AI Agent Architectuur Uitgelegd: LLM, Tools, Memory & Orchestratie

Als je AI agents begrijpt op architectuurniveau, kun je betere beslissingen nemen over implementatie, leverancierskeuze en maatwerk. Dit artikel legt de vier fundamentele bouwstenen van moderne AI agents uit: het LLM als redeneermotor, tools voor actie, memory voor context en orchestratie voor complexe workflows.

Bouwsteen 1: Het LLM (Large Language Model)

Het LLM is het brein van een AI agent. Het verwerkt tekst, begrijpt instructies, redeneert over problemen en bepaalt welke acties ondernomen moeten worden. Populaire LLMs die als agent-kern worden gebruikt zijn GPT-4o (OpenAI), Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) en Gemini 1.5 Pro (Google).

Het LLM ontvangt een systeem-prompt die de rol, de doelen en de beschikbare tools van de agent definieert. Op basis van de input en de systeem-prompt bepaalt het LLM de volgende actie: een tool aanroepen, meer informatie opvragen of een antwoord genereren.

Bouwsteen 2: Tools

Tools geven een AI agent de mogelijkheid om te handelen in de echte wereld. Zonder tools is een LLM slechts een tekstgenerator. Met tools kan een agent e-mails versturen, databases bevragen, APIs aanroepen, bestanden lezen en schrijven, webpagina's scrapen en externe diensten aansturen.

• Web search tools: Zoeken op internet voor actuele informatie
• CRM tools: Contacten aanmaken, leads updaten, deals beheren in HubSpot of Salesforce
• E-mail tools: E-mails lezen, versturen en beantwoorden
• Database tools: SQL-queries uitvoeren, data ophalen en opslaan
• Code execution tools: Python-code uitvoeren voor data-analyse of berekeningen
• Document tools: PDF's lezen, Word-documenten aanmaken, Excel-bestanden verwerken

Bouwsteen 3: Memory

Memory is de component die een AI agent in staat stelt om context te onthouden en te leren. Er zijn drie typen memory:

• Short-term memory (context window): De huidige conversatie en taak. Beperkt tot de context window van het LLM (typisch 128K-200K tokens).
• Long-term memory (vector database): Opgeslagen kennis, eerdere interacties en geleerde patronen. Opgeslagen in een vector database zoals Pinecone of Weaviate.
• Episodic memory: Specifieke eerdere taken en outcomes die de agent kan ophalen als referentie voor nieuwe, vergelijkbare taken.

Bouwsteen 4: Orchestratie

Orchestratie bepaalt hoe een AI agent complexe, meerstaps-taken aanpakt. Twee dominante patronen zijn de ReAct-loop (Reason + Act) en multi-agent orchestratie.

Bij de ReAct-loop denkt de agent eerst na over de situatie (Reason), voert dan een actie uit (Act) en observeert het resultaat (Observe), waarna het proces herhaalt tot het doel bereikt is. Dit maakt de agent in staat om stap voor stap complexe taken op te lossen.

Bij multi-agent orchestratie werken meerdere gespecialiseerde agents samen. Een orchestrator-agent verdeelt taken over sub-agents, elk gespecialiseerd in een specifiek domein. Match-AI's Mario is bijvoorbeeld gebouwd op een multi-agent architectuur: een centrale orchestrator coördineert specialist-agents voor CRM, e-mail, research en rapportage.

Hoe Match-AI Agents Bouwt

Match-AI gebruikt een modulaire architectuur waarbij elk component — LLM-keuze, tools, memory-strategie en orchestratiemethode — afzonderlijk geoptimaliseerd kan worden voor de specifieke use case. Dit resulteert in agents die niet alleen technisch geavanceerd zijn, maar ook betrouwbaar, veilig en schaalbaar zijn voor enterprise B2B gebruik.