Een van de eerste agenten die ik bouwde was extreem eenvoudig: Het haalde informatie op uit een vectoropslag, formatteerde het als HTML en e-mailde het naar de gebruiker. Het kan niet eenvoudiger dan dit, en toch faalde deze agent ongeveer 1% van de tijd. Geen fout. Geen waarschuwing. Het gaf gewoon rommel terug. Hier is de harde waarheid: Agenten falen vaak. En ze falen stilletjes. De hele tijd. Je kunt gewoon niet vertrouwen dat een LLM elke keer het juiste doet. Tegenwoordig heb ik een paar dozijn agenten gebouwd en ingezet, en hier zijn enkele dingen die daadwerkelijk werken: 1. Observeerbaarheid vanaf dag één. Als je niet kunt zien wat je agent doet, kun je het niet debuggen, verbeteren of vertrouwen. Elke agent zou sporen moeten produceren die de volledige aanvraagstroom, modelinteracties, tokengebruik en timingmetadata tonen. 2. Beveiligingsrails op invoer en uitvoer. Alles wat in en uit een LLM gaat, moet worden gecontroleerd door deterministische code. Zelfs dingen die waarschijnlijk niet zullen breken, zullen uiteindelijk breken. 3. LLM-als-een-rechter evaluatie. Je kunt een eenvoudige rechter bouwen met behulp van een LLM om automatisch de uitvoer van je agent te evalueren. Label een dataset, schrijf de evaluatieprompt en iteratief totdat je rechter de meeste fouten opvangt. 4. Foutanalyse. Je kunt foutmonsters verzamelen, ze categoriseren en de meest voorkomende fouten diagnosticeren. 5. Contextengineering. Vaak falen agenten omdat hun context ruisachtig, overbelast of irrelevant is. Leren hoe je de context relevant houdt, is enorm. 6. Menselijke feedbackloops. Soms is de beste beveiligingsrail een mens in de lus, vooral voor beslissingen met hoge inzet.