Het einde van prompting: waarom ondernemingen overstappen op agentgebaseerde AI

By Mirko Peters · 2026-08-26

Welkom bij onze diepgaande blik op de evolutie van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven. Als je de snelle wereld van technologie volgt, heb je waarschijnlijk een grote verschuiving opgemerkt in hoe bedrijven met machine learning-modellen werken. Jarenlang was prompt engineering de gouden standaard om output uit large language models te halen. Maar nu organisaties hun automatisering wille

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

Welkom bij onze diepgaande blik op de evolutie van kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven. Als je de snelle wereld van technologie volgt, heb je waarschijnlijk een grote verschuiving opgemerkt in hoe bedrijven met machine learning-modellen werken. Jarenlang was prompt engineering de gouden standaard om output uit large language models te halen. Maar nu organisaties hun automatisering willen opschalen, lopen ze tegen aanzienlijke knelpunten aan bij het handmatig bijstellen van prompts. Bedrijven stappen voorbij eenvoudige chatinterfaces en omarmen autonome, agentgebaseerde architecturen.

Om goed te begrijpen hoe deze transformatie je organisatie raakt, raden we aan de bijbehorende podcastaflevering te bekijken: How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric. In die aflevering behandelen we de praktijk van het opzetten van deze systemen, en bespreken we architectuur, operationele keuzes en praktijkvoorbeelden van implementatiestrategieën in ondernemingsomgevingen.

Belangrijkste punten

• Verschuif van prompt engineering naar agentgebaseerde AI voor meer efficiëntie en productiviteit.
• Agentorkestratie automatiseert taken, waardoor de verwerkingstijd en de menselijke kosten aanzienlijk dalen.
• Gespecialiseerde agents verwerken complexe workflows, wat proactief beslissen mogelijk maakt.
• Event-gedreven workflows zorgen voor directe reacties op veranderingen, wat de operationele efficiëntie verhoogt.
• Een sterke data-architectuur is cruciaal voor nauwkeurige AI-beslissingen en prestaties.
• Gebruik het DBS-framework om agents gespecialiseerde vaardigheden te geven voor betere taakuitvoering.
• Implementeer robuuste governance- en beveiligingsmaatregelen om data te beschermen en compliance te waarborgen.
• Begin klein met pilotprojecten om feedback te verzamelen voordat je AI-oplossingen over je organisatie uitrolt.

Het einde van prompting en het nieuwe AI-tijdperk

Waarom prompting beperkt is

Misschien herinner je je nog de tijd dat prompt engineering de belangrijkste manier was om resultaten uit AI te halen. In het begin moest je elke prompt zorgvuldig opstellen. Deze methode werkte zolang de taken eenvoudig waren. Naarmate AI-modellen krachtiger werden, nam ook wat er van hen werd verwacht toe. Je had meer nodig dan alleen een goed geschreven prompt. Ondernemingen merkten dat het beheren van de context rond de prompt net zo belangrijk werd als de prompt zelf.

Veel organisaties liepen tegen problemen aan toen ze AI met prompt engineering probeerden op te schalen. In de volgende tabel staan enkele van de belangrijkste beperkingen die je tegen kunt komen:

Je ziet dat deze problemen het lastig maken om voor complexe zakelijke behoeften op prompt engineering te vertrouwen. Bedrijven merkten dat het bijstellen van prompts na verloop van tijd steeds minder opleverde. Ze ontdekten dat betere contextpipelines de prestaties van AI verbeterden. In sectoren als gezondheidszorg en recht leidde het toevoegen van realtime documentatie tot een hogere goedkeuring door cliënten. Naarmate taken complexer werden, zagen organisaties dat het verbeteren van de informatie die aan AI wordt gegeven beter werkte dan alleen de prompts aanpassen. Deze verschuiving markeert het begin van het einde van prompting voor AI in ondernemingen.

Opkomst van agentgebaseerde AI

Je hebt nu de kans om verder te gaan dan de oude manier van werken met AI. Agentgebaseerde AI brengt een nieuwe aanpak. In plaats van te wachten tot jij instructies geeft, handelen deze agents zelfstandig. Ze kunnen complexe workflows afhandelen, beslissingen nemen en zelfs doelen opdelen in kleinere stappen. Deze proactieve manier van werken verandert hoe jij AI in je bedrijf gebruikt.

