Als 2024 het jaar was waarin iedereen geobsedeerd raakte door AI-chatbots, dan is dit het tijdperk van AI-agents. AI-agents beleven een groot moment, vooral het soort dat niet alleen vragen beantwoordt, maar ook daadwerkelijk werk uit je handen neemt.
🦾 51% van de respondenten in de LangChain State of AI Agents-enquête (2025) zegt dat hun bedrijf al AI-agenten in productie heeft.
Er zit ook een keerzijde aan. Veel ontwikkelaars bouwen agents alsof het gewoon chatbots zijn... met extra API-aanroepen. En zo krijg je iets dat indrukwekkend klinkt in een demo, maar uit elkaar valt zodra je het vraagt om echte taken uit te voeren.
Een echte Claude AI-agent is anders gebouwd. Hij kan onafhankelijk handelen, net als een menselijke teamgenoot, zonder dat je elke stap hoeft te controleren.
In deze gids bespreken we de architectuur, tools en integratiepatronen die je nodig hebt om agents te bouwen die daadwerkelijk geschikt zijn voor productie.
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent is autonome software die zijn omgeving waarneemt, beslissingen neemt en acties onderneemt om specifieke doelen te bereiken, zonder dat daar voortdurend menselijke input voor nodig is.
Waarin verschilt een AI-agent van een AI-chatbot?
AI-agenten worden vaak verward met chatbots, maar ze bieden veel geavanceerdere mogelijkheden.
Terwijl een chatbot één vraag beantwoordt en vervolgens wacht, neemt een agent je doel over, splitst het op in stappen en werkt continu door totdat de taak is voltooid.
Het verschil komt neer op kenmerken zoals:
- Autonomie: Het werkt zelfstandig nadat je het de eerste instructies hebt gegeven.
- Gebruik van tools: Het kan API's aanroepen, op internet zoeken, code uitvoeren of werkstroomen triggeren om taken uit te voeren.
- Geheugen: Het onthoudt de context van eerdere interacties om in de toekomst slimmere beslissingen te nemen.
- Doelgericht: het werkt iteratief toe naar een bepaald resultaat en reageert niet alleen op eenmalige prompts.
Hier volgt een rechtstreekse vergelijking tussen agents en chatbots:
| Dimensie | AI-chatbot | AI-agent |
|---|---|---|
| Primaire rol | Beantwoordt vragen en geeft informatie | Voert taken uit en stimuleert resultaten |
| Werkstroom-stijl | Eén prompt → één antwoord | Meerstappenplan → acties → voortgangscontroles |
| Eigendom van de 'volgende stap' | De gebruiker beslist wat er vervolgens nog te doen is | De agent beslist wat er vervolgens nog te doen is |
| Complexiteit van taken | Het meest geschikt voor eenvoudige, lineaire verzoeken | Verwerkt complex, rommelig, meerdelig werk |
| Gebruik van tools | Beperkte of handmatige tooloverdrachten | Gebruikt tools automatisch als onderdeel van de taak |
| Contextverwerking | Voornamelijk het huidige gesprek | Haal context uit meerdere bronnen (apps, bestanden, geheugen) |
| Continuïteit in de tijd | Kortstondige sessies | Aanhoudend werk tijdens stappen/sessies (indien ontworpen) |
| Foutafhandeling | Stopt of verontschuldigt zich | Probeert opnieuw, past zich aan of escaleert wanneer iets misgaat |
| Type uitvoer | Suggesties, uitleg, concepten | Acties + artefacten (tickets, updates, rapporten, codewijzigingen) |
| Feedbackloop | Minimaal – wacht op invoer van de gebruiker | Controleert zelf de resultaten en herhaalt dit totdat het klaar is. |
| Beste gebruiksscenario's | Veelgestelde vragen, brainstormen, herschrijven, snelle hulp | Triage, automatisering, werkstroomuitvoering, lopende activiteiten |
| Succesmaatstaf | "Heeft het correct geantwoord?" | "Heeft het de doelstelling betrouwbaar voltooid?" |
📮 ClickUp Insight: 24% van de werknemers zegt dat repetitieve taken hen ervan weerhouden om zinvoller werk te doen, en nog eens 24% vindt dat hun vaardigheden onderbenut worden. Dat betekent dat bijna de helft van het personeelsbestand zich creatief geblokkeerd en ondergewaardeerd voelt. 💔
ClickUp helpt je om je weer te concentreren op werk met een grote impact dankzij eenvoudig in te stellen AI-agents, die terugkerende taken automatiseren op basis van triggers. Wanneer een taak bijvoorbeeld wordt voltooid, kan de AI-agent van ClickUp automatisch de volgende stap toewijzen, herinneringen versturen of de projectstatus bijwerken, zodat je geen handmatige follow-ups meer hoeft uit te voeren.
