Van LLM naar Agentic AI: De Complete 5-Laagse Architectuur

De meeste mensen denken dat Agentic AI gewoon "ChatGPT + tools" is.

Ze hebben ongelijk.

Dit framework toont de volledige stack. Vijf lagen. Elke laag is essentieel.

En de meeste mislukkingen? Die gebeuren in laag 4 en 5. Niet in de modellen.

Waarom Dit Framework Essentieel Is

In 2026 hebben we een fundamentele verschuiving doorgemaakt in hoe organisaties over AI denken. Waar bedrijven in 2023-2024 experimenteerden met ChatGPT-integraties en PoCs, zie je nu productiesystemen die autonoom processen beheren, beslissingen nemen en met elkaar samenwerken.

Maar hier is de realiteit: 70% van AI agent projecten faalt. En niet omdat het model niet goed genoeg is, niet omdat de data ontbreekt, en niet omdat het team de technologie niet begrijpt.

Ze falen omdat organisaties denken dat een slimme LLM voldoende is. Ze bouwen laag 1 tot 3 (data, modellen, generatie) en laag 4 (basis agents), maar negeren laag 5 volledig: governance, observability, failure recovery en system coordination.

Het Verschil Tussen "Het Werkt" en "Het is Betrouwbaar"

Een proof-of-concept agent die 80% van klantvragen correct beantwoordt is indrukwekkend in een demo.

Maar productieklaar? Dat betekent:

• Traceerbaarheid: waarom nam de agent die beslissing?
• Rollback: wat als de agent een verkeerde actie uitvoert?
• Cost management: wat als de agent in een oneindige loop belandt en €10.000 aan API calls maakt?
• Multi-agent coördinatie: wat als drie agents tegelijk dezelfde database willen updaten?
• Memory governance: hoe lang bewaren we context? Wie heeft toegang?
• Failure recovery: wat gebeurt er als een external tool niet reageert?

Dit zijn geen nice-to-haves. Dit zijn de fundamenten van betrouwbare autonomie.

En dit is precies wat laag 5 adresseert.

De 5 Lagen van Agentic AI Uitgelegd

Denk aan Agentic AI als een gebouw met vijf verdiepingen. Je kunt niet op de vijfde verdieping beginnen bouwen zonder fundament. Elke laag bouwt voort op de vorige en voegt nieuwe capabilities toe.

Laag 1: AI & ML (De Foundation)

Rol: Turning data into decisions

Dit is waar het begint: klassieke machine learning. Supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning. Het fundament waarop alles rust.

Wat gebeurt hier?

• Datasets worden voorbereid en gelabeld
• Features worden geëxtraheerd
• Modellen leren patronen te herkennen
• Voorspellingen worden gemaakt op basis van historische data

Voorbeelden:

• Een model dat creditrisico voorspelt op basis van klantgegevens
• Clustering algoritmes die klantsegmenten identificeren
• Anomalie detectie in netwerktrafiek
• Voorspellend onderhoud in productieomgevingen

Waarom het belangrijk is:

Zonder een solide ML-fundament is de rest van de stack waardeloos. Als je data rommelig is, als je features slecht zijn ontworpen, of als je basismodellen niet accuraat zijn, dan maakt het niet uit hoe geavanceerd je agents zijn.

De AI-readiness assessment die Unify AI uitvoert begint hier: is je data-maturiteit op niveau? Heb je de infrastructuur? Zijn je processen geschikt voor ML?

Laag 2: Deep Learning (De Engine)

Rol: Learning patterns at scale

Hier komen neural networks en transformers in beeld. Dit is de machinery die leert van enorme hoeveelheden data en complexe patronen herkent die klassieke ML niet kan oppakken.

Wat gebeurt hier?

• Neural architectures (CNNs, RNNs, Transformers) verwerken data
• Transfer learning maakt hergebruik van pre-trained weights mogelijk
• Embeddings vertalen woorden, afbeeldingen en andere data naar vector space
• Deep belief networks leren hiërarchische representaties

Voorbeelden:

• Computer vision modellen die medische scans analyseren
• Speech recognition systemen
• Sentiment analysis op grote schaal
• Object detection in zelfrijdende auto's

Belangrijke shift:

Deep learning is compute-intensief en vereist GPU infrastructuur. Maar het is ook de reden dat AI exponentieel beter is geworden sinds 2017. Transformers (de architectuur achter GPT) zijn de doorbraak die GenAI mogelijk heeft gemaakt.

