MCP vs. RAG vs. AI-agents: wie loopt voorop op het gebied van AI in 2025?

GPT-4, Claude en Llama hebben de grenzen verlegd van wat grote taalmodellen kunnen doen, maar in de kern zijn ze nog steeds afhankelijk van basis taalgeneratie.

Ze klinken misschien slim, maar de meeste modellen hebben nog steeds geen geheugen van eerdere interacties of het vermogen om autonoom te handelen bij complexe taken. Dat is waar de volgende generatie AI-architecturen om de hoek komt kijken.

Maak kennis met retrieval-augmented generation (RAG)-agents, memory-context prompting (MCP)-agents en AI-agents: drie benaderingen die verder gaan dan tekstvoorspelling en gegronde kennis, contextbewustzijn en doelgerichte acties bieden.

In deze blog bespreken we RAG, MCP en AI-agents, helpen we u te begrijpen wanneer u ze moet gebruiken en laten we zien hoe ClickUp het eenvoudig maakt om ze samen te brengen in één intelligente, schaalbare werkruimte.

RAG vs. MCP vs. AI-agents: in één oogopslag

Hier volgt een kort overzicht van hoe RAG presteert ten opzichte van MCP en AI-agents. Blijf scrollen voor gedetailleerde uitleg, definities, voorbeelden en meer!

TL;DR:

De meest capabele AI-systemen combineren vaak alle drie, zoals ClickUp Brain! Probeer het nu! 🚀

Wat is RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een AI-architectuur die de nauwkeurigheid en relevantie van door LLM gegenereerde antwoorden verhoogt door actuele informatie uit externe bronnen, zoals vector databases, API's of privé documenten, op te halen voordat een antwoord wordt gegenereerd.

In plaats van alleen te vertrouwen op wat het model 'onthoudt', haalt RAG in realtime gegevens uit de echte wereld op uit een gecentraliseerde kennisbank om meer gefundeerde, betrouwbare outputs te produceren.

Door technieken zoals zoeken op overeenkomsten te gebruiken, zorgen RAG-agents ervoor dat de meest relevante gegevens in één zoekopdracht uit uw kennisbank worden opgehaald. Dit helpt bij het genereren van gefundeerde antwoorden door de opgehaalde context in de redeneringsloop van het model te injecteren.

Hoe het werkt:Wanneer een gebruiker een prompt indient, haalt RAG eerst relevante content op uit gekoppelde databronnen. Deze informatie, die vaak uit opgehaalde documenten zoals ondersteuningsartikelen, interne wiki's of contracten wordt gehaald, wordt vervolgens aan de prompt toegevoegd, waardoor de context van het model wordt verrijkt met relevante informatie uit de praktijk. Met deze installatie genereert de LLM een antwoord dat niet alleen is gebaseerd op zijn training, maar ook op actuele, realtime feiten.

Waarom dit belangrijk is:RAG vermindert hallucinaties drastisch door outputs te baseren op opgehaalde gegevens en externe kennis, zonder het model opnieuw te trainen.

Het biedt ook toegang tot nieuwe of eigen gegevens, opnieuw zonder dat het model opnieuw hoeft te worden getraind. Omdat het modulair is, kunt u het aansluiten op verschillende retrievers of zelfs gebruiken in meerdere AI-modelconfiguraties voor gespecialiseerde taken.

En ja, het ondersteunt citaten! De aanwezigheid van citaten verhoogt het vertrouwen van gebruikers door te helpen valideren dat het model het juiste antwoord genereert met traceerbare bronnen.

Een voorbeeld van een RAG-agent is een bot voor klantenservice die RAG gebruikt om direct het restitutiebeleid uit uw interne wiki te halen, de juiste sectie citeert en binnen enkele seconden een nuttig antwoord geeft.

Uitdagingen om in gedachten te houden:RAG-systemen moeten zorgvuldig worden afgestemd om de juiste informatie op te halen. Ze kunnen vertraging veroorzaken en het beheren van de grootte van chunks, embeddings en promptstructuren vergt veel inspanning, vooral wanneer u de nauwkeurigheid van het ophalen voor belangrijke queries wilt verbeteren.

Als u overweegt om RAG of fine-tuning te gebruiken voor het ophalen van kennis, bekijk dan deze vergelijkingsgids tussen RAG en fine-tuning, waarin alles duidelijk wordt uitgelegd.

Hier zijn enkele voorbeelden van RAG:

Wat is MCP (Memory-Context Prompting)?

