AI · AGENTS

AI agents die live gaan. Geen demo's.

Productie-AI agents die documentverwerking, interne Q&A, research, contentcreatie en klantgerichte workflows automatiseren. Goed gescoopt, met de tools die jullie graag gebruiken.

Hype eraf.

Wat een AI agent feitelijk is

Een AI agent is software die een LLM gebruikt om acties uit te voeren binnen een afgebakende workflow. Het leest input, beslist wat de volgende stap is, roept tools aan (een zoek-API, je database, een mailservice), en levert gestructureerde output.

Agents werken in productie als ze gescoopt zijn op één duidelijk omschreven taak: classificeer dit document, vat deze meeting samen, genereer deze campagne-brief, route dit ticket. Ze falen als je ze inzet als open-eind algemene assistent zonder afgebakende context.

Wij bouwen het eerste type. Onze agents doen één ding, doen het consistent, en worden gemeten tegen deterministische baselines — zodat we weten dat ze écht waarde toevoegen.

De vormen die agents vandaag in productie aannemen voor middelgrote klanten.

Wat we bouwen

Documentverwerkings-agents

Facturen, contracten, intakeformulieren, RFP's. Agents extraheren gestructureerde data, classificeren, routeren en escaleren uitzonderingen. Vervangt handmatige data-entry zonder de data fout te maken.

Research- & content-agents

Briefgeneratie, marktresearch, concurrentieanalyse, contentdrafts. Agents die de juiste bronnen lezen, ze citeren, en gestructureerde output produceren die je team kan editen.

Klantgerichte agents

Support-triage, lead-kwalificatie, RFP-respons drafts. Agents die de eerste laag afhandelen en netjes overdragen wanneer ze tegen hun grens lopen — zonder stilletjes te bullshitten.

Interne ops-agents

Meeting-notitie → CRM updates, agendacoördinatie, knowledge base-onderhoud. Agents die het saaie, voorspelbare werk van je team afnemen.

Multi-step workflow-agents

Agents die orchestreren over systemen heen: lees uit mail, query een database, roep een API aan, schrijf naar een doc. Gebouwd op n8n, LangChain of custom code — afhankelijk van wat past.

Dezelfde engineering-discipline als elk ander productiesysteem.

Hoe we agents bouwen

01

Discovery: scoop de taak

Wat moet de agent precies doen? Op welke input? Met welke tools? De meeste agent-projecten falen omdat deze scope vaag is. Wij leggen het eerst op papier vast.

02

Bouw: deterministisch fundament eerst

We bouwen de workflow zoveel mogelijk zonder de LLM, en pluggen LLM-calls alleen in waar ze unieke waarde toevoegen. Goedkoper, voorspelbaarder, makkelijker te debuggen.

03

Evalueer: golden test sets en gestructureerde eval

Elke agent krijgt een testset die we draaien bij elke modelwijziging. Kwaliteit wordt gemeten, niet 'op gevoel' beoordeeld. Drift wordt opgevangen.

04

Deploy: gemonitord, met human-in-the-loop waar nodig

Productie met logging, alerting en een duidelijk overdrachtspad als de agent twijfelt. EU AI Act compliant by design.

Wat een agent kost

Prijzen

€15–80K
vaste scope · 4–10 weken

Een single-purpose productie-agent kost typisch €15–80K, afhankelijk van de complexiteit van de input, het aantal tools dat aangeroepen wordt en het integratie-oppervlak. Inclusief evaluatie-framework, monitoring en een tuning-window na livegang. Een proof-of-concept in jouw stack kan vaak in één week voor €5K.

Echte agents die vandaag draaien voor onze klanten.

Gebouwd en geleverd

MARKETING

Marketing Automation Agent

10× meer campagne-briefs. Leest brand guidelines, doelgroep-research en eerdere campagnes; produceert gestructureerde briefs die marketing edit en lanceert.

VASTGOED

Lease Document Analyzer

Haalt kerntermen, financiële verplichtingen en risico-flags uit huurcontracten. Brengt review-tijd terug van uren naar minuten; mensen valideren randgevallen.

BOUW

Document Classifier

Tagt en routeert inkomende projectdocumenten naar de juiste map en teamlid. 50.000+ documenten verwerkt.

Veelgestelde vragen

Een chatbot beantwoordt vragen in een gesprek. Een agent neemt acties: roept API's aan, queryt databases, schrijft naar systemen. Het verschil is of het iets dóét of alleen praat.

Alle LLMs kunnen dat. Onze taak is het systeem zo te bouwen dat hallucinaties zeldzaam, lage-impact en opgemerkt zijn. Gestructureerde output met validatie, citatie-eisen, golden test sets en human-in-the-loop op zware beslissingen — alles telt.

We kiezen per use case. Anthropic Claude voor genuanceerd redeneren en documentwerk, OpenAI GPT voor breedte, open-source modellen (Llama, Mistral, Qwen) als data residency of kosten meespelen. We zijn niet trouw aan één leverancier.

Ja — voor self-hosting gebruiken we open-source modellen op je VPS of cloud. Voor commerciële modellen gebruiken we EU data-residency endpoints waar beschikbaar. Bespreek je specifieke compliance-eisen in discovery.

De meeste agents hoeven niet hertraind te worden — ze gebruiken bestaande modellen met prompts, tools en gestructureerde workflows. Wanneer fine-tuning écht helpt, doen we het. Meestal komen we verder met betere prompts en betere evaluatie dan met fine-tunen.

Combineer met

Heb je een workflow die om een AI agent schreeuwt?

Vertel ons wat je wilt automatiseren. We zeggen binnen één werkdag of een agent het juiste antwoord is — en zo niet, wat wel.