ChatGPT is primair een Large Language Model (LLM), maar in de nieuwste versies gedraagt het zich steeds meer als een AI-agent. Het verschil zit in wat het systeem kan doen: een LLM genereert tekst op basis van een prompt, terwijl een agent zelfstandig stappen onderneemt, tools gebruikt en beslissingen neemt om een doel te bereiken. ChatGPT combineert beide, afhankelijk van hoe je het inzet.
Niet weten wat je AI-tool echt doet kost je controle over de uitkomst
Veel mensen gebruiken ChatGPT alsof het een slim zoekveld is, terwijl het in werkelijkheid een systeem is dat redeneert, aannames maakt en keuzes doorvoert. Als je niet begrijpt of je werkt met een LLM of een agent, stuur je op gevoel in plaats van op inzicht. Het gevolg: je verwacht te weinig van het systeem op plekken waar het meer kan, en te veel op plekken waar het zijn grenzen heeft. De oplossing is simpel: leer het onderscheid kennen. Dan kun je bewust kiezen welk type AI je inzet voor welke taak.
Agentic AI inzetten zonder het te begrijpen leidt tot onbeheersbare automatisering
Agentic AI is krachtig, maar dat maakt het ook risicovol als je niet weet hoe het werkt. Een agent die zelfstandig acties uitvoert, kan fouten maken die doorwerken in je processen, zonder dat je het doorhebt. Zeker in gereguleerde omgevingen, denk aan financiële dienstverlening of de zorg, is dat een serieus risico. De oplossing is niet minder automatiseren, maar slimmer automatiseren: begrijp wat een agent doet, stel duidelijke grenzen in en zorg dat menselijke controle altijd geborgd is.
Wat is een LLM en hoe werkt het?
Een Large Language Model (LLM) is een type AI dat getraind is op grote hoeveelheden tekst en op basis daarvan taal begrijpt en genereert. Het werkt door patronen in taal te herkennen en te voorspellen welk woord of welke zin logisch volgt op een gegeven input. Een LLM heeft geen geheugen tussen gesprekken en voert zelf geen acties uit.
De kracht van een LLM zit in taalbegrip: het kan samenvatten, vertalen, uitleggen, schrijven en redeneren. Maar het doet dat altijd als reactie op een prompt. Het initiatief ligt bij de gebruiker. Een LLM staat stil totdat jij iets vraagt, en het antwoord bestaat uitsluitend uit tekst, geen handelingen.
Bekende LLM’s zijn GPT-4 van OpenAI, Claude van Anthropic en Gemini van Google. Ze verschillen in grootte, trainingsdata en specialisaties, maar het basisprincipe is hetzelfde: taalinput verwerken en taaloutput produceren.
Wat is een AI-agent en wat kan die doen?
Een AI-agent is een systeem dat een doel krijgt en zelfstandig stappen onderneemt om dat doel te bereiken. Het gebruikt tools zoals zoekopdrachten, API-koppelingen of code-uitvoering, evalueert de resultaten en past zijn aanpak aan. Een agent handelt, een LLM antwoordt.
Waar een LLM stopt bij het genereren van tekst, gaat een agent verder. Hij kan een e-mail versturen, een database raadplegen, een formulier invullen of meerdere taken achter elkaar uitvoeren zonder dat jij elke stap hoeft te triggeren. Dat maakt agents bijzonder geschikt voor het automatiseren van complexe, meerstapsprocessen.
Agents werken vaak op basis van een LLM als redeneermotor, maar zijn uitgebreid met tools en een planningslaag. Die combinatie maakt het systeem veel actiever dan een puur taalmodel.
Is ChatGPT een agent of een LLM?
ChatGPT is een LLM-gebaseerde applicatie die in bepaalde configuraties ook als agent functioneert. De standaard ChatGPT-interface is een LLM: je stelt een vraag, je krijgt een antwoord. Maar met functies zoals code-uitvoering, browsing of GPT-acties gedraagt ChatGPT zich als een agent die actief taken uitvoert.
Het onderscheid hangt af van welke versie en welke instellingen je gebruikt. ChatGPT met de standaardinstellingen is reactief: het wacht op jouw input en genereert tekst. Zodra je het koppelt aan tools of het laat werken binnen een geautomatiseerde workflow, wordt het een agent die beslissingen neemt en handelingen uitvoert.