Best practice:

De meeste organisaties hoeven geen deep learning modellen vanaf scratch te trainen. Transfer learning en fine-tuning van bestaande modellen (zoals BERT, ResNet, of Vision Transformers) zijn veel efficiënter.

Laag 3: GenAI (De Creative)

Rol: Generating new content

Dit is waar Large Language Models (LLMs) en multimodale generatie leven. GenAI neemt inputs en creëert nieuwe outputs: tekst, afbeeldingen, audio, video, code.

Wat gebeurt hier?

LLMs (Large Language Models):

• GPT-4, Claude, Gemini, Llama: modellen die natuurlijke taal begrijpen en genereren
• Instruction-following: modellen die specifieke opdrachten uitvoeren
• Few-shot learning: modellen die leren van enkele voorbeelden in de prompt

RAG (Retrieval-Augmented Generation):

• Het model haalt relevante context op uit externe databases voordat het antwoordt
• Vermindert hallucinaties en zorgt voor up-to-date informatie
• Grounded responses met citations

Multimodale generatie:

• Tekst naar afbeelding (DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion)
• Tekst naar audio (speech synthesis, muziekgeneratie)
• Tekst naar video (Sora, Runway)
• Combined: modellen die meerdere modaliteiten tegelijk verwerken

Engineering disciplines:

• Prompt engineering: het ontwerpen van effectieve prompts
• Hallucination mitigation: techniekjes om verzinsels te reduceren (RAG, citations, fact-checking)
• Tool calling: het model kan externe functies aanroepen
• Function calling: structured outputs voor API integratie

Voorbeelden:

• Content creation: blogposts, marketing copy, productbeschrijvingen
• Code generation: GitHub Copilot, Cursor, Replit Agent
• Customer service chatbots met RAG over kennisdatabase
• Automated reporting: financiële rapporten, data analyses

Kritiek verschil met vorige lagen:

GenAI genereert, het voorspelt niet alleen. Het kan nieuwe inhoud maken die niet in de training data zat. Dit opent nieuwe mogelijkheden, maar introduceert ook nieuwe risicos (hallucinaties, bias, onvoorspelbaarheid).

Laag 4: AI Agents (De Execution)

Rol: Where AI becomes operational

Dit is waar het interessant wordt. Agents zijn niet alleen generatieve modellen. Ze zijn autonome systemen die goals krijgen, plannen maken, tools gebruiken, leren van feedback, en iteratief verbeteren.

Een agent is een closed loop: perceive → plan → act → observe → repeat.

Wat gebeurt hier?

Planning (reasoning paradigms):

• ReAct (Reasoning and Action): think-act-observe loops, waarbij de agent na elke actie reflecteert
• Chain-of-Thought (CoT): expliciete reasoning steps in de prompt
• Tree-of-Thought (ToT): meerdere reasoning paths parallel exploreren
• ReWOO (Reasoning Without Observation): plan vooraf, voer dan uit zonder tussentijdse observatie

Tool Use & Function Calling:

• Agents kunnen externe APIs aanroepen (databases, web searches, internal systems)
• Tool orchestration: welke tool wanneer gebruiken?
• Prompt engineering voor tools: beschrijven wat een tool doet en wanneer het gebruikt moet worden
• Error handling: wat als een tool faalt?

Context Management (state + history):

• Short-term memory: de huidige conversatie of taak
• Long-term memory: facts opgeslagen in vector databases of structured stores
• State persistence: waar stopt de agent, waar hervat hij?

Human-in-the-Loop Oversight:

• Approval gates voor kritieke acties (financiële transacties, data deletion, mass emails)
• Feedback loops: mensen corrigeren agent beslissingen
• Escalation protocols: wanneer geeft een agent het op en vraagt hij hulp?

