Multi-agent systemen en agentic workflows

Een multi-agent systeem is een opzet waarin meerdere AI-agents, elk met een eigen rol, samenwerken aan een taak die te groot of te divers is voor een enkele agent. Een agentic workflow is het draaiboek dat bepaalt hoe die agents samenwerken: welke stappen ze doorlopen, wie wat doet en waar een mens of een controle tussenkomt. In dit artikel lees je hoe beide werken, wanneer ze meerwaarde bieden boven een enkele agent, hoe een B2B-voorbeeld eruitziet, en welke risico’s je in de gaten houdt.

Wat is een multi-agent systeem?

De kern is arbeidsverdeling. In plaats van een AI-agent alles te laten doen, splits je een complexe opdracht op in deeltaken en wijs je elke deeltaak toe aan een agent die daarin gespecialiseerd is. De ene agent zoekt informatie op, een tweede beoordeelt de kwaliteit, een derde schrijft, een vierde controleert op fouten.

Boven die gespecialiseerde agents staat doorgaans een orchestrator, ook wel de coordinator. Die ontvangt de oorspronkelijke opdracht, verdeelt het werk, geeft elke agent de juiste context, en voegt de resultaten samen tot een geheel. Je kunt het vergelijken met een projectleider die een team van specialisten aanstuurt: niemand doet alles, maar samen leveren ze meer dan een generalist alleen zou kunnen.

Die specialisatie heeft een praktisch voordeel. Een agent met een smalle, scherp omschreven taak en de juiste instructies maakt minder fouten dan een agent die alles tegelijk moet bewaken. Kleinere taken zijn ook makkelijker te testen en bij te sturen.

Wat is een agentic workflow?

Waar het multi-agent systeem gaat over wie meedoet, gaat de agentic workflow over hoe ze samenwerken. Het is het proces: de volgorde van stappen, de overdrachtsmomenten tussen agents, de controlepunten en de regels voor wat er gebeurt als iets misgaat.

Een agentic workflow verschilt van een klassieke, star geprogrammeerde automatisering doordat de agents binnen elke stap zelf beslissen hoe ze hun deeltaak aanpakken. Het draaiboek ligt vast, de uitvoering binnen elke stap is flexibel. Dat maakt de aanpak geschikt voor werk dat te gevarieerd is voor een rigide script, maar toch een herkenbare structuur volgt. Deze aanpak is een vorm van AI-automatisering, maar dan met ingebouwde beoordeling en bijsturing in plaats van een vast pad.

Een uitgewerkt B2B-voorbeeld

Stel dat een B2B-bedrijf elke maand een reeks kennisartikelen wil produceren die aansluiten op wat prospects echt zoeken. Een agentic workflow kan er zo uitzien:

De research-agent verzamelt zoekvragen, concurrentiepagina’s en relevante bronnen rond een thema en levert een gestructureerde briefing.
De strateeg-agent toetst die briefing aan de commerciele doelen en bepaalt de invalshoek en de te beantwoorden vragen.
De schrijf-agent stelt op basis daarvan een concept op in de merkstem.
De controle-agent checkt het concept op feitelijke fouten, ongewenste claims en consistentie.
De orchestrator brengt alles samen en zet het klaar voor een menselijke eindredacteur.

Het resultaat is een concept dat sneller klaar is dan bij handmatig werk, terwijl elke stap door een gespecialiseerde agent wordt bewaakt. De mens aan het eind bewaakt merk, feiten en commerciele scherpte. Dit soort machineklare, gestructureerde content sluit ook aan bij de manier waarop autonome AI-assistenten informatie ophalen en citeren, wat je zichtbaarheid ten goede komt.

Wanneer een multi-agent systeem loont

De verleiding is groot om alles als multi-agent op te zetten omdat het geavanceerd klinkt. Vaak is een enkele agent de betere keuze. Onderstaande tabel helpt kiezen.

Situatie	Enkele agent	Multi-agent systeem
Taakstructuur	Een samenhangende taak	Duidelijk gescheiden deeltaken
Complexiteit	Beperkt, in een lus te doen	Hoog, vraagt om specialisatie
Foutgevoeligheid	Laag risico	Baat bij aparte controlestap
Snelheid en kosten	Sneller en goedkoper	Trager en duurder
Onderhoud	Eenvoudig te overzien	Meer bewegende delen
Ideaal voor	Afgebakende opdrachten	Meerstaps processen met rollen

De vuistregel: begin met een enkele agent en stap pas over op meerdere agents wanneer een taak echt uiteenvalt in deeltaken die om verschillende vaardigheden vragen. Complexiteit toevoegen die je niet nodig hebt, maakt het systeem trager, duurder en moeilijker te vertrouwen.

Veelgemaakte fouten

Complexiteit als doel op zich. Meer agents maken een oplossing niet beter. Als een enkele agent de taak aankan, is dat bijna altijd de verstandigere keuze.
Geen duidelijke rollen. Agents met overlappende of vage taken werken langs elkaar heen. Baken elke rol scherp af.
De controlestap weglaten. Meer agents betekent meer plekken waar een fout ontstaat en zich voortplant. Een aparte controle-agent en een menselijk eindpunt zijn geen luxe.
Fouten laten doorwerken. Als een vroege agent slecht werk levert, bouwen de volgende daarop voort. Vang fouten vroeg af in plaats van aan het einde.
Sturen op de techniek. Een indrukwekkende opzet die geen leads of omzet oplevert, is verloren moeite. Meet de uitkomst, niet de architectuur.

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen een multi-agent systeem en een agentic workflow?

Het multi-agent systeem is het team van samenwerkende agents; de agentic workflow is het draaiboek dat bepaalt hoe ze samenwerken. Je hebt vaak beide nodig: de agents doen het werk, de workflow bepaalt de volgorde, de overdrachten en de controlepunten. Het ene beschrijft wie, het andere hoe.

Heb ik altijd meerdere agents nodig?

Nee, en meestal niet. Voor de meeste afgebakende taken is een enkele agent sneller, goedkoper en betrouwbaarder. Stap pas over op meerdere agents wanneer een taak duidelijk uiteenvalt in deeltaken die verschillende vaardigheden vragen en baat hebben bij een aparte controlestap.

Wat zijn de grootste risico’s?

De belangrijkste zijn foutopstapeling, waarbij een vroege fout door de hele keten doorwerkt, en verlies van overzicht naarmate er meer agents bijkomen. Beide beheers je met scherp afgebakende rollen, controlepunten tussen de stappen en een mens die het eindresultaat toetst voordat het naar buiten gaat.

Verstandig starten

Begin niet met een uitgebreid multi-agent systeem, maar met een enkele agent op een concrete taak. Loopt die tegen zijn grenzen aan omdat de taak eigenlijk uit meerdere deeltaken bestaat, dan is dat het signaal om te specialiseren. Bouw de workflow stap voor stap op, met een controlepunt bij elke overgang, en houd de menselijke eindredactie op zijn plaats. Zo blijft de complexiteit in dienst van het resultaat en niet andersom.

Wil je dit vertalen naar zichtbaarheid en leads in plaats van naar techniek om de techniek, kijk dan bij onze GEO agency of neem contact op. Voor wie de bredere ontwikkelingen wil volgen, biedt het AI Index Report van Stanford HAI een gedegen jaarlijks overzicht van waar agentische AI-systemen staan.

Multi-agent systemen en agentic workflows uitgelegd