Agentic AI multi-agentoplossingen
Van agentic AI-experimenten naar meetbare EBIT-impact
Eén slimme agent levert een mooie demo op. Echt werk loopt over teams, systemen en goedkeuringen heen, en daarvoor is een team van agents nodig dat context deelt, werk aan elkaar overdraagt en aan dezelfde regels gebonden is. Wij ontwerpen die systemen rond uw bedrijfsprobleem en brengen ze helemaal tot in productie.
Agentic AI multi-agent enterprise AI-oplossingen
Gebouwd om op te schalen. Ontworpen om zich terug te verdienen.
Onze end-to-end aanpak helpt organisaties voorbij agentic AI-pilots te komen en AI in de hele onderneming op te schalen. Wij verankeren innovatieve agentic AI multi-agentsystemen in hoe uw bedrijf echt werkt, in de werkprocessen, en herontwerpen kritieke functies voor echte efficiëntie, groei en EBIT-resultaten, zonder overbodige ballast.
Wij leveren end-to-end AI-implementatiediensten, waaronder het vinden van use cases, het ontwikkelen van proofs of concept, het uitrollen naar productie en doorlopende optimalisatie. Wij dekken de volledige levenscyclus van enterprise AI, van strategie en ontwerp tot bouw, uitrol en opschaling in uw onderneming.
Een partner in elke fase van uw AI-volwassenheid en -adoptie. Van verkenning tot uitrol in de hele onderneming: wij helpen ideeën te valideren, pilots te lanceren, oplossingen op te schalen en AI-native systemen te bouwen die meetbare en duurzame bedrijfswaarde leveren.
Het korte antwoord
Een team van gespecialiseerde AI-agents dat samen aan één taak werkt. De ene leest de documenten, een andere controleert de regels, weer een andere werkt het ERP bij, en een orchestrator houdt ze op één lijn. Elke agent doet één ding goed, zodat het hele systeem sneller, beter beheersbaar en veel betrouwbaarder is dan één agent die alles probeert te doen.
Ons vertrekpunt
Hoe wij bouwen
1
Multi-agentorkestratie over functies heen
Agents werken over afdelingen heen, niet binnen één tool. Agents voor finance, supply chain, marketing en service delen context en dragen werk aan elkaar over via beheerste agentic werkprocessen.
Orchestrator
Finance
Supply chain
Marketing
Service
2
Modelonafhankelijk, met een beslislaag
Ons enterprise AI-agentplatform kiest per taak het juiste LLM. Lichte taken gaan naar compacte modellen en zware redeneringen naar de krachtigste modellen. Prompts en output worden onderweg geoptimaliseerd, zodat de tokenkosten dalen en de kwaliteit overeind blijft.
Taak van de gebruiker
Beslislaag
Compact LLM
routine
Middelgroot LLM
standaard
Frontier-LLM
complex
3
Agent Communication Protocol, ingebouwd
ACP is standaard onderdeel van het platform. Agents van verschillende teams, leveranciers en systemen praten via één standaardprotocol, zodat nieuwe agents zonder maatwerkkoppeling aansluiten en elke uitwisseling wordt vastgelegd.
Uw agent
ACP
Agent van partner
INTEROPERABEL
VASTGELEGD
BEHEERST
Hoe wij u helpen AI op te schalen en te adopteren
AI is niet langer de toekomst; het is de motor achter de meest succesvolle organisaties van vandaag. Door de drie interventiepijlers te beheersen, automatisering, versterking en innovatie, komt uw organisatie verder dan pilotprojecten en ontsluit u echte, meetbare impact in uw hele bedrijf.
PIJLER 01
Automatiseren
Maak AI onderdeel van het werk
De meeste enterprise AI-initiatieven mislukken omdat ze buiten de echte werkprocessen staan. Deze pijler bouwt intelligentie direct in de systemen en tools die uw teams al gebruiken, zodat AI onzichtbaar, intuïtief en onvermijdelijk wordt. De adoptie versnelt vanzelf, de productiviteit stapelt zich op en de waarde is vanaf dag één zichtbaar. AI is dan geen experiment meer, maar een gewoonte.
