Hoe u AI-agenten kunt bouwen met Google Gemini

Als je ooit een werkstroom hebt gebouwd die begint als 'slechts een script' en al snel verandert in een miniproduct, weet je al waarom het bouwen van AI-agents steeds populairder wordt.

Een solide AI-agent kan gebruikersinvoer verwerken, beschikbare tools aanroepen, gegevens uit de juiste databronnen halen en het proces gaande houden totdat de Taak is voltooid.

De technologische verschuiving versnelt al, en Gartner verwacht dat 40% van de applicaties van ondernemingen dit jaar taakspecifieke AI-agents zal bevatten.

Dat is waar Google Gemini goed van pas komt. Met toegang tot Gemini-modellen via de Gemini API kunt u alles bouwen, van een eenvoudige AI-agent die reacties opstelt tot een tool-enabled agent die controles uitvoert en complexe taken in meerdere stappen afhandelt.

In deze handleiding over het bouwen van AI-agents met Google Gemini leer je waarom de Gemini-modellen van Google een praktische keuze zijn voor agent-werkstroomen en hoe je van de eerste prompt naar een werkende loop gaat die je kunt testen en verzenden.

Wat is een AI-agent?

Een AI-agent is een systeem dat taken namens een gebruiker kan uitvoeren door acties te kiezen om een doel te bereiken, vaak met minder stapsgewijze begeleiding dan een standaard chatbot. Met andere woorden, het genereert niet alleen een reactie, maar beslist ook wat er vervolgens nog te doen is op basis van het doel van de agent, de huidige context en de tools die hij mag gebruiken.

Een praktische manier om hierover na te denken is: een chatbot antwoordt, een agent handelt.

De meeste moderne agentinstallaties bestaan uit een aantal blokken:

Dit is ook waar meerdere agents om de hoek komen kijken. In multi-agent systemen heb je bijvoorbeeld één agent die plant, een andere die gegevens ophaalt en weer een andere die de output schrijft of valideert. Dat soort multi-agent interactie kan goed werken wanneer taken duidelijke rollen hebben, zoals 'onderzoeker + schrijver + QA', maar het voegt ook coördinatie-overhead en meer foutpunten toe.

Later zul je zien hoe je eerst met één agent-loop kunt beginnen en deze vervolgens alleen kunt uitbreiden als je werklast daar echt baat bij heeft.

Waarom Google Gemini gebruiken om AI-agents te bouwen?

Het gebruik van Google Gemini voor agents biedt verschillende voordelen, vooral als u van een prototype wilt overstappen naar iets dat u betrouwbaar kunt uitvoeren in een echt product.

✅ Dit is waarom je Gemini moet gebruiken om AI-agenten te bouwen:

Ingebouwd gebruik van tools en functieaanroepen

Gemini ondersteunt het aanroepen van functies, zodat uw agent kan beslissen wanneer hij een externe functie nodig heeft en gestructureerde parameters aan deze functie kan doorgeven. Dat is het verschil tussen "Ik denk dat het antwoord is..." en "Ik heb het prijs-eindpunt aangeroepen en de laatste waarde bevestigd. "

Deze mogelijkheid is essentieel voor elke toolagent die gegevens moet ophalen of acties moet triggeren.

Lange context voor meerstapswerkzaamheden

Veel werkstroom-werkflows mislukken omdat ze de thread kwijtraken. Gemini bevat modellen die zeer grote contextvensters ondersteunen, wat handig is wanneer uw agent een lang gesprek, een specificatie, logboeken of codefragmenten in het werkgeheugen moet bewaren terwijl hij iteraties uitvoert.

Gemini in Pro heeft bijvoorbeeld een contextvenster van een miljoen tokens.

Multimodale invoer wanneer uw 'gegevens' niet alleen uit tekst bestaan

Agents hebben zelden alleen maar te maken met platte tekst. Gemini-modellen ondersteunen multimodale prompts, die content zoals afbeeldingen, pdf's, audio of video kunnen bevatten, afhankelijk van het integratiepad dat je kiest.

Dat is belangrijk voor teams die agents bouwen die bestanden beoordelen, details extraheren of outputs valideren aan de hand van bronmateriaal.

