Voor elk doel een andere agent.

Claude van Anthropic is het brein achter de meeste agents die ik bouw: sterk in redeneren, trouw aan instructies en veilig binnen de grenzen die je stelt.

In een agentic systeem bepaalt het taalmodel de kwaliteit van elke beslissing. Daarom kies ik per taak het best passende model, met Claude als standaard.

De GPT-modellen van OpenAI zet ik in voor specifieke taken waar ze uitblinken: audio omzetten naar tekst (transcriptie), beeldherkenning en embeddings voor de kennisbank.

Geen enkel model is overal het best in. Door per taak te kiezen krijg je betere resultaten voor hetzelfde geld.

Gemini van Google zet ik in voor de zwaarste researchtaken: compliance- en risk-vraagstukken waar tientallen bronnen, richtlijnen en documenten tegelijk overzien moeten worden.

Dankzij het grote werkgeheugen kan Gemini complete dossiers in één keer doorgronden. In multi-agent systemen werkt het naast Claude: elk model doet waar het het best in is.

LangChain is het framework dat de losse onderdelen verbindt: het taalmodel, jouw kennisbank, de tools en de controlestappen worden één geheel met een voorspelbare structuur.

Het is open source en breed gedragen. Jouw systeem is daardoor overdraagbaar: elke ontwikkelaar met LangChain-ervaring kan ermee verder.

Voor complexe vragen is niet de data zelf maar het verband interessant: klant → order → product → leverancier. Neo4j legt die verbanden vast als een netwerk (graph), zodat een agent kan redeneren over relaties in plaats van losse records.

Ik zet Neo4j in voor kennisgrafen naast RAG: de agent vindt dan niet alleen de juiste passage, maar begrijpt ook hoe begrippen samenhangen. Sterk bij compliance-vraagstukken, waar alles met alles samenhangt.

Eén agent is handig, een team van agents is krachtig, maar dan moet er wél iets zijn dat het geheel dirigeert. Paperclip verdeelt het werk over gespecialiseerde agents, bewaakt wachtrijen en houdt de status van elke taak bij.

Ik gebruik het als ruggengraat voor multi-agent systemen, zoals documentgeneratie waarbij een onderzoeker, een schrijver en een controleur samenwerken aan één resultaat.

Supabase is de open source database waar jouw data en kennisbank leven: een volwaardige Postgres-database met pgvector voor zoeken op betekenis (RAG), in jouw eigen account.

Omdat het open source is en in jouw account draait, zit je nergens aan vast. Hosting in de EU is standaard mogelijk.

n8n koppelt je systemen aan elkaar en voert de workflows uit: van mailbox naar database, van formulier naar factuur. De flows zijn visueel, dus je kunt zelf zien wat er gebeurt.

Het is open source en zelf te hosten. Jouw data stroomt dus door jouw eigen server, niet door een Amerikaanse tussenpartij.

Werk je al in Microsoft 365, dan is Copilot de laagdrempelige start: mails samenvatten in Outlook, concepten schrijven in Word, analyses in Excel. Ik help bij een verstandige inrichting.

Het verschil met mijn agents: Copilot assisteert jóu terwijl je werkt, een agent voert complete processen zélf uit. Ze werken prima naast elkaar, elk voor hun eigen soort werk.

Agents koppelen rechtstreeks aan Outlook, SharePoint, OneDrive en Teams via de officiële Microsoft-koppelingen. Een offerte-agent leest de mailbox, een kennisbank-agent doorzoekt SharePoint.

Alles blijft binnen jouw eigen Microsoft-omgeving en rechtenstructuur: wie iets niet mag zien, ziet het via de agent ook niet.

Voor organisaties met strengere eisen draai ik agents en data op Azure: binnen jouw eigen tenant, in EU-datacenters, met enterprise-beveiliging en toegangsbeheer.

Ook de taalmodellen zelf kunnen via Azure draaien, zodat je data het Microsoft-contract nooit verlaat. Voor AVG-gevoelige toepassingen vaak de doorslaggevende keuze.

Zapier verbindt duizenden apps zonder maatwerk: een nieuwe klant in je CRM zet automatisch een taak in je planning, een formulier vult je mailinglijst.

Voor eenvoudige koppelingen is dit sneller en goedkoper dan bouwen. Waar de regels complexer worden, neemt een agent het over. Ik kies per koppeling wat past.

Airtable voelt als een spreadsheet maar werkt als een database. Voor voorraad, klantdata en planning is het vaak het ideale startpunt: iedereen snapt het meteen.

Agents lezen en schrijven er rechtstreeks in. Groeit je data uit Airtable, dan verhuizen we naar een zwaardere database zoals Supabase of Neo4j, zonder je proces om te gooien.

