10 bewezen best practices voor het bouwen van betrouwbare AI-agenten in 2025

Bij UiPath leven we al een tijdje volgens de agentische mentaliteit. We bouwen niet alleen demo's; we bouwen agenten die echte bedrijfschaos verzenden, schalen en overleven.

Als je ooit een groot taalmodel (LLM) in productie hebt genomen, weet je:het zijn niet de aanwijzingen die kapot gaan. Het is alles om hen heen. Foutafhandeling, contextbeheer, toolcontracten, traceerbaarheid. Daarom hebben we UiPath Agent Builder in Studio gebouwd zoals we dat hebben gedaan. We wilden u de controle en zichtbaarheid geven die u nodig heeft om AI-agents te laten werken als echte softwarecomponenten.

Dit is wat we hebben geleerd over het op grote schaal bouwen, testen en automatiseren van expediteurs. Dit zijn de best practices voor agentbouwers die je zullen helpen om van “het werkt wel” naar “dit ding draait in productie zonder dat ik om 2 uur wakker word”.

1. Ontwerp agenten die veilig falen (niet alleen snel)

• Integreer agenten zorgvuldig binnen automatiseringen:vermijd het inbedden van agenten in een REFramework, tenzij u een zeer sterke gebruikscasus heeft. Agenten introduceren variabelen (bijvoorbeeld escalaties, foutafhandeling) die zorgvuldig moeten worden beheerd. In plaats daarvan wordt UiPath Maestro™ aanbevolen voor betere zichtbaarheid en controle.

• Vermijd mechanismen voor opnieuw proberen voor agenten:de output van agenten is niet deterministisch, daarom garandeert opnieuw proberen geen verbetering. Leg in plaats daarvan fouten binnen de agent of tool zelf vast en handel deze af.

• Begin klein en gefocust:begin met agenten met één verantwoordelijkheid; elk met één duidelijk doel en een beperkte reikwijdte. Brede aanwijzingen verminderen de nauwkeurigheid; smalle scopes zorgen voor consistente prestaties.

• Modulariseer meerdere gespecialiseerde agenten:bouw modulaire systemen door agenten en robots te combineren voor complexe workflows in plaats van één ‘alles-doen’-agent. Dit maakt gecontroleerde schaling, eenvoudiger debuggen en flexibel hergebruik mogelijk.

• Gebruik voor deterministische taken tools:beperk risico's door beproefde UiPath-automatiseringen of API's als tools aan te roepen in plaats van de agent direct te laten handelen wanneer de use case dit vereist. Dit vergroot de voorspelbaarheid en veiligheid.

• Stem de doelen en meetbare resultaten van agenten op elkaar af:definieer duidelijke doelstellingen, prestatiestatistieken en succescriteria voordat het ontwerp begint. Agenten moeten binnen meetbare grenzen opereren.

2. Configureer de context op de juiste manier

• Indexeer uw bedrijfscontext:indexeer de gestructureerde bronnen, kennisbanken (KB's) en documentatie waar uw agent op zal vertrouwen. Een goede planning en contextopbouw zijn de sleutel tot een betrouwbare uitvoering. Zorg ervoor dat u de juiste zoekstrategie kiest. Semantisch zoeken vindt op betekenis gebaseerde overeenkomsten in ongestructureerde tekst en gestructureerd zoeken haalt exacte gegevens op uit gedefinieerde schema's. DeepRAG combineert beide om diep te redeneren over grote, complexe of gemengde bronnen.

• Kies het juiste model:UiPath Agent Builder in Studio is modelonafhankelijk, gebruik daarom het model dat het beste bij uw gebruiksscenario past. GPT-5 is bijvoorbeeld over het algemeen betrouwbaarder dan GPT-4. Gebruik een ander evaluatiemodel dan dat van de agent zelf om vooringenomenheid te voorkomen.

• Zorg voor duidelijkheid in gereedschapsdefinities:gebruik eenvoudige, beschrijvende gereedschapsnamen met kleine alfanumerieke tekens en zonder spaties of speciale tekens. Namen moeten exact overeenkomen met wat er in de prompt wordt vermeld.

3. Behandel elke mogelijkheid als een hulpmiddel

• Behandel elke externe capaciteit als een hulpmiddel:hulpmiddelen moeten strakke input/output-contracten en duidelijke succescriteria hebben. Hergebruik UiPath-automatiseringen waar mogelijk als hulpmiddelen.

