Productieklaar met GenAI? Deze 12 principes maken het verschil
Grote taalmodellen (LLMs) worden steeds krachtiger. Maar wie robuuste AI-toepassingen wil bouwen, heeft meer nodig dan alleen een goed antwoord. Productieklaar betekent: betrouwbaar, schaalbaar, onderhoudbaar — en dat vraagt klassieke engineeringprincipes, ook in een GenAI-context.
De 12 Factor Agents-repo brengt precies dat samen: praktische ontwerpprincipes waarmee elke ervaren software engineer vandaag LLM-gebaseerde software kan bouwen die écht werkt. Geen hype. Wel degelijkheid. En dat is nodig.
De sleutel? Start klein. De snelste weg naar kwalitatieve AI-software is niet een volledig nieuwe architectuur optrekken, maar bestaande systemen slim verrijken met modulaire agent-concepten. Kleine, gefocuste agents die specifieke taken uitvoeren, makkelijk te triggeren zijn vanuit elk onderdeel van een systeem, en stateless werken — zoals een reducer.
Dat houdt alles overzichtelijk, controleerbaar en onderhoudbaar.
Belangrijk: deze principes zijn perfect toepasbaar door engineers zonder diepe AI-specialisatie. Wat telt is technische helderheid:
Controle over je prompts
Duidelijke structurering van tool-aanroepen
Foutmeldingen opnemen in de context
Kortom: eigenaarschap over de flow — geen magie achter een API-call.
Wanneer je tools ziet als expliciete, controleerbare acties en agents als lichtgewicht modules, wordt GenAI veel bruikbaarder in productie. Je kunt AI-onderdelen flexibel inpluggen waar ze waarde leveren, zonder je hele systeem te moeten herbouwen.
De toekomst van LLM-powered software? Niet alleen slimmer. Maar ook steviger. En dat is goed nieuws: want zo halen we het beste uit mens én machine.
De belofte en grenzen van GenAI-agents
Traditionele software werkte decennia lang als een georkestreerde geheel: vastgelegde stappen en verbanden, geprogrammeerd door mensen. Zelfs toen machine learning in workflows sloop, bleef de structuur grotendeels deterministisch: voorspelbaar, vooraf bepaald.
GenAI-agents beloven iets anders. In plaats van elke stap en uitzondering handmatig te coderen, geef je een doel, een reeks toegestane acties (tools), en laat je het LLM zelf in realtime beslissen hoe het dat doel bereikt.
Het klassieke Directed Acyclic Graph (DAG)-denken maakt plaats voor dynamische beslissingsloops:
De agent bepaalt de volgende stap (via tool calling).
Deterministische code voert de actie uit.
Het resultaat wordt toegevoegd aan de context.
De agent kiest op basis daarvan het vervolg — tot het doel bereikt is.
In theorie: minder code, meer flexibiliteit, en zelfs onverwachte creatieve oplossingen. In praktijk: agents botsen op limieten. Naarmate de context groeit, raken modellen de draad kwijt: loops herhalen zich, fouten stapelen op. Daarom kiezen ervaren bouwers vandaag voor micro-agents: kleine, gefocuste eenheden die duidelijke, beperkte taken beheren.
In deze nieuwe golf van agent-ontwikkeling is er één rode draad: controle behouden over prompts, context en flow. Een goede agent is geen black box, maar een helder gedefinieerde samenwerking tussen mens, machine en proces.
De toekomst van GenAI-agents? Slimmer samenwerken, in kleinere, beter beheersbare lussen — mét ruimte voor menselijke tussenkomst waar nodig. Niet blind vertrouwen op magie, maar bouwen met visie en vakmanschap.