10 beste AI-agentplatforms in 2026

Beoordelingen van AI-agentplatforms

1. 

   1

   UiPath

   Het beste voor RPA-plus-agentautomatisering binnen ondernemingen

   • Gratis proefperiode van 60 dagen + gratis demo beschikbaar
   • Vanaf $25/maand

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   UiPath is een agentisch automatiseringsplatform dat RPA-robots, orkestratie van meerdere agents, LLM-integratie en controles met menselijke tussenkomst combineert om complexe, meerstaps bedrijfsworkflows te automatiseren.

   Voor wie is UiPath het meest geschikt?

   UiPath is zeer geschikt voor IT- en automatiseringsteams binnen ondernemingen die complexe workflows met meerdere systemen beheren en daarbij verouderde infrastructuur combineren met moderne AI-agents.

   Waarom ik voor UiPath heb gekozen

   UiPath verdient een plek op mijn shortlist omdat geen enkel ander platform in deze categorie RPA-robots en AI-agents op dezelfde manier samenbrengt. Ik vind het geweldig dat Maestro agents, robots en menselijke goedkeuringen binnen één BPMN-workflow orkestreert, zodat je team zowel moderne API's als verouderde systemen zonder API's kan automatiseren. Met Agent Builder kun je logica voor meerdere agents visueel of in code configureren, terwijl de AI Trust Layer elke LLM-aanroep bij providers zoals Azure OpenAI, Anthropic en AWS Bedrock beheert vanuit één gecentraliseerde beleidslaag.

   Belangrijkste functies van UiPath

   • Contextuele onderbouwing: Haalt informatie op uit kennisbanken met machtigings- en toegangsbeheer, met behulp van vectordatabases zoals FAISS en Pinecone voor workflows in RAG-stijl.
   • HITL-besturingselementen van Action Center: Pauzeert de uitvoering van agents op vastgelegde controlepunten, zodat menselijke beoordelaars beslissingen kunnen goedkeuren, afwijzen of bijsturen voordat acties met een hoog risico worden uitgevoerd.
   • Native MCP-toolintegratie: Verbindt agents via vier MCP-integratietypen in Orchestrator met externe systemen: vooraf gebouwde, gecodeerde, opdrachtgebaseerde en externe serveropties.
   • Maestro-casemanagement: Modelleert complexe, adaptieve workflows met fasen, SLA-tracking, escalatieregels en afhandeling van uitzonderingen voor agents, robots en menselijke deelnemers.

   Integraties van UiPath

   UiPath biedt ingebouwde integraties met Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Snowflake, Databricks, Salesforce en CyberArk. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Orkestreert agents, robots en mensen samen
   • Geavanceerde audittrails en governancefuncties
   • Combineert agentische automatisering met verouderde systemen

   Cons:

   • Heeft aanzienlijke hardwarebronnen nodig
   • Beperkte onafhankelijke containerimplementatie
   Learn more about UiPath:

   • Check out UiPath on their website
2. 

   2

   n8n

   Ideaal voor zelf gehoste automatisering met meerdere agenten

   • Gratis proefversie beschikbaar
   • Vanaf €20/maand (jaarlijks gefactureerd)

   Visit Website

   Customer Rating:4.7/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   n8n is een opensourceplatform voor AI-agenten dat een visueel werkvlak voor workflows combineert met ingebouwde ondersteuning voor JavaScript en Python om automatiseringspijplijnen voor één agent en meerdere agenten te bouwen, te orkestreren en te implementeren.

   Voor wie is n8n het meest geschikt?

   n8n is zeer geschikt voor DevOps- en IT-technische teams die volledige controle over hun infrastructuur nodig hebben en AI-agentworkflows op hun eigen servers willen uitvoeren.