Agent architecturen:

Gebaseerd op het Stack AI framework (2026), zijn er 4 primaire architecturen:

1. Single agent workflows: één agent beheert de hele taak (snel, simpel, maar kan overbelast raken)
2. Hierarchical multi-agent: supervisor delegeert naar specialist workers (schaalt beter, meer overhead)
3. Sequential pipeline: vaste keten van stappen (voorspelbaar, maar rigide)
4. Decentralized swarm: peer agents coördineren via shared memory (flexibel, maar complex)

Voorbeelden in productie:

• Sales agents: leads kwalificeren, follow-ups doen, meetings inplannen
• Customer service agents: tickets afhandelen zonder menselijke tussenkomst
• Financial agents: budgetafwijkingen detecteren en automatisch correcties voorstellen
• Code review agents: pull requests analyseren en feedback geven
• Research agents: bronnen verzamelen, synthesiseren, en rapporten drafts maken

Kritieke shift:

Agents zijn niet stateless. Ze onthouden context. Ze kunnen meerdere steps uitvoeren. Ze leren van interacties. En ze kunnen acties in de echte wereld triggeren.

Maar hier komt het probleem: agents zonder laag 5 zijn gevaarlijk.

Een agent die €100.000 aan cloud resources kan inzetten zonder cost limits? Een agent die klantdata kan verwijderen zonder audit trail? Een multi-agent system zonder coördinatie dat tegenstrijdige acties uitvoert?

Dit is waar architectuur kritiek wordt.

Laag 5: Agentic AI (Het System)

Rol: Autonomy at scale

Dit is de meest onderschatte laag. En precies waar de meeste projecten falen.

Laag 5 draait niet om slimmere modellen. Het draait om governance, observability, safety en scale.

Wat gebeurt hier?

Governance, Safety & Guardrails:

• Permission boundaries: welke agent heeft toegang tot welke systemen?
• Rate limiting: maximaal X API calls per minuut
• Cost caps: maximaal €Y per dag
• Approval gates: menselijke bevestiging vereist voor high-impact actions
• Content filtering: geen outputs die compliance schenden

Observability & Tracing:

• Activity logs: wat heeft elke agent gedaan, wanneer, en waarom?
• Decision explainability: waarom koos de agent voor deze actie?
• Token usage tracking: hoeveel kosten per request?
• Error monitoring: welke agents falen vaak, en waar?
• Performance metrics: snelheid, accuracy, user satisfaction

Memory Governance & Retention Policies:

• Hoe lang bewaren we conversatie context?
• Welke data mag in long-term memory?
• Privacy compliance: AVG/GDPR adherence
• Data purging: automatisch verwijderen van oude context

Rollback & Failure Recovery:

• Checkpoint mechanisms: terugrollen naar een vorige staat
• Graceful degradation: wat doet het systeem als een component faalt?
• Retry logic: automatisch herproberen met exponential backoff
• Circuit breakers: stop een agent die continue faalt voordat het escaleert

Cost & Resource Management:

• Budget allocation: per agent, per team, per use case
• Token optimization: caching, prompt compression
• Model selection: gebruik het goedkoopste model dat voldoende kwaliteit levert
• Auto-scaling: meer resources bij pieken, minder bij rustige momenten

Multi-Agent Coordination:

• Shared state management: hoe synchroniseren agents informatie?
• Conflict resolution: wat als twee agents tegenstrijdige acties willen?
• Task delegation: supervisor → worker protocols
• Communication protocols: hoe praten agents met elkaar? (Message passing, shared memory, event buses)

Long-term Autonomy & Goal Chaining:

• Persistent agents: agents die dagen of weken aan een goal werken
• Delegation & handoff: agent A geeft subtasks door aan agent B
• Dynamic replanning: goals veranderen, agents passen zich aan

Waarom laag 5 zo vaak wordt vergeten:

Het is niet sexy. Governance klinkt saai. Observability klinkt technisch. Rollback mechanismen zijn defensieve engineering.

Maar zonder laag 5 heb je geen enterprise-grade Agentic AI. Je hebt een prototype dat misschien werkt, waarschijnlijk niet schaalt, en zeker niet voldoet aan compliance requirements.

IBM's perspectief (2026):

De juiste vraag stellen:

Stop met vragen: "Welke technologie moet ik kiezen?"

Start met vragen: "Hoe gedraagt dit systeem als het misgaat?"

Waarom De Meeste Projecten Falen in Laag 4 en 5

Laten we eerlijk zijn. De modellen zijn goed genoeg. GPT-4, Claude 3.5, Gemini 2.0, Llama 3.1: ze zijn allemaal capabel.

Het probleem is niet de AI. Het probleem is de architectuur eromheen.