Dit zijn enkele manieren waarop agentgebaseerde AI zich onderscheidt:

• Agentic AI reageert niet alleen. Het waarneemt, redeneert en handelt in een doorlopende lus.
• Het kan je doelen begrijpen, de stappen plannen en verschillende tools gebruiken om resultaten te behalen.
• Deze systemen passen in je bedrijfsprocessen en maken je werk sneller en betrouwbaarder.

Laten we agent-orchestratie vergelijken met prompt engineering:

Met agent-orchestratie krijg je een flexibel en krachtig systeem. Grote technologieplatforms leiden deze overgang door tools aan te bieden zoals Azure AI Foundry en Copilot Studio. Deze platforms helpen je om agents te ontwerpen, uit te rollen en te beheren, met ingebouwd governance en monitoring. Je kunt low-code agents bouwen en ze gebruiken binnen samenwerkingssuites en bedrijfssoftware.

The End of Prompting markeert een nieuw tijdperk. Je hoeft niet langer te vertrouwen op kwetsbare prompts. In plaats daarvan kun je agent-gebaseerde AI inzetten om innovatie aan te jiden, je productiviteit te verhogen en voorop te blijven in een veranderende wereld.

Wat is Copilot Agent Fabric

Microsoft Copilot Agent Fabric biedt je een nieuwe manier om met AI te werken. Je stapt van eenvoudige prompts naar een systeem waarin agents taken uitvoeren, beslissingen nemen en samenwerken. Dit onderdeel legt uit hoe Copilot Agent Fabric werkt en waarom het belangrijk is voor je bedrijf.

Kerncomponenten: gebeurtenissen, redeneren, orkestratie

Je kunt Copilot Agent Fabric zien als een team met verschillende rollen. Elk onderdeel helpt het systeem soepel te laten draaien en resultaten te leveren. De onderstaande tabel toont de belangrijkste componenten en hoe ze bijdragen aan AI-orkestratie:

Gebeurtenissen starten het proces. Een nieuwe verkoopkans of een wijziging in de voorraad kan bijvoorbeeld een gebeurtenis activeren. Het systeem gebruikt vervolgens redenering om te bepalen wat het volgende moet doen. Orkestratie brengt alles samen. Het zorgt ervoor dat de juiste agent de juiste taak krijgt. Data-agents leveren gestructureerde bedrijfsinzichten, die helpen bij complexe redenering en orkestratie over je bedrijfssystemen heen. Wanneer je Copilot Studio-agents combineert met Fabric-agents, krijg je betere redenering over je bedrijfsdata. Deze opzet koppelt je bedrijfsbehoeften direct aan de data, waardoor de resultaten nauwkeuriger en bruikbaarder worden.

Je kunt ook de Microsoft Agents SDK gebruiken om verschillende agents te orkestreren. Zo kun je vaardigheden hergebruiken en extra werk beperken. Multi-agent-orkestratie laat agents samenwerken, redeneren over grote datasets en resultaten leveren met volledige bedrijfscontext.

Gespecialiseerde agents en rollen

Copilot Agent Fabric gebruikt gespecialiseerde agents. Elke agent heeft een duidelijke taak. Je kunt rollen toewijzen op basis van je bedrijfsbehoeften:

• Data-agents werken met je bedrijfsdata en bieden toegang via heldere gebruikersinterfaces.
• Operations-agents automatiseren de Observe-Analyze-Decide-Act-cyclus en verwerken realtime data om je bedrijf soepel te laten draaien.
• Wanneer je een Operations-agent instelt, definieer je bedrijfsdoelen, instructies, kennisbronnen en acties.

Jij bepaalt wie welke agent mag gebruiken. Alleen gebruikers met de juiste machtigingen kunnen bijvoorbeeld specifieke Data-agents openen. Op rollen gebaseerde machtigingssystemen zorgen hiervoor, zodat je data veilig en beschermd blijft.

Deze structuur voorkomt verwarring. Elke agent weet wat zijn taak is. De orchestrator wijst taken toe en voorkomt overlap of gemiste stappen. Zo krijg je een systeem dat zowel veilig als efficiënt is.

Van reactieve naar proactieve AI

Met Copilot Agent Fabric ga je van een reactief naar een proactief systeem. Vroeger moest je wachten tot problemen zich voordeden voordat je kon handelen. Nu kunnen agents wijzigingen detecteren en meteen reageren. Realtime capaciteitsgebeurtenissen geven je bijvoorbeeld direct signalen over het gebruik van het systeem en activeren geautomatiseerde workflows, zodat je team kan ingrijpen voordat problemen groeien.