Aardingsopties voor betrouwbaardere reacties

Als uw agent op basis van specifieke bronnen moet antwoorden, kunt u grondpatronen gebruiken die Gemini verbinden met externe systemen (bijvoorbeeld zoekopdrachten voor ondernemingen of geïndexeerde content) in plaats van alleen te vertrouwen op de algemene kennis van het model. Het lost ook het probleem op van de trainingsgegevens van de AI en de kennisafsnijdingsdatum.

Dit is vooral relevant voor productteams die belang hechten aan controleerbaarheid en het verminderen van ongefundeerde claims.

Sterk ondersteunen van open source-frameworks

Als u niet alles vanaf nul wilt bouwen, wordt Gemini vaak gebruikt in combinatie met open source-frameworks zoals LangChain en LlamaIndex, samen met orchestration layers zoals LangGraph.

Zo kunt u sneller agents bouwen die toolrouting en meerstapwerkstromen kunnen afhandelen zonder de basis opnieuw uit te vinden of te herschrijven.

Praktisch invoerniveau en prijsniveaus

Voor veel teams is experimenteren de eerste stap. In de documentatie van Google staat dat Google AI Studio gratis te gebruiken is in beschikbare regio's en dat de Gemini API zelf gratis en betaalde niveaus biedt met verschillende limieten.

Dat maakt het gemakkelijker om snel prototypes te maken en vervolgens op te schalen zodra het ontwerp van je agent stabiel is.

Een pad van prototypes naar gecontroleerde implementatie

Als je bedrijfsbeheer wilt, biedt Google ook een agentsplatform onder Gemini Enterprise, gericht op het implementeren en beheren van agents op één plek. Als je een omgeving wilt om met Gemini-modellen op platformniveau te bouwen, kun je Agent Builder gebruiken als onderdeel van de stack.

Deze combinatie kan verrassend eenvoudig aanvoelen zodra je standaardiseert hoe je agent tools aanroept, reacties valideert en netjes afsluit wanneer hij een antwoord niet kan bevestigen.

Aan de slag met Google Gemini

Vraagt u zich af hoe u aan de slag kunt gaan met Google Gemini? We maken het u gemakkelijk.

Het gaat vooral om het veilig instellen van toegang en het kiezen van een ontwikkelingspad dat bij uw systeem past. Als u een prototype van een eenvoudige AI-agent maakt, kunt u met de Gemini API en een API-sleutel snel aan de slag.

Als je agents bouwt voor werkstroomprocessen, moet je vanaf de eerste stap zorgen voor een veilige sleutelverwerking en een duidelijk testproces.

✅ Bekijk hieronder de stappen om aan de slag te gaan met Google Gemini:

Stap 1: Controleer de vereisten en kies waar je agent wordt uitgevoerd

De eerste stap is om een Google-account te gebruiken en Google AI Studio te openen, aangezien Google dit gebruikt om Gemini API-sleutels en projecten te beheren. Dit geeft je een schoon startpunt voor toegang en vroege tests.

Bepaal vervolgens waar de AI-agent zal worden uitgevoerd. De belangrijkste richtlijnen voor veiligheid van Google bevatten een waarschuwing tegen het insluiten van API-sleutels in browser- of mobiele code en tegen de toewijzing van sleutels in bronbeheer.

Als u van plan bent om agents voor werkstroomen te bouwen, moet u Gemini API-aanroepen via een backend routeren. Hiermee kunt u de toegang, logboekregistratie en monitoring beheren.

Stap 2: Maak en beveilig je Gemini API-sleutel

Om Gemini te gebruiken voor het maken van AI-agents, moet u uw Gemini API-sleutel genereren in Google AI Studio. De officiële documentatie van Google leidt u door het maken en beheren van sleutels daar. U moet deze sleutel behandelen als een productiegeheim, omdat deze de toegang en kosten voor uw account regelt.

Nadat je de sleutel hebt aangemaakt, sla je deze op als een omgevingsvariabele in het systeem waarop je agent draait. In de migratiehandleiding van Google staat dat de huidige SDK de sleutel kan lezen uit de omgevingsvariabele GEMINI_API_KEY , waardoor geheimen uit je code en gedeelde bestanden worden gehouden.

