What is an AI Agent?
- IAM-woordenlijst
- What is an AI Agent?
Een AI-agent is een niet-menselijke identiteit (NHI) die signalen over zijn omgeving kan waarnemen of ontvangen, beslissingen kan nemen en acties kan ondernemen (vaak via tools of integraties) om specifieke doelen te bereiken. Het gebruikt kunstmatige intelligentie (AI)-technieken, waaronder grote taalmodellen (LLM's), machine learning-modellen en regelgebaseerde logica, om data te analyseren, volgende stappen te bepalen en taken te voltooien met verschillende niveaus van menselijke tussenkomst. In tegenstelling tot zelfstandige, enkelvoudige AI-modellen die voornamelijk antwoorden genereren op prompts, zijn AI-agenten doelgericht en actiegericht, en kunnen ze over meerdere stappen opereren door de toestand te behouden, tools te gebruiken en zich aan te passen aan nieuwe contexten.
AI-agenten vs chatbots vs generatieve AI
Hoewel de termen vaak door elkaar worden gebruikt, verschillen AI-agents, chatbots en generatieve AI in functie en mate van autonomie. AI-agents zijn ontworpen om beslissingen te nemen en acties uit te voeren om bepaalde doelen te bereiken, waarbij ze vaak integreren met externe systemen om workflows uit te voeren. Chatbots voeren voornamelijk gesprekken als reactie op prompts, maar sommige moderne chatbots kunnen beperkte, vooraf gedefinieerde acties uitvoeren. Generatieve AI richt zich op het creëren van nieuwe resultaten (zoals tekst, code, afbeeldingen of gestructureerde gegevens) op basis van geleerde patronen en kan worden gebruikt binnen geautomatiseerde systemen, maar op zichzelf plant of voert het niet noodzakelijkerwijs acties in de echte wereld uit. Dit zijn de belangrijkste verschillen:
| Kenmerk | AI-agents | Chatbots | Generatieve AI |
|---|---|---|---|
| Functie | Doelen bereiken door besluitvorming en autonome handelingen | Hoofdtaak: gesprekken voeren en vragen beantwoorden. | Inhoud genereren op basis van aanwijzingen |
| Niveau van autonomie | Kan taken plannen en uitvoeren met minimale menselijke tussenkomst. | Reactief op basis van gebruikersinvoer | Produceert uitvoer wanneer daarom gevraagd wordt (autonomie hangt af van hoe het geïntegreerd is) |
| Mogelijkheid om actie te ondernemen | Kan workflows uitvoeren en API's aanroepen. | Sommige kunnen vooraf gedefinieerde acties uitvoeren | Produceert doorgaans outputs; het onderneemt alleen actie wanneer het verbonden is met tools of systemen. |
Hoe AI-agenten werken
AI-agenten functioneren in een herhalende, iteratieve cyclus van waarneming, besluitvorming en actie. Hoewel de technologie achter AI-agenten kan variëren, volgen de meeste een vergelijkbare workflow:
Ontvangt een instructie, prompt of doel: De AI-agent wordt getriggerd door een aanvraag van een gebruiker, een vooraf gedefinieerd doel of een gebeurtenisgestuurde trigger van een systeem.
Verzamelt context: Voordat de AI-agent zijn taak kan voltooien, verzamelt hij relevante gegevens zoals gebruikersinvoer, databasegegevens of API-reacties. Sommige agenten bewaren kortetermijn- of langetermijngeheugen om eerdere ervaringen of interacties te raadplegen.
Neemt een beslissing: Met behulp van machine-learningmodellen, LLM's of op regels gebaseerde logica beoordeelt de AI-agent mogelijke acties, weegt potentiële uitkomsten af en bepaalt de beste volgende stappen.
Plant acties en voert ze uit: Voor complexe doelstellingen stelt de AI-agent een reeks acties op, zoals het bijwerken van bestanden of systemen, om het doel te bereiken.
Kan de resultaten beoordelen: Sommige geavanceerde agenten kunnen evalueren of hun actie het beoogde resultaat heeft bereikt en vervolgens hun toekomstige gedrag dienovereenkomstig aanpassen.
Vijf belangrijke soorten AI-agenten
AI-agenten kunnen in vijf hoofdtypen worden ingedeeld op basis van hoe ze beslissingen nemen en omgaan met hun omgeving.
1. Eenvoudige reflexagenten
Eenvoudige reflexagenten zijn het meest basale type AI-agent, die reageren op specifieke inputs met behulp van vooraf gedefinieerde regels. Deze agenten houden geen geheugen vast en houden geen rekening met een bredere context, waardoor ze ideaal zijn voor voorspelbare omgevingen, maar beperkt zijn in complexe scenario's.
2. Reflexagenten op basis van modellen
Modelgebaseerde reflexagenten onderhouden een intern model van hun omgeving, waardoor ze veranderingen kunnen volgen en kunnen verklaren hoe eerdere interacties de huidige omstandigheden beïnvloeden. Ze kunnen zich beter aanpassen dan eenvoudige reflexagenten omdat ze aspecten van eerdere toestanden onthouden, maar ze vertrouwen nog steeds grotendeels op vooraf gedefinieerde logica.
3. Agenten op basis van doelen
Op doelen gebaseerde agenten werken met een duidelijk doel voor ogen en bepalen welke acties hen zullen helpen dat doel te bereiken. Deze agenten houden rekening met toekomstige gevolgen en plannen stappen dienovereenkomstig, maar zijn nog steeds beperkt door hun geprogrammeerde beslissingskaders.
