Van Praatgrage LLM-agents naar Bestuurbare Systemen: Een Architectuurgids

Deze gids is bedoeld voor ontwikkelaars die agentische systemen willen begrijpen: het verduidelijkt het verschil tussen een agent en een reguliere workflow, en wanneer je één of meerdere agenten moet gebruiken. Het artikel beschrijft dat een agent wordt gedefinieerd als model + werklus + tools + staat + regels en beperkingen. Het artikel traceert de evolutie van de ReAct-aanpak (2022), die de denk-actie-observatiecyclus introduceerde, naar de conversationele architectuur die populair werd gemaakt door AutoGen in 2023, en vervolgens naar grafgebaseerde structuren zoals LangGraph in 2024. Het benadrukt dat één agent vaak voldoende is voor veel toepassingen, en dat multi-agentopstellingen alleen voordelen opleveren wanneer rollen werkelijk verschillen in context, tools of machtigingen. Het artikel bespreekt ook verschillende strategieën (ReAct, Plan-en-Oplos, ReWOO, Boom van Gedachten, RAP, LATS, Zelf-Verfijn, Reflexion, MRKL) en merkt op dat hoe meer vooraf bepaald de stappen zijn, hoe minder vrijheid het model nodig heeft. Het introduceert het concept van een 'agententheater' waarin identieke LLM-aanroepen doen alsof ze een team zijn, en benadrukt het scheiden van deterministische logica (code) van probabilistische logica (LLM-beslissingen). Tot slot presenteert het een moderne agentstack met lagen waaronder Agent-SDK's, graf-runtimes, geheugen, sandboxing en observeerbaarheid, en geeft het voorbeelden zoals OpenAI Agents SDK, Google ADK, LangGraph, Mastra en andere.