Deze stap helpt uw team door ontwikkeling te scheiden van geheimenbeheer. U kunt de API-sleutel roteren zonder de code te wijzigen en u kunt verschillende sleutels voor ontwikkeling en productie gebruiken wanneer u duidelijke toegangscontroles nodig hebt.

Stap 3: Installeer de officiële Gemini SDK

Google beveelt de Google GenAI SDK aan als de officiële, productieklare optie voor het werken met Gemini-modellen. Deze ondersteunt meerdere talen, waaronder Python en JavaScript.

Als je met Python werkt, installeer dan het google-genai-pakket. Dit ondersteunt zowel de Gemini Developer API als Vertex AI API's. Dit is handig wanneer je agents bouwt die misschien beginnen als experimenten en later een meer bedrijfsgerichte omgeving nodig hebben.

Als je met JavaScript of TypeScript werkt, documenteert Google de @google/genai SDK voor prototyping. Je moet de API-sleutel aan de serverzijde bewaren wanneer je verder gaat dan prototypes. Hier kun je de toegang beveiligen en lekken via clientcode voorkomen.

Hoe u stap voor stap een AI-agent bouwt met Gemini

Het bouwen van een AI-agent met de Gemini-modellen van Google is verrassend eenvoudig wanneer u een modulaire aanpak volgt. U begint met een basismodelaanroep en voegt vervolgens toolgebruik toe via aanroepen van functies. Daarna verpakt u alles in een lus die veilig kan beslissen, handelen en stoppen.

Dit proces stelt ontwikkelaars in staat om van een eenvoudige agent die alleen maar chattet, over te stappen naar een geavanceerd systeem dat complexe taken kan uitvoeren met behulp van tools.

✅ Volg deze stappen om een functionele agent te maken die met de wereld kan communiceren door een functie aan te roepen of databronnen te doorzoeken:

Stap 1: Stel basistekstgeneratie in

Begin met een eenvoudige AI-agent die input van gebruikers verwerkt en een antwoord geeft dat past bij het doel van de agent. De eerste stap is het definiëren van:

Een handig patroon is om prompts kort en expliciet te houden en vervolgens te itereren met prompt engineering nadat je echte outputs hebt gezien. De richtlijnen van Google voor agentontwikkeling zijn in principe: begin eenvoudig, test vaak, verfijn prompts en logica gaandeweg.

✅ Hier is een eenvoudig Python-voorbeeld dat je als basis kunt gebruiken:

Het slaat in feite een brug tussen je lokale omgeving en de grote taalmodellen van Google.

💡 Pro-tip: Houd je prompt engineering consistent met ClickUp's Gemini Prompts sjabloon.

Ontvang een gratis sjabloon

De Gemini Prompts-sjabloon van ClickUp is een kant-en-klare ClickUp-documenten-sjabloon die je een grote bibliotheek met Gemini-prompts op één plek biedt, ontworpen om je te helpen snel ideeën op te doen en de manier waarop je team prompts schrijft te standaardiseren.

Omdat het als één document bestaat, kun je het behandelen als een gedeelde prompt "bron van waarheid". Dat is handig wanneer meerdere mensen prompts voor dezelfde agent bouwen en je consistente invoer, minder afwijkingen en snellere iteratie tussen experimenten wilt.

🌻 Dit is waarom je deze sjabloon leuk zult vinden:

• Hergebruik promptpatronen voor het gebruik van tools en het aanroepen van functies bij het bouwen van agents die gestructureerde outputs nodig hebben.
• Standaardiseer prompts binnen een team, zodat dezelfde gebruikersinvoer meer voorspelbare reacties oplevert.
• Ontwerp rolgebaseerde prompts voor multi-agent-systemen, zoals werkstroomen voor planners, onderzoekers en reviewers.
• Maak snelle testprompts om randgevallen te valideren voordat je een agent-loop verzendt.
• Bouw een lichtgewicht prompt-backlog voor product en engineering om samen te beoordelen, te verfijnen en goed te keuren.

