Eenvoudige reflexagent
Reageert direct, zonder geheugen
Deze agent reageert op een huidige input volgens vaste regels. Hij heeft geen geheugen en kan geen patroon herkennen. Denk aan een sensor die automatisch verlichting inschakelt bij beweging. Deze vorm is goedkoop, betrouwbaar en geschikt voor voorspelbare taken.
Bij APPelit gebruiken we reflexagenten in bijvoorbeeld eenvoudige controlesystemen: handmatige checks automatiseren zonder afhankelijkheid van complexe data.
Modelgebaseerde reflexagent
Houdt rekening met omgeving en geschiedenis
Dit type agent bouwt een intern model van de omgeving op. Zo kan hij beter reageren als situaties niet volledig zichtbaar zijn. Denk aan een robotstofzuiger die obstakels onthoudt of een gesprekspartner-chatbot die context bewaart.
Geschikt voor logistiek, monitoring en interactieve workflows waar licht geheugen en patroonherkenning belangrijk zijn. APPelit past dit toe bij klantenservice-oplossingen waar gebruikerssessies worden gevolgd.
Doelgerichte agent
Handelt strategisch, niet reactief
Deze agent plant acties om een vooraf gedefinieerd doel te behalen. Hij evalueert mogelijke paden en kiest de meest kansrijke. Denk aan navigatiesystemen of agents die proactief workflows beheren.
In business-toepassingen zoals offertebeheer of leadopvolging kan een doelgerichte agent processen versimpelen. APPelit kiest dit type vaak als het gaat om procesoptimalisatie met meetbaar resultaat.
Op nut gebaseerde agent
Vergelijkt opties en optimaliseert resultaat
Deze agent kiest acties op basis van een nutsfunctie: welke uitkomst levert de meeste waarde? Bijvoorbeeld bij leadprioritering of risicoafwegingen.
Idealiter inzetbaar in contexten met variabele criteria. APPelit gebruikt dit soort agenten in scenario’s zoals energie- of voorraadbeheer waar trade-offs dagelijks voorkomen.
Lerende agent
Verbeterd zichzelf door ervaringen
Dit type leert van feedback uit eerdere acties. Structuur bestaat uit leren, evalueren en bijstellen. Voorbeelden: aanbevelingsmachines, handelsagents of leerrijke chatbots.
Deze agent biedt voordelen in gebruikspeilingen of complex dynamisch werk. APPelit implementeert lerende agents in data-intensieve applicaties waar gedrag zich ontwikkelt naarmate de agent vaker wordt gebruikt.
Hiërarchische agent / multi-agent systeem
Complex werk in lagen of teams
Taken worden opgesplitst in lagen of meerdere agenten met gelaagde beslissingen. Bovenliggende agenten sturen lagere agents aan, zoals in slimme fabrieken of orchestratie van supply chains.
Deze structuur is ideaal voor complexe workflows. Bij APPelit integreren we dit in scenario’s waar meerdere processen afhankelijk samenwerken, zoals planning, servicing en logistiek.