Een AI-architectuur is pas waardevol wanneer duidelijk is wat het systeem doet, welke data het gebruikt, welke acties het mag uitvoeren en hoe je merkt dat het niet goed gaat.
Een LLM, RAG-systeem, agent, workflow of klassieke integratie heeft elk een ander foutprofiel. Eerst komt de vraag; daarna de technologie.
Maak zichtbaar welke tools, gegevens en acties beschikbaar zijn. Gebruik menselijke controle wanneer de foutkosten dat vragen.
Tracing, evaluaties, regressietests, logging, privacy en kostenbeheersing zijn geen losse nazorg maar ontwerpkeuzes.
Welke gebruiker, data, beslisgrens en foutkosten horen bij het proces?
Welke context gaat naar het model, welke systemen worden gekoppeld en waar hoort state thuis?
Welke negatieve tests, permissies, telemetry en menselijke reviews moeten vóór productie werken?
Begin met een begrensd pad dat een team kan testen, onderhouden en stap voor stap uitbreiden.
Verbind AI-diensten met identity, data, observability en governance binnen een bestaande omgeving.
Lees hoe je een protocolwijziging vertaalt naar state, compatibiliteit, autorisatie en regressietests.
De praktijk begint bij begrensde tools, zichtbare beslissingen en een route voor wanneer de agent moet stoppen.
Stuur de context van het vraagstuk, wat er al staat en welke beslissing nu blijft hangen. Dan maken we helder welke architectuurkeuze de volgende stap verdient.