Memory-Context Prompting (MCP) is een techniek die LLMs helpt bij het simuleren van geheugen, zodat ze de context kunnen behouden tijdens meerdere interacties. Aangezien deze modellen inherent stateless zijn, overbrugt MCP de kloof door eerdere interacties of relevante gebruikersgegevens terug te koppelen naar elke nieuwe prompt.

MCP definieert een lichtgewicht modelcontextprotocol voor het uitbreiden van het geheugen zonder een complexe infrastructuur te bouwen. Of u nu een nieuwe MCP-server implementeert of integreert met een bestaande MCP-tool, het doel blijft hetzelfde: context behouden en tokengebruik verminderen.

Hoe het werkt:Het systeem slaat eerdere gespreksbeurten of gestructureerde geheugengegevens op. Wanneer er vervolgens een nieuwe prompt binnenkomt, selecteert het relevante stukken – met behulp van semantisch zoeken, samenvatting of sliding windows – en voegt die context toe aan de laatste invoer. Het resultaat? Een reactie die lijkt te weten wat er eerder is gebeurd.

Waarom dit belangrijk is:MCP maakt meer natuurlijke gesprekken met meerdere beurten mogelijk. Het helpt AI-tools om de voorkeuren van gebruikers te onthouden, de voortgang bij te houden en de continuïteit van taken te ondersteunen zonder dat er volledige geheugenarchitecturen nodig zijn. Het is ook lichtgewicht en relatief eenvoudig te implementeren, waardoor het zeer geschikt is voor iteratieve of conversationele werkstromen.

Voor IT-teams biedt MCP een flexibele manier om de context van gebruikers in werkstromen te behouden. Meer informatie over op maat gemaakte AI-tools voor IT-professionals die geheugen, context en automatisering combineren.

Naarmate MCP steeds vaker wordt gebruikt, passen steeds meer teams de werkstromen aan via hun eigen MCP-server om het responsgedrag af te stemmen op hun unieke bedrijfsregels.

Enkele voorbeelden van MCP in de praktijk:

Uitdagingen om in gedachten te houden:Er gelden nog steeds token-limieten, dus de hoeveelheid geheugen die u kunt opnemen is beperkt. Irrelevant of slecht geselecteerd geheugen kan het model in de war brengen, dus een doordachte strategie voor wat u wilt behouden en wanneer u dit wilt opnemen is essentieel.

Hier zijn enkele voorbeelden van MCP:

Wat zijn AI-agents?

AI-agents brengen LLMs een stap verder: van passieve respondenten naar actieve doeners. In plaats van alleen antwoorden te genereren, stellen agents doelen, nemen ze beslissingen, ondernemen ze actie en passen ze zich aan op basis van feedback. Ze vormen de brug tussen taal en automatisering.

Dit is wat hen onderscheidt:Een agent begint met een gedefinieerd doel, bijvoorbeeld het plannen van een week aan posts op sociale media. Vervolgens verdeelt hij dat doel in stappen, gebruikt hij tools zoals API's of zoekmachines, voert hij taken uit (zoals het schrijven of plannen van content) en evalueert hij de resultaten.

Agents volgen niet alleen instructies op, ze redeneren, handelen en herhalen. Elke beslissingscyclus wordt beïnvloed door geprogrammeerd of aangeleerd agentgedrag, waardoor agents zich dynamisch kunnen aanpassen aan veranderende doelen of beperkingen.

Geavanceerde AI-agents werken vaak binnen multi-agent-systemen, waar meerdere agents samenwerken aan gespecialiseerde taken. Deze autonome agents worden geleid door de logica van een agent, waardoor ze taken autonoom kunnen uitvoeren en zich kunnen aanpassen aan veranderende input.

Gespecialiseerde AI-agents kunnen bijvoorbeeld worden getraind om specifieke rollen te vervullen, zoals financiën, content of QA, binnen uw grotere werkstroom.

Waarom dit belangrijk is:AI-agents kunnen end-to-end werkstromen afhandelen, in verschillende tools en omgevingen werken en de behoefte aan constante menselijke input verminderen. Ze zijn ideaal voor repetitieve, complexe of meerstapsprocessen die baat hebben bij autonomie. Dit opent ook de deur naar complexere besluitvorming, waarbij agents prioriteiten moeten afwegen, moeten coördineren met systemen en conflicten tussen werkstromen moeten oplossen.

Benieuwd hoe dit er in de praktijk uitziet? Van marketingautomatisering tot IT-probleemoplossing: hier zijn enkele van de krachtigste AI-toepassingen in verschillende sectoren die laten zien hoe agentische systemen werkstromen al transformeren.

