Kennisbank / AI Agents

Multi-agent systemen: hoe werkt het?

Een enkele AI-agent is goed in één specifieke taak. Maar complexe processen bestaan uit meerdere stappen die elk hun eigen expertise vereisen. Dat is waar multi-agent systemen het verschil maken.

Wat is een multi-agent systeem?

Een multi-agent systeem bestaat uit meerdere AI-agents die samenwerken. Elke agent heeft een specifieke rol en specialisatie. Een orchestrator (de "baas") coördineert het werk en stuurt de juiste taak naar de juiste agent.

Analogie: Denk aan een projectteam. De projectmanager verdeelt het werk. De onderzoeker doet research. De schrijver maakt de tekst. De reviewer controleert. Iedereen doet wat hij het beste kan, de projectmanager zorgt dat het samenkomt.

In een multi-agent systeem zijn al deze rollen AI-agents.

Hoe ziet de architectuur eruit?

Trigger (input)
    ↓
Orchestrator Agent
    ↓           ↓           ↓
Research    Data         Schrijf
Agent       Agent        Agent
    ↓           ↓           ↓
        Merger Agent
             ↓
         Eindoutput

De orchestrator ontvangt de opdracht, verdeelt het werk, wacht op de resultaten van de subagents en combineert alles tot één eindresultaat.

Voordelen ten opzichte van één agent

Specialisatie Een research agent is getraind op zoeken en samenvatten. Een schrijfagent is getraind op tone of voice en structuur. Elke agent doet wat hij het beste kan, in plaats van één generalist die alles matig doet.

Parallelle uitvoering Subagents werken tegelijkertijd. Een taak die bij één agent 10 minuten duurt, doet een systeem van 3 parallelle agents in 3–4 minuten.

Betrouwbaarheid Als één subagent faalt, hoeft het hele systeem niet opnieuw te beginnen. Alleen de gefaalde stap wordt herhaald.

Schaalbaarheid Een nieuw type taak toevoegen = een nieuwe subagent toevoegen. De rest van het systeem hoeft niet aan te worden gepast.

Praktijkvoorbeelden

Lead generation pipeline:

1. Research agent, zoekt bedrijven op basis van criteria
2. Enrichment agent, haalt KvK-data, LinkedIn-data, website-info op
3. Scoring agent, beoordeelt elke lead op 5 criteria
4. Output agent, schrijft gestructureerde output naar Google Sheets

Contentproductie:

1. Brief agent, analyseert het onderwerp en schrijft een outline
2. Schrijfagent, schrijft de volledige tekst per sectie
3. SEO agent, controleert zoekwoorden en meta-informatie
4. Publicatie agent, uploadt naar CMS met juiste tags

Wanneer kies je voor multi-agent?

Multi-agent systemen zijn zinvol als:

• Het proces uit duidelijk afgebakende stappen bestaat
• Stappen parallel kunnen lopen (tijdwinst)
• Specialisatie per stap de kwaliteit verhoogt
• Het volume hoog genoeg is om de complexiteit te rechtvaardigen

Voor simpele, lineaire taken is één agent met een goede prompt vaak voldoende.

Bouwen in n8n

n8n ondersteunt multi-agent architectuur native via de AI Agent node en subworkflows. De orchestrator draait als hoofd-agent; elke subagent is een aparte subworkflow die via HTTP of de n8n-aanroep aangestuurd wordt.

Conclusie

Multi-agent systemen zijn de standaard voor complexe, meertraps AI-processen. Ze zijn sneller, betrouwbaarder en schaalbaarder dan één grote agent die alles probeert te doen. De architectuur is complexer, maar de output is significant beter.

Meer over AI Agents

• Een AI-agent voor klantenservice die klanten niet wegjaagt
• Welke AI skills heeft dGENIX? Volledig overzicht
• RAG-assistenten, een chatbot die antwoordt op je eigen data

Uit de blog

• Wat MHS nog niet kan, en waarom dat eerlijk in de aankondiging staat
• Van MCP naar MHS: waarom standaarden het echte verhaal zijn
• MHS voor labs en R&D: van weken integreren naar uren

---

dGEN Productions, AI agency en business-automation partner uit Eindhoven. info@dgenproductions.nl · 06-87413056