Claude van Anthropic is het brein achter de meeste agents die ik bouw: sterk in redeneren, trouw aan instructies en veilig binnen de grenzen die je stelt.

In een agentic systeem bepaalt het taalmodel de kwaliteit van elke beslissing. Daarom kies ik per taak het best passende model, met Claude als standaard.

De GPT-modellen van OpenAI zet ik in voor specifieke taken waar ze uitblinken: audio omzetten naar tekst (transcriptie), beeldherkenning en embeddings voor de kennisbank.

Geen enkel model is overal het best in. Door per taak te kiezen krijg je betere resultaten voor hetzelfde geld.

Gemini van Google zet ik in voor de zwaarste researchtaken: compliance- en risk-vraagstukken waar tientallen bronnen, richtlijnen en documenten tegelijk overzien moeten worden.

Dankzij het grote werkgeheugen kan Gemini complete dossiers in één keer doorgronden. In multi-agent systemen werkt het naast Claude: elk model doet waar het het best in is.

LangChain is het framework dat de losse onderdelen verbindt: het taalmodel, jouw kennisbank, de tools en de controlestappen worden één geheel met een voorspelbare structuur.

Het is open source en breed gedragen. Jouw systeem is daardoor overdraagbaar: elke ontwikkelaar met LangChain-ervaring kan ermee verder.

Voor complexe vragen is niet de data zelf maar het verband interessant: klant → order → product → leverancier. Neo4j legt die verbanden vast als een netwerk (graph), zodat een agent kan redeneren over relaties in plaats van losse records.

Ik zet Neo4j in voor kennisgrafen naast RAG: de agent vindt dan niet alleen de juiste passage, maar begrijpt ook hoe begrippen samenhangen. Sterk bij compliance-vraagstukken, waar alles met alles samenhangt.

Eén agent is handig, een team van agents is krachtig, maar dan moet er wél iets zijn dat het geheel dirigeert. Paperclip verdeelt het werk over gespecialiseerde agents, bewaakt wachtrijen en houdt de status van elke taak bij.

Ik gebruik het als ruggengraat voor multi-agent systemen, zoals documentgeneratie waarbij een onderzoeker, een schrijver en een controleur samenwerken aan één resultaat.

Supabase is de open source database waar jouw data en kennisbank leven: een volwaardige Postgres-database met pgvector voor zoeken op betekenis (RAG), in jouw eigen account.

Omdat het open source is en in jouw account draait, zit je nergens aan vast. Hosting in de EU is standaard mogelijk.

n8n koppelt je systemen aan elkaar en voert de workflows uit: van mailbox naar database, van formulier naar factuur. De flows zijn visueel, dus je kunt zelf zien wat er gebeurt.

Het is open source en zelf te hosten. Jouw data stroomt dus door jouw eigen server, niet door een Amerikaanse tussenpartij.

Werk je al in Microsoft 365, dan is Copilot de laagdrempelige start: mails samenvatten in Outlook, concepten schrijven in Word, analyses in Excel. Ik help bij een verstandige inrichting.

Het verschil met mijn agents: Copilot assisteert jóu terwijl je werkt, een agent voert complete processen zélf uit. Ze werken prima naast elkaar, elk voor hun eigen soort werk.

Agents koppelen rechtstreeks aan Outlook, SharePoint, OneDrive en Teams via de officiële Microsoft-koppelingen. Een offerte-agent leest de mailbox, een kennisbank-agent doorzoekt SharePoint.

Alles blijft binnen jouw eigen Microsoft-omgeving en rechtenstructuur: wie iets niet mag zien, ziet het via de agent ook niet.

Voor organisaties met strengere eisen draai ik agents en data op Azure: binnen jouw eigen tenant, in EU-datacenters, met enterprise-beveiliging en toegangsbeheer.

Ook de taalmodellen zelf kunnen via Azure draaien, zodat je data het Microsoft-contract nooit verlaat. Voor AVG-gevoelige toepassingen vaak de doorslaggevende keuze.

Zapier verbindt duizenden apps zonder maatwerk: een nieuwe klant in je CRM zet automatisch een taak in je planning, een formulier vult je mailinglijst.

Voor eenvoudige koppelingen is dit sneller en goedkoper dan bouwen. Waar de regels complexer worden, neemt een agent het over. Ik kies per koppeling wat past.

Airtable voelt als een spreadsheet maar werkt als een database. Voor voorraad, klantdata en planning is het vaak het ideale startpunt: iedereen snapt het meteen.

Agents lezen en schrijven er rechtstreeks in. Groeit je data uit Airtable, dan verhuizen we naar een zwaardere database zoals Supabase of Neo4j, zonder je proces om te gooien.