Succesvolle Agents bouwen: Tips & tricks
In 2024 hebben we met verschillende teams mogen werken met taalmodellen (LLMs) in verschillende sectoren. De meest succesvolle implementaties waren verrassend genoeg niet de meest complexe. Uiteindelijk wint eenvoud het van complexiteit, wij raden dan ook altijd aan de meeste efficiëntste weg te kiezen en de flows gestroomlijnd te houden.
Wat verstaan we onder AI-Agents?
De term “agent” kan op verschillende manieren worden geïnterpreteerd. Sommige ontwikkelaars zien agents als volledig autonome systemen die zelfstandig taken uitvoeren met behulp van diverse tools. Anderen beschrijven agents als systemen die specifieke workflows volgen met vooraf bepaalde stappen. Wij maken een onderscheid tussen:
• Workflows: Georkestreerde systemen waarbij LLMs en tools werken volgens vooraf vastgelegde processen.
• Agents: Systemen waarbij LLMs zelfstandig beslissen welke tools ze gebruiken en hoe ze taken uitvoeren.
Beide systemen kunnen waardevol zijn, afhankelijk van de toepassing. In deze blog bespreken we wanneer en hoe je agents het beste kunt gebruiken.
Wanneer (en wanneer niet) Agents gebruiken bij het bouwen van LLM-gebaseerde applicaties raden we aan om altijd voor de eenvoudigste oplossing te kiezen en alleen complexiteit toe te voegen als dat echt nodig is.
Agent-gebaseerde systemen kunnen krachtig zijn, maar brengen hogere kosten en langere verwerkingstijden met zich mee. Daarom moet je goed afwegen wanneer de voordelen opwegen tegen de nadelen.
• Workflows zijn ideaal voor voorspelbare taken waar consistentie vereist is. • Agents zijn geschikter voor dynamische situaties waarin flexibiliteit en zelfstandig beslissingen nemen belangrijk zijn. • Voor veel toepassingen is het optimaliseren van afzonderlijke LLM-oproepen met extra context en zoekfunctionaliteit vaak al voldoende.
Het gebruik van frameworks
Er zijn diverse frameworks die het bouwen van agents eenvoudiger maken, zoals:
• Vellum (een GUI-tool voor het bouwen en testen van workflows)
• LangGraph (van LangChain)
• Amazon Bedrock’s AI Agent framework
• Rivet (een visuele workflow builder)
Deze frameworks kunnen handig zijn, maar voegen vaak extra abstractielagen toe. Hierdoor wordt het moeilijker om precies te begrijpen hoe prompts en reacties worden verwerkt. Dit kan debugging bemoeilijken en onnodige complexiteit introduceren.
Ons advies: Begin met directe LLM API-aanroepen en voeg pas een framework toe als dat echt nodig is. Zorg er in dat geval voor dat je de onderliggende code begrijpt om fouten te voorkomen.
Bouwblokken van AI-Agents
We onderscheiden verschillende patronen voor het bouwen van agent-systemen, van eenvoudige augmented LLMs tot volledig autonome agents:
1. Augmented LLMs (Uitgebreide LLMs)
De basis van een AI-agent is een LLM die verrijkt is met extra functionaliteiten zoals:
• Zoekfunctionaliteit (retrieval ofwel RAG)
• Tools en API-integraties
• Geheugen voor contextbehoud
Zorg ervoor dat deze functies goed aansluiten bij je specifieke toepassing en een duidelijke interface bieden voor je model.
2 Workflows: Gecontroleerde Processen Workflows bieden voorspelbaarheid en controle door taken op te splitsen in stappen.
Veelgebruikte workflows zijn:
• Prompt Chaining: Taken opdelen in kleinere stappen, waarbij elke stap een invoer is voor de volgende.
• Routing: Invoer classificeren en naar de juiste workflow sturen.
• Parallelisatie: Taken gelijktijdig uitvoeren om snelheid te verhogen.
• Orchestrator-Workers: Een centrale LLM die taken opsplitst en toewijst aan gespecialiseerde modellen.
• Evaluator-Optimizer: Een feedbacklus waarin een LLM zichzelf verbetert op basis van evaluaties.
3. Volledig Autonome Agents
Agents worden pas echt nuttig wanneer een probleem niet vooraf kan worden gestructureerd in vaste stappen. Ze kunnen zelfstandig beslissingen nemen, taken plannen en indien nodig terugkeren naar de gebruiker voor feedback.
Toepassingen waar agents nuttig zijn:
• Klantenservice: Slimme chatbots die zowel vragen beantwoorden als acties uitvoeren (zoals het verwerken van retourzendingen).
• Codeeragents: AI-modellen die zelfstandig code kunnen aanpassen en testen.
Agents kunnen krachtig zijn, maar ze brengen ook risico’s met zich mee, zoals hogere kosten en mogelijke fouten die zich kunnen opstapelen. Uitgebreid testen en duidelijke afbakeningen zijn daarom essentieel.
Succesvolle Agents bouwen: 3 Principes
Wil je betrouwbare AI-agents ontwikkelen? Houd dan rekening met de volgende principes:
1. Houd het eenvoudig: Voeg alleen complexiteit toe als het echt nodig is.
2. Wees transparant: Zorg ervoor dat de agent zijn beslissingen en stappen kan uitleggen.
3. Optimaliseer de interface tussen agent en tools: Besteed net zoveel aandacht aan tool-ontwerp als aan prompt-engineering.
Frameworks kunnen helpen om snel te starten, maar uiteindelijk is het belangrijk om een oplossing te bouwen die begrijpelijk, onderhoudbaar en betrouwbaar is.
Conclusie
Het succes van AI-agents ligt niet in hun complexiteit, maar in hoe goed ze zijn afgestemd op de behoefte van de gebruiker. Begin simpel, optimaliseer je prompts en breid pas uit naar geavanceerde agent-systemen als dat echt nodig is. Door deze aanpak te volgen, kun je effectieve AI-oplossingen bouwen die niet alleen krachtig, maar ook betrouwbaar en praktisch inzetbaar zijn.