De 7 Meest Voorkomende Fouten

1. Geen duidelijke permission boundaries

Een agent die alle systemen kan benaderen is een security nightmare. Least privilege principle: geef elke agent alleen de tools die hij echt nodig heeft.

2. Ontbrekende observability

Je kunt niet debuggen wat je niet kunt traceren. Elke agent actie moet logbaar, traceable en auditable zijn.

3. Geen cost management

Een agent die in een loop belandt en 10.000 API calls doet? Zonder rate limits en cost caps wordt dat een duur probleem.

4. Geen rollback mechanismen

Wat als een agent per ongeluk klantdata verwijdert? Zonder undo-functionaliteit is de damage permanent.

5. Gebrek aan human oversight

Volledige autonomie zonder approval gates is roekeloos. High-impact actions vereisen menselijke bevestiging.

6. Slechte multi-agent coördinatie

Meerdere agents zonder shared state management leiden tot race conditions en tegenstrijdige acties.

7. Geen failure recovery plan

Systemen falen. APIs gaan down. Modellen retourneren errors. Zonder graceful degradation crasht je hele workflow.

Het Verschil Tussen PoC en Productie

Een Proof of Concept bewijst dat iets technisch mogelijk is. Meestal in een gecontroleerde omgeving, met kleine datasets, en met veel menselijke tussenkomst.

Een productiesysteem draait 24/7, handelt duizenden requests per dag af, heeft geen constante human oversight, moet compliant zijn met regelgeving, en moet betrouwbaar zijn.

De gap tussen PoC en productie? Dat is laag 5.

Organisaties die laag 5 serieus nemen:

• Lanceren sneller (minder bugs in productie)
• Schaalden beter (infrastructuur is ontworpen voor scale)
• Voldoen aan compliance (audit trails vanaf dag 1)
• Hebben lagere operationele kosten (observability betekent sneller debuggen)

Praktische Implementatie: Van Theorie naar Productie

Goed. Je begrijpt de 5 lagen. Maar hoe implementeer je dit in de praktijk?

Stap 1: Begin Met Architectuur, Niet Met Technologie

De grootste fout? Beginnen met "we gaan een LangChain agent bouwen" of "we nemen OpenAI Assistants API".

Start hier:

1. Wat is de business goal? (Niet "we willen AI gebruiken", maar "we willen klantvragen 50% sneller beantwoorden")
2. Welke risico's zijn acceptabel? (Mag een agent zelfstandig bestellingen annuleren? Of moet dat altijd approved?)
3. Welke systemen moeten geïntegreerd? (ERP, CRM, databases, APIs)
4. Welke workflows zijn geschikt? (Single agent? Hierarchical? Pipeline?)

Pas daarna kies je tools en frameworks.

Stap 2: Bouw Laag-voor-Laag (Niet Alles Tegelijk)

Fase 1: Fundament (Laag 1-2)

• Zorg dat data kwaliteit en infrastructuur op orde zijn
• Valideer dat ML basics werken (feature engineering, model training)

Fase 2: Generatie (Laag 3)

• Experimenteer met LLMs en RAG
• Bouw eerste prototypes van content generatie of Q&A bots

Fase 3: Agents (Laag 4)

• Voeg planning en tool use toe
• Implementeer single agent workflows
• Test met kleine use cases

Fase 4: Autonomie (Laag 5)

• Bouw governance frameworks
• Implementeer observability en tracing
• Add rollback en failure recovery
• Scale naar multi-agent systems

Kritieke regel: Ga niet naar de volgende fase voordat de huidige fase stabiel is.

Stap 3: Implementeer Laag 5 Vanaf Het Begin

Dit is geen afterthought. Governance, observability en safety zijn geen features die je later toevoegt.

Minimale laag 5 checklist:

✅ Activity logs: elke agent actie wordt gelogd met timestamp, user, input, output, beslissing

✅ Permission scoping: elke agent heeft expliciet gedefinieerde tool access

✅ Cost tracking: real-time monitoring van token usage en API calls

✅ Approval gates: high-impact actions vereisen menselijke bevestiging

✅ Error handling: wat gebeurt er als een tool faalt of een model geen response geeft?

✅ Rollback capability: minimaal checkpoint-based state management

✅ Observability dashboard: waar zie je wat agents doen, in real-time?