Stel je een marketingagent voor die de productlancering van een concurrent onderzoekt, een responscampagne opzet, deze op verschillende platforms plant en alles registreert in je ClickUp-werkruimte – en dat alles zonder tussenkomst van een mens.

Wat is het addertje onder het gras?Omdat agents externe systemen overspannen en afhankelijk zijn van verschillende tools, vereisen ze een zorgvuldiger coördinatie. Ze zijn complexer om te bouwen en te debuggen. U moet ze zorgvuldig monitoren en in een sandbox plaatsen, vooral wanneer ze verbonden zijn met kritieke systemen. En omdat agents meerdere LLM-oproepen doen, kunnen ze veel resources vergen.

Hier zijn enkele voorbeelden van AI-agents:

Benieuwd hoe verschillende sectoren agentische systemen toepassen? Onze gids met AI-gebruiksscenario's laat zien hoe AI-agenten een revolutie teweegbrengen in werkstromen in marketing, engineering en bedrijfsvoering.

RAG vs. MCP vs. AI-agents: Welke moet u gebruiken?

Kiezen tussen RAG, MCP en AI-agents is niet een kwestie van een trend volgen, maar van het afstemmen van de juiste architectuur op uw werkstroom, datastrategie en einddoelen.

Laten we dit eens nader bekijken met diepgaande technische uitleg, praktische voorbeelden en hoe ClickUp elke use case ondersteunt.

🧠 Wanneer moet u RAG gebruiken?

RAG blinkt uit wanneer feitelijke nauwkeurigheid, actualiteit van gegevens en transparantie van cruciaal belang zijn voor uw toepassing.

Gebruik RAG wanneer:

Voorbeelden van gebruikssituaties:

🚀 ClickUp-voordeel: Sla uw brondocumenten op en structureer ze in ClickUp Docs . Voeg AI-verbeterde zoekfuncties toe met ClickUp Knowledge Management en Brain om een RAG-achtige assistent te creëren die in realtime gefundeerde antwoorden genereert, zonder dat u een nieuw model hoeft te trainen.

U kunt ook ontdekken hoe andere teams AI-tools voor besluitvorming implementeren met behulp van RAG-achtige architecturen om weloverwogen, datagestuurde beslissingen te nemen.

🚫 Beperking: RAG kan niet redeneren of handelen – het haalt voornamelijk informatie op en vat deze samen.

🧠 Wanneer moet u MCP gebruiken?

Als continuïteit in gesprekken, het onthouden van gebruikersgegevens en het behouden van context tijdens interacties sleutelelementen zijn, dan is MCP de juiste techniek voor u.

Gebruik MCP wanneer:

Voorbeelden van gebruikssituaties:

🚀 ClickUp-voordeel: MCP-stijl geheugen past natuurlijk in ClickUp via taken, documenten, opmerkingen en activiteitenlogboeken. Met ClickUp Brain kan AI historische context ophalen om suggesties te verfijnen, zoals wie waarvoor verantwoordelijk is, wat er laatst is besproken en wat de volgende stap is.

🚫 Beperking: MCP is nog steeds afhankelijk van prompt engineering; het initieert doorgaans geen acties en leert niet dynamisch op eigen kracht.

Hoe ClickUp AI werkt als AI-agent

AI-agents beantwoorden niet alleen vragen, ze observeren, plannen, voeren uit en passen zich aan. En dat is precies waar ClickUp AI voor is gebouwd.

Of u nu projecten beheert, interne operaties automatiseert of AI-native producten bouwt, ClickUp biedt u de perfecte basis om intelligente agents te lanceren die samen met uw team werken en zonder extra complexiteit kunnen worden geschaald.

✅ Wat maakt ClickUp AI agentisch?

Om als AI-agent te kunnen worden aangemerkt, moet een systeem meer bieden dan alleen generatieve AI-mogelijkheden. Het moet geheugen, redenering, actie en leren integreren in een doelgerichte werkstroom.

ClickUp voldoet aan alle eisen:

Met geïntegreerde besluitvormingslogica en een overzichtelijke gebruikersinterface interpreteert ClickUp AI de invoer van gebruikers en stemt deze af op uw domeinkennis en bedrijfsregels. Of de agent nu wordt getriggerd door een query van een gebruiker of een geautomatiseerde werkstroom, het controlemechanisme zorgt voor nauwkeurige outputs op basis van context en intentie.

Laten we dit eens nader bekijken.

