Een agentic workflow is een geautomatiseerd proces waarbij een AI-agent bij elke stap zelf bepaalt wat hij doet, in plaats van een vooraf vastgelegd pad te volgen. Je geeft hem een doel en een set tools, en hij redeneert welke tool hij gebruikt, in welke volgorde, tot de klus klaar is.
Stel je een junior assistent voor in plaats van een snoepautomaat. Een snoepautomaat doet altijd alleen dat ene wat bij de knop hoort die je indrukt. Een assistent kan een mail lezen, zien dat er een terugbetaling nodig is, de bestelling checken, een antwoord opstellen en de rare gevallen voor je markeren. Het ‘brein’ achter die keuzes is meestal een LLM, gekoppeld aan een bredere AI-orkestratielaag die hem geheugen en toegang tot je echte systemen geeft.
Een concreet voorbeeld helpt. Stel, er komt een nieuwe factuur binnen op een gedeelde mailbox: de agent leest hem, haalt de bijbehorende inkooporder uit je boekhoudtool, controleert of de bedragen kloppen en boekt hem in, of schrijft bij twijfel een kort bericht aan een mens en wacht. Een vast script zou al stranden op de eerste factuur die niet op het sjabloon leek. De agent past zich gewoon aan.
Die flexibiliteit is de aantrekkingskracht én de valkuil. Een agent kan rommelig, wisselend werk aan dat een star script nooit zou redden. Maar hij kan ook een verkeerde keuze maken, dus goede agentic workflows houden strakke grenzen aan: beperkte rechten, logging van elke beslissing en een menselijk controlepunt voordat er iets onomkeerbaars gebeurt. Sla je die over, dan kan één zelfverzekerde fout door tientallen records lopen voordat iemand het doorheeft.
Bij TopDevs bouwen we agentic workflows voor de delen van een klantproces die te wisselend zijn voor vaste regels, terwijl we elke agent inkapselen in duidelijke grenzen zodat hij nuttig blijft en nooit ontspoort.