4. Utility-based agenten
Utiliteitsgebaseerde agenten meten en vergelijken de wenselijkheid van verschillende resultaten en kiezen de actie die de voordelen maximaliseert en het risico minimaliseert. Deze agenten zijn effectief in dynamische omgevingen, wegen afwegingen en nemen meer genuanceerde beslissingen dan doelgerichte agenten.
5. Lerende agenten
Onder AI-agenten zijn learning agents het meest geavanceerd omdat ze hun prestaties voortdurend verbeteren op basis van nieuwe data en eerdere ervaringen. Hun aanpassingsvermogen maakt ze ideaal voor complexe omgevingen.
Voorbeelden van AI-agenten
In veel sectoren worden AI-agenten gebruikt om besluitvorming te automatiseren, workflows uit te voeren en menselijke interventie te verminderen. Hieronder volgen enkele veelvoorkomende voorbeelden van AI-agenten in praktijktoepassingen:
- Klantenservicemedewerkers: AI-gestuurde klantenservicemedewerkers analyseren klantvragen, halen accountinformatie op, verwerken terugbetalingen of sturen tickets door naar de juiste teamleden.
- Coderingsagenten: Coderingsagenten ondersteunen ontwikkelaars door code te genereren, te testen en te verbeteren, kwetsbaarheden te identificeren en verbeteringen voor te stellen in code repositories.
- Autonome voertuigen: Zelfrijdende voertuigen gebruiken sensoren en AI-modellen om wegcondities en verkeerspatronen te interpreteren en realtime rijbeslissingen te nemen voor efficiënter vervoer.
- AI-agents voor voorraadbeheer: In de detailhandel kunnen AI-agents voorraadniveaus bewaken, inkooporders automatiseren, storingen in apparatuur detecteren, zendingen omleiden om vertragingen op te vangen en verstoringen in de toeleveringsketen te verminderen.
- IT-operaties-agenten: AI-agenten kunnen in IT-omgevingen van ondernemingen worden gebruikt om afwijkingen te detecteren, patches uit te rollen en vooraf gedefinieerde herstelworkflows te activeren.
- Financiële handelsagenten: In de financiële dienstverlening kunnen AI-agenten marktgegevens in realtime analyseren en transacties uitvoeren op basis van vooraf gedefinieerde strategieën, waarbij snelheid en schaalbaarheid prioriteit hebben.
Hoe AI-agenten nieuwe beveiligingsrisico's met zich meebrengen
Naarmate AI-agenten meer geïntegreerd worden in bedrijfssystemen, introduceren ze nieuwe beveiligingsproblemen. Omdat AI-agenten data kunnen benaderen, met applicaties kunnen interageren en autonoom acties kunnen uitvoeren, kunnen ze functioneren als NHI's wanneer ze hun eigen identiteiten gebruiken, zoals service principals, workload-identiteiten, API-tokens of OAuth-applicaties. Net als serviceaccounts of bots werken AI-agenten met hun eigen aanmeldingsgegevens en machtigingen, wat betekent dat ze zorgvuldig gecontroleerd en bewaakt moeten worden op dezelfde manier als menselijke gebruikers (d.w.z. minimale privileges, sterke authenticatie en audit logging). In zero-trust beveiligingsmodellen wordt geen enkele identiteit – noch van mens, noch van machine – impliciet vertrouwd, en moet toegang continu worden geverifieerd en geautoriseerd om beveiligingsrisico's te beperken. De belangrijkste risico's verbonden aan AI-agenten zijn onder andere:
- Ongeautoriseerde toegang: Vaak hebben AI-agenten aanmeldingsgegevens, tokens of API-sleutels nodig om te werken. Als deze geheimen openbaar worden gemaakt of verkeerd geconfigureerd zijn, kunnen cybercriminelen via de identiteit van de AI-agent toegang krijgen tot kritieke systemen of interne databases.
- Privilege-escalatie: Wanneer AI-agenten buitensporige rechten krijgen, kunnen ze buiten hun bedoelde scope handelen. Als een agent gecompromitteerd is, kan hij kritieke systemen wijzigen, toegang krijgen tot vertrouwelijke gegevens of configuraties wijzigen.
- Aanvallen door promptinjectie: AI-agenten die worden aangestuurd door LLM's kunnen gevoelig zijn voor promptinjectie, waarbij kwaadwillende invoer de instructies van het systeem manipuleren. Deze aanvallen kunnen ertoe leiden dat AI-agenten gevoelige informatie lekken, aanmeldingsgegevens prijsgeven of ongeautoriseerde acties uitvoeren.
- Datalekken: Omdat AI-agenten doorgaans verbinding maken met SaaS-platforms en interne databases, kunnen verkeerde configuraties Persoonlijk Identificeerbare Informatie (PII) of vertrouwelijke financiële gegevens blootleggen.
- Integraties met te veel rechten: Om workflows te automatiseren, integreren AI-agenten vaak met meerdere diensten en toepassingen. Wanneer gecompromitteerde of verkeerd geconfigureerde AI-agenten brede toegang krijgen tot systemen, kunnen ze het aanvalsoppervlak van een organisatie aanzienlijk vergroten.
- Misbruik van tool/API en integriteit van acties: Zelfs zonder een „compromis” kan een agent onjuiste maar plausibele acties ondernemen, zoals het verwijderen van gegevens, het e-mailen van de verkeerde ontvanger of het wijzigen van configuraties, als hij de context verkeerd begrijpt of onduidelijke instructies krijgt.
- Risico op toeleveringsketen en afhankelijkheid: Agenten vertrouwen vaak op modellen van derden, plugins, connectoren of toolservers; zwakke plekken of kwaadaardige updates in die afhankelijkheden kunnen nieuwe aanvalspaden introduceren.