• Schemagestuurde prompts:houd toolprompts beknopt en gestructureerd. Valideer uitvoervormen en behandel null- of lege resultaten expliciet.

• Document- en versietools:behoud een duidelijke versie- en evaluatiegeschiedenis per tool. Linkevaluatie loopt naar specifieke versies.

• Bouw tools om de betrouwbaarheid van de agent voor deterministische taken te vergroten:LLM's zijn niet goed in wiskunde, het vergelijken van datums, enz. Om problemen met de betrouwbaarheid van de agent te voorkomen, bouw je tools die complexe bewerkingen uitvoeren.

4. Schrijf aanwijzingen zoals productspecificaties (geen proza)

• Iteratief ontwerpen en testen:prompt-engineering is een iteratief vak, dus gebruik UiPath Agent Builder om uw systeemprompts en taakinstructies te verfijnen door de juiste evaluatiesets te bouwen en te testen terwijl u bouwt.

• Begin met een systeemprompt die het volgende definieert:

  • Rol en persoonlijkheid

  • Instructies

  • Doel en context

  • Successtatistieken

  • Vangrails en beperkingen

• Gebruik gestructureerd redeneren in meerdere stappen:integreer een redenering in gedachteketenstijl voor complexe workflows. Definieer expliciet taakdecompositie, redeneermethoden en uitvoerformaten.

• Wees specifiek en zo gedetailleerd mogelijk over de gewenste uitkomst van uw agent:zorg ervoor dat u het juiste uitvoerschema van uw out-argumenten definieert in UiPath Data Manager. Het geven van voorbeelden helpt ook.

• Beschrijf wat er zou moeten gebeuren in plaats van wat niet zou moeten gebeuren:Het is het verschil tussen het vragen aan uw AI-agent met “Vraag NIET om persoonlijke informatie” en “Vermijd het vragen om persoonlijke informatie, verwijs de gebruiker in plaats daarvan naar...”.

• Overweeg verschillende aanwijzingen om dezelfde taak te volbrengen:modellen vertonen verschillend impliciet gedrag. Bijvoorbeeld de neiging om fouten te maken als ze onzeker zijn, waardoor ze specifieke instructies per model nodig hebben.

• Gebruik evaluatiesets om de prompt te verfijnen:experimenteer met modellen en prompts met promptoptimalisatietools.

• Gebruik Markdown-taal:door deze taal te gebruiken, kunt u bepaalde aspecten in uw prompt benadrukken. Voorbeeld:* *Kritiek:* *

• Vermijd het verwijzen naar invoerargumenten in de prompt op basis van hun waarde:bijvoorbeeld {{input}}, omdat de waarde tijdens runtime wordt vervangen door de daadwerkelijke argumentwaarde.

Wilt u uw snelle vaardigheden uitbreiden? De UiPath Academy helpt u met de cursussen 'Betere prompts schrijven' en 'Agentic prompt engineering'.

5. Evalueer voor de echte wereld

• Bouw robuuste evaluatiedatasets:zorg voor minimaal 30 evaluatiegevallen per agent. Simuleer tools en escalaties die runs kunnen blokkeren. Neem succescases, edge cases en faalscenario's op.

• Evalueer op breedte en diepte:bestrijk meerdere dimensies:nauwkeurigheid van de uitkomst, redenering, traceerbaarheid, aanpassingsvermogen en succes bij het gebruik van tools.

• End-to-end testen:evalueer agenten binnen volledige automatiseringscontexten, niet alleen op zichzelf. Test de integratie-, communicatie-, herstel- en foutmodi.

• Gebruik tracering:bekijk regelmatig Trace Logs om de redenering, beslissingen en toolgebruik van de agent te inspecteren. Identificeer fouten, inefficiënties en onverwacht gedrag.

• Statistieken en beheer:houd de gezondheidsscore en regressiestatistieken bij, en publiceer de publicatie bij het overschrijden van drempels.

6. Ingebouwde veiligheid, bestuur en compliance

• Voer agenten uit via UiPath Orchestrator of Maestro:implementeer agenten als processen om levenscyclusbeheer, auditing en governance over te nemen.

• Maak gebruik van AI Trust Layer:pas machtigingen per groep toe, PII-redactie, auditlogboeken, beperking en gebruikscontroles.