Stap 2: Toolgebruik en functieaanroepen toevoegen

Zodra uw tekstagent werkt, voegt u toolgebruik toe zodat het model de code kan aanroepen die u beheert. De functieaanroep van Gemini is hiervoor ontworpen: in plaats van alleen tekst te genereren, kan het model een functienaam plus parameters opvragen, zodat uw systeem de actie kan uitvoeren en de resultaten kan terugsturen.

Een typische werkstroom ziet er als volgt uit:

Als u minder hoofdpijn wilt bij het parseren, gebruik dan gestructureerde outputs (JSON Schema) zodat het model voorspelbare, typeveilige gegevens retourneert. Dit is vooral handig wanneer uw agent tool-inputs genereert.

✅ Hier is een Python-code om je te helpen bij de instelling van de vorm:

Dit script geeft de AI de 'mogelijkheid' om te communiceren met uw eigen externe systemen, in dit geval een interne database met supporttickets.

Stap 3: Maak de agentlus

Nu ga je van een 'enkele reactie' naar een agent die kan herhalen totdat een exitvoorwaarde is bereikt. Dit is de lus die de meeste mensen bedoelen als ze het hebben over 'agentmodus':

Om de context te behouden zonder de prompt te overladen:

Wilt u meerdere agents of multi-agent-systemen? Begin dan eerst met één agent-loop en verdeel vervolgens de verantwoordelijkheden (bijvoorbeeld: planner-agent, tools-agent, reviewer-agent).

Google benadrukt ook open source-frameworks die dit gemakkelijker maken, waaronder LangGraph en CrewAI, afhankelijk van hoeveel controle je wilt hebben over interactie tussen meerdere agents.

✅ Hier is een praktisch luspatroon dat u kunt gebruiken:

De AI is het brein (beslist wat er nog te doen is) en deze Python-loop is het lichaam (voert het daadwerkelijke werk uit om gegevens op te halen).

MAX_TURNS = 8 is een veiligheidsmaatregel. Als de AI in de war raakt en tools in een oneindige lus blijft aanroepen, zorgt dit ervoor dat het script na 8 pogingen stopt, waardoor u geld en API-quota bespaart.

Stap 4: Test je AI-agent

Test je AI-agent om er zeker van te zijn dat deze zich onder specifieke scenario's correct gedraagt.

Voeg tests toe op drie niveaus:

Een praktische regel: behandel elke toolaanroep als een productie-API. Valideer invoer, log uitvoer en faal veilig.

Optioneel: gebruik een Gemini-agentbouwer of open-source frameworks.

Als je niet alles met de hand wilt aansluiten, ondersteunt Google verschillende 'builder'-stijlen:

Best practices voor het bouwen van AI-agents met Gemini

Wanneer u AI-agents bouwt voor werkstroomen in de business, optimaliseer dan eerst de betrouwbaarheid voordat u de intelligentie optimaliseert. Gemini 3 geeft u meer controle over hoe het model redeneert en hoe het met tools omgaat. Dit helpt u bij het bouwen van agents die zich consistent gedragen bij complexe taken en in echte systemen.

✅ Hier zijn enkele best practices voor het bouwen van AI-agenten met Gemini:

Begin met een agentspecificatie die grenzen afdwingt

Bepaal het doel en de exitvoorwaarden van de agent voordat je code schrijft. Dit is waar veel agentprojecten mislukken, vooral wanneer de agent acties kan triggeren in client- of productiesystemen. Veel agentische AI-initiatieven worden geannuleerd wanneer teams de waarde ervan niet kunnen aantonen of de risico's niet onder controle kunnen houden.

Pas geen redeneringsdiepte aan de Taak

Gemini 3 heeft een denkniveaucontrole geïntroduceerd waarmee je de redeneringsdiepte per verzoek kunt variëren. Je moet hoogwaardige redeneringen uitvoeren bij het plannen en debuggen, samen met instructie-intensieve stappen. Voer lage redeneringen uit bij routinematige stappen waarbij latentie en kosten belangrijker zijn dan diepgaande analyse. Deze controle zorgt voor een evenwichtige prestatie van de LLM.