PIJLER 02
Versterken
Herontwerp de resultaten
Hier versnellen agents niet alleen een taak. Ze veranderen het resultaat. Een analist die vroeger een steekproef beoordeelde, beoordeelt nu elk contract. Een inkoper ziet elke leveranciersprijs in de markt, niet drie offertes. Mensen houden de oordelen in handen, en agents geven hun meer om mee te werken en meer tijd om dat te doen.
PIJLER 03
Innoveren
Integreer AI-native oplossingen
Sommige dingen worden pas mogelijk zodra er agents zijn. Nieuwe diensten, nieuwe inkomstenbronnen, nieuwe manieren om klanten te bedienen tegen kosten die vroeger onhaalbaar waren. In deze pijler bouwen we die AI-native oplossingen, vaak bovenop de werkprocessen die de eerste twee pijlers al hebben gemoderniseerd.
AI-native door ontwerp
AI hoort deel uit te maken van het weefsel van het bedrijf, niet een laag erbovenop. Onze oplossingen begrijpen uw context en werkprocessen, sluiten aan op uw bedrijfssystemen en voeren zelfstandig processen in meerdere stappen uit, zodat uw teams hun tijd besteden waar het ertoe doet.
Agentic AI multi-agentsystemen
Orkestratie, taalbegrip, automatisering en menselijke controle gecombineerd, voor klantenservice, productie, supply chain en operations.
Agentic werkprocessen
Autonome agents die uw bedrijfsprocessen draaien van aanleiding tot resultaat, met mensen erbij waar het telt.
Conversationele AI
Chat- en spraakassistenten die servicekosten verlagen en klanten persoonlijke, juiste antwoorden geven in hun eigen taal.
RAG en RAG as a service
Retrieval augmented generation die elk antwoord baseert op uw eigen actuele data, geleverd als maatwerk of als beheerde dienst.
Geavanceerde LLM-integratie
Toonaangevende taalmodellen, afgestemd op uw regio, cultuur, talen en interne regels.
Multimodel-oplossingen
Tekst, beeld en spraak in één applicatie, elk met het model dat er het best bij past.
Business AI-modellering
Wij brengen AI-kansen in kaart over uw hele klantlevenscyclus en houden de scope praktisch.
Ontwerp van wrijvingsloze ervaringen
Answer engine-optimalisatie, persoonlijke klantreizen en checkouts die bijna geen klikken vragen.
Snelle prototyping
Werkende prototypes in weken, verfijnd met echte gebruikers voordat iemand zich vastlegt op een volledige bouw.
Al in productie
Niet elk probleem vraagt om een bouw vanaf nul. Deze producten zijn multi-agentsystemen die wij al hebben gebouwd en uitgerold. Wij stemmen ze af op uw data en werkprocessen, waardoor u sneller in productie bent.
Cortex
Enterprise AI-agentplatform
De orkestratie, beslislaag en ACP achter elk systeem op deze pagina.
Octimo
Autonome klantenservice
Agents die luisteren, oplossen en leren via telefoon, chat en e-mail.
EXTRCT
Intelligentie uit ongestructureerde data
Agents die documenten, e-mails en rapporten lezen, erover redeneren en ernaar handelen.
Kairix
Agentic prijsintelligentie
Agents die concurrentieprijzen volgen en in realtime uw prijzen adviseren.
Agentic AI x ERP
Agents naast uw ERP
Een agentlaag die werkt met SAP, Dynamics en andere ERP’s zonder ze te vervangen.
Aug11
Agentic commerce
Conversationeel winkelen en retail die klaar is voor agents.
Per sector
Maakindustrie
Voorspellend onderhoud, autonome planning en orkestratie van de supply chain.
Begin met één productielijn, van apparatuurmelding tot reparatieorder.
Retail
Voorraad, dynamische prijzen, persoonlijke shopping-agents en merchandising.
Begin met vraagvoorspelling die zelf aanvulorders plaatst.
Zorg
Revenue cycle, voorafgaande machtigingen, klinische beslisondersteuning en patiëntmonitoring.
Begin met agents voor claimafhandeling, met privacycontroles op orde.
BFSI
Fraudedetectie, acceptatie, compliancecontroles en claims.