   Waarom ik voor n8n heb gekozen

   Ik heb n8n opgenomen in mijn topkeuzes omdat het de enige tool in deze lijst is waarmee je de volledige uitvoeringsomgeving van agenten op je eigen infrastructuur kunt uitvoeren, ook in geïsoleerde netwerkomgevingen, zonder dat gegevens je netwerk verlaten. Vooral de hiërarchische architectuur met coördinerende en uitvoerende agenten spreekt me aan. Hiermee kun je pijplijnen bouwen waarin een coördinerende agent taken delegeert aan gespecialiseerde subagenten voor onderzoek, kwaliteitscontrole of uitvoering. De ingebouwde goedkeuringspoorten waarbij een mens betrokken is, vormen ook een echte onderscheidende factor: je kunt handmatige controlepunten invoegen voordat een risicovolle actie van een agent wordt uitgevoerd.

   Belangrijkste functies van n8n

   • Modelonafhankelijke routering van LLM's: Verbind meerdere aanbieders van LLM's—OpenAI, Anthropic, Gemini en zelf gehoste modellen—binnen één workflow en stuur taken op basis van zelf gedefinieerde logica naar verschillende modellen.
   • Framework voor AI-evaluaties: Voer regressietests vóór implementatie uit op agentworkflows met behulp van echte gegevens om correctheid, tokengebruik en responskwaliteit te volgen voordat je wijzigingen naar productie doorzet.
   • Op Git gebaseerde versiebeheer: Beheer workflowdefinities als code met een volledige versiegeschiedenis, scheiding tussen test- en productieomgevingen en workflowverschillen naast elkaar voor controleerbaar wijzigingsbeheer.
   • Integratie met vectordatabases: Maak rechtstreeks verbinding met Pinecone, Qdrant, Weaviate en andere vectoropslagplaatsen om RAG-pijplijnen te bouwen waarmee agenten interne kennisbanken, documenten en wiki's kunnen doorzoeken.

   Integraties van n8n

   n8n biedt meer dan 500 ingebouwde integratieknooppunten, waaronder OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Salesforce, HubSpot, Slack en GitHub. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Volledig zelf gehost in geïsoleerde netwerkomgevingen
   • Slaat workflowversies rechtstreeks op
   • Beheert zoekopdrachten voor vectordatabases

   Cons:

   • Het visuele werkvlak raakt bij grote workflows onoverzichtelijk
   • De workfloweditor heeft geen functie voor automatisch opslaan
   Learn more about n8n:

   • Check out n8n on their website
3. 

   3

   Kore.ai

   Het beste voor zakelijke multi-agent-IT-automatisering

   • Gratis demo beschikbaar
   • Prijs op aanvraag

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Kore.ai is een zakelijk AI-agentplatform waarmee je multi-agentsystemen kunt bouwen, orkestreren en beheren met behulp van een visuele studio, een gecompileerde declaratieve agenttaal en een door AI gegenereerde agentarchitect.

   Voor wie is Kore.ai het meest geschikt?

   Kore.ai is zeer geschikt voor grote ondernemingen in gereguleerde sectoren—bankwezen, gezondheidszorg, verzekeringen en overheden—die multi-agent-IT-automatisering moeten implementeren met strenge vereisten voor compliance en governance.

   Waarom ik voor Kore.ai heb gekozen

   Ik heb Kore.ai geselecteerd als een van de beste oplossingen omdat het specifiek is gebouwd voor het soort multi-agent-IT-automatisering dat grote ondernemingen daadwerkelijk nodig hebben—denk aan het coördineren van ticketoplossing in ServiceNow, meldingen in BMC Helix en updates in Jira binnen één workflow, zonder handmatige overdrachten. Ik ben vooral onder de indruk van de zes native gecompileerde orkestratiepatronen, waarmee je supervisor-, fan-out- en delegatielogica als eersteklas constructies kunt uitvoeren in plaats van als tijdelijke oplossingen. De door de engine afgedwongen beveiligingsmaatregelen en de FedRAMP-autorisatie op gematigd niveau maken dit de juiste keuze voor gereguleerde omgevingen waar governance niet optioneel is.

