Wie is er eigenlijk in charge: jij of je agent?

Jeroen Bastijns is geen onbekende voor de JCast-luisteraars: de software architect bij Sopra Steria is voor de tweede keer te gast en dat merkte je meteen aan het vlotte gesprek dat op gang kwam. Deze keer duiken Oumaima, Maarten en Viktor samen met hem in de wereld van AI-agents, prompt engineering en de vraag hoe je dat allemaal op een gezonde manier integreert in je dagelijkse werk als developer of architect. Want AI is niet meer weg te denken, maar hoe je er goed mee samenwerkt, dat is nog lang niet voor iedereen even duidelijk.

Een groot deel van het gesprek gaat over hoe organisaties worstelen met het implementeren van AI op teamniveau. Individuele enthousiastelingen zijn er genoeg, maar duidelijke richtlijnen, do’s en don’ts op organisatieniveau ontbreken vaak nog. Jeroen en Viktor benoemen ook hoe snel alles verandert: wat vorige week nog de standaard was, is vandaag al achterhaald. Dat maakt het moeilijk om een vaste werkwijze te hanteren, en zorgt er ook voor dat je als developer snel verdwaalt in een zee van tools, modellen en aanpakken.

Jeroen brengt een interessant kader aan op basis van artikels van Birgitta Böckeler uit het ThoughtWorks-team, die AI-agents beschouwt als een soort ui met lagen. De kern is het taalmodel zelf, daarrond zit je tooling zoals GitHub Copilot of Cursor, en de buitenste laag is je eigen harnas dat je zelf bouwt. Dat harnas bestaat uit twee delen: guidelines die je agent richting geven, en sensors die feedback teruggeven. Die sensors kunnen deterministisch zijn, zoals je compiler, linting of unit tests, maar ook niet-deterministisch, zoals checks op domeinconcepten of security guidelines die moeilijk automatisch te valideren zijn. Het is een manier van denken die het gesprek een mooie structuur geeft en meteen veel praktische vragen oproept.

Viktor en Maarten delen ook hun eigen ervaringen, van het opzetten van een volledig geautomatiseerde podcast-workflow met meerdere AI-agents tot het draaien van lokale modellen en het experimenteren met MCP-servers. Een terugkerend pijnpunt is token-gebruik: hoe meer tools en agents je aan elkaar koppelt, hoe sneller de kosten oplopen. Jeroen haalt aan dat je model bewust moet kiezen en dat een groot deel van je winst zit in hoe je je context opbouwt, niet enkel in welk model je gebruikt. Viktor merkt ook op dat het in Copilot moeilijk te valideren is welke skills een agent effectief heeft gebruikt, wat de roep om betere observability in agent-workflows alleen maar groter maakt.

Een rode draad die door het hele gesprek loopt, is de vraag wat er menselijk blijft in dit werk. Kritisch denken, sparren met collega’s, begrijpen wat je agent nu eigenlijk aan het doen is: het zijn skills die belangrijker worden, niet minder. Jeroen benoemt dat de beste skill die je nu kunt hebben misschien wel gewoon lezen is, en durven vragen stellen bij wat er gevraagd wordt door een klant. Viktor geeft eerlijk toe dat hij zelf soms moeite heeft om een oplossing in vraag te stellen als die er op het eerste gezicht goed uitziet. En Maarten sluit mooi af met de gedachte dat AI teams sterker kan maken, maar ook luier, en dat het uiteindelijk jouw eigen verantwoordelijkheid is wat je doet met de tijd die vrijkomt.

Luister zeker mee en laat je inspireren door een gesprek dat zowel praktisch als eerlijk is over waar we nu staan met AI in softwareontwikkeling.