeringslaag voor veilig gebruik van tools. Zonder een doordacht architectuurblauwdruk loopt de organisatie het risico brosse bots uit te rollen die hallucineren, onvoorspelbaar falen en gevoelige bedrijfsmiddelen blootstellen aan beveiligingsrisico’s.

Waarom vertrouwde AI-agents er binnen de onderneming toe doen

Vertrouwen is de ultieme valuta van innovatie. Zoals Scott Hebner treffend opmerkte: "Trust is emerging as the currency of innovation. No trust, no ROI." Wanneer je autonome agents uitrolt die namens gebruikers acties kunnen ondernemen, CRM-records kunnen bijwerken of financiële transacties kunnen verwerken, is vertrouwen geen optie. Enterprise-leiders moeten weten dat hun AI-systemen accuraat, verklaarbaar en veilig zijn.

Intelligente agents verbeteren de besluitvorming en operationele efficiëntie aanzienlijk doordat ze routinetaken automatiseren, maar ze brengen ook nieuwe risico’s met zich mee. Kwaliteitsproblemen in data, integratiefouten en een gebrek aan transparantie kunnen het vertrouwen van gebruikers snel uithollen. Vertrouwde agents vragen om human-in-the-loop-controles, robuuste observability en strikte governance, die direct in het architectuurfundament worden ingebouwd.

De datalaag: agents voeden met schone informatie

Een intelligente agent is pas zo slim als de data waar hij bij kan. De datalaag vormt de basis van elke agentische architectuur en biedt consistente en veilige toegang tot kennisbanken, databases en realtime operationele systemen binnen de onderneming.

Helaas struikelen veel AI-implementaties al in deze eerste fase. Kwaliteitsproblemen in data blijven een grote belemmering voor transformatieprojecten. Organisaties worstelen vaak met gefragmenteerde silo’s, verouderde documentatie en onbeheerde ongestructureerde data verspreid over verschillende cloudrepositories. Om effectieve agents mogelijk te maken, moet de datalaag het volgende bieden:

Schone, kwalitatief hoogwaardige en toegankelijke data via robuuste datagovernancebeleidsregels.
Vectordatabases en semantische zoekfunctionaliteit waarmee agents snel relevante context kunnen ophalen.
Strikte permission trimming, zodat een agent alleen data kan opvragen die de onderliggende gebruiker mag zien.

Wanneer agents beschikken over accurate, beheerde data, neemt hun vermogen om te redeneren, te plannen en problemen op te lossen exponentieel toe, en daalt het aantal hallucinaties drastisch.

De AI-orkestratielaag: meerdere agents in workflows beheren

Zodra je schone data hebt, heb je een mechanisme nodig om te bepalen hoe een agent denkt, plant en reageert. Dat is de rol van de AI-orkestratielaag. Orkestratieframeworks fungeren als de cognitieve motor en verkeersleider voor je agents: ze beheren de interacties tussen verschillende modellen, tools en teams van meerdere agents.

Omdat AI-agents iteratief werken (ze observeren hun omgeving, denken na over de volgende stap, handelen en evalueren vervolgens opnieuw), moet de orkestratielaag zorgen voor statusbeheer, geheugen en foutherstel. In geavanceerde enterprisescenario's is een enkele agent vaak niet voldoende. Architecturen maken daarom vaak gebruik van een mixture of experts of teams van meerdere agents, waarin gespecialiseerde agents samenwerken om een complex doel te bereiken.

De orkestratielaag zorgt ervoor dat deze interacties soepel verlopen zonder conflicten. Ze bepaalt hoe prompts worden opgebouwd, hoe het geheugen over conversatiebeurten heen wordt bewaard, en wanneer de regie moet worden overgedragen van de ene gespecialiseerde agent naar de andere, of moet worden doorgeschakeld naar een menselijke supervisor.

De uitvoeringslaag voor agents: gespecialiseerde acties en automatisering

Redeneren zonder actie is slechts een gedachte-experiment. De uitvoeringslaag is waar gespecialiseerde AI-agents aan het werk gaan: ze voeren specifieke functies uit, roepen API's aan, werken met line-of-business-software en automatiseren taken op basis van binnenkomende data.

Deze laag verbindt het cognitieve plan van de agent met de echte wereld. Of het nu gaat om het bijwerken van een record in een database, het opstellen van een e-mail in een klantenserviceplatform of het starten van een workflow in Power Platform, de uitvoeringslaag regelt de mechanica van toolgebruik. Om de beveiliging binnen de onderneming te waarborgen, moet elke actie die een agent in deze laag uitvoert zwaar worden afgeschermd (sandboxed), gevalideerd en gelogd. Agents mogen nooit onbeperkt toegang krijgen tot productie-API's zonder de juiste guardrails en parameterverificatie.

Stappen om intelligente agents te bouwen

Heldere doelstellingen bepalen

Effectieve intelligente agents begin je met het bepalen van heldere zakelijke doelstellingen. Specifieke doelen helpen het ontwikkelproces te sturen en zorgen dat het aansluit bij de strategische behoeften van je organisatie. Bepaal welke concrete problemen de intelligente agents moeten oplossen, of het nu gaat om het automatiseren van klantenserviceverzoeken, het optimaliseren van supply chain management of het stroomlijnen van administratieve lasten. Stel meetbare key performance indicators (KPI's) vast om het succes te beoordelen, met als streefdoel een hoge nauwkeurigheid en een hoog percentage afgeronde taken.