OpenAI positioneert ChatGPT steeds meer als een agentisch systeem. De introductie van Operator en de mogelijkheid om taken te delegeren aan ChatGPT zonder elke stap te begeleiden, laten zien dat de grens tussen LLM en agent in de praktijk steeds vaker vervaagt.
Wat is het verschil tussen een agent en een LLM?
Het kernverschil is autonomie en actie. Een LLM genereert tekst als reactie op een prompt. Een agent heeft een doel, maakt een plan, gebruikt tools en voert stappen uit totdat het doel bereikt is. Een LLM praat, een agent handelt.
Concreet gezien zijn er drie belangrijke verschillen:
- Initiatief: een LLM wacht op input, een agent kan zelfstandig de volgende stap bepalen.
- Toolgebruik: een LLM produceert alleen tekst, een agent kan externe systemen aanroepen en data ophalen of wegschrijven.
- Iteratie: een LLM geeft één antwoord per prompt, een agent evalueert zijn eigen uitkomsten en past zijn aanpak aan als iets niet werkt.
In de praktijk zijn veel systemen een combinatie: een LLM als redeneerlaag, met een agentische structuur eromheen die de LLM aanstuurt en de resultaten verwerkt.
Wanneer gebruik je een agent in plaats van een LLM?
Gebruik een agent wanneer een taak meerdere stappen vereist, afhankelijk is van externe data of systemen, of waarbij de uitkomst van de ene stap de volgende stap bepaalt. Voor enkelvoudige vragen of tekstgeneratie volstaat een LLM. Voor workflows met beslissingen en acties heb je een agent nodig.
Praktische situaties waarin een agent de juiste keuze is:
- Automatisch verwerken van inkomende aanvragen, inclusief het ophalen van klantdata en het versturen van een reactie.
- Monitoren van een systeem en zelfstandig actie ondernemen als een drempelwaarde wordt overschreden.
- Meerstapsanalyse waarbij de agent zelf bepaalt welke databronnen hij raadpleegt op basis van tussenresultaten.
Een LLM is de juiste keuze als je een antwoord, samenvatting of stuk tekst nodig hebt op basis van informatie die je zelf aanlevert. Zodra het systeem zelf informatie moet ophalen, beslissingen moet nemen of acties moet uitvoeren, is een agent de betere keuze.
Hoe passen LLM’s en agents samen in low-code automatisering?
In low-code automatisering werkt een LLM als de redeneerlaag en een agent als de uitvoeringslaag. Je bouwt workflows waarin de LLM interpreteert, analyseert of tekst genereert, terwijl de agent die uitkomsten doorvoert in je systemen. Samen maken ze het mogelijk om complexe, intelligente processen te automatiseren zonder traditionele code.
Low-code platforms zoals Mendix bieden steeds meer mogelijkheden om AI-componenten te integreren. Via connectoren kun je een LLM aanroepen vanuit een bestaande workflow, de output verwerken en direct doorsturen naar de volgende processtap. De agentlogica—dus de beslissing wat er met de output gebeurt—zit dan in de low-code workflow zelf.
Dit maakt agentic AI toegankelijk voor organisaties die geen grote AI-engineeringteams hebben. Je hoeft niet opnieuw te beginnen: je breidt bestaande processen uit met intelligente lagen die redeneren, verwerken en handelen.
Hoe wij helpen met agentic AI en LLM-integratie
Wij helpen organisaties om LLM’s en agents op een verantwoorde manier in te zetten, afgestemd op hun bestaande systemen en processen. Dat doen we concreet op de volgende manieren:
- We bouwen AI-toepassingen op basis van Azure OpenAI Service, zodat je data binnen je eigen omgeving blijft en je voldoet aan governance- en privacyvereisten.
- We integreren agentic AI direct in je Mendix-applicaties via Mendix GenAI-connectoren, zodat je bestaande workflows slim worden uitgebreid zonder alles opnieuw te bouwen.
- We ontwikkelen AI-chatbots en geautomatiseerde verwerkingsstromen voor ongestructureerde data, zoals documenten, formulieren en e-mails.
- We stellen samen met jou AI-richtlijnen op en zorgen dat menselijke controle altijd geborgd is, ook als de agent zelfstandig handelingen uitvoert.
Ben je benieuwd wat agentic AI concreet kan betekenen voor jouw organisatie? Neem contact op met Freelie en dan kijken we samen welke stap als eerste waarde oplevert.