AI-agenten naar productie brengen:de cruciale rol van platformontwerp

De redeneermodellen maken vooruitgang, maar de productie is nog steeds moeilijk

Redeneringsmodellen hebben zich snel ontwikkeld. Systemen kunnen nu documenten ontleden, code schrijven en oordelen vellen die ooit tot de onderzoekswereld behoorden. Maar ondanks deze vooruitgang hebben de meeste AI-initiatieven nog steeds moeite om productieomgevingen te bereiken waar consistentie, bestuur en betrouwbaarheid van belang zijn. Uit een recent MIT-rapport blijkt zelfs dat slechts een klein deel van de AI-projecten in de dagelijkse praktijk terechtkomt.

Jerry Liu, oprichter van LlamaIndex, verscheen op de mainstage van FUSION, ons belangrijkste klantenevenement voor 2025, en vatte de uitdaging goed samen:

“De grootste barrière voor de adoptie van AI is je eigen vermogen om deze modellen te contextualiseren en te workflow-engineeren.”

Met andere woorden:de barrière voor de uitvoering van AI zijn niet de modellen. Het is het operationele weefsel dat hen omringt:orkestratie, waarneembaarheid, bestuur, integratie en het vermogen om van experimentele inzichten over te gaan naar betrouwbare uitvoering.

Voor automatiserings- en operationele leiders die evalueren waar ze agentische workflows moeten bouwen, is de belangrijkste overweging niet langer welk platform de meest indrukwekkende demo produceert, maar welk platform consequent de overgang van prototype naar productie ondersteunt.

Agentische workflows hebben meer nodig dan alleen AI

Teams die AI op betrouwbare wijze operationeel maken, begrijpen dat real-world agentische applicaties verschillende uitvoeringswijzen met elkaar verweven:deterministische logica, menselijk oordeel en gerichte AI-redenering.

Neem een typische workflow voor reisgoedkeuring. Een verzoek wordt ingediend via een deterministisch formulier. Een agent haalt beleidsdetails uit complexe documentatie met behulp van door AI aangedreven redeneringen. Een manager beoordeelt en keurt het goed. Financiën voert een laatste controle uit. Reizen worden vervolgens geboekt volgens deterministische regels.

Hoewel de AI-component duidelijk essentieel is in dit proces, is het slechts één segment in een grotere operationele keten. Zonder orkestratie, monitoring en beheer van de hele stroom blijven zelfs geavanceerde redeneermodellen beperkt tot demonstraties in plaats van tot productie.

Ontwikkelplatforms voor algemeen gebruik bieden vaak sterke bouwstenen voor de redenerende segmenten. Maar duurzaam operationeel succes vereist een omgeving die is ontworpen om de AI-redenering te verbinden met het bredere bedrijfsproces – veilig, waarneembaar en met duidelijk eigenaarschap over elke stap.

Een platform gebouwd voor agentische workflows

Het UiPath Platform™ benadert agentische automatisering vanuit een diepe achtergrond in de uitvoering van bedrijfsprocessen. Dat erfgoed bepaalt hoe teams vandaag de dag AI-gestuurde workflows bouwen, orkestreren en gebruiken, vooral wanneer ze voorbij vroege experimenten gaan naar omgevingen die voorspelbaarheid en toezicht vereisen.

Orchestrering van de end-to-end workflow

Moderne agentische systemen combineren modelaanroepen, deterministische logica, menselijke goedkeuringen en systeemintegraties. Een uniforme orkestratielaag brengt deze elementen in één operationele stroom, waardoor teams kunnen zien waar een proces staat, hoe beslissingen zijn genomen en welke acties er nog zijn.

In plaats van voor elke fase afzonderlijke tools te coördineren, vindt de orkestratie op één plek plaats. Dit vermindert de operationele overhead, verduidelijkt het eigenaarschap en ondersteunt een consistentere uitvoering.

Einde-tot-eind-waarneembaarheid

Wanneer workflows meerdere beslissingslagen omvatten – AI-redenering, deterministische logica, menselijke interactie en systeemoproepen – wordt waarneembaarheid cruciaal voor betrouwbaarheid. Het platform biedt gedetailleerde uitvoeringssporen die redeneringslogboeken combineren met deterministische proceslogboeken, waardoor teams kunnen zien hoe een agent tot een besluit is gekomen en hoe het proces van de ene fase naar de volgende verliep.

Prompts, toolgebruik, overdrachten tussen mens en automatisering, integratieoproepen en bedrijfslogische paden verschijnen allemaal in hetzelfde spoor. Dit niveau van zichtbaarheid helpt teams problemen te diagnosticeren, het gedrag van agenten te verbeteren en het vertrouwen te behouden in beslissingen die op grote schaal worden uitgevoerd.

