Agents die het echte werk afmaken.
Doelgerichte AI die meertraps workflows uitvoert — leads bellen, documenten verwerken, klanten antwoorden — met een betrouwbaarheid die uw naam erop verdient.
De demo is makkelijk. De 10.000ste uitvoering is het product.
Iedereen kan een model aan een tool koppelen en een demo opnemen. Het verschil tussen dat en een agent in productie is alles wat er gebeurt wanneer de realiteit terugslaat: ambigue invoer, mislukte API-calls, een boze klant, een compliancevraag. Precies dat deel nemen wij in onze engineering op ons.
Onze agents worden geleverd met guardrails, evaluatiesuites en volledige audit trails. Elke actie wordt gelogd, elk randgeval heeft een terugvaloptie, en een mens kan midden in de taak overnemen. We hebben onze agents meer dan honderdduizend echte gesprekken laten voeren — we weten waar ze breken, omdat we ze zelf al hebben gebroken.
Agents met een functieomschrijving.
We bouwen agents rond een gedefinieerde rol en een meetbaar resultaat — geen chatvenster dat op uw product is geplakt.
Voice-agents
Inkomende en uitgaande gesprekken die kwalificeren, boeken en routeren via natuurlijke conversatie — met live overdracht naar een mens.
Workflow-agents
Meertraps processen van begin tot eind uitgevoerd: documentontvangst, dossiertriage, orderverwerking, opvolgreeksen.
Retrieval-verankerde assistenten
Support- en kennisagents die antwoorden vanuit uw eigen data — met bronvermeldingen, geen improvisatie.
Integratiediensten
Agents gekoppeld aan uw CRM, ERP en ticketing via API's en MCP — die handelen in uw systemen, niet ernaast.
Branchespecifieke copilots
Domeinagents getraind op uw playbooks en randvoorwaarden, van luchtvaartcompliance tot horeca-operatie.
Evals & guardrails
Gedragstestsuites, outputbeperkingen en supervisie die agents binnen het script houden naarmate modellen en prompts evolueren.
Autonomie wordt stapsgewijs verdiend.
We breiden uit wat een agent mag doen pas wanneer hij zich heeft bewezen — net zoals u dat met een nieuwe medewerker zou doen.
01De functie definiëren
Eén rol, duidelijke invoer, een meetbaar resultaat. We schrijven de functieomschrijving van de agent en zijn succesmetriek voordat er ook maar één regel code is.
02De mens in de lus
De eerste uitrollen draaien onder supervisie — de agent stelt voor, een mens keurt goed. Vertrouwen bouwt zich op via transcripties, niet via beloften.
03Meten & verharden
De evaluatiesuites draaien bij elke wijziging. We jagen op de 2% uitvoeringen die falen en engineeren ze eruit.
04Autonomie uitbreiden
Gevalideerde actieklassen gaan over naar autonomie; gevoelige acties houden hun goedkeuringspoorten. Volledige audit trail bij elke stap.
We hebben het al geleverd.
Een multitenant agentplatform dat we hebben gebouwd en exploiteren — automatisch bellen, kwalificeren en routeren van leads via natuurlijke conversatie.
Lead Track AI
Een multitenant SaaS die leadbenadering automatiseert met AI-voice-agents — prospects automatisch bellen, kwalificeren via conversatie, en leads met hoge intentie met alle context doorrouteren naar de verkopers.
Gekozen voor het probleem, niet voor het cv.
Orkestratie, telefonie en evaluatietooling gekozen voor betrouwbaarheid onder belasting — niet voor de logomuur.
Eén team. Nul overdrachten.
De disciplines die het vaakst met AI-agents worden gecombineerd — dezelfde architectuur, dezelfde engineers, geen integratieheffing.
Vragen, beantwoord.
Wat kopers van AI-agents ons het vaakst vragen. Voor de rest — stuur een brief, een senior-engineer antwoordt binnen één werkdag.
Zet het in een briefing. Een senior engineer — geen verkoper — reageert binnen één werkdag.
Q.01Hoe voorkomt u dat een agent buiten het script treedt?
Beperkte outputs, acties op een whitelist, en gedragsevaluatiesuites die bij elke prompt- of modelwijziging draaien. Gevoelige acties lopen via goedkeuringspoorten, en elke uitvoering wordt gelogd om precies te kunnen auditeren wat de agent heeft gedaan, en waarom.
Q.02Kunnen agents werken in onze bestaande systemen?
Ja — daar zit het grootste deel van de waarde. We integreren via uw API's en het Model Context Protocol: agents lezen en schrijven in uw CRM, ERP of ticketing met hetzelfde permissiemodel als een menselijke operator.
Q.03Voice-agents klinken robotachtig. De uwe ook?
Moderne voicemodellen voeren een natuurlijk, onderbreekbaar gesprek met een latentie van minder dan een seconde. De onze hebben 100K+ echte gesprekken gevoerd; we laten u echte opnames horen — niet gescript, niet zorgvuldig geselecteerd — voor elke verbintenis.
Q.04Wat gebeurt er wanneer de agent vastloopt?
Hij escaleert. Elke agent die we leveren heeft expliciet faalgedrag: overdracht aan een mens met alle context, in de wachtrij voor beoordeling, of annulering van de taak. Stil falen is een engineeringfout, en we behandelen het als zodanig.
Q.05Hoelang duurt het om een agent te bouwen?
Een interne agent met één doel: 4–6 weken. Een klantgerichte agent met meerdere tools, goedkeuringsstromen en observability: 10–16 weken. We beginnen altijd met een betaalde scoping-spike van één week.
Q.06Eén agent of meerdere agents — wanneer splitst u op?
Standaard één agent met een duidelijke toolset; meerdere agents voegen coördinatie-overhead en een faaloppervlak toe. We splitsen pas op in planner-/executor-/critic-rollen wanneer één enkel contextvenster de taak niet kan bevatten, wanneer subtaken echt verschillende tools of modellen vereisen, of wanneer de output van een rol onafhankelijk moet worden beoordeeld voordat een andere handelt.
Q.07Hoe voorkomt u dat een agent oneindig blijft loopen of het budget opbrandt?
Harde stapgrenzen, een token- en dollarbudget per taak afgedwongen op de orkestratielaag, en lusdetectie die opmerkt wanneer de agent dezelfde toolcall met dezelfde argumenten herhaalt. Wanneer een budget wordt overschreden, escaleert de agent naar een mens in plaats van stil te falen — we gebruiken LangGraph of Temporal zodat de uitvoering gecheckpoint en hervatbaar is.
Q.08Hoe test u een agent voordat hij de productiesystemen raakt?
We laten hem draaien tegen gesandboxte of gemockte tools met een suite gescripte scenario's die de happy paths en bekende faalmodi dekken, daarna spelen we echt (geanonimiseerd) verkeer opnieuw af in shadow-modus. De gedragsevaluatiesuite draait bij elke deploy en blokkeert merges die regresseren op veiligheids- of voltooiingsbenchmarks.
Een workflow die een agent
zou moeten overnemen?
Beschrijf de functie — kwalificeren, triëren, antwoorden, verwerken. We antwoorden binnen één werkdag met een eerlijke inschatting: kan een agent dit echt aan?