💫 Echte resultaten: STANLEY Security heeft de tijd die nodig is voor het opstellen van rapporten met 50% of meer verminderd dankzij de aanpasbare tools voor rapportage van ClickUp. Hierdoor hoeven hun teams zich minder te concentreren op formatten en meer op prognoses.
Waarom AI-agenten bouwen met Claude?
Het kiezen van het juiste grote taalmodel (LLM) voor je agent kan overweldigend zijn. Je schakelt tussen providers, stapelt tools op tools en krijgt toch inconsistente resultaten, omdat het model dat goed klinkt, niet altijd even goed is in het opvolgen van instructies of het betrouwbaar gebruiken van tools.
Waarom is Claude zo geschikt voor dit soort agenttaken? Het kan goed omgaan met lange contexten, is goed in het volgen van complexe instructies en maakt betrouwbaar gebruik van tools, zodat je agents meerstapsproblemen kunnen oplossen in plaats van halverwege op te geven.
En met Anthropic's Agent SDK is het bouwen van capabele agents veel toegankelijker dan vroeger.
🧠 Leuk weetje: Anthropic heeft de Claude Code SDK omgedoopt tot de Claude Agent SDK, omdat dezelfde 'agent harness' achter Claude Code uiteindelijk veel meer dan alleen werkstroom-werkzaamheden aanstuurt.
Dit is waarom Claude zich onderscheidt op het gebied van agentontwikkeling:
- Uitgebreide context: Verwerkt en roept eenvoudig informatie op uit grote documenten en lange geschiedenis van gesprekken, waardoor het een dieper inzicht krijgt in uw project.
- Betrouwbare uitvoering van tools: volgt de gestructureerde formaten die vereist zijn voor het aanroepen van functies, waardoor je tools consistenter en voorspelbaarder worden gebruikt.
- Claude Code-integratie: bouw, test en verfijn je agents rechtstreeks vanaf je terminal, waardoor de ontwikkelingscyclus wordt versneld.
- Veiligheidsmaatregelen: Ingebouwde beveiligingen ontworpen door Anthropic om de kans op hallucinaties te verminderen en je autonome werkstroom op koers te houden.
Belangrijkste onderdelen van een Claude AI-agent
Het is verleidelijk om meteen aan de slag te gaan met bouwen en te kijken wat Claude kan. Maar als je de basis overslaat, mist je agent mogelijk de context om taken te voltooien en faalt hij op frustrerende manieren.
Voordat je je eerste regel code schrijft, moet je de blauwdruk kennen voor elke effectieve Claude-agent.
Nee, het is niet zo ingewikkeld als het klinkt. De meeste betrouwbare Claude-agents bestaan eigenlijk uit slechts drie kernbouwblokken die samenwerken: prompt/doel, geheugen en tools.
1. Systeemprompt en doelbepaling (wat je agent hier nog te doen heeft)
Beschouw de systeemprompt als de 'gebruiksaanwijzing' van je agent. Hierin definieer je de persoonlijkheid, doelen, gedragsregels en beperkingen van je agent. Een vage prompt als 'wees een behulpzame assistent' maakt je agent onvoorspelbaar. Hij zou een gedicht kunnen schrijven terwijl je hem nodig hebt om gegevens te analyseren.
Een sterke systeemprompt omvat meestal:
- Roldefinitie: Wie is deze agent? Als voorbeeld: "Je bent een deskundige softwareontwikkelaar die gespecialiseerd is in Python. "
- Duidelijkheid over het doel: welk resultaat moet het opleveren? Bijvoorbeeld: "Je doel is om schone, efficiënte code te schrijven die alle unit tests doorstaat. "
- Gedragsbeperkingen: Wat mag hij nooit doen? Een voorbeeld hiervan is: "Gebruik geen verouderde bibliotheken of functies."
- Uitvoerformat: Hoe moet het zijn antwoorden structureren? Je kunt het instrueren om "altijd de code in één blok te geven, gevolgd door een korte uitleg van je logica".
Zoals bij elk AI-systeem blijft de gouden regel eenvoudig: hoe specifieker je bent, hoe beter je agent zal presteren.
2. Geheugen- en contextbeheer (zodat het niet elke keer vanaf nul begint)
Een agent zonder geheugen is slechts een chatbot, die bij elke interactie opnieuw moet beginnen. Dit gaat volledig in tegen het doel van automatisering, omdat je bij elk bericht opnieuw de context van het project moet uitleggen. Om autonoom te kunnen werken, moeten agents een manier hebben om de context tussen stappen en zelfs tussen sessies te behouden.