🧠 ClickUp Brain = geheugen + contextbewustzijn

ClickUp Brain is de neurale kern van uw AI-agent. In tegenstelling tot standalone tools die vertrouwen op een oppervlakkige promptgeschiedenis of externe databases, bevindt ClickUp Brain zich in uw werkruimte en begrijpt het deze van nature. Het slaat niet alleen gegevens op, maar interpreteert deze ook om zinvolle acties te ondernemen.

Dit soort contextbewustzijn is een grote stap voorwaarts in AI- en machine learning-systemen, waar geïntegreerd geheugen en inferentie steeds belangrijker worden voor intelligente uitvoering.

Hoe dat er in de praktijk uitziet:

ClickUp Brain kan projectgeschiedenis direct oproepen, inclusief taakupdates, opmerkingen, tijdregistraties en wijzigingen in deadlines. Als een taak met hoge prioriteit bijvoorbeeld herhaaldelijk vertraging heeft opgelopen of als er blokkades zijn genoteerd in opmerkingen, kan de taak worden gemarkeerd voor escalatie, kunnen updates van de tijdlijn worden voorgesteld of kan worden aanbevolen om het werk opnieuw te verdelen.

Het begrijpt ook eigendom en verantwoordelijkheid. Aangezien toegewezen personen, rollen en afhankelijkheid deel uitmaken van de structuur van uw werkruimte, kunt u het volgende vragen:

"Van wie is dit?" "Is dit geblokkeerd?" "Heeft iemand van de ontwerpafdeling dit gecontroleerd?"

En krijg direct nauwkeurige antwoorden, zonder heen en weer te hoeven mailen.

Als het gaat om vergaderingen, doet ClickUp Brain meer dan alleen aantekeningen maken. Met behulp van ClickUp Docs of het AI-notitieblok kan het automatisch sleutelacties extraheren, eigenaren toewijzen en opvolgingstaken aanmaken, waardoor gesprekken worden omgezet in gestructureerd werk.

ClickUp AI is een uitkomst als het gaat om onboarding. Als een nieuwe teamgenoot aan een taak wordt toegevoegd, kan ClickUp Brain proactief interne documenten toevoegen, zoals de merkberichtenhandleiding, SOP's voor ontwerpverzoeken of checklist voor campagnes, waardoor de opstart snel en soepel verloopt.

🧠 Waarom dit een gamechanger is:

De meeste AI-tools hebben handmatige contextinvoer nodig. ClickUp Brain draait het script om door geheugen en bewustzijn in de werkelijke werkruimte in te bedden. Dat geeft uw AI-agent de mogelijkheid om:

Dit alles versterkt het vermogen van de AI om in realtime intelligente bijdragen te leveren, zonder dat de gebruiker voortdurend aanwijzingen hoeft te geven. Het is niet nodig om aangepaste geheugensystemen te bouwen of een model te verfijnen: ClickUp Brain is vanaf dag één klaar voor gebruik.

⚙️ ClickUp-automatisering = waar AI echte actie onderneemt

ClickUp Brain geeft uw agent context. Automatisering geeft hem de kracht om te handelen.

Terwijl de meeste automatiseringssystemen eenvoudige als-dan-logica volgen, gaat de engine van ClickUp verder. Door regels te koppelen aan AI worden uw werkstromen dynamische systemen die zich in realtime aanpassen aan het gedrag en de activiteiten van uw team.

Hoe dat er in de praktijk uitziet:

Stel dat een taak is gemarkeerd als 'Moet worden gecontroleerd'. Uw agent stuurt niet alleen een ping naar het team, maar start ook een volledig controleproces:

Of wanneer een intakeformulier wordt ingediend, kan het:

Zelfs bugrapporten worden actiepunten. Als iemand een opmerking achterlaat zoals 'de site is down', kan uw AI-agent:

🧠 Waarom dit een gamechanger is:

ClickUp-automatisering schaalbaar met uw werkstromen. Begin eenvoudig met een paar triggers en voeg vervolgens lagen logica en AI-aangedreven acties toe, zonder ook maar één regel code te schrijven.

Naarmate uw systemen evolueren, evolueert ook uw AI-agent. Deze volgt niet alleen instructies op, maar leert ook hoe uw team werkt en ondersteunt u bij elke stap.

✍️ ClickUp AI + Taken = Aanmaken dat momentum creëert

ClickUp AI in taken is niet alleen handig, maar ook operationeel.

In plaats van als een chatbox aan de zijkant te fungeren, maakt het deel uit van uw werk en helpt het uw team om ruwe input om te zetten in gestructureerde, gezamenlijke acties.