   Belangrijkste functies van Kore.ai

   • Agentblauwdruktaal (ABL): Een gecompileerde, declaratieve DSL waarmee je agentdoelen, tools, geheugen en logica voor beveiligingsmaatregelen kunt definiëren als Git-native YAML-artefacten, met volledige ondersteuning voor CI/CD-pijplijnen.
   • Modelhub: Een modelagnostische routeringslaag die OpenAI, Anthropic, Cohere, NVIDIA, Meta LLaMA 2, opensourcemodellen van Hugging Face en configuraties voor eigen modellen ondersteunt.
   • Automatische lus™: Een engine voor continue optimalisatie die de resultaten van agents in productie monitort en prompts, tools en workflows automatisch afstemt zonder handmatige herontwerprondes.
   • Agentbeoordelingen: Een geautomatiseerd testframework dat kwaliteits- en veiligheidsevaluaties voor meerdere scenario's uitvoert, met regressietracking die rechtstreeks in implementatiepijplijnen is geïntegreerd.

   Kore.ai-integraties

   Kore.ai biedt native integraties met ServiceNow, BMC Helix, Jira, Ivanti, Salesforce, SAP, Workday, ADP, Slack en Microsoft Teams. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Agentorkestratiepatronen zijn native gecompileerd
   • Compileert uitvoeringspaden automatisch opnieuw
   • CI/CD-native agentversiebeheer met volledige audittrails

   Cons:

   • Hoge eisen aan platformengineering voor geavanceerd gebruik
   • Het vernieuwen van de kennisbank verloopt niet volledig automatisch
   Learn more about Kore.ai:

   • Check out Kore.ai on their website
4. 

   4

   LangChain LangSmith

   Het beste voor workflows rond agent-observeerbaarheid en -evaluatie

   • Gratis abonnement + gratis demo beschikbaar
   • Vanaf $39/gebruiker/maand

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   LangChain LangSmith is een platform voor AI-agents dat het bouwen van agents, LLM-orkestratie, implementatie in productie en diepgaande observeerbaarheid combineert—waaronder volledige tracevisualisatie, online en offline evaluaties en geautomatiseerde probleemdetectie—in één engineeringgerichte omgeving.

   Voor wie is LangChain LangSmith het meest geschikt?

   LangChain LangSmith is geschikt voor AI-engineeringteams die diepgaand inzicht nodig hebben in het gedrag van agents gedurende de volledige ontwikkelingslevenscyclus—van lokaal testen tot monitoring in productie.

   Waarom ik voor LangChain LangSmith heb gekozen

   LangChain LangSmith staat op mijn shortlist omdat geen ander platform voor AI-agents kan tippen aan de diepgang van de observeerbaarheids- en evaluatietools. Ik vind het geweldig dat SmithDB volledige stapsgewijze tracevisualisatie biedt voor elke toolaanroep en LLM-beslissing, en dat LangSmith Engine productiefouten elke zes uur automatisch clustert, hoofdoorzaken identificeert en een GitHub-PR met een voorgestelde oplossing kan openen. In combinatie met zowel offline als online evaluatiepijplijnen kan mijn team regressies vóór implementatie opsporen en het gedrag van agents die in productie actief zijn beoordelen.

   Belangrijkste functies van LangChain LangSmith

   • LangSmith Sandboxes: Voer door agents gegenereerde code uit in tijdelijke microVM's met volledige roottoegang, Docker-ondersteuning en koude starts van minder dan een seconde voor geïsoleerde uitvoering op schaal.
   • LangSmith Fleet: Een agentbouwer zonder code waarin niet-technische gebruikers agents kunnen maken, configureren en implementeren in Slack, Teams of Gmail met behulp van vooraf gebouwde sjablonen.
   • LLM-gateway: Stuurt LLM-verkeer via een gecentraliseerde LangSmith-laag door naar verschillende providers, zodat je routering van modellen per agent en inzicht in kosten op één plek krijgt.
   • Geheugenopslag: Biedt agents persistent langetermijngeheugen met semantische zoekfunctie voor verschillende sessies, met API's voor kortetermijn- en langetermijngeheugen die in de runtime voor implementatie zijn ingebouwd.