Er zijn twee belangrijke soorten geheugen om rekening mee te houden:
- Kortetermijngeheugen: Dit is als een buffer voor gesprekken die recente uitwisselingen in het actieve contextvenster van de agent bewaart.
- Langetermijngeheugen: Dit is opgeslagen kennis die je agent later kan terugvinden (vaak door een vectordatabase te gebruiken om relevante informatie uit eerdere interacties op te halen).
💡 Pro-tip: je kunt je agent volledige context geven om de juiste beslissing te nemen door al je projectinformatie – taken, documenten, feedback en gesprekken – op één plek te bewaren met een verbonden werkruimte zoals ClickUp.
3. Framework voor toolintegratie (het verschil tussen 'praten' en 'doen')
Een agent zonder tools kan uitleggen wat er nog te doen is. Een agent met tools kan het ook daadwerkelijk doen.
Tools zijn de externe mogelijkheden die je je agent toestaat te gebruiken, zoals het aanroepen van een API, het uitvoeren van code, het doorzoeken van het web of het triggeren van een werkstroom.
Claude maakt gebruik van een functie genaamd function calling om op intelligente wijze de juiste tool voor de betreffende Taak te selecteren en uit te voeren. Je hoeft alleen maar de beschikbare tools te definiëren, waarna Claude zelf bepaalt wanneer en hoe deze moeten worden gebruikt.
Veelgebruikte toolcategorieën zijn onder andere:
- Informatie ophalen: de agent toegang geven tot zoekmachines, interne kennisbanken of productdocumentatie
- Code-uitvoering: een veilige, afgeschermde omgeving bieden waar de agent code kan schrijven, uitvoeren en testen.
- Externe API's: de verbinding leggen tussen de agent en andere diensten om acties uit te voeren, zoals het bijwerken van een CRM, het plannen van een kalendergebeurtenis of het versturen van een notificatie.
- Werkstroom-triggers: de agent in staat stellen om meerstapsprocessen te starten met behulp van platformen voor automatisering
Hoe de Claude Agent Loop werkt
Als je ooit een script hebt gemaakt dat na één stap stopt of vastloopt in een oneindige, kostbare cyclus, ligt het probleem in het ontwerp van de agentlus.
De agentlus is het belangrijkste uitvoeringspatroon dat autonome agents echt onderscheidt van eenvoudige chatbots. Eenvoudig gezegd werken Claude-agents in een continue "verzamelen-handelen-verifiëren"-cyclus totdat ze hun doel hebben bereikt of een vooraf gedefinieerde stopvoorwaarde hebben bereikt.
Zo werkt het werk:
Verzamel context
Voordat je agent iets doet, moet hij eerst zijn positie bepalen.
In deze fase haalt het de context op die het nodig heeft om een goede beslissing te nemen, zoals je laatste bericht, de output van een tool die het zojuist heeft uitgevoerd, relevante herinneringen of bestanden en documenten waartoe het toegang heeft.
Dit helpt hem de omgeving waarin hij werkt te begrijpen en de output daarop af te stemmen.
🤝 Vriendelijke herinnering: wanneer informatie verspreid is over Slack-threads, documenten en taaktools, moet je agent veel tijd verspillen aan het zoeken naar informatie (of erger nog, gissen). Daarom kan Work Sprawl een productiviteitskiller zijn, niet alleen voor je menselijke team (waardoor wereldwijd jaarlijks 2,5 miljard dollar verloren gaat), maar ook voor je agents!
📮 ClickUp Insight: De gemiddelde professional besteedt meer dan 30 minuten per dag aan het zoeken naar werkgerelateerde informatie. Dat is meer dan 120 uur per jaar die verloren gaat aan het doorzoeken van e-mails, Slack-threads en verspreide bestanden. Een intelligente AI-assistent die in uw ClickUp-werkruimte is ingebouwd kan daar verandering in brengen. Maak kennis met ClickUp Brain. Het levert direct inzichten en antwoorden door binnen enkele seconden de juiste documenten, gesprekken en taakdetails naar boven te halen, zodat je kunt stoppen met zoeken en aan de slag kunt gaan. 💫 Echte resultaten: Teams zoals QubicaAMF hebben met ClickUp meer dan 5 uur per week teruggewonnen – dat is meer dan 250 uur per jaar per persoon – door verouderde kennisbeheerprocessen te elimineren. Stel je voor wat je team zou kunnen creëren met een extra week productiviteit per kwartaal!