De onderstaande tabel laat zien hoe deze verschuiving verschillende operationele rollen helpt:

Ook het beheer van capaciteit verandert. In plaats van op problemen te reageren, kun je nu direct handelen. Met automatisering kan je team problemen oplossen zodra ze zich voordoen. Deze proactieve aanpak bespaart tijd en vermindert fouten.

Veel organisaties hebben de voordelen al gezien. Grote ondernemingen die Copilot-oplossingen uitrollen, hebben per gebruiker wekelijks aanzienlijk uren bespaard, de analysecycli voor campagnes drastisch verkort, de tijd voor ETL-codering verminderd en het oplossen van klantenservicevragen versneld. Deze resultaten laten zien hoe Copilot Agent Fabric werkprocessen transformeert en het End of Prompting in enterprise-AI ondersteunt.

Tip: Wanneer je Copilot Agent Fabric gebruikt, geef je je team de ruimte om zich op waardevol werk te richten. Agents nemen routinetaken over, zodat jij meer tijd overhoudt voor strategie en innovatie.

Agent-orkestratie in Copilot Fabric

Event-gedreven workflows

Je kunt je bedrijfsprocessen automatiseren met event-gedreven workflows in Copilot Agent Fabric. Wanneer zich een gebeurtenis voordoet, zoals een nieuwe bestelling, een sensoralarm of een wijziging in de voorraad, reageren agents meteen. Zo kun je snel handelen en betere beslissingen nemen. Je hoeft niet te wachten tot iemand een probleem opmerkt of een prompt stuurt.

Zo leveren event-gedreven workflows meetbare voordelen op:

Je ziet dat agents je helpen om direct op gebeurtenissen te reageren. Dit vermindert vertragingen en verbetert resultaten in veel sectoren.

Intelligente redenering

Copilot Agent Fabric geeft je agents de kracht om te redeneren en slimme keuzes te maken. Agents doen meer dan eenvoudige instructies uitvoeren. Ze analyseren data, interpreteren situaties en bepalen wat de volgende stap is. Dankzij deze diepgaande redenering kun je complexe bedrijfsscenario's met vertrouwen aanpakken.

Je profiteert van deze functies:

• Agents voeren meerstapsprocessen automatisch en contextbewust uit.
• Ze maken verbinding met belangrijke enterprise-systemen om informatie te verzamelen en erop te handelen.
• Je krijgt datagedreven antwoorden en actievoorstellen rechtstreeks in je chatomgeving.

Met intelligente redenering ga je verder dan basisdashboards. Agents gebruiken realtimedata om je geavanceerde inzichten en aanbevelingen te geven. Deze verschuiving ondersteunt het End of Prompting, doordat AI je beslissingen begeleidt en niet alleen reageert op je vragen.

Let op: Wanneer je intelligente redenering gebruikt, ontdek je nieuwe manieren om problemen op te lossen en je bedrijf verder te brengen.

Orkestratielaag

De orkestratielaag in Copilot Agent Fabric fungeert als het controlecentrum voor je AI-agents. Je ontwerpt agents en koppelt ze met low-code tools aan je bedrijfssystemen. Deze laag maakt het eenvoudig om agents over de hele organisatie te bouwen, uit te rollen en te beheren.

Dit levert de orkestratielaag je op:

• Je schaalt AI over afdelingen heen zonder werk te dupliceren.
• Je waarborgt consistentie van data en compliance door de toegang te centraliseren.
• Je versnelt innovatie doordat agents als teams samenwerken.

Je kunt sjablonen voor agents maken en in verschillende delen van je organisatie hergebruiken. Duurzame orkestratie ondersteunt nieuwe mogelijkheden en helpt je om ze in je bestaande workflows te integreren. Dit model maakt van losse AI-projecten een herhaalbaar proces, waardoor het makkelijker wordt om mee te groeien en aan te passen wanneer je behoeften veranderen.

Tip: De orkestratielaag helpt je om je AI-strategie te standaardiseren en het maximale uit je investering te halen.

Data-architectuur en MCP-protocol

Waarom datastructuur ertoe doet

Je hebt een sterke datastructuur nodig om het beste uit AI-agents te halen. Wanneer je je data goed organiseert, kunnen agents betere beslissingen nemen en fouten vermijden. Als je data rommelig of onduidelijk is, geven agents je mogelijk antwoorden die te stellig of onjuist zijn. Dat kan leiden tot slechte zakelijke keuzes.