Ontwerp tools zoals product-API's

Houd elke functie beperkt door deze een duidelijke naam te geven en de parameters strikt te houden. Het aanroepen van functies wordt betrouwbaarder wanneer het model kiest uit een kleine set goed gedefinieerde tools. De content van Google's Gemini 3 benadrukt ook betrouwbare toolaanroepen als een belangrijk ingrediënt voor het bouwen van nuttige agents.

Houd je tooloppervlak klein en veilig

Je moet bepalen tot welke tools de agent toegang heeft en wat elke tool kan doen. Voeg toestemmingscontroles toe aan je systeem. Log elke toolaanroep met invoer en uitvoer, zodat je fouten kunt opsporen en kunt aantonen wat de agent tijdens een incident heeft gedaan.

Beschouw evaluatie als een productvereiste

Je moet testen of de agent de Taak daadwerkelijk heeft voltooid, niet of hij het antwoord elke keer op dezelfde manier heeft geformuleerd. Controleer bij elke run of de agent de juiste tool heeft gekozen en geldige invoer heeft verzonden. Zorg ervoor dat dit leidt tot de juiste eindtoestand in je systeem.

Je kunt ook een kleine reeks scenario-tests uitvoeren op basis van echte verzoeken van gebruikers en echte gegevensformaten. Werkstroom-processen zoals het invullen van formulieren en webacties mislukken vaak in randgevallen, tenzij je ze bewust test.

Maak multimodale invoer expliciet wanneer dat belangrijk is

Als uw werkstroom PDF's, schermafbeeldingen, audio of video omvat, moet u plannen hoe de agent elk format zal interpreteren. Gemini 3 Flash Preview ondersteunt multimodale invoer, wat helpt om de manier waarop uw systeem gemengde werkartefacten verwerkt te vereenvoudigen.

Beheers kosten en latentie vanaf de eerste build

Agentloops kunnen snel groeien wanneer een verzoek complex wordt. Stel turn-limieten en time-outs in zodat de agent niet oneindig kan blijven draaien, en behandel herpogingen in uw systeem zodat fouten zich niet opstapelen.

Voeg bevestigingen toe vóór onomkeerbare acties, vooral wanneer de agent records bijwerkt of downstream-werkstroom-triggers activeert.

Zorg er ook voor dat u routinematige stappen scheidt van stappen die diepgaande redeneringen vereisen. Zo kunt u dagelijkse verzoeken snel afhandelen en zwaardere redeneringen reserveren voor de weinige taken die dat daadwerkelijk nodig hebben.

📽️Bekijk een video: Wilt u dat AI voor u werkt en niet alleen maar voor extra ruis zorgt? Leer in deze video hoe u het meeste uit AI kunt halen.

Beperkingen van het gebruik van Google Gemini voor het bouwen van AI-agents

Gemini biedt je sterke bouwstenen voor agents, maar een productieagent faalt elke keer om dezelfde redenen. Het verliest de context of produceert een tool die je systeem niet veilig kan uitvoeren. Als je vroeg rekening houdt met deze limieten, voorkom je de meeste verrassingen na je eerste pilot.

✅ Hier zijn enkele limieten van het gebruik van Google Gemini voor het bouwen van AI-agenten:

Quota's en limieten voor tarieven kunnen een bottleneck vormen voor het daadwerkelijke gebruik.

De Gemini API hanteert limieten om de systeemprestaties en eerlijk gebruik te beschermen, waardoor een agent die tijdens tests goed werkt, bij echt verkeer trager kan worden. U moet rekening houden met batching en wachtrijen wanneer meerdere gebruikers de agent tegelijkertijd triggeren.

Veiligheidsfilters kunnen onschuldige zakelijke verzoeken blokkeren.

De Gemini API bevat ingebouwde contentfiltering en aanpasbare veiligheidsinstellingen. Deze filters kunnen soms content blokkeren die in een zakelijke context onschadelijk is, vooral wanneer de agent gevoelige onderwerpen of door gebruikers gegenereerde tekst behandelt.

Je moet de veiligheidsinstellingen testen aan de hand van je echte prompts en werkstroomen, niet alleen aan de hand van demo-prompts.

Contextvensters stellen een limiet vast aan het aantal dingen dat uw agent tegelijk kan 'zien'.