📮 ClickUp Insight: De gemiddelde professional besteedt meer dan 30 minuten per dag aan het zoeken naar werkgerelateerde informatie. Dat is meer dan 120 uur per jaar die verloren gaat aan het doorzoeken van e-mails, Slack-threads en verspreide bestanden. Een intelligente AI-assistent die in uw werkruimte is ingebouwd kan daar verandering in brengen. Maak kennis met ClickUp Brain. Het levert direct inzichten en antwoorden door binnen enkele seconden de juiste documenten, gesprekken en taakdetails naar boven te halen, zodat je kunt stoppen met zoeken en aan de slag kunt gaan. 💫 Echte resultaten: Teams zoals QubicaAMF hebben met ClickUp meer dan 5 uur per week teruggewonnen – dat is meer dan 250 uur per jaar per persoon – door verouderde kennisbeheerprocessen te elimineren. Stel je voor wat je team zou kunnen creëren met een extra week productiviteit per kwartaal!
Onderneem actie
Zodra je Claude-agent de juiste context heeft, kan hij er ook echt iets mee doen.
Hier 'denkt' hij door te redeneren over de beschikbare informatie, de meest geschikte tool voor de taak te selecteren en vervolgens de actie uit te voeren.
De kwaliteit van deze actie hangt rechtstreeks af van de kwaliteit van de context die de agent in de vorige stap heeft verzameld. Als er cruciale informatie ontbreekt of als er met verouderde gegevens wordt gewerkt, krijg je onbetrouwbare resultaten.
💡 Pro-tip: Een goede verbinding tussen je agent en de plek waar het werk gebeurt, zoals ClickUp via automatiseringen + API-eindpunten, maakt een enorm verschil. Zo krijgt je agent echte actiepaden, niet alleen suggesties.
Controleer de resultaten
Nadat de agent een actie heeft uitgevoerd, moet hij bevestigen dat deze heeft gewerkt.
De agent kan controleren of de API-responscode succesvol is, valideren of de uitvoer overeenkomt met het vereiste format, of tests uitvoeren op de code die hij zojuist heeft gegenereerd.
De lus herhaalt zich vervolgens, waarbij de agent nieuwe context verzamelt op basis van het resultaat van zijn laatste actie. Deze cyclus gaat door totdat de stap van de verificatie bevestigt dat het doel is bereikt of de agent vaststelt dat hij niet verder kan gaan.
Hoe ziet dit er in de praktijk uit?
Als je agent is verbonden met je ClickUp-werkruimte, kan hij eenvoudig controleren of ClickUp-taken zijn gemarkeerd als 'Klaar', opmerkingen bekijken voor feedback of statistieken monitoren op een ClickUp-dashboard.
Hoe bouw je een AI-agent in Claude?
Laten we nu eens kijken naar het daadwerkelijke stapsgewijze proces voor het bouwen van je Claude-agent:
Stap 1: Stel je Claude Agent-project in
Het opzetten van je ontwikkelomgeving is veel lastiger dan het zou moeten zijn, en eerlijk gezegd is dat waar veel plannen om 'dit weekend een agent te bouwen' ten onder gaan.
Je kunt een hele dag verspillen aan het worstelen met afhankelijkheden en API-sleutels in plaats van daadwerkelijk je agent te bouwen. Om de installatiespiraal over te slaan en sneller bij het leuke gedeelte te komen, volgt hier een eenvoudig, stapsgewijs installatieproces dat je kunt volgen. 🛠️
Je hebt nodig:
- Toegang tot Claude API: Je kunt je API-sleutels verkrijgen door je aan te melden op de Anthropic-console.
- Ontwikkelomgeving: Deze handleiding gaat ervan uit dat je Python of Node.js gebruikt, dus zorg ervoor dat je een van beide hebt geïnstalleerd, samen met hun pakketbeheerders (pip of npm).
- Claude Code (optioneel): Voor snellere iteratie kun je Claude Code installeren, een terminalgebaseerde tool die je helpt bij het beheren van de code en prompts van je agent.
Als je aan alle vereisten voldoet, volg je deze installatie-stappen:
- Installeer de officiële Claude SDK voor de door u gekozen taal (bijv. pip install anthropic).
- Stel je API-sleutel in als omgevingsvariabele om deze veilig te houden en uit je broncode te houden.
- Maak een eenvoudige mappenstructuur voor je project om alles overzichtelijk te houden, bijvoorbeeld met aparte mappen voor je tools, prompts en agentlogica.
Stap 2: Bepaal het doel van je agent en de systeemprompt
We hebben het al eerder gezegd en we zeggen het nogmaals: generieke systeemmeldingen leiden tot generieke, nutteloze agents. Als je je agent vertelt dat hij verantwoordelijk moet zijn voor projectmanagement, zal hij het verschil niet weten tussen een bug met hoge prioriteit en een functie met lage prioriteit.
