6 beste frameworks om AI-agenten te bouwen in 2025

AI is tegenwoordig overal - van chatbots voor klantenservice tot copiloten voor het schrijven van codes. Maar alleen al het hebben van krachtige AI leidt niet automatisch tot echte productiviteit. Zie het als het inhuren van een team van briljante stagiaires. Ze zijn geweldig, scherp en vol potentieel... maar zonder duidelijke doelen, de juiste tools of enige context? Je krijgt chaos in plaats van resultaten. Dat is precies de uitdaging waar veel bedrijven tegenwoordig mee te maken hebben. Ze hebben geïnvesteerd in geavanceerde modellen en ambitieuze ideeën. Maar als het gaat om het bouwen van AI-agenten die echt werken (agenten die betrouwbaar automatiseren, met context werken en daadwerkelijk de naald bewegen), ontbreekt er iets cruciaals. Frameworks voor AI-agenten. Deze frameworks geven je AI structuur. Ze zetten ruwe intelligentie over een georganiseerd, doelgericht gedrag. Met het juiste raamwerk kunnen je AI-agenten interacties uit het verleden onthouden, externe tools gebruiken, complexe taken opsplitsen en met elkaar coördineren. Kortom, ze stoppen met praten en beginnen dingen voor elkaar te krijgen.

In deze blog zetten we alles op een rijtje wat je moet weten over AI-agentframeworks in 2025: wat ze zijn, waar je op moet letten en de 6 beste frameworks om vandaag mee te beginnen - of je nu bouwt voor klantenondersteuning, interne workflows of productiviteit van de volgende generatie. Laten we erin duiken!

‍

Wat zijn AI-agentframeworks?

‍

Frameworks voor AI-agenten zijn platforms of toolkits waarmee u intelligente agenten kunt bouwen, implementeren en beheren zonder helemaal opnieuw te hoeven beginnen. Een typisch AI-raamwerk omvat:

• Planning: Hoe een AI-agent complex begrijpt en uitvoert, zoals dialoogbeheer en andere repetitieve taken.
• Geheugen: interacties en context van agenten uit het verleden opslaan, zodat de virtuele assistenten in de loop van de tijd kunnen leren en verbeteren.
• Gebruik van gereedschap: verbinding maken met andere diensten zoals API's, databases en browsers om informatie te verzamelen of te delen.
• Interactie met de omgeving: Hoe agenten communiceren en handelen binnen hun virtuele omgeving.‍
• Orkestratie van agenten: Het organiseren en beheren van systemen met meerdere agenten om complexe taken soepel uit te voeren, zodat iedereen zijn rol kent en de workflow op schema blijft.
  

Deze AI-frameworks besparen ontwikkelaars veel tijd, standaardiseren de manier waarop dingen worden gedaan en maken het eenvoudiger om intelligente automatisering te bouwen die snel en efficiënt kan groeien.

‍

Kerncapaciteiten om te zoeken in een AI-agentschap

‍

Of je nu de klantenondersteuning optimaliseert met AI-assistenten die nooit slapen, het verkoopbereik stroomlijnt met agenten die code schrijven en in realtime reageren op leads, of backend-workflows automatiseert die enorme gegevensbronnen en repetitieve taken afhandelen, de juiste AI-agent kan een totale doorbraak betekenen, vooral voor verkoopautomatisering en klantenondersteuning. Let bij het kiezen van een AI-agentframework op de volgende belangrijke functies:

‍

1. Doelplanning en taakverdeling

Het AI-systeem moet agenten op maat helpen om grote doelen op te splitsen in kleinere doelen en uit te voeren. Als het doel bijvoorbeeld is om een terugbetaling van een klant af te handelen, verifieert de agent eerst de bestelling, verwerkt vervolgens de terugbetaling en stuurt uiteindelijk een bevestigingsmail.

2. Integratie van tools

Het moet agenten eenvoudig verbinden met externe tools zoals API's, databases of webbrowsers. Denk aan een agent die de beschikbaarheid van de voorraad kan controleren door toegang te krijgen tot uw inventarisdatabase of realtime gegevens van het web kan verzamelen.

3. Ondersteuning voor langetermijngeheugen

Intelligente automatisering voorziet agenten van AI-mogelijkheden die het langetermijngeheugen ondersteunen. Stel je een ondersteuningsmedewerker voor die zich eerdere problemen van een klant herinnert om persoonlijke hulp te bieden zonder de herhaalde vragen te stellen.