Onderzoek toont aan dat de effectiviteit van de orkestratie van AI-agents afhangt van hoe je je data structureert. Probabilistische en Bayesiaanse modellen helpen agents bijvoorbeeld beslissingen te nemen wanneer ze niet alle feiten hebben. Deze modellen gebruiken schatting van de belieftoestand en observatiemodellen om de beslissingen van agents goed gekalibreerd te houden. Als je datastructuur zwak is, missen agents mogelijk belangrijke details of maken ze fouten in hun oordeel. Betrouwbare datastructuren helpen agents met vertrouwen en nauwkeurigheid te redeneren.

Je moet altijd inzetten op een solide fundament voor je data. Dat betekent duidelijke relaties, sterke metadata en gecertificeerde semantische lagen. Als je dit doet, help je je agents betere resultaten voor je bedrijf te leveren.

Model Context Protocol (MCP)

Het Model Context Protocol (MCP) fungeert als een universele connector voor je AI-agents. Je hoeft niet voor elk systeem een eigen koppeling te bouwen. Met MCP kunnen je agents via één standaard met veel bedrijfsapplicaties communiceren. Dat bespaart je tijd en vermindert de complexiteit.

In een setup met meerdere agents gebruikt een primaire coördinerende agent MCP om andere agents veilige toegang tot je bedrijfssoftware te geven. MCP beschermt je data door je beveiligingsbeleid te volgen. Het geeft je ook inzicht in wat je agents doen en hoe ze tot beslissingen komen.

MCP verbindt je AI-agents met veel zakelijke tools, zoals:

• CRM-platforms
• ERP-oplossingen
• Datawarehouses
• Kennisbanken
• Interne bedrijfsapplicaties

Met MCP kun je je AI-oplossingen over je hele bedrijf uitrollen zonder zorgen over integratieproblemen.

Integratie met bedrijfssystemen

Je wilt dat je AI-agents soepel samenwerken met je bestaande systemen. Copilot Agent Fabric ondersteunt best practices voor integratie. Gebruik altijd gecertificeerde semantische lagen. Zo blijft je data schoon en gebruiken agents alleen betrouwbare informatie.

Respecteer vertrouwelijkheidslabels en beveiligingsbeleid. Dit voorkomt datalekken en beschermt je bedrijf. Pas governancebeleid en op rollen gebaseerde toegang toe om te bepalen wie elke agent mag gebruiken. Beheer agentidentiteiten voor veilige operaties.

Hier is een tabel met best practices voor de integratie van Copilot Agent Fabric met je data-architectuur:

Je moet ook semantic-first redeneren toepassen. Dat betekent dat agents met zakelijke modellen werken, niet met ruwe tabellen. Alle interacties worden gecontroleerd en blijven binnen het beleid. Data Agents kunnen inzichten delen met samenwerkende teams, workflowagents of met ERP verbonden agents. Deze aanpak helpt je het meeste uit je investering in AI te halen.

Tip: Een sterke data-architectuur en MCP maken je AI-agents slimmer, veiliger en makkelijker te beheren.

Samenwerking tussen agents en raamwerken voor vaardigheden

Communicatie tussen agents

Je kunt een nieuw niveau van productiviteit bereiken wanneer je AI-agents rechtstreeks met elkaar laten communiceren. In Copilot Agent Fabric werken agents niet los van elkaar. Ze delen informatie, stemmen taken op elkaar af en geven context aan elkaar door. Deze aanpak helpt je complexe zakelijke problemen sneller op te lossen. Zo kan een Data Agent inzichten uit je bedrijfssystemen verzamelen en naar een Operations Agent sturen. De Operations Agent past die inzichten vervolgens toe, automatiseert beslissingen en acties.

Moderne orkestratieplatforms ondersteunen open Agent-to-Agent (A2A)-protocollen. Deze protocollen zorgen ervoor dat agents van verschillende platforms samenwerken. Je krijgt meer flexibiliteit, omdat je agents context kunnen delen en samenwerken over echte bedrijfsprocessen heen. Door deze interoperabiliteit hoef je oplossingen niet voor elke nieuwe workflow opnieuw te bouwen. Je kunt je AI-oplossingen opschalen naarmate je bedrijf groeit.

