AI Agents
Van idee naar een agent die het werk doet.
We bouwen AI-agents die echt werk uit handen nemen, van eerste use-case tot een agent die draait in productie. Zo krijg je er capaciteit bij, zonder extra mensen aan te nemen.
Wat we bouwen
Agents die een concrete taak overnemen.
Geen algemene chatbot, maar een agent die één ding echt goed doet, in jullie eigen context. Zes vormen die we vaak bouwen:
Workflow-automatisering
Een terugkerend proces end-to-end: data ophalen, verwerken, en doorzetten naar de volgende stap. De agent doet de klik-arbeid, de mens beslist.
Research- en monitoring-agents
Bronnen, nieuws of systemen doorlopend afzoeken, signalen eruit filteren en samenvatten wat er toe doet. Van markt-monitoring tot interne alerts.
Interne copiloten
Een assistent op jullie eigen kennis en data die vragen beantwoordt, opzoekt en opstelt, zodat het team sneller werkt met meer overzicht.
Klant-facing assistenten
Agents die aanvragen afhandelen of klanten te woord staan, met duidelijke grenzen en een mens die meekijkt waar het telt.
Document- en rapport-agents
Van ruwe input, calls, data of formulieren, naar een net document, deck of samenvatting. Precies wat wij zelf doen na elk gesprek.
Data- en integratie-pijplijnen
Systemen aan elkaar knopen: data opschonen, verrijken en van het ene systeem netjes in het andere krijgen, betrouwbaar en herhaalbaar.
Hoe we het doen
Van use-case naar iets dat draait.
Use-case scherp
We beginnen bij een use-case die waarde bewijst, niet bij de techniek. Vaak komt die uit discovery.
Bouwen
Een werkende agent of PoC in weken. Human-in-the-loop als uitgangspunt, zodat je vertrouwt wat eruit komt.
In productie
Werkt het, dan zetten we het live en houden het draaiend, of dragen we schoon over aan een bouwpartner.
Grote productie-software bouwen we niet zelf uit; dat doen we samen met een ontwikkelpartner. Zo bouwen we wat het snelst waarde bewijst, zonder te doen alsof we een volledig bouwhuis zijn.
De techniek eronder
Waarom onze agents blijven werken.
Een agent die maandenlang meedraait vraagt meer dan een slim model. De betrouwbaarheid zit in de laag eronder, en daar zijn we thuis.
Context engineering
Wat de agent op elk moment ziet. De context-window is eindig, dus wij bepalen wat erin gaat en wat eruit blijft, zodat de aandacht scherp blijft.
Harness design
De machine om het model heen: geheugen, tools, protocollen, sandboxes en approval-gates. Hetzelfde model, maar een omgeving die het betrouwbaar maakt.
De loop
Verzamelen, handelen, verifiëren, en opnieuw bij een fout. Dat is het verschil tussen een API-call en een agent die zelf doorwerkt.
Geheugen & knowledge graphs
De agent onthoudt wat telt: feiten, relaties en eerdere stappen, in vector- en graph-geheugen in plaats van één lange prompt.
Evals & guardrails
Meten of het klopt, grenzen bewaken en een mens laten bijspringen waar het telt. Zo weet je dat het blijft werken, niet alleen in de demo.
We schreven er een reeks over.
Zes dossiers over hoe agents echt werken.
Proof
We eten ons eigen hondenvoer.
Back From the Future draait zelf een fleet van 15+ autonome agents, verdeeld over zeven afdelingen rond één gedeelde context. Ze routeren onze meetings, houden klantdossiers bij, draaien de hele social-loop, sturen taken aan en bewaken de systemen. Wat we voor jullie bouwen, gebruiken we eerst zelf.
Waar het past
Het bouw-eind van de lijn.
Zien, begrijpen, bouwen. Adoptie loopt er doorlopend onder, want dat is het doel van alles. Agents zijn waar het tastbaar wordt.
Uit discovery
Bijna altijd het startpunt. In discovery komen de use-cases boven die zich lenen om te bouwen.
Zie de aanpakJe hebt de use-case al
Weet je al wat er moet draaien? Dan bouwen we direct, zonder de omweg.
Bespreek je use-caseAdoptie loopt door
Terwijl het draait blijft je team meegroeien. Training en ritme houden het levend.
Bekijk trainingHeb je een use-case in gedachten?
Vertel wat er nu handmatig gaat. Wij zeggen eerlijk of een agent het antwoord is.