Elk Gemini-model heeft een contextvenster dat wordt gemeten in tokens. Die limiet bepaalt hoeveel invoer en gesprekgeschiedenis je in één verzoek kunt versturen. Als je die limiet overschrijdt, heb je een strategie nodig, zoals samenvatten of ophalen uit databronnen.

Sleutelbeheer wordt een risico zodra je prototypes verlaat.

Agents moeten vaak continu draaien, wat betekent dat de API-sleutel een operationele infrastructuur wordt. Als een sleutel uitlekt, kunnen het gebruik en de kosten pieken en kan de agent toegang blootstellen die u niet bedoeld had.

Je moet de sleutel behandelen als een productiegeheim en deze uit de code en opslagplaatsen aan de clientzijde houden.

Beveiligingsmaatregelen voor ondernemingen zijn afhankelijk van waar u ze implementeert.

Als je strenge netwerk- en encryptiecontroles nodig hebt, hangt de set opties af van of je Gemini uitvoert via Vertex AI en Google Cloud-controles.

Google Cloud documenteert functies zoals VPC Service Controls en aangepaste encryptiesleutels voor Vertex AI. Dit is belangrijk voor gereguleerde werkstroomen en de verwerking van clientgegevens.

Testen is moeilijker dan bij normale code omdat de outputs variëren.

Zelfs als uw code correct is, kunnen modelreacties per run verschillen. Dat kan strikte werkstroomverstoringen veroorzaken wanneer de agent gestructureerde toolinputs of consistente beslissingen moet produceren. U moet de willekeurigheid voor toolrouting-tests verminderen en elk functieargument valideren.

Bovendien moet u uw tests richten op eindtoestanden die uw systeem kan verifiëren, in plaats van op exacte bewoordingen.

Alternatief hulpmiddel om AI-agents te bouwen: ClickUp

Het bouwen van AI-agents in Gemini heeft zo zijn voordelen, maar het kan al snel veel code vereisen. Je begint met prompts en het aanroepen van functies. Vervolgens koppel je het gebruik van tools, regel je de installatie van een API-sleutel en onderhoud je de context in een agent-loop, zodat de agent complexe taken kan voltooien zonder af te dwalen.

Dit is hoe werkverspreiding ontstaat wanneer het team verschillende tools gebruikt om hun werkstroomen en follow-ups te beheren.

Voeg nu AI-wildgroei toe aan het plaatje. Verschillende teams proberen verschillende AI-tools uit, en niemand weet zeker welke outputs betrouwbaar zijn of welke gegevens veilig kunnen worden gedeeld. Zelfs als je weet hoe je AI-agents moet bouwen met Google Gemini, ben je uiteindelijk meer bezig met het beheren van infrastructuur dan met het behalen van resultaten.

Dit is waar een geconvergeerde AI-werkruimte zoals ClickUp een integrale rol speelt. Hiermee kunnen teams agents maken en uitvoeren binnen dezelfde werkruimte waar het werk al plaatsvindt, zodat agents kunnen reageren op echte taken, documenten en gesprekken in plaats van vast te zitten in een apart prototype.

✅ Laten we eens kijken hoe ClickUp een geschikt alternatief is voor het bouwen van AI-agents:

Houd meerstapswerkzaamheden op gang met ClickUp Super Agents

Wanneer je agents bouwt met Gemini, gaat veel van de inspanning naar de coördinatie. Je definieert het doel van de agent, bepaalt de tools, ontwerpt de loop en houdt de context overzichtelijk.

ClickUp Super Agents werken als mensachtige AI-teamgenoten binnen uw ClickUp-werkruimte, zodat ze kunnen samenwerken waar het werk al plaatsvindt. U kunt bepalen tot welke tools en databronnen de AI-agenten toegang hebben, en ze kunnen ook menselijke goedkeuring vragen voor cruciale beslissingen.

ClickUp Super Agents zijn veilig, contextueel en omgevingsgericht. Ze kunnen volgens schema's werken, reageren op triggers en echte werkvaardigheden uitvoeren, zoals het opstellen van documenten, het bijwerken van taken, het versturen van e-mails en het samenvatten van vergaderingen.