Tools die helpen:

• Tracing: LangSmith, LangFuse, OpenTelemetry
• Orchestration: LangGraph, CrewAI, AutoGen, Temporal
• Observability: Prometheus + Grafana, Datadog, New Relic
• Memory & State: Redis, PostgreSQL, vector databases (Pinecone, Weaviate)

Stap 4: Test Voor Edge Cases, Niet Happy Paths

In een demo werkt alles. In productie gaat alles mis.

Test scenarios:

• Wat als de gebruiker een onverwachte vraag stelt?
• Wat als een externe API down is?
• Wat als het model hallucineert?
• Wat als twee agents tegelijk dezelfde resource willen updaten?
• Wat als de gebruiker halverwege de conversatie stopt?
• Wat als de agent in een infinite loop belandt?

Zonder deze tests is je systeem fragiel.

Stap 5: Meet Success Metrics (Niet Alleen Accuracy)

Traditionele AI metrics:

• Model accuracy
• Precision / recall
• Latency

Agentic AI metrics (laag 4-5):

• Task completion rate: hoeveel procent van de taken worden succesvol afgerond?
• Human escalation rate: hoe vaak moet een mens ingrijpen?
• Cost per task: hoeveel kost het om een taak uit te voeren?
• Error rate: hoeveel procent van de acties faalt?
• Time to resolution: hoe snel wordt een goal bereikt?
• User satisfaction: zijn gebruikers tevreden met agent outputs?

Deze metrics vertellen je of je systeem productiewaarde levert, niet alleen of het model slim is.

Best Practices Vanuit 2026 Production Systems

Gebaseerd op IBM, Stack AI, en enterprise case studies:

1. Treat Agents Like Distributed Systems

Een agent is geen script. Het is een distributed system met meerdere componenten, dependencies, en failure modes.

Gebruik distributed systems thinking:

• Timeouts en retries
• Circuit breakers
• Graceful degradation
• Idempotency (dezelfde request twee keer uitvoeren geeft hetzelfde resultaat)
• Event-driven architectures

2. Start Simple, Scale Deliberately

Begin met een single agent workflow. Als dat goed werkt, scale naar hierarchical of multi-agent.

Niet andersom. Complexiteit zonder noodzaak is technische schuld.

3. Make Evidence Mandatory (RAG + Citations)

Als accuracy belangrijk is, forceer grounding. Een agent die niet kan citeren waar informatie vandaan komt, moet "ik weet het niet" zeggen en escaleren.

Hallucinaties zijn niet acceptabel in productie.

4. Design Tools Like APIs

Tools zijn de handen van je agent. Treat them seriously:

• Strikte input validation: check types, ranges, required fields
• Clear descriptions: wat doet de tool? Wanneer gebruik je hem? Wat niet?
• Error responses: wat returned de tool als iets misgaat?
• Examples in prompts: toon voorbeelden van correct tool gebruik

5. Separate Environments (Dev / Staging / Prod)

Agents die experimenteren in productiedatabases? Bad idea.

Gebruik strikte environment separation met duidelijke permission boundaries.

6. Implement Human-in-the-Loop Thoughtfully

Niet alles heeft approval nodig. Niet alles kan zonder approval.

Approval vereist:

• Financiële transacties boven €X
• Data deletion of mutatie
• Mass emails of communicatie naar klanten
• Systeemconfiguratie wijzigingen

Geen approval vereist:

• Read-only queries
• Draft generation (geen direct publishing)
• Internal research en analyse

7. Continuous Evaluation, Not One-Time Testing

Modellen verslechteren over tijd. Data distributions veranderen. User behavior evolveert.

Continuous monitoring betekent:

• Dagelijkse metrics review
• Wekelijkse model performance evaluatie
• Maandelijkse re-calibration als nodig
• Automated alerts bij anomalieën

De Toekomst: Waar Gaat Agentic AI Naartoe?

2026 is pas het begin van de Agentic AI revolutie. Hier is wat we zien aankomen:

1. Model Context Protocol (MCP) Standaardisatie

Anthropic's MCP en vergelijkbare protocollen maken tool connectivity plug-and-play. Geen custom connectors meer bouwen. Gewoon "subscribe" naar een tool server en agents kunnen hem gebruiken.

Dit betekent snellere integraties, maar ook meer attack surface (elke tool is een capability, elke capability is een risico).

2. Langere Context Windows, Betere Memory

Modellen gaan naar 2M+ token context windows. Dit maakt het mogelijk om hele codebases, documentatie sets, of conversatie histories in één keer in context te laden.

