Wat is Agentic AI eigenlijk

Agentic AI is software die niet alleen antwoordt maar ook handelt. Het observeert, plant, kiest tools, voert stappen uit en leert van het resultaat. Waar klassieke generatieve AI vooral tekst of beeld maakt, lost Agentic AI meerstaps taken op in een echte werkomgeving.

Een korte geschiedenis in drie golven

1. Doorbraak van toolgebruik
   Met function calling konden modellen veilige functies aanroepen. Denk aan het ophalen van data, schrijven naar een systeem of een e mail opstellen met parameters. Dit maakte AI praktisch in te bedden in processen en apps. ‍
2. Autonomie als experiment
   Projecten als AutoGPT lieten zien dat je doelen kunt zetten die de AI zelf in taken opsplitst, met herhaalde webstappen en geheugen. Inspirerend, soms grillig, maar een wake up call voor wat mogelijk is.
3. Orchestratie en productie
   Frameworks als LangGraph brachten orde. Je krijgt controle over status, geheugen, tussenstappen en human in the loop. Dit maakt agenten stabiel en uitlegbaar in serieuze bedrijfsprocessen.

De low code revolutie met n8n

Low code was al populair voor integraties. Met n8n bouw je nu ook Agentic AI. Je zet een visuele flow op, verbindt 1000 plus integraties, en gebruikt een Agent node die kan redeneren, lussen doorlopen en tools kiezen. Je kunt waar nodig code toevoegen via JavaScript of HTTP. Zo ontstaat een controleerbare agent die echt iets mag doen in jouw stack. ‍

Waarom dit anders is dan klassieke automatisering

1. Beslissingen zijn contextueel. De agent kiest paden op basis van input, geschiedenis en bedrijfsregels.
2. Fouten blijven beheersbaar. Je ziet tussenstappen en breekt lussen af bij een maximum of bij een bekende uitkomst.
3. Modellen zijn verwisselbaar. Je kunt eigen of externe modellen koppelen en per taak wisselen.

Hoe Pantalytics Agentic AI toepast

Op pantalytics.com zie je drie pijlers.

1. Slimme sales support met conceptantwoorden die on brand zijn, aangevuld met productvalidatie zodat orders kloppen.
2. CRM verrijking met websignalen en automatische vervolgstappen in CRM en e mail.
3. Werken met n8n en met Python LangGraph op Azure voor schaalbare agenten. pantalytics.com

Voor B2B maakbedrijven betekent dit dat inbox, CRM en operationele data samenkomen. Je team krijgt actuele context, realistische levertijden en consistente opvolging. Het resultaat is minder handwerk, snellere doorlooptijden en minder gemiste kansen. Dat sluit aan op hoe Pantalytics zichzelf positioneert voor sales, support en operations.

Veilig en onder regie

Agentic AI hoort te werken binnen duidelijke grenzen. Denk aan rechtentoegang, menselijke goedkeuring op kritieke stappen en zichtbare logboeken met tussenredeneringen. Zo benut je de kracht van autonomie zonder controle te verliezen.

‍