Bekijk deze video voor meer informatie

✅ Zo helpt ClickUp's Super Agent Builder je bij het bouwen van AI-agents:

💡 Pro-tip: gebruik ClickUp Whiteboards om je Super Agent-werkstroom te ontwerpen voordat je deze bouwt.

Superagents werken het beste wanneer je ze een duidelijke taak en duidelijke stopvoorwaarden geeft. Met ClickUp Whiteboards kun je de volledige werkstroom visueel in kaart brengen, zodat jij en je team het eens zijn over wat de Super Agent moet doen voordat deze aan de slag gaat met taken en updates.

• Breng de agentlus in kaart met het startpunt, beslissingspunten, tools en exitvoorwaarden.
• Maak een lijst van wat de Super Agent kan wijzigen en wat menselijke goedkeuring vereist.
• Zet de uiteindelijke werkstroom om in taken die uw team kan toewijzen en bijhouden.

Standaardiseer herhaalbare werkstroomen met ClickUp Autopilot Agents.

Niet elke 'agent' heeft geavanceerde redeneringen nodig. Veel teams willen gewoon herhaalbare uitvoering: een verzoek triëren, doorsturen, ontbrekende informatie opvragen, de status bijwerken of een update plaatsen wanneer er iets verandert. Als je elk van deze taken helemaal opnieuw bouwt in Gemini, ben je tijd kwijt aan het onderhouden van code voor werkstroomprocessen die voorspelbaar zouden moeten zijn.

ClickUp Autopilot Agents zijn precies daarvoor ontworpen. Ze voeren acties uit op basis van gedefinieerde triggers en voorwaarden, op specifieke locaties (waaronder lijsten, mappen, ruimtes en chatkanalen). Ze volgen uw instructies met behulp van geconfigureerde kennis en tools.

💡 Pro-tip: gebruik ClickUp automatiseringen om de Autopilot-agents van ClickUp op het juiste moment te triggeren.

Als je agents bouwt met Gemini, is het moeilijkste deel om te schalen niet het model. Het is betrouwbaarheid: ervoor zorgen dat de juiste actie op het juiste moment wordt uitgevoerd, elke keer weer. ClickUp-automatiseringen geven je die gebeurtenisgestuurde backbone binnen je werkruimte, zodat werkstroom-werkflows worden getriggerd door echte werksignalen (statuswijzigingen, updates, berichten).

Het meest bruikbare patroon voor tech- en productteams is om ClickUp-automatiseringen te behandelen als een dispatcher:

• Gebruik een trigger + voorwaarde om te bepalen wanneer een agent moet worden uitgevoerd.
• Voeg indien nodig extra instructies toe (vooral voor Super Agents), zodat de agent met de juiste context voor dat moment werkt.
• Start een Autopilot-agent vanuit de automatisering met behulp van de actie Launch Autopilot Agent wanneer een werkstroom herhaaldelijk moet worden uitgevoerd.
• Activeer een Super Agent met behulp van triggers voor automatisering en voorwaarden wanneer u flexibeler, meerstapswerk wilt (en voeg indien nodig extra instructies per automatisering toe).
• Start een agent wanneer er een chatbericht in een kanaal wordt geplaatst, zodat intake en triage kunnen plaatsvinden waar de verzoeken daadwerkelijk binnenkomen.
• Zorg ervoor dat de uitvoering van agents consistent is voor alle teams door dezelfde automatiseringslogica te hergebruiken op dezelfde werkstroomlocaties (lijsten, mappen, ruimtes, chatkanalen).

Beantwoord herhaalde vragen tijdens het chatten met ClickUp Ambient Answers.

In drukke product- en engineeringteams komen elke week dezelfde vragen naar voren. Wat is er veranderd in de scope, wat wordt geblokkeerd, wat is de laatste beslissing en waar is de huidige versie van het proces? Mensen stellen deze vragen tijdens het chatten omdat dat sneller is dan zoeken, en het antwoord hangt vaak af van wat op dit moment geldt in taken en documenten.

ClickUp Ambient Answers werkt binnen chatkanalen en geeft contextbewuste antwoorden. Het is bedoeld voor vragen en antwoorden in chat, zodat uw team een antwoord kan krijgen zonder dat iemand handmatig links en samenvattingen hoeft op te zoeken.