4. Samenwerking met meerdere agenten

Workflows met meerdere agenten moeten ervoor zorgen dat meerdere agenten kunnen samenwerken. De ene agent behandelt bijvoorbeeld vragen van klanten, terwijl een andere de betaling verwerkt, en zij coördineren om een bestelling naadloos af te ronden.

5. Aanpassing van de workflow

U wilt de flexibiliteit hebben om te ontwerpen volgens uw eigen processen en over de manier waarop agenten complexe taken uitvoeren aan te passen. Zoals het aanpassen van een AI-verkoopagent om verschillende vragen te stellen op basis van de productcategorie of het klanttype.

6. UI/UX of CLI voor ontwikkelaarservaring

Een goed AI-raamwerk biedt een eenvoudige manier om agenten te bouwen en te beheren. Of het gaat nu om een visueel raamwerk voor het bouwen van betrouwbare agenten of een command-line interface voor ontwikkelaars.

7. Gemeenschap en documentatie

Sterke ondersteuning van de gemeenschap en duidelijke documentatie versnellen het leren en het oplossen van problemen. Het is alsof je een handige gebruikershandleiding hebt en experts altijd paraat staan als je advies nodig hebt.

‍

6 beste frameworks voor AI-agenten in 2025

‍

Hier is de vergelijking van AI-agentframeworks die je nodig hebt om de juiste beslissing te nemen:

1. Pydantische AI

‍

‍

Pydantische AI is de volgende generatie van de populaire Pydantic-bibliotheek, nu uitgebreid met AI-mogelijkheden. Het is ideaal voor ontwikkelaars die willen dat agenten gegevens valideren als onderdeel van hun workflows. Zie het als het filter van je AI dat ervoor zorgt dat alles wat het aanraakt schoon, getypt en betrouwbaar is.

Belangrijkste kenmerken:

• Schema-first design voor agenten
• Diepe integratie met OpenAI-modellen
• Veilige datamodellering met sterke typehandhaving
  

Voordelen:

• Geweldig voor gestructureerde workflows met veel data
• Zorgt voor precisie en controle
• Uitstekende compatibiliteit met het Python-ecosysteem
  

Nadelen:

• Meest geschikt voor ontwikkelaarsteams
• Beperkte visuele hulpmiddelen voor niet-ontwikkelaars
  

Prijzen:

• Gratis en open-source

‍

2. Langflow

‍

‍

Langflow biedt een visuele interface zonder code voor het bouwen LangChain agenten. Als je iemand bent die beter denkt met diagrammen dan met code, dan is Langflow je vriend. Onderdelen slepen en neerzetten, de logica van de agent bekijken en eenvoudig implementeren.

Belangrijkste kenmerken:

• Visual flow-editor voor agentlogica
• Realtime previewen en testen
• Werkt met LangChain en Hugging Face
  

Voordelen:

• Ontwerp zonder code voor snelle experimenten
• Geweldige UI/UX
• Actieve gemeenschap
  

Nadelen:

• Beperkte uitbreidbaarheid van de backend
• Niet ideaal voor complexe backend-integraties
  

Prijzen:

• Gratis voor individueel gebruik
• Teamplannen komen binnenkort

‍

3. Aider

‍

‍

Aider is een opdrachtregelprogramma dat AI naar uw terminal en versiebeheer brengt. Als je in de wereld van pull-aanvragen en CLI leeft, helpt Aider je om in realtime samen met AI-code te bouwen. Het is alsof je samenwerkt met een geniale ingenieur die nooit slaapt.

Belangrijkste kenmerken:

• Git-bewuste AI-coderingsassistent
• Snelle code-generatie op basis van CLI's
• Ideaal voor het koppelen van programmerings- en devops-workflows
  

Voordelen:

• Lichtgewicht en snel
• Maakt code-updates rechtstreeks in uw repo
• Vereist geen installatie van externe API's
  

Nadelen:

• Niet beginnersvriendelijk
• Geen gebruikersinterface of dashboard
  

Prijzen:

• Gratis en open-source

‍

4. Cursor

‍

‍

Cursor is een code-editor van de volgende generatie met integratie van native AI-agenten. Het is bovenop VS Code gebouwd en bevat krachtige functies zoals suggesties voor inline code, refactoring door agenten en meerstappenplanning.