Hoe dat er in de praktijk uitziet:

Samenvatting van rommelige gesprekkenNet een lange thread afgerond? AI markeert de belangrijkste beslissingen en volgende stappen en maakt vervolgens taken met duidelijke eigenaren, zonder dat er context verloren gaat.

Verander prompts in taakomschrijvingen Voer een zin in zoals 'Herontwerp de landingspagina voor de nieuwe GTM-campagne. ' AI breidt deze uit tot een volledige taakomschrijving met:

Taken automatisch organiseren terwijl u werktClickUp AI kan taken in de juiste lijst plaatsen, slimme tags zoals #urgent of #UX voorstellen en afhankelijkheid markeren op basis van de tekst zelf.

Conceptcontent in contextHeb je een follow-up e-mail, een samenvatting van een vergadering of een statusrapport nodig? ClickUp AI kan dit genereren, rechtstreeks in de taak, volledig op de hoogte van de voortgang van je project.

De meeste AI-tools helpen u bij het schrijven. ClickUp AI helpt u bij de levering. Dat is het verschil!

ClickUp Chat wordt ook aangedreven door AI, waardoor u chats kunt samenvatten, of u nu terugkomt op kantoor na een vakantie of gewoon geen zin hebt om een lange thread met gespreksgeschiedenis door te nemen.

🔗 ClickUp-integraties = Cross-tool uitvoering zonder chaos

Een echte AI-agent leeft niet alleen in uw takenlijst. Hij moet verbinding maken met al uw tools, gegevens ophalen en actie ondernemen waar het werk ook plaatsvindt. Dat is waar de native integraties en open API van ClickUp het verschil maken.

Uw AI-agent kan:

Plan vergaderingen via Google AgendaStel tijden voor op basis van de beschikbaarheid van de toegewezen persoon, maak automatisch de gebeurtenis aan en plaats de link in ClickUp of Slack.

Stuur updates in Slack of Microsoft TeamsTrigger waarschuwingen wanneer mijlpalen worden bereikt, deadlines verschuiven of blokkades worden geregistreerd, en tag de juiste mensen met de juiste context.

Wijzigingen doorvoeren in ontwikkeltools zoals Jira of GitHubTaken automatisch verplaatsen naar QA, de status van problemen synchroniseren of opmerkingen plaatsen bij pull-aanvragen wanneer taken zijn voltooid in ClickUp.

Bestanden uit Google Drive of Dropbox bijvoegenVermeldingen van bestanden in opmerkingen detecteren, cloudopslag doorzoeken en het juiste bestand rechtstreeks aan de taak of het document koppelen.

Het resultaat? Uw agent is niet langer een geïsoleerde bot, maar een echte teamspeler.

🛠 Bouw uw eigen AI-agent (geen ontwikkelingservaring vereist)

Je hebt geen datawetenschapper of ontwikkelteam nodig om een krachtige AI-agent in ClickUp in te stellen. Je hebt al alles wat je nodig hebt: visuele builders, automatiseringslogica en vooraf gebouwde AI-acties die direct uit de box werken.

Aan de slag in 3 stappen:

Zodra uw AI-agent live is, is hij klaar om aan het werk te gaan – zonder code, zonder training en zonder uw team te vertragen.

De toekomst van werkstromen is agentisch – en die toekomst is al begonnen

RAG, MCP en AI-agents hebben elk krachtige maar verschillende doelen in het ontwerp van AI-systemen. Terwijl RAG helpt om output te baseren op realtime gegevens en MCP langetermijngeheugen in interacties brengt, zijn het AI-agents die de toekomst vertegenwoordigen: autonome systemen die abonnementen afsluiten, handelen, leren en tools integreren.

Naarmate de toekomstige trends op het gebied van kunstmatige intelligentie zich blijven ontwikkelen, verandert de fusie van generatieve AI met externe systemen en sequentiële besluitvorming de manier waarop agents werken. Agents kunnen externe gegevens integreren en zelfs aangepaste code uitvoeren om complexe acties uit te voeren zonder beperkt te zijn tot sjablonen voor werkstromen.

En met ClickUp leest u niet alleen over de toekomst, u bouwt eraan mee. Of u nu zelfwerkende werkstromen creëert, AI-aangedreven assistenten lanceert of cross-functionele teams opschaalt, ClickUp AI biedt u de tools om kennis te centraliseren, uitvoering te automatiseren en intelligente besluitvorming mogelijk te maken – allemaal op één plek.

Het resultaat? Minder druk werk. Meer momentum. En werkstromen die zichzelf uitvoeren.

Dat is pas agentische productiviteit. Meld u aan bij ClickUp en ontdek zelf AI-agents!