Tip: Wanneer agents met elkaar communiceren, verminder je handmatige overdrachten en versnel je je workflows.

Vaardigheden opbouwen met DBS

Je kunt je agents gespecialiseerde vaardigheden geven met het DBS-raamwerk (Direction, Blueprints, Solutions). Dit raamwerk helpt je te bepalen wat elke agent moet doen, hoe hij dat moet doen en welke resources hij mag gebruiken. In de onderstaande tabel zie je hoe elk onderdeel bijdraagt aan het opbouwen van vaardigheden:

Je begint met het bepalen van de Direction. Die bepaalt welke doelen de agent nastreeft. Blueprints geven je agent de regels en richtlijnen die hij moet volgen. Solutions leveren de tools en integraties die je agent nodig heeft om zijn taken uit te voeren. Door DBS te gebruiken zorg je ervoor dat elke agent doelgericht en consistent handelt. Je maakt het ook eenvoudiger om de vaardigheden van je agents bij te werken of uit te breiden naarmate je bedrijf verandert.

Samenwerking opschalen

Je kunt de samenwerking tussen agents binnen je hele organisatie opschalen met Copilot Agent Fabric. Regelmatige platformupdates verbeteren voortdurend hoe agents coördineren en operationeel volwassener worden. Agents werken nu met fabric-gebaseerde architecturen om toegang te krijgen tot bedrijfsdata en analyses, wat hun samenwerkingskracht vergroot. De focus op coördinatie in plaats van op afzonderlijke taken helpt je om complexe workflows eenvoudiger te beheren.

• Multi-agentsystemen laten gespecialiseerde agents efficiënt samenwerken.
• Gestructureerde evaluatieworkflows valideren het gedrag van agents voordat je ze uitrolt, wat zorgt voor operationeel vertrouwen.
• Je kunt veel agents over verschillende workflows beheren zonder extra complexiteit.

Orkestratieomgevingen zijn doorgegroeid tot controlelagen voor de hele onderneming. Agents werken nu samen over platformgrenzen heen, en niet alleen binnen één tool. Open A2A-protocollen ondersteunen interoperabiliteit, zodat agents context kunnen delen en in realtime samenwerken. Die verschuiving maakt het mogelijk om echte bedrijfsbehoeften aan te pakken met teams van agents, en niet alleen met bots die één taak uitvoeren.

Let op: naarmate je de samenwerking opschaalt, krijg je betrouwbaardere automatisering en betere bedrijfsresultaten.

Praktijkvoorbeeld: Copilot Agent Fabric in actie

Transformatie van workflows

Je ziet de impact van Copilot Agent Fabric in veel sectoren. Wanneer je dit systeem uitrolt, ga je van handmatig, reactief werk naar geautomatiseerde, proactieve workflows. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe organisaties Copilot Agent Fabric gebruiken om hun werkwijze te veranderen:

• AdTech-bedrijven gebruiken Copilot om realtimedata te analyseren, campagnes te optimaliseren en de tijd te verkorten tussen data en beslissing.
• In digitale productie kun je operationele data gebruiken om patronen te herkennen en de efficiëntie te verbeteren. Zo vind je oorzaken sneller en standaardiseer je belangrijke prestatie-indicatoren.
• FinTech-bedrijven zetten statische rapporten om in realtime inzichten, waardoor ze risico's beter beheersen en sneller beslissingen nemen.
• Healthtech-organisaties brengen verschillende datasets samen, definiëren patiëntgroepen en volgen operationele statistieken voor snellere zorginzichten.
• Logistieke bedrijven gebruiken realtimedata om planning en efficiëntie te verbeteren. Ze gaan van reageren op problemen naar proactief beheer van hun operatie.

Wanneer je Copilot Agent Fabric adopteert, verminder je de administratieve last en versnel je de levering van diensten. Veel organisaties melden hoge adoptiepercentages onder medewerkers, waarbij een grote meerderheid wekelijks actief is. Je zorgt ook voor snellere besluitvormingscycli en krijgt meer gepersonaliseerde begeleiding. Met een gestructureerde uitrol behalen ondernemingen over een periode van drie jaar een hoge actieve adoptie en aanzienlijke returns on investment.

