Artikel
Systematische AI-agents bouwen met open-source LLM's
Een praktisch blauwdruk met Llama, Mistral en LangChain
Op deze pagina
Systematisch agents bouwen vereist duidelijke doelen, deterministische tools en robuuste evaluatie. In deze gids implementeren we een productierijp patroon met LangChain-orkestratie, open-source LLM's (Llama, Mistral) en tooluitvoering via gestructureerde functies.
Architectuur
- Planner-agent: decomponeert taken
- Executor-agent: roept tools/API's aan
- Geheugen: vector-DB voor context
- Supervisor: evalueert resultaten
Belangrijke praktijken
- Schema-first tools
- Deterministische retries
- Uitkomstscoring
- Veiligheidscontroles
Meer technische artikelen
Agentworkflows productierijp maken: LangChain, AutoGen en Llama
Van notebooks naar robuuste services
AI-agents evalueren: metrics, traces en veiligheid
Een praktisch kader voor agentevaluatie
Big Prometheus at Scale: Pros, Cons, and a MoSCoW Map of Observability Tools
TenthMatrix rewrite of the Big Prometheus problem space: Thanos, Cortex/Mimir, VictoriaMetrics, M3/Chronosphere — plus MoSCoW across OTEL, Grafana, SaaS APM and more