Onze diensten in agentic AI development
RAG-gebaseerde kennisagents
We bouwen agents die vragen beantwoorden op basis van je eigen content, zoals productdocumentatie, kennisbanken en contentplatformen. Door semantische search, BM25 en re-ranking te combineren, creëren we een hybride retrieval-aanpak die nauwkeuriger resultaten oplevert. We zorgen ook voor ingestiepipelines, een goed ingerichte retrievallaag en continue kwaliteitsbewaking.
MCP-integratie voor agentic systemen
Het Model Context Protocol (MCP) is onze standaard voor het koppelen van agents aan businesssystemen zoals CRM, ERP, CMS en BI-platformen. Nieuwe databronnen toevoegen gebeurt via MCP-servers in plaats van maatwerkintegraties, wat je architectuur uitbreidbaar en onderhoudbaar maakt.
Guardrails en veilige routing
We zorgen ervoor dat agents ook in complexe of gevoelige situaties correct blijven functioneren. Guardrails vermijden dat off-topic vragen tot verkeerde output leiden en sturen gevoelige cases door naar vaste antwoorden of menselijke opvolging. Veiligheid zit standaard in de architectuur ingebouwd, niet er bovenop.
Observability en continue evaluatie
Voor production-ready agentic AI is transparantie essentieel. We bouwen daarom met Langfuse (OpenTelemetry) als standaardonderdeel van elk systeem. Zo kunnen we elke stap in de keten volgen en evalueren, van retrieval tot output. Batch-evaluaties maken het mogelijk om regressies snel te zien en continu te verbeteren.
Meerjarige agentplatforms
Een eerste agent is meestal pas het begin. We bouwen samen een roadmap die schaal mogelijk maakt over kanalen, merken en markten heen. Daarbij definiëren we toekomstige MCP-integraties en begeleiden we de evolutie van afzonderlijke agents naar volledige multi-agentecosystemen.
Jouw agentic AI-behoeften bespreken?
Onze aanpak voor agentic AI development
De meeste AI-experimenten blijven demo’s: ze werken in gecontroleerde omstandigheden, maar lopen vast zodra ze de echte wereld binnekomen, met al haar uitzonderingen en complexiteiten. Production-ready agentic AI vraagt dus meer: agents die meerstapsprocessen aankunnen, zichzelf herstellen bij fouten, samenwerken met andere agents en stabiel presteren onder voortdurende belasting.
Schaalbare architectuur
De keuzes die je in een eerste pilot maakt, bepalen of je later kunt opschalen. Daarom ontwerpen we altijd met groei in gedachten: MCP als integratiestandaard om eenvoudig nieuwe databronnen toe te voegen, A2A (Agent-to-Agent) voor toekomstige samenwerking tussen agents en Infrastructure as Code via Terraform voor consistente uitrol. Zo bouw je geen losse pilots, maar een hecht platform dat met je meegroeit.
Observability als productievereiste
We bouwen observability vanaf dag één in, niet achteraf. Langfuse legt elke stap vast: van retrieval tot agentbeslissing en eindoutput. Met batchevaluaties houden we systematisch zicht op regressies. Domeinexperts worden vroeg in het proces betrokken, zodat feedback direct doorstroomt naar verbeteringen in productie.
Governance eerst, dan pas technologie
De echte uitdaging van agentic AI is meestal niet technisch, maar organisatorisch: wat mag een agent zelf beslissen, wanneer grijp je in en hoe maak je alles controleerbaar? Daarom leggen we eerst een governance-framework vast, en kiezen we pas daarna de technologie.
Waarom met ons samenwerken voor agentic AI development?
Volledig traject , van PoC tot productie
Er worden heel wat sterke demo’s gebouwd. Wij bouwen echter volledige systemen die ook in productie blijven werken: met deployment, evaluatie, observability en schaalbare architectuur. Het verschil zit ‘m dus vooral in wat er ná de eerste release gebeurt.
Programmatische aanpak voor meerjarige agentplatforms
AI-engineer Nimo Beeren leidt agentprogramma’s als structurele trajecten in plaats van losse projecten. Zo ontstaat consistentie over pilots heen, betere afstemming tussen stakeholders en duurzame interne AI-capaciteit.
Eigen tooling: Claws-framework
We ontwikkelden Claws, ons eigen framework voor agentic AI. Met componenten zoals zeroclaw (zero-shot agents), openclaw (open bouwblokken) en nemoclaw (orchestratie) versnellen we de ontwikkeling van productieklare agentsystemen.
Guardrails voor gevoelige domeinen
In B2B-omgevingen krijgen agents onvermijdelijk gevoelige vragen te verwerken. We bouwen guardrails die de veiligheid garanderen zonder in te leveren op usability. Zo versterken veiligheid en functionaliteit elkaar in plaats van elkaar tegen te werken.
Governance-first adviesaanpak
Governance is vaak complexer dan technologiekeuze. Daarom beginnen we altijd met een governance-framework en bepalen we daarna welke tools en platforms het best aansluiten.