   Integraties van LangChain LangSmith

   LangChain LangSmith biedt ingebouwde integraties met OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Slack, Microsoft Teams, Gmail, Google Calendar, GitHub, Linear en Tavily, plus ingebouwde ondersteuning voor open standaarden zoals MCP, A2A, Agent Protocol en OpenTelemetry. Het biedt een SDK en API voor aangepaste integraties, maakt verbinding met elke externe MCP-server en ondersteunt BYOC-implementatie op AWS, GCP en Azure.

   Pros and Cons

   Pros:

   • De meest diepgaande tracevisualisatie en dashboards voor agents
   • Ingebouwde geautomatiseerde detectie van hoofdoorzaken van problemen
   • Mogelijkheden voor het bouwen van agents met pro-code en zonder code

   Cons:

   • Volledige functionaliteit is sterk gekoppeld aan de LangChain-stack
   • Voor integratie is de Python- of JS/TS-SDK vereist
   Learn more about LangChain LangSmith:

   • Check out LangChain LangSmith on their website
5. 

   5

   NiCE Cognigy.AI

   Beste voor grootschalige implementaties van CX-agenten in ondernemingen

   • Gratis demo beschikbaar
   • Prijs op aanvraag

   Visit Website

   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   NiCE Cognigy.AI is een enterpriseplatform voor AI-agenten voor implementaties in contactcenters, dat een visuele agentbouwer met weinig code, orkestratie van meerdere LLM's, ingebouwde RAG en coördinatie van meerdere agenten via spraak- en digitale kanalen combineert.

   Voor wie is NiCE Cognigy.AI het meest geschikt?

   NiCE Cognigy.AI is ontwikkeld voor grote ondernemingen in gereguleerde sectoren die AI-agenten willen implementeren voor klantenservice- en contactcenteractiviteiten met grote volumes.

   Waarom ik voor NiCE Cognigy.AI heb gekozen

   NiCE Cognigy.AI staat op mijn shortlist omdat geen enkel ander platform dat ik heb getest implementaties van enterprise-CX-agenten op de schaal van Cognigy aankan—Lufthansa verwerkt er jaarlijks 16 miljoen AI-interacties mee en DHL heeft meer dan 30 miljoen service-interacties geautomatiseerd. Ik ben vooral te spreken over de architectuur van samengestelde AI, die autonoom redeneren met LLM's combineert met deterministische, op regels gebaseerde werkstromen binnen één agentgesprek, zodat compliancekritieke stappen nooit worden overgedragen aan onvoorspelbaar agentisch gedrag. Het AI-operationscentrum biedt realtime-observeerbaarheid voor LLM-latentie, NLU-scores en de prestaties van Knowledge AI-query's, met automatische overschakeling naar secundaire modellen wanneer primaire modellen uitvallen of snelheidslimieten bereiken.

   Belangrijkste functies van NiCE Cognigy.AI

   • Routing van meerdere LLM's: Wijs per agenttaak verschillende LLM's toe, met één klik overschakelen tussen modellen en automatische overschakeling naar secundaire modellen tijdens storingen of wanneer snelheidslimieten worden bereikt.
   • Knowledge AI (ingebouwde RAG): Verwerk pdf's, FAQ's, interne wiki's en webcontent via vectorzoeken om generatieve antwoorden te leveren die zijn gebaseerd op geverifieerde kennisbronnen binnen de onderneming.
   • Ondersteuning voor MCP-clients en -servers: Maak als client verbinding met externe, via MCP beschikbaar gemaakte hulpmiddelen en stel Cognigy-werkstromen beschikbaar als MCP-hulpmiddelen voor externe AI-systemen zoals Claude en ChatGPT.
   • Agentassistent: Bied menselijke agenten live AI-ondersteuning via spraak- en chatkanalen, waaronder realtimebegeleiding, geautomatiseerde afrondingen en het direct ophalen van kennis tijdens live-interacties.

   Integraties van NiCE Cognigy.AI

   NiCE Cognigy.AI biedt ingebouwde integraties met OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Mistral AI, Genesys, Confluence en Salesforce. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Routeert taken tussen gespecialiseerde instanties
   • Authenticeert zakelijke gebruikers veilig
   • Realtime AI-operationscentrum voor observeerbaarheid

   Cons:

   • Geen zelfbedieningspilot of instappunt voor het mkb
   • Primair ontwikkeld voor automatisering van contactcenters
   Learn more about NiCE Cognigy.AI:

   • Check out NiCE Cognigy.AI on their website
6. 

