AI agent versus workflow: wanneer moet een model stappen kiezen?
Automatische vertaling Dit artikel is automatisch vertaald vanuit de oorspronkelijke Engelse versie.
Gebruik een workflow wanneer je de stappen en vertakkingen vooraf kunt uitschrijven. Gebruik een agent wanneer vooraf gedefinieerde regels de volgende nuttige actie niet betrouwbaar kunnen bepalen en een model resultaten moet interpreteren om die actie te kiezen. Workflows kunnen vertakken op basis van tool results en modellen aanroepen om verzoeken te classificeren of samenvattingen te schrijven. Alleen die mogelijkheden vereisen nog geen agent loop.
Ik zou beginnen met een vaste workflow en alleen modelgekozen stappen toevoegen waar die in echte taken tekortschiet. Dit volgt Anthropic’s onderscheid tussen vooraf gedefinieerde workflows en modelgestuurde agents. De nuttige vraag is wat het model moet beslissen, voordat je een framework kiest.
Laatst beoordeeld: 2026-09-08.
Vergelijk twee supportverzoeken
“Waar is bestelling 123?” heeft een bekend pad: controleer de toegang, haal de bestelling op, lees de verzendstatus en geef het resultaat terug. Een model kan het antwoord formuleren, maar hoeft niet te beslissen welk systeem vervolgens moet worden geraadpleegd. Ontbrekende bestellingen en servicefouten kunnen expliciete vertakkingen hebben.
“Waarom mislukt deze job alleen na een restart?” is minder voorspelbaar. Het eerste log kan wijzen op een ontbrekend bestand, verouderde credentials of een service die te laat start. Een agent kan dat resultaat inspecteren en de volgende controle kiezen. De applicatie moet nog steeds beperken welke bestanden en tools kunnen worden gebruikt.
Dat tweede patroon vormt de kern van ReAct: afwisselende acties met observaties die de volgende actie kunnen veranderen. Dit biedt meer flexibiliteit, maar ook meer kansen om een onbehulpzame stap te kiezen.
Kies zo weinig mogelijk modelcontrole
| Wat de taak nodig heeft | Startpunt | Waar jij verantwoordelijk voor blijft |
|---|---|---|
| Bekende stappen en foutvertakkingen | Gewone workflow | Validatie, retries en foutafhandeling |
| Eén keuze uit bekende routes | Classifier gevolgd door vaste workflows | Routing-tests en een pad voor onzekere gevallen |
| Een toolplan dat vóór uitvoering kan worden geschreven | Een geplande tool graph, zoals ReWOO | Planvalidatie en herstel wanneer aannames falen |
| Volgende acties vereisen model judgment | Een begrensde agent loop, zoals ReAct | Toolpermissies, stopregels en completion checks |
| Grote subtaken met lokale exploratie | Plan-and-execute | Gedeelde state en expliciete regels voor planwijzigingen |
Een door een model geproduceerd plan heeft vóór uitvoering eveneens validatie nodig. ReWOO scheidt planning, tool execution en answer synthesis; het levert niet de permissie- of herstelregels van je applicatie. Als de tool sequence al in code bekend is, voegt een door een model geschreven plan mogelijk geen waarde toe.
Test de beslissing voordat je meer agents toevoegt
Vergelijk de vaste workflow en de agent op dezelfde taken, tools, data en het totale budget. Neem een ontbrekend resultaat, een timeout en een resultaat op dat de waarschijnlijke volgende stap verandert. Tel mislukte en niet-afgeronde pogingen. Meet correcte completion, onnodige acties, verstreken tijd en kosten.
Controleer bij elk pad dat externe state wijzigt wat er is gebeurd voordat je een call met een timeout opnieuw uitvoert. Een verloren response kan een voltooide actie verbergen; de applicatie heeft een stabiele operation ID of een betrouwbare status lookup nodig. AWS’s guidance on safe retries licht het contract voor request identity toe.
Houd de agent alleen als de extra keuzes voldoende workflowfouten oplossen om de kosten ervan te rechtvaardigen. Hetzelfde werk verdelen over meerdere agents is een afzonderlijk experiment.
Verder lezen
- AI agent reasoning loops vergelijkt ReAct, ReWOO en plan-and-execute aan de hand van één uitgewerkt systeem.
- Harness engineering legt uit wie acties controleert en bepaalt wanneer het resultaat compleet is.
- Long-running agent runtimes behandelt herstel wanneer het werk langer duurt dan de worker actief blijft.
- Agent framework comparison helpt bij het kiezen van een implementatie zodra de control flow duidelijk is.