Bestuur en de AI-vertrouwenslaag

Agentische systemen die in de productie actief zijn, vereisen consistente vangrails. De UiPath AI Trust Layer biedt gecentraliseerd toezicht op generatieve AI-interacties, waarbij persoonlijk identificeerbare informatie wordt gemaskeerd voordat deze een model bereikt, beleidskeuzes worden afgedwongen, gebruik wordt gecontroleerd en kostencontroles worden beheerd.

Teams kunnen door het platform geleverde modellen uitvoeren of hun eigen modellen meenemen, ongeacht of deze privé worden gehost, in de cloud worden beheerd of zijn afgestemd op specifieke domeinen. Deze hebben allemaal dezelfde governance en controles, waardoor operationele consistentie wordt gegarandeerd, ongeacht de modelkeuze.

Bedrijfsintegraties die operationele schaal ondersteunen

De meeste agentische workflows raken de belangrijkste bedrijfssystemen:enterprise resource planning (ERP), klantrelatiebeheer (CRM), documentopslagplaatsen, klantenservicesystemen, dataplatforms en meer. Het platform omvat een brede bibliotheek van integraties op ondernemingsniveau die zijn ontwikkeld voor vele grootschalige implementaties. Hierdoor kunnen agenten gegevens uit operationele systemen halen of er acties in ondernemen, zonder dat teams aangepaste connectoren hoeven te bouwen en te onderhouden.

Redeneren over ongestructureerde gegevens

Veel automatiseringen beginnen met ongestructureerde invoer:pdf's, rapporten of gemengde inhoud. Door directe integratie met dataorkestratieframeworks zoals LlamaIndex stelt het platform agenten in staat om over grote hoeveelheden ongestructureerd materiaal te redeneren. Documentverwerkingsmogelijkheden zetten complexe invoer om in gestructureerde formaten die geschikt zijn voor modelconsumptie, waardoor agenten kunnen werken met documenten uit de echte wereld en niet alleen met netjes opgemaakte voorbeelden.

Open en flexibele modelkeuzes

De prestaties van modellen evolueren snel. Teams kiezen vaak verschillende modellen voor verschillende taken:een voor gestructureerd redeneren, een andere voor lange-contextanalyse, een andere voor stem- of multimodale interacties, en soms domeinspecifieke modellen voor gereguleerd of gevoelig werk.

Het platform is ontworpen om deze flexibiliteit te ondersteunen. Agenten kunnen binnen dezelfde workflow meerdere modellen oproepen en teams kunnen voor elke stap het juiste model selecteren zonder hun proces te herstructureren. Dit helpt organisaties zich aan te passen als het landschap verandert, waardoor de continuïteit behouden blijft, zelfs als er nieuwe modelopties verschijnen of de prestaties veranderen.

Diepe ecosysteeminteroperabiliteit

Om deze flexibiliteit te ondersteunen, integreert het platform diep met toonaangevende leveranciers van AI-modellen, cloudservices, bedrijfssoftwaresystemen en open-source agentframeworks, zonder gebruikers aan een bepaalde leverancier te binden.

Dit omvat bidirectionele agentinteracties met conversatieplatforms, orkestratieverbindingen met bedrijfsgegevenswolken, ondersteuning voor open agentframeworks en evaluatietools, en compatibiliteit met modelgateways waarmee teams privé gehoste of verfijnde modellen kunnen integreren. Dankzij het open ontwerp van het platform kunnen organisaties hun model- en toolkeuzes in de loop van de tijd evolueren, terwijl ze consistente governance en operationele praktijken behouden.

Hulpmiddelen om agenten te testen, evalueren en verbeteren

Bouwagenten zijn relatief eenvoudig. Het inzetten van agenten die betrouwbaar werken in de productie vereist rigoureuze tests, evaluatie en verfijning. Het platform bevat mogelijkheden die speciaal zijn gebouwd om deze operationele levenscyclus te ondersteunen.

Teams kunnen het gedrag van agenten simuleren met behulp van synthetische gegevens of neptools, wat vooral handig is wanneer echte systemen nog niet klaar zijn of bij het testen van edge cases die ongewenste live transacties kunnen opleveren. Deze simulaties verschijnen duidelijk in de rungeschiedenis, waardoor ze gemakkelijk te scheiden zijn van echte uitvoeringsgegevens.

Met evaluatiesets kunnen teams de prestaties van agenten in verschillende scenario's meten. Er zijn zowel deterministische als op LLM gebaseerde beoordelaars beschikbaar, en teams kunnen aangepaste beoordelaars maken die zijn afgestemd op hun zakelijke context. Vooraf gebouwde evaluatoren beoordelen de correctheid van de output, de stapsgewijze trajectcoherentie en andere factoren die de betrouwbaarheid beïnvloeden.