   6

   LangChain LangGraph

   Ideaal voor grafiekgebaseerde orkestratie van meerdere agents

   • Gratis abonnement + gratis proefperiode + gratis demo beschikbaar
   • Vanaf $39/gebruiker/maand

   Visit Website

   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   LangChain LangGraph is een grafiekgebaseerd AI-agentframework dat statusbehoudende werkstromen met meerdere stappen voor agents, orkestratie van meerdere agents, besturing met een mens-in-de-lus en langetermijngeheugenbeheer ondersteunt in Python- en JavaScript/TypeScript-omgevingen.

   Voor wie is LangChain LangGraph het meest geschikt?

   LangChain LangGraph is zeer geschikt voor technische teams die complexe, statusbehoudende AI-agents bouwen die nauwkeurige controle over werkstromen met meerdere stappen en coördinatie van meerdere agents vereisen.

   Waarom ik voor LangChain LangGraph heb gekozen

   LangChain LangGraph staat op mijn shortlist omdat het model StateGraph je expliciete controle per knooppunt geeft over hoe agents redeneren, vertakken, opnieuw proberen en lussen—iets wat lineaire frameworks op basis van ketens eenvoudigweg niet kunnen evenaren. Ik ben vooral te spreken over de architectuur met supervisors en uitvoerders voor orkestratie van meerdere agents, waarbij een agent op het hoogste niveau taken opsplitst en delegeert aan gespecialiseerde subagents die parallel worden uitgevoerd. Ingebouwde controlepunten bij elk grafiekknooppunt zorgen ervoor dat langlopende agents kunnen pauzeren voor menselijke goedkeuring, kunnen doorgaan na een fout of naar een eerdere status kunnen terugkeren voor foutopsporing.

   Belangrijkste functies van LangChain LangGraph

   • LangSmith-tracering: Legt gedistribueerde traceringen vast van elke stap van de agent, elke aanroep van een LLM en elke toolaanroep, zodat je precies kunt inspecteren wat er binnen een actieve agent is gebeurd.
   • Onderbrekingspoorten met een mens-in-de-lus: Pauzeert de uitvoering van agents bij gedefinieerde grafiekknooppunten om menselijke goedkeuring of invoer te vragen voordat naar de volgende stap wordt gegaan.
   • Langetermijngeheugenopslag: Bewaart de status van agents en de gesprekscontext tussen sessies met behulp van een ingebouwde geheugenopslag met ondersteuning voor semantisch zoeken.
   • LangGraph Studio: Een visuele IDE voor het in realtime inspecteren, debuggen en itereren van uitvoeringsgrafieken van agents tijdens de ontwikkeling.

   Integraties van LangChain LangGraph

   LangChain LangGraph biedt eigen integraties met OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, PostgreSQL en Redis. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Nauwkeurige controle over agentwerkstromen
   • Slaat semantische historische interacties op
   • Onderbrekingspoorten met een mens-in-de-lus als eersteklasfunctie

   Cons:

   • Een vooraf gedefinieerd ontwerp van de statische grafiekstatus is vereist
   • Hoge schaal kan geheugenproblemen veroorzaken
   Learn more about LangChain LangGraph:

   • Check out LangChain LangGraph on their website
7. 

   7

   Relevance AI

   Het meest geschikt voor ontwikkeling zonder code van werkruimten met meerdere agents

   • Gratis demo beschikbaar
   • Prijs op aanvraag

   Visit Website

   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Relevance AI is een AI-agentplatform dat is opgebouwd rond een visueel canvas voor meerdere agents, waarmee je autonome agentwerkteams kunt ontwerpen, implementeren en beheren, met ingebouwde LLM-orkestratie, een integratiebibliotheek met meer dan 2.700 integraties, hybride RAG-geheugen en een ingebouwd systeem voor evaluatie en monitoring.