Daarom moet je beginnen met één specifieke use case en een zeer specifieke systeemprompt schrijven die geen ruimte laat voor dubbelzinnigheid.
Een goede prompt fungeert als een gedetailleerde handleiding voor je agent. Gebruik dit raamwerk om deze te structureren:
- Identiteitsverklaring: Begin met het definiëren van de rol en expertise van de agent. Als voorbeeld: "Je bent een deskundige QA-tester voor een mobiele applicatie. "
- Lijst met mogelijkheden: Geef duidelijk aan tot welke tools en informatie de agent toegang heeft. Bijvoorbeeld: "Je kunt de tool report_bug gebruiken om een nieuw ticket aan te maken. "
- Beperkingen: Stel duidelijke grenzen aan wat de agent niet mag doen. Bijvoorbeeld: "Ga geen informele gesprekken aan. Concentreer je alleen op het identificeren en uitvoeren van rapportage voor bugs."
- Verwachtingen ten aanzien van de output: Geef het exacte format, de toon en de structuur van de reacties van de agent bij rapportage van een bug. Als voorbeeld: "Bij rapportage van een bug moet je de stappen om deze te reproduceren, het verwachte resultaat en het werkelijke resultaat vermelden. "
Stap 3: Tools en integraties toevoegen
Oké, laten we je agent nu echt nuttig maken. Om dit te doen, moet je hem de mogelijkheid geven om acties in de echte wereld uit te voeren. Begin met het definiëren van tools – externe functies die de agent kan aanroepen – en integreer deze in de logica van je agent. Het proces omvat het definiëren van elke tool met een naam, een duidelijke beschrijving van wat deze doet, de parameters die deze accepteert en de code die de logica uitvoert.
Veelvoorkomende integratiepatronen voor agents zijn onder andere:
- Webzoekopdrachten: de agent toegang geven tot actuele informatie op internet
- Code-uitvoering: de agent een veilige sandbox geven om code te schrijven, uit te voeren en te debuggen
- API-verbindingen: de agent koppelen aan externe diensten zoals CRM's, kalenders of databases
- Werkstroomplatforms: de verbinding leggen tussen de agent en automatiseringstools die complexe, meerstapsprocessen kunnen afhandelen
Stap 4: Bouw en test je agent-loop
Ongeteste agents zijn een risico.
Stel je voor dat je een Slack-triageagent verzendt die een ClickUp-taak moet aanmaken wanneer een klant een bug meldt. Dat lijkt onschuldig, totdat het één bericht verkeerd interpreteert en plotseling:
- Maakt 47 dubbele taken aan
- @vermeldt het hele team herhaaldelijk
- Je API-kredieten worden opgebruikt in een oneindige herhalingslus... en de echte urgente bug wordt gemist omdat deze stilletjes op de achtergrond is mislukt.
Daarom is testen voor agents geen optie, maar een noodzaak.
Om deze problemen te voorkomen, moet je je verzamelen → handelen → verifiëren-lus goed opbouwen en vervolgens van begin tot eind testen, zodat de agent actie kan ondernemen, kan bevestigen dat het heeft gewerkt en kan stoppen wanneer hij klaar is (in plaats van in een spiraal terecht te komen).
💡 Pro-tip: Begin met eenvoudige testcases voordat je overgaat op complexere scenario's. Je teststrategie moet het volgende omvatten:
- Unit-tests: Controleer of al je individuele toelfuncties afzonderlijk correct werken.
- Integratietests: Controleer of je agent meerdere tools succesvol aan elkaar kan koppelen om een reeks acties te voltooien.
- Edge case-testen: Controleer hoe je agent zich gedraagt wanneer tools falen, onverwachte gegevens retourneren of time-outen.
- Beëindiging van de lus: Zorg ervoor dat je agent duidelijke stopvoorwaarden heeft en niet oneindig blijft draaien.
Het implementeren van uitgebreide logboekregistratie is ook essentieel. Door het redeneringsproces van de agent, toolaanroepen en resultaten van de verificatie bij elke stap van de lus te loggen, creëert u een duidelijk controlespoor dat het opsporen van fouten veel gemakkelijker maakt.
Geavanceerde Claude-agentarchitecturen
Eén agent kan de basis absoluut aan, maar zodra het werk ingewikkeld wordt (meerdere inputs, belanghebbenden, randgevallen), begint het te haperen.
Het is alsof je één persoon vraagt om alles alleen te onderzoeken, te schrijven, te controleren en te verzenden. Wanneer je klaar bent om de mogelijkheden van je agent uit te breiden, moet je verder kijken dan een systeem met één agent en meer geavanceerde architecturen overwegen.