Een agentstatusscore is een samenvatting van de kwaliteit van de prompt, de instellingen van de tools, het schemaontwerp en de evaluatiedekking om de gereedheid voor productie aan te geven. Aanbevelingen gegenereerd door de Agent Optimizer benadrukken waar verbeteringen de meeste impact zullen hebben, waardoor teams hun verfijningsinspanningen effectief kunnen richten.

Implementatieflexibiliteit voor reële vereisten

Organisaties opereren in uiteenlopende omgevingen. Sommige draaien volledig in de cloud. Anderen hebben strikte vereisten voor datalocatie, gereguleerde omgevingen of een infrastructuur die gesloten moet blijven.

Het platform ondersteunt al deze scenario's:cloudimplementaties, on-premises installaties, Linux-gebaseerde omgevingen, bare-metal servers en Kubernetes-clusters, waaronder AKS, EKS en OpenShift. In omgevingen met luchtspleten kan het volledige platform draaien zonder internettoegang. Recente updates omvatten verbeterde IPv6-ondersteuning, dual-stack-netwerken, uitgebreide opties voor noodherstel en ondersteuning voor meerdere instanties binnen één Kubernetes-cluster.

Deze flexibiliteit zorgt ervoor dat agentische workflows zich kunnen aanpassen aan de realiteit van de infrastructuur en compliance-behoeften van elke organisatie.

De brug tussen low-code en pro-code voor moderne teams

Redeneringsmodellen geven een nieuwe vorm aan de manier waarop automatiseringen worden gebouwd. Steeds vaker kunnen niet-technische gebruikers in natuurlijke taal beschrijven wat ze nodig hebben, en kunnen systemen een eerste workflow genereren. Dit vergroot het aantal deelnemers aan gebouwautomatisering en vergroot tegelijkertijd de behoefte aan een platform dat zowel snelle creatie als rigoureuze operationalisering ondersteunt.

Het UiPath Platform™ ondersteunt al lang beide uiteinden van dit spectrum. Low-code tools bieden snelheid en toegankelijkheid, terwijl pro-code mogelijkheden ervoor zorgen dat ontwikkelaars complexe logica kunnen implementeren, diep kunnen integreren met systemen en de volledige levenscyclus van productieautomatiseringen kunnen beheren. AI-ondersteund bouwen versnelt nu de initiële creatie van workflows, waarbij ontwikkelaars de automatisering verfijnen en uitbreiden naarmate deze richting productie gaat.

Omdat beide benaderingen op dezelfde basis berusten, vermijden organisaties de fragmentatie die vaak ontstaat tussen experimenteren en operationele implementatie.

Aan de slag:van individuen tot bedrijfsteams

Of iemand nu leert, bouwt voor een klein team of een grootschalige uitrol begeleidt, het platform ondersteunt een consistent pad van vroege experimenten tot duurzame productieactiviteiten.

Individuen kunnen beginnen met de gratis Community Edition, die dagelijks LLM-gebruik en toegang tot uitgebreide leermiddelen via de UiPath Academy omvat. Omdat het leren plaatsvindt op hetzelfde platform dat in bedrijfsomgevingen wordt gebruikt, worden vaardigheden rechtstreeks overgedragen naar echte projecten.

Kleine teams kunnen profiteren van sjabloonbibliotheken en een grote gemeenschap van praktijkmensen die best practices delen. Naarmate de behoeften toenemen, schaalt de omgeving mee, waardoor de noodzaak van ontwrichtende migraties later wordt vermeden.

Enterprise-teams die proof-of-concepts uitvoeren, profiteren ervan dat governance en compliance vanaf het begin zijn ingebakken. Dit maakt het gemakkelijker om belanghebbenden precies te laten zien hoe een experimentele agent kan overgaan naar een beheerste, waarneembare workflow van productiekwaliteit.

Organisaties die gefragmenteerde AI-experimenten consolideren bereiken vaak een punt waarop orkestratie, waarneembaarheid en operationele stabiliteit belangrijker zijn dan geïsoleerde demo’s. Het platform brengt deze mogelijkheden samen, en teams kunnen organisaties helpen de transitie soepel te laten verlopen en workflows te ontwerpen die vanaf dag één zijn gebouwd voor productie.

Waarom de hier opgebouwde vaardigheden ertoe doen

Het UiPath-platform wordt wereldwijd door duizenden organisaties gebruikt, waaronder veel van 's werelds grootste ondernemingen. Als gevolg hiervan verwerven professionals die hier workflows leren ontwerpen en bedienen vaardigheden die rechtstreeks van toepassing zijn op echte omgevingen.

Voor leiders op het gebied van automatisering en operations betekent dit dat investeren in platformexpertise tegelijkertijd zowel de organisatorische capaciteiten als de talentbereidheid versterkt.

Probeer UiPath gratis.

Word lid van de UiPath-gemeenschap .