De juiste technologie kiezen

Het kiezen van de juiste technologiestack voor de data-, orkestratie- en uitvoeringslaag is cruciaal voor de prestaties. Het gebruik van enterprise-grade platforms en cloudoplossingen vergroot de schaalbaarheid en flexibiliteit, zodat je agents zich kunnen aanpassen aan veranderende bedrijfsomgevingen en naadloos kunnen integreren met bestaande systemen.

Grondig testen implementeren

Grondig testen is essentieel om ervoor te zorgen dat intelligente agents doen wat ze moeten doen. Richt een gecontroleerde testomgeving in die echte omstandigheden nabootst, koppel die aan testinstanties van je enterprisesystemen, betrek onbevooroordeelde testers uit verschillende teams en verbeter continu op basis van feedback, zodat je edge cases vóór de uitrol opvangt.

Beveiliging, governance en compliance

Beveiliging en governance mogen bij het bouwen van agentic AI geen bijzaak zijn; ze moeten de basis vormen. Wanneer organisaties autonome agents uitrollen die workflows kunnen uitvoeren, moeten privacyregels en compliance-regelgeving zoals de AVG, de EU AI Act en HIPAA strikt worden nageleefd.

Enterprises staan in het AI-tijdperk voor enorme beveiligingsuitdagingen. Uit statistieken blijkt dat de grote meerderheid van IT-beveiligingsprofessionals vreest voor door AI gegenereerde incidenten, en een aanzienlijk percentage van de bedrijven verwacht dagelijks door AI aangestuurde cyberaanvallen. Om de onderneming te beschermen, moeten organisaties het volgende implementeren:

Geavanceerde observability-frameworks om het niet-deterministische gedrag van agents in realtime te monitoren.
Granulaire datagovernancebeleidsregels en technische controles om overmatige machtigingen te beperken.
Veiligheidsevaluaties en proactieve dreigingsanalyses tijdens de ontwikkeling om risico's zoals prompt injection, data-exfiltratie en bevooroordeelde outputs te beperken.

Praktijkvoorbeelden en casestudy's

Intelligente agents transformeren in rap tempo industrieën door efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid te verhogen in uiteenlopende bedrijfssectoren:

Financiële dienstverlening: Agents automatiseren de verwerking van leenaanvragen, voeren controles op regelgeving uit en versterken systemen voor fraudedetectie.
E-commerce: Autonome agents houden voorraadniveaus bij, starten herbestellingen en personaliseren de interactie met klanten.
Marketing: AI-agents monitoren de prestaties van campagnes en passen het advertentiebudget dynamisch aan om het rendement op investering te maximaliseren.
Gezondheidszorg: Agents verminderen administratieve drukte door facturatie en planning af te handelen, terwijl ze zorgverleners ondersteunen met realtime patiëntmonitoring.

Naarmate de adoptie in de industrie toeneemt, voorspellen marktanalyses dat zakelijke softwaretoepassingen steeds vaker agentgebaseerde workflows zullen bevatten, wat de manier waarop kenniswerk wordt uitgevoerd fundamenteel verandert.

Toekomstige trends in de architectuur van agentic AI

Vooruitkijkend zal de architectuur van agentic AI verder volwassen worden. We bewegen ons richting sterk gedistribueerde agent-ecosystemen waarin gespecialiseerde modellen communiceren via gestandaardiseerde protocollen, zoals het Model Context Protocol (MCP). Gebruiksvriendelijke ontwikkelplatforms geven citizen developers en domeinexperts de mogelijkheid om veilige agents te configureren zonder complexe code te schrijven, wat de innovatiecycli binnen de onderneming versnelt.

Uiteindelijk hangt het succes van agentic AI af van het in balans brengen van autonomie en controle. Door te bouwen op een fundament van schone data, robuuste orkestratie en strikte governance kunnen organisaties ongekende productiviteit realiseren en tegelijkertijd absoluut vertrouwen behouden.

We hopen dat deze diepgaande blik op de architectuur van agentic AI je een duidelijker stappenplan heeft gegeven voor de implementaties binnen je onderneming. Wil je verder op weg naar betrouwbare AI-systemen, bekijk dan zeker onze bijbehorende podcastaflevering, From Data to Intelligent Agents: Building Trusted Enterprise AI with Microsoft AI Foundry with Shubhangi Goyal [MVP]. Die biedt waardevolle, praktische inzichten in het ontwerpen van veilige en betrouwbare agents binnen het moderne technologie-ecosysteem.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg over het bouwen van intelligente agents? In deze aflevering wordt het onderwerp helder uiteengezet en wordt besproken waarom het belangrijk is voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, security, AI en modern werken.

Luister naar deze aflevering als je:

De belangrijkste concepten begrijpt achter de overgang van ruwe data naar autonome intelligente agents
Ziet hoe agentgebaseerde architecturen passen binnen het bredere Microsoft-technologie-ecosysteem
Leert waar agentic AI praktische, meetbare waarde kan opleveren voor je organisatie

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

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.