   Voor wie is Relevance AI het meest geschikt?

   Relevance AI is zeer geschikt voor operationele en automatiseringsteams die werkstromen met meerdere agents willen implementeren zonder vanaf nul infrastructuurcode te hoeven schrijven.

   Waarom ik voor Relevance AI heb gekozen

   Ik heb Relevance AI gekozen als een van de beste opties, omdat je met het visuele canvas voor werkstromen complete pijplijnen met meerdere agents kunt samenstellen zonder ook maar één regel infrastructuurcode te schrijven. Je kunt gespecialiseerde agents verbinden met vastgelegde overdrachten, parallelle uitvoerstromen en ingebouwde goedkeuringspoorten, allemaal via een interface met slepen en neerzetten. Ik vind het ook geweldig dat elke agent wordt geleverd met een automatisch gegenereerde evaluatiesuite die live productieruns beoordeelt en voorkomt dat versies met fouten worden geïmplementeerd.

   Belangrijkste functies van Relevance AI

   • Hybride RAG-geheugen: Verbind agents met interne kennisbanken via semantisch zoeken, met automatische synchronisatie met Google Drive, SharePoint, Notion en Confluence.
   • Uitvoering van code in een afgeschermde testomgeving: Voer Python en JavaScript rechtstreeks uit binnen de toolstappen van agents in een geïsoleerde testomgeving.
   • LLM-routering: Stuur taken door naar meerdere aanbieders—waaronder Anthropic, OpenAI en Google—met terugvalmodellen en per taak geoptimaliseerde modelselectie op basis van kosten.
   • Goedkeuringspoorten met menselijke tussenkomst: Pauzeer de uitvoering van agents bij configureerbare controlepunten, zodat mensen goedkeuring kunnen geven voordat acties met grote gevolgen worden uitgevoerd.

   Integraties van Relevance AI

   Relevance AI biedt ingebouwde integraties met Salesforce, HubSpot, Slack, Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, GitHub, Snowflake en DataDog. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Visueel canvas voor werkstromen met meerdere agents
   • Geïntegreerde evaluatiepoorten en versiebeheer voor agents
   • Biedt veilige omgevingen voor het uitvoeren van scripts

   Cons:

   • GTM- en verkoopsjablonen domineren de gebruiksscenario's
   • Geen optie voor zelfhosting of implementatie op locatie
   Learn more about Relevance AI:

   • Check out Relevance AI on their website
8. 

   8

   CrewAI

   Het beste voor Python-native samenwerking tussen meerdere agents

   • Gratis abonnement + gratis proefversie beschikbaar
   • Prijzen op aanvraag

   Visit Website

   Customer Rating:4.2/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   CrewAI is een AI-agentplatform voor Python waarmee je multi-agentsystemen kunt bouwen, orkestreren en implementeren met behulp van een codegerichte SDK, een visuele studio-editor en een reeks tools voor geheugenbeheer, LLM-routering en workflowautomatisering.

   Voor wie is CrewAI het meest geschikt?

   CrewAI is zeer geschikt voor engineeringteams die multi-agent-AI-systemen in Python moeten bouwen en beheren, vooral binnen organisaties met compliance- of beveiligingsvereisten.

   Waarom ik voor CrewAI heb gekozen

   Ik heb CrewAI gekozen als een van de beste oplossingen omdat het in de eerste plaats voor Python is ontwikkeld. Dat betekent dat agentdefinities, toolkoppelingen en orkestratielogica allemaal in code staan die je team al versieert en beoordeelt. Ik vind het vooral prettig dat het Crews (autonome agents op basis van rollen die taken onderling delegeren) scheidt van Flows (deterministische, gebeurtenisgestuurde pipelines met voorwaardelijke vertakkingen en getypeerde status), zodat je beide patronen binnen één runtime kunt combineren, afhankelijk van hoeveel autonomie een bepaalde workflow nodig heeft.