Belangrijkste lessen en best practices

Je kunt leren van organisaties die Copilot Agent Fabric al hebben uitgerold. Hier zijn enkele best practices om succesvol te zijn:

1. Begin met sterke governance. Bouw een duidelijke strategie voor labeling en gegevensbescherming op om informatie veilig te houden en aan compliance-eisen te voldoen.
2. Pilot, en schaal daarna op. Start met kleine groepen om feedback te verzamelen en je aanpak te verbeteren voordat je organisatiebreed uitrolt.
3. Communiceer vroeg en vaak. Houd iedereen op de hoogte en betrek het management om adoptie te stimuleren.
4. Zet champions in. Zoek medewerkers die tips en praktijkvoorbeelden kunnen delen om anderen te helpen.
5. Investeer in training. Bied leermiddelen aan zodat gebruikers er vertrouwen in hebben Copilot in hun dagelijkse werk te gebruiken.
6. Meet en optimaliseer. Houd gebruik bij, verzamel feedback en verfijn je uitrol om het resultaat te maximaliseren.
7. Plan ondersteuning in. Richt self-service en menselijke supportkanalen in zodat medewerkers snel hulp krijgen.
8. Breid uit met agents. Naarmate je organisatie volwassener wordt, kun je agentic AI verkennen om meer workflows te automatiseren en meer productiviteit te ontsluiten.

Je ziet dat het End of Prompting niet alleen een technische verschuiving is. Het is een verandering in hoe je werkt, plant en waarde levert. Door deze lessen te volgen, leg je voor je organisatie de basis voor langetermijnsucces met Copilot Agent Fabric.

Governance, beveiliging en toekomstige trends

Governancemodellen

Je hebt sterke governance nodig om Copilot Agent Fabric in je organisatie te beheren. Goede governance helpt je om data te beheersen, privacy te beschermen en vertrouwen in AI op te bouwen. Je kunt een framework gebruiken dat alle belangrijke gebieden dekt. De onderstaande tabel toont de belangrijkste pijlers van governance voor agentgebaseerde AI:

Je kunt deze pijlers koppelen aan je belangrijkste analyseplatforms voor betere controle. Dit framework helpt je alle AI-interacties te ontdekken, te beschermen en te besturen. Zo zorg je dat je organisatie regels volgt en risico's door AI-gebruik beperkt.

• Integreert met analytische engines voor verbeterde governance.
• Biedt een framework om AI-interacties te ontdekken, te beschermen en te besturen.
• Heeft als doel compliance te waarborgen en risico's van AI-gebruik te verminderen.

Tip: Begin met duidelijk beleid en werk het bij naarmate je AI-systemen groeien.

Beveiliging in agent fabrics

Beveiliging is erg belangrijk als je agent fabrics gebruikt. Je wilt je data veilig houden en bepalen wie er toegang toe heeft. Copilot Agent Fabric gebruikt verschillende beveiligingsprotocollen om je bedrijf te beschermen:

• Dynamic Identity Management: Agents gebruiken tijdelijke identiteiten. Ze behouden geen permanente machtigingen, waardoor het voor aanvallers moeilijker wordt toegang te misbruiken.
• Least-Privilege Access: Het systeem geeft agents alleen de machtigingen die ze per taak nodig hebben, waardoor het risico beperkt blijft als er iets misgaat.
• Runtime Permission Management: Machtigingen veranderen terwijl agents werken. Het systeem controleert wat agents op elk moment nodig hebben.

Deze protocollen helpen je beveiliging in realtime te beheren. Je kunt erop vertrouwen dat je AI-agents alleen doen wat jij toestaat.

Opmerking: Controleer je beveiligingsinstellingen regelmatig om up-to-date te blijven met nieuwe dreigingen.

Voorbereiden op de evolutie van AI

Je zult grote veranderingen zien in hoe bedrijven agentgebaseerde AI gebruiken. Bedrijven beginnen multi-agentsystemen op te schalen, waardoor IT- en bedrijfsomgevingen complexer worden. Workflows worden modulair. Je kunt agents gebruiken die je team bouwt of agents van andere leveranciers aanschaffen.

Er ontstaan nieuwe functies die mensen helpen met AI-agents te werken. Experts voorspellen dat een groot deel van de enterprise-software binnenkort agentic AI bevat, en dat een aanzienlijk percentage van de dagelijkse werkbeslissingen zonder menselijke invoer wordt genomen.