Hier zijn een paar patronen om te verkennen:
- Multi-agent-systemen: in plaats van één agent die alles doet, creëert u een team van gespecialiseerde agents die samenwerken. Een 'onderzoeker'-agent kan bijvoorbeeld informatie vinden, deze doorgeven aan een 'schrijver'-agent om een document op te stellen, en het vervolgens doorgeven aan een 'reviewer'-agent voor een laatste controle.
- Hiërarchische agents: Bij dit patroon is er een 'coördinator'-agent die een groot doel opsplitst in kleinere subtaken en deze delegeert aan gespecialiseerde subagents.
- Op vaardigheden gebaseerde architectuur: je kunt modulaire 'vaardigheden' definiëren in afzonderlijke bestanden die elke agent kan aanroepen, waardoor je tools herbruikbaar en gemakkelijker te beheren zijn.
- Human-in-the-loop: Voor kritieke werkstroomen kun je controleposten bouwen waar de agent moet pauzeren en wachten op goedkeuring van een mens voordat hij verdergaat (een praktijk die bekend staat als human-in-the-loop ).
📚 Lees ook: Soorten AI-agenten
Best practices voor Claude AI-agenten
Voordat je helemaal enthousiast wordt over een werkende agent, moet je onthouden dat het bouwen van een agent slechts de eerste stap is. Zonder goed onderhoud, monitoring en iteratie zal zelfs de best ontworpen agent na verloop van tijd achteruitgaan. De agent die je vorig kwartaal hebt gebouwd, kan vandaag fouten gaan maken omdat de gegevens of API's waarop hij vertrouwt, zijn veranderd.
Volg deze best practices om je Claude-agenten effectief en betrouwbaar te houden:
- Begin eenvoudig: begin altijd met één duidelijk omschreven doel voor je agent voordat je meer complexiteit toevoegt.
- Wees specifiek in je prompts: Vage instructies leiden tot onvoorspelbaar gedrag. Je systeemprompt moet zo gedetailleerd mogelijk zijn.
- Implementeer veiligheidsmaatregelen: voeg expliciete beperkingen toe om te voorkomen dat je agent schadelijke, irrelevante of ongewenste acties onderneemt.
- Houd het tokengebruik in de gaten: Lange gesprekken en complexe loops kunnen API-credits snel opgebruiken, dus houd je kosten in de gaten.
- Log alles: leg bij elke stap de redenering, toolaanroepen en outputs van de agent vast om debuggen te vergemakkelijken.
- Plan voor mislukkingen: je tools en API's zullen onvermijdelijk soms falen. Bouw fallback-gedragingen in om deze fouten op een elegante manier af te handelen.
- Itereren op basis van feedback: Evalueer regelmatig de prestaties van je agent en gebruik die feedback om de prompts en logica te verfijnen.
De output van de agent omzetten in een echte uitvoeringsengine
Het moeilijkste aan het bouwen van een AI-agent is niet om hem goede output te laten genereren. Het is om die output daadwerkelijk om te zetten in werk.
Want als je agent een geweldig projectplan maakt ... en iemand moet het nog steeds kopiëren/plakken in je PM-tool, eigenaren toewijzen, statussen bijwerken en handmatig opvolgen, dan heb je niets geautomatiseerd. Je hebt alleen maar een nieuwe stap toegevoegd.
De oplossing is simpel: gebruik ClickUp als je actielaag, zodat je agent kan overstappen van 'ideeën' naar 'uitvoering' binnen dezelfde werkruimte waar je team al werkt.
En met ClickUp Brain krijg je een native AI-laag die is ontworpen om kennis tussen taken, documenten en mensen te verbinden, zodat je agent niet blindelings te werk gaat.
Hoe Claude-agenten verbinden met ClickUp
Je hebt een aantal goede opties, afhankelijk van hoe hands-on je wilt zijn:
- ClickUp API: Maak en update taken, opmerkingen en stel zelfs programmatisch aangepaste veldwaarden in.
- ClickUp-automatisering: activeer agentwerkstroomen op basis van gebeurtenissen in je werkruimte, zoals een taak die van status verandert of een nieuw item dat aan een lijst wordt toegevoegd.
- ClickUp Brain: Gebruik de ingebouwde ClickUp AI om samenvattingen te maken, vragen te beantwoorden en je agent contextbewuste antwoorden en samenvattingen te geven.
Zodra de verbinding tot stand is gebracht, kan je agent echt werk verrichten:
- Maak en update taken op basis van het resultaat van een gesprek
- Zoek in al je werkruimte-documenten en -taken om vragen te beantwoorden.