• Handhaaf een mens-in-the-loop:gebruik escalaties voor menselijke beoordeling van beslissingen met een hoog risico. Deze interacties informeren het geheugen van agenten, waardoor toekomstige runs worden verbeterd.

• Gebruik vangrails:stel regels op voor acceptabel gedrag en escalatie en handhaaf deze.

7. Versie met opzet en poortreleases

• Versie alles:behoud een duidelijk versiebeheer voor aanwijzingen, tools, datasets en evaluaties.

• Gate-productievrijgave:verplaats agenten pas naar productie nadat de evaluaties zijn geslaagd en de uitrolplannen zijn afgerond.

• Voeg evaluaties toe aan versietags:zorg voor traceerbaarheid van ontwerp tot implementatie.

8. Ontwerp gesprekken die vertrouwen opbouwen

• Stel duidelijke verwachtingen:communiceer wat de agent wel en niet kan doen. Zorg voor transparante toolacties en duidelijke escalatiepaden voor mens en robot.

• Bevestig onomkeerbare acties:gebruik deterministische bevestigingen (“Ik maak X aan met Y-velden – doorgaan?”).

• Ontwerp voor transparantie:toon waar nodig context- of redeneringsfragmenten om vertrouwen op te bouwen.

9. Houd de kosten en prestaties onder controle zonder concessies te doen aan de kwaliteit

• Optimaliseer modelgebruik:pas uw modelkeuze aan op de juiste maat (grote modellen voor complexe redeneringen, kleinere voor classificatie of routing).

• Beperk het gebruik van tokens:houd de ophaalacties gefocust, vat lange contexten samen en cache stabiele reacties.

• Batch- en laagbewerkingen:batchgesprekken met een laag risico en alleen escaleren wanneer dat nodig is naar modellen met hogere mogelijkheden.

10. Verbeter voortdurend met sporen, geheugen en menselijke feedback

• Traceren en leren:gebruik de traceer- en evaluatiemogelijkheden in Agent Builder om de betrouwbaarheid iteratief te verbeteren. Gebruik het agentgeheugen om de AI-agent te helpen leren van escalaties die door mensen zijn opgelost.

• Menselijke feedbacklus:escalaties, evaluatiefeedback en uitvoeringslogboeken moeten allemaal worden teruggekoppeld naar ontwerpupdates en naar het geheugen van agenten.

• Schaal stapsgewijs:breid de mogelijkheden van agenten pas uit nadat de stabiliteit en prestaties op kleinere schaal zijn bewezen.

Klaar om uw eerste productieagent te bouwen?

Ga aan de slag met Agent Builder of bekijk een live demo.

Voor ontwikkelaars hebben we alles wat u moet weten over de vele manieren waarop u agents kunt bouwen en implementeren op één handige plek verzameld. Begin hier .

Veelgestelde vragen:Agent Builder en AI-agenten

Wat is een agentbuilder?

Een agent builder is een ontwikkelomgeving waarmee u AI-agents kunt ontwerpen, configureren en inzetten die (veilig en betrouwbaar) kunnen redeneren, beslissen en handelen binnen uw bedrijfsomgeving.

Waarom UiPath Agent Builder gebruiken in plaats van een generieke LLM-agenttool?

UiPath Agent Builder in Studio is ontworpen voor productie, niet voor prototypes. Het combineert score- en evaluatiegestuurde ontwikkeling voor bedrijfsgereedheid met naadloze integratie in uw bestaande bedrijfssystemen. U kunt gebruikmaken van een volledige toolset, inclusief UI-automatisering en intelligente documentverwerking (IDP), via een gebruiksvriendelijke interface met weinig code, en moeiteloos schalen over het bredere UiPath-platform voor end-to-end automatisering.

Hoe evalueer ik AI-agenten vóór productie?

Gebruik evaluatiedatasets, traceerlogboeken en regressiestatistieken om de nauwkeurigheid, het succes van het gereedschapsgebruik en de veiligheid te valideren. De evaluatie- en traceringsfuncties van UiPath maken dit eenvoudig en herhaalbaar.

Kunnen agenten in de loop van de tijd verbeteren?

Ja. Agentgeheugen en escalatiefeedbacklussen helpen agenten te leren van menselijke tussenkomst en zich veilig in de loop van de tijd te ontwikkelen.