   Belangrijkste functies van CrewAI

   • LLM-routering per agent: Wijs aan elke agent in een crew een andere LLM toe, inclusief een afzonderlijk model dat specifiek bedoeld is voor tool- en functieaanroepen.
   • Controlepunten met menselijke tussenkomst: De decorator @human_feedback pauzeert de uitvoering van een flow op vooraf bepaalde controlepunten, zodat een mens kan beoordelen, overschrijven of goedkeuren voordat de volgende stap wordt uitgevoerd.
   • Repository met connectors voor ondernemingen: Vooraf gebouwde connectors voor Salesforce, Jira, Snowflake, Microsoft 365, Google Workspace, Slack en Zendesk sturen rechtstreeks echte systeemgegevens naar agentworkflows.
   • PII-redactie tijdens runtime: Een governance-hook verwijdert automatisch persoonlijk identificeerbare informatie bij elke LLM- en toolaanroep voordat gegevens je omgeving verlaten.

   Integraties van CrewAI

   CrewAI biedt native integraties met Salesforce, HubSpot, Snowflake, Jira, Zendesk, Slack, Gmail, Microsoft 365, Teams en Google Workspace. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Native Python-SDK met code- en visuele builder
   • Hiërarchische geheugenstructuur met samengestelde scoring
   • LLM-toewijzing per agent voor geavanceerde orkestratie

   Cons:

   • Verbruikt veel lokaal geheugen
   • Voor complexe automatiseringsconfiguraties zijn sterke Python-vaardigheden vereist
   Learn more about CrewAI:

   • Check out CrewAI on their website
9. 

   9

   Microsoft Foundry

   Beste keuze voor implementaties met meerdere agenten binnen het Microsoft-ecosysteem

   • Gratis proefperiode van 30 dagen + gratis demo beschikbaar
   • Prijs op aanvraag

   Visit Website

   

   Microsoft Foundry is een AI-agentplatform gebouwd op Azure waarmee je agenten kunt bouwen, implementeren en orkestreren met behulp van een catalogus van meer dan 10.000 modellen, werkstromen met meerdere agenten en ingebouwde integraties binnen het Microsoft-ecosysteem.

   Voor wie is Microsoft Foundry het meest geschikt?

   Microsoft Foundry is geschikt voor IT- en technische teams binnen ondernemingen die al op Azure werken en werkstromen met meerdere AI-agenten binnen het Microsoft-ecosysteem moeten bouwen en orkestreren.

   Waarom ik voor Microsoft Foundry heb gekozen

   Microsoft Foundry staat op mijn shortlist vanwege de diepgaande integratie met het Azure-ecosysteem voor implementaties met meerdere agenten. Ik vind het geweldig dat verbonden agenten de ene agent een andere agent laten aanroepen als gespecialiseerde subagent, zodat je iets als een IT-incidentresponswerkstroom kunt opsplitsen in afzonderlijke agenten die detectie, diagnose en herstel parallel uitvoeren. Het agentframework voegt daar planning en het bijhouden van taken aan toe, zodat langdurige autonome uitvoeringen op koers blijven zonder voortdurende menselijke tussenkomst.

   Belangrijkste functies van Microsoft Foundry

   • Klassement voor modelbenchmarks: Vergelijk meer dan 10.000 modellen naast elkaar op kwaliteit, latentie, doorvoer en kosten voordat je een implementatie kiest.
   • Adversariële tests met PyRIT: Voer geautomatiseerde adversariële simulaties uit op je agenten om kwetsbaarheden op het gebied van veiligheid en beveiliging aan het licht te brengen voordat je naar productie gaat.
   • Vooraf toegewezen doorvoereenheden (PTUs): Reserveer op maand- of jaarbasis speciale modelverwerkingscapaciteit voor voorspelbare latentie bij werklasten met een hoog volume.
   • Entra-identiteit per agent: Elke gehoste agent krijgt automatisch een eigen Microsoft Entra-identiteit, waardoor je toegangsbeheer op het niveau van individuele agenten nauwkeurig kunt regelen.

