Hoe Bouw je een AI Agent? (Voor Developers die Het Zelf Willen Doen)

Je bent developer. Je baas zegt: "Bouw een AI Agent die facturen kan verwerken."

Jij denkt: "Oké... waar begin ik?"

• Gebruik ik LangChain? CrewAI? AutoGen?
• GPT-4 of Claude?
• Hoe koppel ik het aan onze database?
• Hoe zorg ik dat het geen rare dingen doet?

Dit is je praktische guide.

De Basis: Wat is een AI Agent Eigenlijk?

Een AI Agent is niet gewoon "ChatGPT in een loop". Het verschil:

ChatGPT:

• Jij stelt vraag → AI antwoordt
• Eén interactie
• Geen tools, geen acties

AI Agent:

• Krijgt doel → Plant stappen → Voert uit → Controleert resultaat → Herhaalt
• Heeft toegang tot tools (database, API's, search)
• Kan beslissingen nemen

Voorbeeld:

Doel: "Verwerk deze factuur"

ChatGPT zou zeggen:

"Ik kan facturen niet verwerken."

AI Agent zou doen:

• Lees de PDF
• Extraheer: nummer, bedrag, datum, leverancier
• Valideer BTW-nummer (via API)
• Check: staat deze leverancier in onze database?
• Zo nee: maak nieuwe leverancier aan
• Boek in Exact (via API)
• Stuur confirmation email
• Klaar.

De Stack (Wat Je Nodig Hebt)

1. Framework (De Basis)

Opties:

• LangChain: Meest populair, veel voorbeelden
• CrewAI: Goed voor multi-agent systemen
• AutoGen: Microsoft, goed voor complexe workflows

Mijn aanbeveling voor beginners: LangChain

• Beste documentatie
• Grootste community
• Meeste integraties

2. LLM (Het "Brein")

Opties:

• OpenAI GPT-4: Beste kwaliteit, maar duur (€0,03 per 1K tokens)
• Claude (Anthropic): Goed alternatief, iets goedkoper
• Open-source (LLaMA, Mixtral): Gratis, maar minder goed

Mijn aanbeveling: Start met GPT-4, switch naar goedkoper als het werkt.

3. Vector Database (Voor RAG)

Als je agent toegang moet hebben tot bedrijfsdata:

• Pinecone: Makkelijkst, maar betaald
• Weaviate: Open-source, self-hosted
• Chroma: Simpel, goed voor prototyping

Mijn aanbeveling: Chroma voor testen, Pinecone voor productie.

4. Tools (Wat de Agent Kan Doen)

Voorbeelden:

• Database query tool: Lees/schrijf naar database
• API tool: Call externe API's (Exact, AFAS, etc.)
• Search tool: Zoek op internet
• Email tool: Verstuur emails

In LangChain:

```python

from langchain.tools import Tool

database_tool = Tool(

name="Query Database",

func=lambda query: execute_sql(query),

description="Use this to query the customer database"

)

```

Eenvoudige Agent Bouwen (Code)

Stap 1: Setup

```python

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_functions_agent

from langchain_openai import ChatOpenAI

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

```

Stap 2: Definieer Tools

```python

tools = [

database_query_tool,

send_email_tool,

validate_invoice_tool

]

```

Stap 3: Maak de Agent

```python

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", "Je bent een factuurverwerkings-agent. Je taak is om facturen te verwerken en boeken in Exact."),

("human", "{input}"),

("placeholder", "{agent_scratchpad}")

])

agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt)

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

```

Stap 4: Gebruik

```python

result = agent_executor.invoke({

"input": "Verwerk de factuur in deze email attachment"

})

```

Dat's it. Je hebt een werkende agent in ~30 regels code.

De Valkuilen (En Hoe je Ze Vermijdt)

Valkuil #1: Te Ambitieus

❌ "Bouw een agent die alles doet"

✅ "Bouw een agent die facturen verwerkt"

Waarom: Start klein. Eén taak. Als dat werkt, breid uit.

Valkuil #2: Geen Error Handling

Agents falen. Vaak. Je moet anticiperen:

```python

try:

result = agent.invoke(task)

except Exception as e:

# Log error

# Stuur notification naar mens

# Sla task op voor later

```

Valkuil #3: Te Veel Autonomie

Agents die alles zelf mogen doen zonder check = gevaarlijk.

Oplossing: Human-in-the-loop voor belangrijke acties:

```python

if action.type == "database_write":

send_approval_request_to_human()

wait_for_approval()

then_execute()

```

Valkuil #4: Geen Logging

Je weet niet wat de agent doet = geen debugging.

Oplossing:

```python

import logging

logging.info(f"Agent started task: {task}")

logging.info(f"Agent used tool: {tool_name}")

logging.info(f"Agent result: {result}")

```

Praktijkvoorbeeld: Factuurverwerking Agent

Doel: Automatisch facturen verwerken uit email.

Tools:

• Email reader (IMAP)
• PDF parser (extract data)
• Database tool (check leverancier)
• Exact API (boek factuur)
• Email sender (confirmation)

Flow:

```

Email ontvangen → PDF lezen → Data extraheren

→ Leverancier checken → Boeken in Exact → Confirmation sturen

```

Code (vereenvoudigd):

```python

@tool

def process_invoice(pdf_path: str) -> str:

# Extract data

data = extract_invoice_data(pdf_path)

# Validate

if not validate_invoice(data):

return "Invoice invalid"

# Check supplier

supplier = get_or_create_supplier(data['supplier'])

# Book in Exact

exact_api.create_invoice(data, supplier)

# Send confirmation

send_email(confirmation_template)

return "Invoice processed successfully"

```

Tijd om te bouwen: 1-2 weken (voor een ervaren developer)

Kosten (Realistisch)

Development:

• Junior developer (40 uur): €2.000-€4.000
• Senior developer (20 uur): €3.000-€5.000

Runtime (maandelijks):

• OpenAI API: €50-€200/maand (afhankelijk van volume)
• Hosting: €20-€100/maand
• Vector DB (als RAG): €50-€200/maand

Totaal jaar 1: €5.000-€10.000

Alternative: Laat ons het bouwen (€4.000-€8.000), en focus jij op je core business.

Moet Je Het Zelf Bouwen?

Ja, als:

• Je een ervaren developer bent/hebt
• Je tijd hebt om te experimenteren
• Je het leuk vindt om te leren
• Je full controle wilt

Nee, laat het uitbesteden als:

• Je snel resultaat wilt (geen tijd voor leren)
• Je geen developer in huis hebt
• Je focus wilt op business, niet op tech

Resources (Als Je Het Zelf Doet)

Beste tutorials:

• LangChain docs: langchain.com/docs
• CrewAI cookbook: github.com/joaomdmoura/crewAI-examples
• AutoGen examples: github.com/microsoft/autogen

Communities:

• r/LangChain (Reddit)
• LangChain Discord
• AI Engineers Discord

Tip: Kopieer voorbeelden, pas ze aan. Bouw niet alles from scratch.

Klaar om te Bouwen?

Of wil je dat wij het doen? We kunnen:

• Het systeem bouwen (jij focust op business)
• Met jouw team meebouwen (jij leert hoe het werkt)
• Code review (jij bouwt, wij checken)

Plan een tech-call (30 min) - we kijken wat het beste past.