Het gebruik van LLM’s – als vraagbaak, codehulp, of klankbord – vereist sturing. Hoe complexer de taak, hoe foutgevoeliger het resultaat. Om AI echt voor ons te laten werken, is structuur essentieel. In onze Bijtanksessie over AI in actie verzorgden onze collega Hugo en Tim van zusterbedrijf deTesters een sessie over Agentic Workflows. Met Agentic Workflows verken je de toekomst van AI-gestuurde automatisering in software testing. En zie je hoe proces, teamwork en tooling voor AI-agents samenkomen aan de hand van een live demo.
Wat zijn Agentic Workflows?
AI-agents zijn systemen die zelfstandig kunnen opereren: ze nemen informatie op, verwerken deze en ondernemen actie. In tegenstelling tot generieke LLM’s die breed inzetbaar zijn, worden AI-agents specifiek geconfigureerd voor bepaalde taken. Dit zorgt voor meer betrouwbaarheid en doelgerichtheid.
Agentic Workflows draaien om het effectief inzetten van AI-agents door middel van drie fundamentele principes:
- Werk met een plan
- Werk met tools
- Werk als een team
Deze principes helpen om AI niet alleen te benutten, maar ook te structureren en te optimaliseren voor complexe taken, zoals software testing.
-
Werk met een plan
Een goed plan maakt het verschil tussen chaos en gestructureerde uitvoering. Een AI-agent die een opdracht krijgt zonder verdere instructies, kan willekeurige of inconsistente resultaten opleveren. Maar door de taak op te splitsen in discrete stappen, ontstaat een systematische workflow met controlepunten. Dit verbetert de kwaliteit en betrouwbaarheid van de output.
Vergelijk het met het schrijven van een essay: je begint niet met het neerzetten van 300 woorden uit het niets. Eerst maak je een outline, zoek je informatie, schrijf je alinea’s en controleer je de inhoud. AI werkt net zo: door een stapsgewijze aanpak wordt het eindresultaat veel beter.
-
Werk met tools
AI-agents functioneren niet in isolatie; ze werken beter wanneer ze specifieke tools tot hun beschikking hebben. Een agent die tekst moet analyseren, presteert beter met toegang tot een tekstverwerkingsbibliotheek dan wanneer hij zelf moet bedenken welke methoden het beste zijn.
Voor software testing betekent dit dat een AI-agent bijvoorbeeld gekoppeld kan worden aan een testautomatiseringsframework, waardoor de testuitvoering veel effectiever wordt. Het juiste gereedschap vergroot de precisie en betrouwbaarheid van AI-gedreven processen.
-
Werk als een team
Het werken met meerdere AI-agents in een gecoördineerde omgeving opent nieuwe mogelijkheden. In plaats van één enkele agent die alle taken uitvoert, kunnen meerdere agents samenwerken, elk met een eigen specialisatie.
Bijvoorbeeld: één agent analyseert codekwaliteit, een andere valideert testresultaten, en een derde interpreteert statistische data. Door deze samenwerking kunnen complexere problemen worden opgelost en wordt de efficiëntie verhoogd.
Daarnaast is er het concept van een User Proxy Agent – een AI-agent die zelf prompts kan schrijven en de resultaten hiervan kan beoordelen. Zo neemt deze User Proxy Agent zelf de rol van gebruiker aan om andere agents aan te sturen. Dit zorgt voor een soepelere interactie en verhoogt de robuustheid van het systeem.
De toekomst van Agentic Workflows
De ontwikkelingen in AI-automatisering staan niet stil. Waar we nu al agents kunnen inzetten voor gespecialiseerde taken, zal de samenwerking tussen meerdere agents in de toekomst alleen maar intensiever worden. Dit biedt enorme kansen voor software testing en andere domeinen waar precisie en schaalbaarheid essentieel zijn.
Wil je AI echt effectief inzetten? Zorg dan voor structuur, de juiste hulpmiddelen en een goed gecoördineerd team van agents. Met deze aanpak kunnen we de kracht van AI benutten en betrouwbaardere, efficiëntere workflows creëren.