Home/Mindbreeze/Agentic AI en Context Engineering
Mindbreeze · Agentic AIAgentic AI begint met de juiste context
Agentic AI is maar zo effectief als de kwaliteit van de data en context die ze krijgt. De juiste informatie op het juiste moment beperkt het tokenverbruik en verkleint het risico op hallucinaties.
Illustratief voorbeeld
In het kort
Agentic AI is maar zo effectief als de kwaliteit van de data en context die ze krijgt. Mindbreeze InSpire voert een semantische pipeline, relevantiemodel, RAG en feitenextractie uit voordat er data bij het LLM komt. Dat is Context Engineering: AI-agents werken met een kleine set zeer relevante, vooraf geverifieerde feiten, niet met alle ruis eromheen. Elke actie van een agent is traceerbaar, respecteert de toegangsrechten en steunt op geverifieerde bedrijfsdata. SoftAdvice, de Mindbreeze-partner in de Benelux, ontwerpt het datafundament, koppelt de bronnen en bouwt samen met uw team de eerste use cases.
Efficiëntie en kostenbeheersing met AI die relevantie voorop zet
Mindbreeze InSpire voert een semantische pipeline, relevantiemodel, RAG en feitenextractie uit voordat er data bij het LLM komt (Context Engineering). AI-agents werken met een kleine set zeer relevante, vooraf geverifieerde feiten, niet met alle ruis eromheen.
AI-agents werken achter de Mindbreeze Insight Touchpoints: medewerkers focussen op het doel, Mindbreeze zet automatisch de juiste agents, tools en bedrijfsbronnen in.
Over Mindbreeze Insight Touchpoints- Lager tokenverbruik en lagere kosten
- Snellere responstijden
- Hogere nauwkeurigheid
- Schaalbaarheid
- Vrije keuze van model
Hoe AI-agents het werk gedaan krijgen
Tools
AI-agents zijn gekoppeld aan bedrijfsbronnen, API’s en bedrijfssystemen. Ze verzamelen informatie, starten workflows en kiezen voor elke taak de juiste tools.
Geheugen
Agents houden bij wat al gebeurd is, onthouden de kern van elke interactie en putten daaruit bij een nieuwe uitdaging.
Planning
Een AI-agent splitst grote doelen op in kleinere, haalbare stappen en bepaalt wat er daarna moet gebeuren, zonder op menselijke sturing te wachten.
Taken zelfstandig uitvoeren
AI-agents voeren taken in meerdere stappen uit, zoals opzoeken, vergelijken, opstellen en samenvatten, zonder dat iemand het werk tussen tools moet doorgeven.
Orkestratie over systemen heen
In plaats van te wisselen tussen CRM, ERP, intranet en netwerkschijven, werken AI-agents over alle gekoppelde systemen heen vanuit één toegangspunt.
Beheerde en controleerbare AI
Elke actie van een agent is traceerbaar, respecteert de toegangsrechten en steunt op geverifieerde bedrijfsdata, ook in sectoren met strenge compliance-eisen.
Redeneren op basis van eigen kennis
AI-agents redeneren over de werkelijke knowledge graph en documenten van uw organisatie, niet over algemene webdata. Dat verkleint het risico op hallucinaties en verhoogt het vertrouwen.
De technologie achter betrouwbare agents
RAG en Agentic RAG
Retrieval Augmented Generation helpt om nauwkeurige, onderbouwde antwoorden te geven op basis van betrouwbare bedrijfsdata. Met Agentic RAG gaat Mindbreeze InSpire verder dan eenvoudige antwoorden: het redeneert over informatie heen, haalt de juiste inhoud op en helpt gebruikers complexe taken af te ronden.
Multi-agentsystemen
Een multi-agentsysteem brengt gespecialiseerde AI-agents samen die elk aan een deel van een taak werken. De ene agent haalt relevante informatie op, een andere analyseert of vergelijkt inhoud, een volgende controleert context en toegangsrechten, en nog een andere start een workflow of bereidt de volgende actie voor.
Knowledge graph
Door een verbonden beeld van de bedrijfskennis te maken, herkent Mindbreeze InSpire de verbanden tussen mensen, documenten, systemen en onderwerpen in de hele organisatie. Door relevante datapunten te koppelen, vinden teams sneller inzichten en krijgen ze antwoorden die het volledige beeld van hun bedrijfskennis weerspiegelen.
Vragen over agentic AI
Wat is Context Engineering?
Agentic AI is maar zo effectief als de kwaliteit van de data en context die ze krijgt. Mindbreeze InSpire voert een semantische pipeline, relevantiemodel, RAG en feitenextractie uit voordat er data bij het LLM komt, zodat AI-agents werken met een kleine set zeer relevante, vooraf geverifieerde feiten. Dat beperkt het tokenverbruik en verkleint het risico op hallucinaties.
Wat is Retrieval Augmented Generation (RAG)?
RAG, of retrieval-augmented generation, is een methode die de kwaliteit verbetert van teksten die grote taalmodellen genereren. Eerst wordt relevante informatie opgehaald uit een databank of een set documenten, daarna wordt op basis van die informatie tekst gegenereerd.
Hoe kan een organisatie hallucinaties beperken?
Door bedrijfskennis die Mindbreeze ophaalt te combineren met het brede taalbegrip van een groot taalmodel. De resultaten steunen dan op juiste en relevante bedrijfsinformatie, en Mindbreeze levert de feitelijke basis voor het antwoord, zodat elk antwoord makkelijk te controleren is.
Is Mindbreeze beperkt tot één AI-leverancier?
Nee. Mindbreeze werkt over meerdere AI-ecosystemen heen, zodat u niet vastzit aan één leverancier.
Wat is een groot taalmodel (LLM)?
Grote taalmodellen (LLM’s) zijn AI-modellen die getraind zijn op een grote hoeveelheid inhoud, zodat ze natuurlijke taal begrijpen en menselijke antwoorden en dialogen kunnen genereren.
Meer over Mindbreeze
Mindbreeze InSpire
De intelligentie achter betrouwbare Enterprise AI: één beheerd kennisfundament over al uw systemen heen.
Lees meerMindbreeze Insight Workplace
Mindbreeze Insight Touchpoints en Mindbreeze Insight Journeys: betrouwbare AI-agents en beheerde workflows, gebaseerd op uw bedrijfsdata.
Lees meerDeploymentopties en beveiliging
Cloud, hybride of on-premises, met beveiliging op ondernemingsniveau en toegangsrechten bij elke vraag.
Lees meerWelke vraag moet uw eerste AI-agent beantwoorden?
Laten we samen kijken naar uw bronnen en uw eerste use case.