✅ Zo helpt ClickUp Ambient Answers:

💡 Pro-tip: gebruik ClickUp Chat om ClickUp Ambient Answers betrouwbaarder te maken.

Ambient Answers werkt beter wanneer uw chatkanaal verbonden blijft met de echte werkcontext. ClickUp Chat ondersteunt het omzetten van berichten in taken, het gebruik van AI om threads samen te vatten en het koppelen van gesprekken aan gerelateerd werk.

• Zet terugkerende verzoeken om in gekoppelde taken, zodat het 'antwoord' een bijgehouden werkitem wordt.
• Gebruik kanaalberichten voor procesupdates, zodat belangrijke context later gemakkelijker te raadplegen is.
• Houd het bereik van het kanaal beperkt (één productgebied of één werkstroom), zodat de reacties van de agent consistent blijven.
• Gebruik AI-samenvattingen voor lange threads, zodat belanghebbenden op de hoogte kunnen blijven zonder alles opnieuw te hoeven lezen.

Versnel de installatie van AI-agents met ClickUp Brain

Wanneer je begint met het bouwen van een AI-agent, moet je het werk opzetten en heb je een duidelijke taakomschrijving nodig. Je hebt ook betrouwbaar bronmateriaal nodig en een duidelijke manier om de output om te zetten in echte werkitems. Als je dit eerst in code doet, ben je cyclusen kwijt aan het opzetten van de structuur voordat je de waarde ervan kunt aantonen.

ClickUp Brain verkort de installatiefase door je meerdere blokken binnen één werkruimte te bieden. Je kunt antwoorden ophalen, antwoorden omzetten in taken en vergaderingen omzetten in samenvattingen en actiepunten.

Met deze functies kunt u de taak van de agent definiëren en gestructureerde outputs genereren die uw team kan uitvoeren.

✅ Zo helpt ClickUp Brain je bij het werk met AI-agents:

💡 Pro-tip: gebruik ClickUp Brain MAX om uw AI-agentwerkstroom te ontwerpen en te valideren

ClickUp Brain MAX helpt je om van een ruw idee voor een AI-agent naar een werkstroom te gaan die je daadwerkelijk kunt implementeren. In plaats van eerst een volledige agent-loop te schrijven, kun je Brain MAX gebruiken om het doel van de agent te definiëren en de stappen in kaart te brengen. Test vervolgens de randgevallen met dezelfde taal die je gebruikers zullen gebruiken.

• Leg snel vereisten vast met Talk to Text door een rommelig verzoek van een belanghebbende in te spreken en dit om te zetten in een gestructureerd agentplan met stappen, tooloproepen en een exitvoorwaarde.
• Controleer de context met Enterprise Search door de nieuwste specificaties, beslissingsaantekeningen en Taak-updates uit uw werkruimte op te halen voordat u prompts en toolinstructies definitief vastlegt.
• Test van de werkstroom door ClickUp Brain MAX te vragen om randgevallen en foutscenario's te genereren, en herschrijf vervolgens je prompts en toolregels om die gevallen netjes af te handelen.
• Schakel tussen verschillende AI-modellen (ChatGPT, Claude of Gemini) om verschillende outputs te genereren op basis van uw vereisten.

Bouw en voer AI-agents sneller uit met ClickUp

Google Gemini biedt u een solide manier om een AI-agent te bouwen wanneer u aangepaste logica en toolcontrole in uw eigen codebase wilt. U definieert het doel, maakt verbinding met tools via functieaanroepen en herhaalt dit totdat de agent betrouwbaar functioneert in echte werkstroomen.

Naarmate je groeit, verschuift de echte druk naar de uitvoering. Je hebt je agent nodig om verbonden te blijven met taken, documenten, beslissingen en teamverantwoordelijkheid. Dat is waar ClickUp een praktische optie wordt, vooral als je een manier zonder code wilt om agents te bouwen en ze dicht bij de levering te houden.

Als je wilt dat de werkstroom van je AI-agents consistent blijft voor alle teams, centraliseer het werk dan op één plek. Meld je vandaag nog gratis aan bij ClickUp ✅.