- Activeer de automatiseringen die werk toewijzen en leden van het team op de hoogte brengen
- Genereer voortgangsrapporten met behulp van gegevens uit je dashboards
- Stel nieuwe documenten op op basis van de context van een project
Waarom deze installatie werkt (en schaalbaar is)
Deze aanpak voorkomt AI-wildgroei en contextfragmentatie. In plaats van afzonderlijke verbindingen voor taken, documentatie en communicatie te beheren, krijgt je agent uniforme toegang via één enkele Converged AI-werkruimte. Je teams hoeven de output van de agent niet langer handmatig over te zetten naar hun werksystemen; de agent werkt daar al.
👀 Wist je dat? Volgens het AI Sprawl-onderzoek van ClickUp wordt 46,5% van de werknemers gedwongen om tussen twee of meer AI-tools te schakelen om een taak te voltooien. Tegelijkertijd geeft 79,3% van de werknemers aan dat de inspanning die AI vergt onevenredig hoog is in vergelijking met de outputwaarde.
Hoe je binnen enkele minuten een kant-en-klare AI-agent kunt maken met ClickUp Super Agents
Als het bouwen van een AI-agent met Claude technisch en een beetje complex lijkt, komt dat omdat het voor niet-programmeurs lastig kan zijn om alle details goed te krijgen.
Daarom voelen ClickUp Super Agents aan als een soort cheatcode.
Het zijn gepersonaliseerde AI-teamgenoten die je werk begrijpen, krachtige tools gebruiken en samenwerken zoals mensen dat doen, allemaal binnen je ClickUp-werkruimte.
En nog beter: je hoeft niet alles helemaal zelf te ontwerpen. Met ClickUp kun je een Super Agent maken met behulp van een natuurlijke-taalbouwer (ook wel Super Agent Studio genoemd), zodat je kunt beschrijven wat je wilt dat hij doet (in gewoon Engels) en dit gaandeweg kunt verfijnen.
Hoe bouw en test je een Super Agent in ClickUp
We laten je zien hoe je een Super Agent kunt maken in ClickUp (zonder je echt werk te onderbreken):
1) Maak eerst een 'Sandbox'-ruimte (je veilige testzone)
Maak een ruimte zoals 🧪 Agent Sandbox met realistische ClickUp-taken, documenten en aangepaste statussen. Dit lijkt op je ClickUp-ruimtes waar het echte werk wordt gedaan. Je agent kan dus handelen op basis van realistische gegevens, maar kan niet per ongeluk je echte team spammen of klantgerichte werkzaamheden uitvoeren.
2) Bouw je superagent in natuurlijke taal
Om een ClickUp Super Agent te maken:
- Selecteer AI in je globale navigatie. Als je AI niet in je globale navigatie ziet, klik dan op het menu Meer en selecteer AI. Je kunt AI ook vastmaken in je globale navigatie.
- Als je AI niet ziet in je globale navigatie, klik dan op het menu Meer en selecteer AI. Je kunt AI ook vastmaken in je globale navigatie.
- Als je AI niet ziet in je globale navigatie, klik dan op het menu Meer en selecteer AI. Je kunt AI ook vastmaken in je globale navigatie.
- Klik in de zijbalk van de AI Hub op New Super Agent.
- Begin in het promptveld met het typen van een prompt voor je Super Agent. Lees meer over de best practices voor ClickUp Super Agent-prompts!
- De builder helpt je bij het maken van de Super Agent door je vragen te stellen.
- Wanneer de builder klaar is, wordt het profiel van je Super Agent weergegeven in de rechterzijbalk. Als je tevreden bent met het profiel van je Super Agent, is deze klaar voor gebruik! Direct nadat de Super Agent is aangemaakt, ontvang je een DM met een overzicht van wat hij wel en niet kan. Je kunt met de Super Agent communiceren door vragen te typen of hem te vragen om bepaalde instellingen aan te passen.
- Als je tevreden bent met het profiel van je Super Agent, is deze klaar voor gebruik!
- Direct nadat hij is aangemaakt, stuurt de Super Agent je een DM met een overzicht van wat hij wel en niet kan doen.
- Je kunt communiceren met de Super Agent door vragen te typen of hem te vragen om zijn instellingen aan te passen.
- Als je tevreden bent met het profiel van je Super Agent, is deze klaar voor gebruik!
- Direct nadat hij is aangemaakt, stuurt de Super Agent je een DM met een overzicht van wat hij wel en niet kan doen.
- Je kunt communiceren met de Super Agent door vragen te typen of hem te vragen om zijn instellingen aan te passen.