   Integraties van Microsoft Foundry

   Microsoft Foundry biedt ingebouwde integraties met Microsoft 365, Teams, SharePoint, Fabric, Entra, Cosmos DB, Key Vault, Azure Functions en GitHub. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Geïntegreerde orkestratie van meerdere agenten met A2A-protocol
   • Ingebouwd MSC/LLM-modelbenchmarkklassement
   • Entra-identiteit per agent maakt nauwkeurig toegangsbeheer mogelijk

   Cons:

   • Geen ingebouwd noodherstel voor de status van agenten
   • Vereist bedrijfseigen cloudinfrastructuur
   Learn more about Microsoft Foundry:

   • Check out Microsoft Foundry on their website
10. 

    10

    Agent Development Kit (ADK)

    Het meest geschikt voor multi-agentorkestratie op Google Cloud

    • Gratis demo beschikbaar
    • Prijs op aanvraag

    Visit Website

    

    Google ADK is een open-source AI-agentframework met code als uitgangspunt en SDK's voor meerdere talen (Python, TypeScript, Go, Java en Kotlin) voor het bouwen, evalueren en implementeren van afzonderlijke agents, multi-agentpijplijnen en grafiekgebaseerde workflows met ingebouwde ondersteuning voor MCP, het A2A-protocol en uitvoering van code in een sandbox.

    Voor wie is de Agentontwikkelingskit (ADK) het meest geschikt?

    ADK is zeer geschikt voor engineeringteams die al infrastructuur op Google Cloud gebruiken en die productieklare multi-agentsystemen op schaal willen bouwen en orkestreren.

    Waarom ik voor de Agentontwikkelingskit (ADK) heb gekozen

    ADK staat op mijn shortlist vanwege de natuurlijke manier waarop het multi-agentorkestratie op Google Cloud-infrastructuur afhandelt. Ik vind het geweldig dat ADK 2.0 grafiekgebaseerde en collaboratieve workflowpatronen introduceerde, waarbij een coördinatoragent dynamisch taken delegeert aan gespecialiseerde subagents. Zo kunnen teams complexe IT- en DevOps-pijplijnen verdelen over agents die specifiek voor bepaalde doeleinden zijn ontworpen. Dankzij modeltoewijzing per agent draait elke subagent het juiste model voor zijn taak, en met native ondersteuning voor het A2A-protocol kunnen deze agents over verschillende frameworks heen met elkaar communiceren zonder aangepaste koppelingen.

    Belangrijkste functies van de Agentontwikkelingskit (ADK)

    • Ondersteuning voor SDK's in meerdere talen: Bouw agents in Python, TypeScript, Go, Java of Kotlin met consistente API's in alle vijf talen.
    • ADK-evaluatieframework: Voer testbestanden, evalsets en conformiteitsevaluaties uit met beoordeling door een LLM als beoordelaar, detectie van hallucinaties en geautomatiseerde gebruikerssimulatie voor het testen van de betrouwbaarheid van productie-agents.
    • Controles met een mens in de lus: Pauzeer en hervat de uitvoering van agents midden in een workflow met RequestedInput-gebeurtenissen en bevestigingsstromen voor tools voordat acties met een hoog risico worden uitgevoerd.
    • Uitvoering van code in een sandbox: Voer door agents gegenereerde code en shellopdrachten uit in geïsoleerde sandboxes aan de serverzijde via de tool voor code-uitvoering, de Daytona-integratie of de Bash-tool.

    Integraties van de Agentontwikkelingskit (ADK)

    De Agentontwikkelingskit biedt native integraties met Gemini, Claude, BigQuery, Firestore, Datadog, Jira, Confluence, Cloud Run en GKE. Er is een API beschikbaar voor aangepaste integraties.

    Pros and Cons

    Pros:

    • SDK's voor meerdere talen: Python, Go, Java, TypeScript en Kotlin
    • Interpreteert lokale shellopdrachten veilig
    • Native ondersteuning voor open communicatieprotocollen voor agents

    Cons:

    • Statusbeheer in agents met meerdere beurten is complex
    • De meeste productie-implementaties blijven beperkt tot Google Cloud
    Learn more about Agent Development Kit (ADK):

    • Check out Agent Development Kit (ADK) on their website