• Bedrijven schalen multi-agentsystemen op, waardoor IT- en bedrijfsomgevingen complexer worden.
• Enterprise-workflows worden modulair en gebruiken zowel interne als externe agents.
• Nieuwe rollen voor medewerkers richten zich op samenwerking met AI-agents.
• Analisten voorspellen dat een groot deel van de enterprise-software agentic AI zal bevatten, waarbij talloze routinematige beslissingen autonoom door AI-agents worden genomen.

Je kunt je voorbereiden door vaardigheden op te bouwen, beleid bij te werken en flexibel te blijven. De toekomst van AI brengt nieuwe kansen voor groei en innovatie.

Callout: Blijf nieuwsgierig en blijf leren. De wereld van AI verandert snel, en jij kunt het voortouw nemen.

Je ziet nu waarom agent-orkestratie beter presteert dan prompt engineering in enterprise-AI. Gespecialiseerde agents voeren taken efficiënt uit, isoleren fouten en leveren consistente resultaten.

Met Copilot Agent Fabric krijg je een systeem dat samenwerking stimuleert en workflows automatiseert. Deze nieuwe AI-aanpak helpt je intelligente ecosystemen te beheren en ondersteunt voortdurende innovatie. Sterke governance zorgt ervoor dat je organisatie veilig blijft en klaar is voor de toekomst.

Veelgestelde vragen

Wat is Copilot Agent Fabric?

Copilot Agent Fabric is een enterprise-framework. Je gebruikt het om AI-agents te bouwen, uit te rollen en te beheren. Deze agents automatiseren taken, nemen beslissingen en werken samen om je bedrijfsworkflows te verbeteren.

Hoe communiceren agents in Copilot Agent Fabric met elkaar?

Agents delen informatie via open protocollen. Je kunt agents van verschillende platforms met elkaar verbinden. Zo kunnen je agents complexe problemen oplossen door als team samen te werken.

Kan ik Copilot Agent Fabric koppelen aan mijn bestaande bedrijfssystemen?

Ja, dat kan. Copilot Agent Fabric gebruikt het Model Context Protocol (MCP). Met MCP kunnen je agents verbinding maken met CRM, ERP en andere zakelijke tools, zonder maatwerkcode.

Is mijn data veilig met Copilot Agent Fabric?

Je data blijft beschermd. Copilot Agent Fabric gebruikt dynamisch identiteitsbeheer en toegang met minimale rechten. Jij bepaalt wie toegang heeft tot elke agent en welke data die gebruikt.

Welke vaardigheden kan ik aan mijn agents geven?

Je kunt vaardigheden toevoegen met het DBS-framework:

Zo handelen je agents doelgericht.

Hoe helpt Copilot Agent Fabric mijn team?

Je bespaart tijd doordat routinewerk wordt geautomatiseerd. Agents nemen taken over, zodat je team zich kan richten op strategie en innovatie. Ook nemen jullie sneller en nauwkeuriger beslissingen.

Heb ik programmeerkennis nodig om Copilot Agent Fabric te gebruiken?

Nee, je hoeft niet te programmeren. Studioplatforms bieden low-code- en no-code-tools. Je kunt agents ontwerpen en beheren via eenvoudige interfaces.

Hoe begin ik met Copilot Agent Fabric?

Begin klein. Kies één workflow om te automatiseren. Gebruik orkestratie-ontwerpstudio's om je eerste agent te bouwen. Test hem, verzamel feedback en breid vervolgens uit naar meer processen.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg over How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric? In deze aflevering wordt het onderwerp in heldere taal uitgelegd en wordt getoond waarom het ertoe doet voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, beveiliging, AI en modern werken.

Luister naar deze aflevering als je:

• de kernconcepten achter How to Build a Microsoft Copilot Agent Fabric 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:

• Bouw een controleerbare multi-agent Copilot in Microsoft 365
• Bouw datamodellen met Copilot in Microsoft Fabric
• Copilot for Microsoft Fabric - Simply Explained
• Voorbij de prompt: multi-agent AI-oplossingen ontwerpen met Microsoft Copilot en SharePoint – Reshmee Auckloo [MVP]
• Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.

Laatst beoordeeld: juli 2026.

Voor wie is deze aflevering bedoeld

Deze aflevering is bedoeld voor Microsoft-beheerders, architecten, ontwikkelaars, securityprofessionals en business leaders die een praktische basis nodig hebben voordat ze beslissingen nemen over implementatie, beheer of governance.

🎧 Luister ook naar

• Microsoft Fabric — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• Microsoft Graph Data Connect — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• Power BI Copilot — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.