📌 Evoorbeeldprompt:
Je bent een Sprint Triage Super Agent. Wanneer er een bugrapport binnenkomt, maak of update je een Taak, wijs je een eigenaar toe, vraag je ontbrekende details op en stel je de prioriteit in op basis van de impact.
Ben je meer een visuele leerling? Bekijk dan deze video voor een stapsgewijze handleiding voor het bouwen van je eerste Super Agent in ClickUp:
3) Test het op dezelfde manier als je team het daadwerkelijk zal gebruiken
ClickUp maakt dit superpraktisch:
- Stuur de agent een DM om het gedrag en randgevallen te verfijnen.
- @vermeld het in taken, documenten of chatten binnen ClickUp om te zien hoe het in context reageert.
- Wijs taken toe aan de agent, zodat deze verantwoordelijk is voor bepaalde taken.
- Trigger het via schema of automatiseringen wanneer je klaar bent.
Dit is het grote voordeel: je agent leert in de echte omgeving waarin hij zal werken, en niet in een speelgoed-CLI-lus.
4) Trigger het met automatiseringen (zodat het werkt zonder dat je ernaar hoeft te kijken)
Zodra hij zich in de Sandbox gedraagt, koppel je hem aan gebeurtenissen zoals:
- "Wanneer de status verandert in Needs Triage → trigger Super Agent"
- "Wanneer een nieuwe Taak wordt aangemaakt in Bugs → trigger Super Agent"
5) Debug sneller met behulp van het auditlogboek van Super Agents
In plaats van te raden wat er is gebeurd, kun je het Super Agents-auditlogboek gebruiken om de activiteiten van de agent bij te houden en te zien of deze succesvol waren of niet.
Dit wordt je ingebouwde 'agentobservability' zonder dat je eerst een logging-pijplijn hoeft te bouwen.
Dankzij deze installatie zijn Super Agents gemakkelijker te gebruiken dan zelfgebouwde agents met tools zoals Claude.
Het laatste woord: hoe bouw je agents die dingen voor elkaar krijgen
AI-agenten worden in snel tempo de echte verhalen over productiviteit van dit decennium. Maar alleen degenen die het werk kunnen afmaken zullen ertoe doen.
Wat onderscheidt een flitsend prototype van een agent die je echt vertrouwt?
Drie dingen: het vermogen van de agent om in de context te blijven, de juiste acties te ondernemen met tools en resultaten te verifiëren zonder in een spiraal terecht te komen.
Begin dus klein. Kies één werkstroom met hoge waarde. Geef je agent duidelijke instructies, echte tools en een lus die weet wanneer hij moet stoppen. Schaal vervolgens op naar multi-agentinstallaties, maar alleen als je eerste versie stabiel, voorspelbaar en echt nuttig is.
Klaar om de overstap te maken van agent-experimenten naar daadwerkelijke uitvoering?
Verbind je agent met je ClickUp-werkruimte. Of bouw een ClickUp Super Agent! Hoe dan ook, maak gratis een ClickUp-account aan om aan de slag te gaan!
Veelgestelde vragen (FAQ's)
De Claude Agent SDK is het officiële framework van Anthropic voor het bouwen van agenttoepassingen en biedt ingebouwde patronen voor het gebruik van tools, geheugen en lusbeheer. Hoewel het de ontwikkeling vereenvoudigt, is het niet verplicht; je kunt krachtige agents bouwen met behulp van de standaard Claude API met je eigen aangepaste orchestration code. Of gebruik een kant-en-klare installatie zoals ClickUp Super Agents!
Chatbots zijn ontworpen om op afzonderlijke prompts te reageren en vervolgens te wachten op de volgende invoer, terwijl agents autonoom in continue loops werken. Agents kunnen context verzamelen, tools gebruiken om actie te ondernemen en resultaten verifiëren totdat ze een bepaald doel hebben bereikt, allemaal zonder dat ze voortdurend menselijke begeleiding nodig hebben.
Ja, Claude-agenten zijn bij uitstek geschikt voor projectmanagementtaken, zoals het aanmaken van taken op basis van aantekeningen van vergaderingen, het bijwerken van projectstatussen en het beantwoorden van vragen over het werk van je team. Ze worden nog krachtiger wanneer ze worden gekoppeld aan een uniforme werkruimte zoals ClickUp, waar alle relevante gegevens en context op één plek zijn verzameld.
Claude Code is een tool die speciaal is ontworpen om de ontwikkeling met Claude-modellen te versnellen, maar de architectuurpatronen en vaardigheden die je definieert, zijn overdraagbaar. Als je je project wilt ondersteunen met multi-LLM-technologie, moet je een meer framework-agnostische aanpak gebruiken of een tool die expliciet is ontworpen voor het wisselen van modellen.