Belangrijkste kenmerken:

• Ingebouwde chatagenten voor codenavigatie
• Door AI aangedreven autocomplete
• Ondersteunt lokale en externe modellen
  

Voordelen:

• Naadloze ontwikkelaarservaring
• Perfect voor het bouwen van tools, scripts en microagents
• Sterke focus op workflows voor softwareontwikkelaars
  

Nadelen:

• Alleen beschikbaar voor code-gerelateerde agenten
• Vereist de installatie van een nieuwe IDE
  

Prijzen:

• Gratis abonnement beschikbaar
• Prijs: $20/maand voor verbeterd gebruik

‍

5. V0 van Vercel en OpenAI

‍

‍

v0.dev deur Vercel en OpenAI is een AI-framework dat is ontworpen om web-UI's te genereren op basis van eenvoudige prompts. Je beschrijft wat je wilt, en V0 bouwt functionele componenten met behulp van frameworks zoals React en Tailwind. Het is geweldig voor teams die productinterfaces bouwen en ontwerpagenten nodig hebben.

Belangrijkste kenmerken:

• Natuurlijke taal voor UI-componenten
• Schone Tailwind- en React-uitvoer
• Bewerkbare preview met live export
  

Voordelen:

• Stel een prompt in in de Productie-UI
• Gemaakt voor product- en ontwerpteams
• Nauwe integratie van het Vercel-ecosysteem
  

Nadelen:

• Alleen voor front-end UI-workflows
• Vroeg stadion met beperkte aanpassingen
  

Prijzen:

• Gratis (momenteel in bèta)

‍

6. OpenAI Functions Agents

‍

‍

Hoewel het geen formeel kader is, OpenAI-functie aanroepen is de basislaag die tegenwoordig veel agenten aandrijft. Hiermee kunnen ontwikkelaarmodellen leren om acties uit de echte wereld te activeren via API-definities. Met de juiste orkestratie kun je geavanceerde agenten samenstellen die praten, onthouden en handelen.

Belangrijkste kenmerken:

• API's aanroepen via natuurlijke taal
• JSON-schema-ondersteuning voor typeveiligheid
• Maak gebruik van tools zoals Zapier, databases en code
  

Voordelen:

• Maximale flexibiliteit voor het gedrag van agenten
• Werkt in het modelecosysteem van OpenAI
• Sterke voorbeelden uit de gemeenschap
  

Nadelen:

• Technische configuratie vereist
• Niet plug-and-play voor niet-ontwikkelaars
  

Prijzen:

• Op basis van OpenAI API-gebruik

‍

Veelvoorkomende uitdagingen bij het gebruik van agentframeworks

‍

Zelfs de beste frameworks hebben een paar hindernissen:

• Snelle kwetsbaarheid: Eén slecht verwoorde instructie kan het hele systeem in de war brengen.
• Foutopsporing kan in meerdere stappen worden uitgevoerd: Vooral lastig bij agenten die meerdere tools aanroepen.
• Gebruik van bronnen: Sommige agenten hebben veel rekenwerk nodig, vooral als het gaat om geheugen of surfen op het web.
• Toezicht op de prestaties: Een gebrek aan monitoringtools kan leiden tot op hol geslagen kosten of fouten.
• Hiaten in het gereedschap: Sommige frameworks hebben geen gebruikersinterface, geheugenondersteuning of orkestratielogica.

‍

Begin vandaag nog met het bouwen van slimmere AI-agenten

‍

Er is geen one-size-fits-all als het gaat om het bouwen van AI-agenten. Als je team nog maar net begonnen is, zijn platforms zoals Langflow en V0 geweldige toegangspunten. Voor ontwikkelaars die controle willen hebben, zet Cursor en Aider jou aan het stuur. En als u precisie met gegevens nodig hebt, biedt Pydantic AI ongeëvenaarde veiligheid. Maar welke tool je ook kiest, bij het bouwen van AI-agenten in 2025 gaat het niet om het kiezen van een model. Het gaat erom dat het model structuur, geheugen en handelingsvermogen te geven. Frameworks zijn de manier waarop we die visie schalen. Kies degene die past bij je workflow, je team en je ambitie en ga aan de slag.

‍

Als je een ontwikkelaar bent en nog steeds niet het perfecte AI-framework kunt vinden voor je aangepaste project, bekijk dan deze video:

‍

Bron: YouTube

‍

Heb je hulp nodig bij het kiezen van je stapel? Werk samen met experts die gespecialiseerd zijn in de ontwikkeling van AI-agenten, ontwikkeling op maat en meer. Begin vandaag nog!