Maar dit elimineert niet de noodzaak van goede context management. Langer context ≠ betere resultaten zonder structured memory en retrieval.

3. Agentic Runtimes Met Built-In Governance

We zien frameworks zoals LangGraph, Temporal, en AutoGen die governance as code bouwen:

• Checkpointing out-of-the-box
• Tracing by default
• Policy enforcement engines
• Audit trails zonder extra werk

Dit maakt laag 5 makkelijker te implementeren, maar niet optioneel.

4. Multi-Agent Ecosystems

Niet één agent die alles doet, maar ecosystemen van gespecialiseerde agents die samenwerken:

• Research agent ↔ Writing agent ↔ Review agent
• Sales agent ↔ CRM agent ↔ Follow-up agent
• Security agent ↔ Compliance agent ↔ Audit agent

Coördinatie wordt de bottleneck. Wie is verantwoordelijk? Hoe synchroniseer je state? Hoe voorkom je conflicten?

Dit is waarom laag 5 nog belangrijker wordt.

5. Regulatory Frameworks Evolueren

De EU AI Act is pas het begin. We verwachten:

• Verplichte audit trails voor high-risk AI systems
• Transparency requirements voor agent besluitvorming
• Liability frameworks (wie is aansprakelijk als een agent fouten maakt?)
• Certification processen voor Agentic AI in regulated industries

Organisaties die nu al investeren in laag 5 governance zijn voorbereid. Organisaties die dat niet doen? Die gaan compliance scrambles doen in 2027-2028.

Wat Unify AI Voor Jou Kan Betekenen

Bij Unify AI geloven we dat technologie slaagt of faalt op architectuur, niet op algoritmes.

Onze aanpak is daarom uniek praktisch: we helpen organisaties de volledige stack te implementeren, van fundament tot autonomie.

Onze Implementatiemethodologie

Fase 1: Readiness Assessment (Laag 1-2)

We evalueren:

• Data-maturiteit en infrastructuur
• Huidige AI/ML capabilities
• Skill gaps in het team
• Risico's en compliance requirements

Fase 2: Strategische Use Case Selectie (Laag 3)

We identificeren:

• High-impact, low-complexity quick wins
• GenAI opportunities (RAG, content generation)
• Business processes geschikt voor autonomie

Fase 3: Agent Ontwerp & PoC (Laag 4)

We bouwen:

• Single agent prototypes met tool integration
• Planning en reasoning workflows
• Human-in-the-loop approval gates

Fase 4: Governance & Production Readiness (Laag 5)

We implementeren:

• Observability en tracing infrastructuur
• Rollback en failure recovery mechanismen
• Cost management en resource governance
• Multi-agent coördinatie protocols

Fase 5: Scale & Optimalisatie

We zorgen voor:

• Performance monitoring en tuning
• Continuous evaluation en improvement
• Knowledge transfer naar jouw team
• Long-term support en iteratie

Waarom Architectuur Eerst, Technologie Tweede

De meeste consultancy firms verkopen je een tool of platform.

Wij beginnen met de vraag: "Wat moet dit systeem doen, en hoe gedraagt het zich als het misgaat?"

Pas daarna kiezen we technologie.

Dit is waarom onze klanten:

• Sneller lanceren: minder bugs, minder refactors
• Beter schalen: architectuur ontworpen voor groei
• Compliant blijven: governance vanaf dag 1
• Hogere ROI behalen: focus op business value, niet shiny tech

Conclusie: Architectuur Wint, Algoritmes Volgen

De belangrijkste takeaway van dit framework?

Stop met denken dat Agentic AI een betere LLM is. Het is een complete architectuurverschuiving.

Laag 1-3 (AI, Deep Learning, GenAI) zijn belangrijk. Maar ze zijn commoditized. GPT-4, Claude, Gemini: ze zijn allemaal capabel.

Het verschil zit in laag 4 en 5: hoe je agents ontwerpt, hoe je governance implementeert, hoe je systemen beheert als ze autonoom opereren.

70% van de projecten faalt niet door slechte modellen. Ze falen door slechte architectuur.

Als je dat kunt beantwoorden, ben je klaar voor Agentic AI.

Als je het niet kunt beantwoorden? Dan heb je laag 5 nodig. En wij helpen je ermee.