Begin met KYC- en onboarding-agents, van begin tot eind.
Bewijs
Groei in online verkoop dankzij realtime agents voor concurrentieprijzen
Toonaangevend bedrijf in huishoudelijke apparaten
Klantinteracties per jaar via telefoon, chat en e-mail, waarvan 85% dezelfde dag opgelost
Een van de grootste banken in de VS
Hogere conversie op verlengde garanties door ongestructureerde data naast ERP-data te lezen
Autoverzekeraar, Golfregio
Wat er daarna gebeurt
AI-governance en EU AI Act
Controles en audittrails voor elke agent.
AI-strategie en roadmap
Bepaal welke systemen u als eerste bouwt.
Modernisering van legacy-technologie
Geef agents de data en systemen die ze nodig hebben.
C-suite-oplossingen
Bekijk de agents die wij voor uw afdeling bouwen.
Agentic AI en multi-agentsystemen, beantwoord
Wat is agentic AI en hoe verschilt het van traditionele AI?
Agentic AI werkt zelfstandig naar een doel toe. Het plant, gebruikt tools en systemen, controleert zijn werk en voert taken in meerdere stappen uit met weinig menselijke inbreng. Traditionele AI is reactief. Die doet één smalle taak, zoals classificeren of tekst genereren, en alleen als daarom wordt gevraagd.
Wat is een multi-agentsysteem?
Een multi-agentsysteem is een team van gespecialiseerde AI-agents dat samen aan één werkproces werkt. Elke agent neemt één deel voor zijn rekening, zoals documenten lezen, regels controleren of een actie uitvoeren in een systeem. Een orchestrator verdeelt het werk, deelt context en geeft resultaten tussen de agents door.
Wat is het verschil tussen een architectuur met één agent en een met meerdere agents?
Eén agent doet alles zelf. Dat is eenvoudiger te bouwen, maar wordt trager en maakt meer fouten bij lange, complexe werkprocessen. Een opzet met meerdere agents verdeelt het werk over specialisten die parallel draaien en elkaar controleren, en schaalt daardoor beter over afdelingen heen.
Wat is modelonafhankelijke AI?
Modelonafhankelijk betekent dat het platform niet vastzit aan één AI-model. Een beslislaag stuurt elke taak naar het model dat erbij past. Routinewerk gaat naar kleine, goedkope modellen en zware redeneringen naar de krachtigste modellen, zodat u zowel kosten als kwaliteit in de hand hebt.
Wat is het Agent Communication Protocol?
Het Agent Communication Protocol, of ACP, is een standaardmanier waarop AI-agents met elkaar communiceren. Met ACP ingebouwd in het platform wisselen agents van verschillende teams, leveranciers en systemen werk uit zonder maatwerkkoppeling, en wordt elke uitwisseling vastgelegd en beheerst.
Wat is het Model Context Protocol en waarom doet het ertoe?
Het Model Context Protocol, of MCP, is een open standaard die Anthropic in 2024 introduceerde. Het geeft AI-agents één consistente manier om aan te sluiten op tools, data en API’s. Minder maatwerkkoppelingen betekent sneller bouwen, actuelere data en minder verzonnen antwoorden.
Wat is het Validation First Framework?
Zo bouwt Agentics. Wij bewijzen een use case op uw eigen data voordat u een groot budget vrijmaakt, en blijven in elke fase datakwaliteit, nauwkeurigheid, compliance en bias toetsen. Problemen worden vroeg gevonden, wanneer ze nog goedkoop op te lossen zijn.
Welke frameworks gebruikt u om multi-agentsystemen te bouwen?
Wij kiezen het framework dat bij de taak past. LangGraph voor beheerste werkprocessen in productie. CrewAI voor agentteams met vaste rollen. De agentstack van Microsoft, waaronder AutoGen en Semantic Kernel, waar klanten op Azure draaien. Alles draait en wordt beheerd op ons Cortex-platform.
Breng ons uw bedrijfsprobleem
Geen technologische verlanglijst. Het probleem dat u vandaag de meeste tijd of het meeste geld kost. Wij zeggen u eerlijk of een multi-agentsysteem het antwoord is, en wat er nodig is om het te bouwen.
