Wat is state bij een AI-agent?

Een AI-agent voert acties uit: een bericht versturen, een regel in een systeem bijwerken of een pagina openen. Maar het model in die agent kan niet waarnemen of dat gelukt is. Het ziet alleen wat de laag eromheen, het harness, teruggeeft.

Bij een AI-agent in een bedrijfsproces is state de vastgelegde actuele stand van zaken. Daaronder vallen de huidige processtatus, openstaande stappen, eerdere resultaten, goedkeuringen en het bewijs van uitgevoerde acties.

Waarom ontbrekende state problemen veroorzaakt

Krijgt een agent geen resultaat terug, dan blijft er een gat in wat hij weet. Een taalmodel kan dat gat invullen met een aannemelijke voortzetting. Het gevolg kan zijn dat een agent meldt dat een mail is verstuurd terwijl dat niet zo is. Dat wordt vaak “hallucineren” genoemd, maar het werkelijke probleem is dat de bevestiging ontbreekt.

Dit komt ook in de praktijk voor. Onderzoekers bekeken bijna 12.000 uitgevoerde agenttaken. Bij klantenservicetaken meldde de agent in bijna de helft van de mislukte gevallen toch dat het werk klaar was. Ook de gebruikte software registreerde deze taken daarna als geslaagd, ongeacht wat er werkelijk was gebeurd (Advani, 2026).

Er is een lastigere variant, waarbij het systeem wel antwoord geeft maar de bedrijfswijziging niet is uitgevoerd. Neem een agent die een klantstatus in het CRM op “actief” moet zetten. Het CRM bevestigt met “200 OK” dat het verzoek technisch is ontvangen. In de inhoud van het antwoord staat echter dat de wijziging is geweigerd omdat een verplicht veld leeg is. Als de tool alleen naar de technische bevestiging kijkt, geeft hij “gelukt” door aan het model terwijl de klantstatus nog steeds “inactief” is. Het verzoek is dan ontvangen, maar het beoogde resultaat is niet bereikt.

Hetzelfde patroon zit achter een zoekopdracht die nul resultaten geeft omdat een filter verkeerd staat, of een pagina die wel laadt maar een inlogscherm toont in plaats van de gevraagde gegevens. Het model kan dat verschil niet zelf zien. Het krijgt alleen de samenvatting die de tool ervan maakt. Of die samenvatting het verschil tussen technisch succes en een geslaagd bedrijfseffect bevat, is een ontwerpkeuze in het harness.

Wat goede state minimaal doet

Goede state doet minimaal vier dingen:

• Bewijs per actie: wat is gewijzigd, in welke versie en op welk moment? Een bevestiging dat een verzoek is aangekomen, is iets anders dan bewijs dat het gewenste effect is bereikt. In het CRM-voorbeeld leest de tool de klantstatus na de wijziging opnieuw uit en geeft hij de nieuwe waarde door.
• Meer statussen dan gelukt en mislukt: bijvoorbeeld wacht op goedkeuring, gedeeltelijk uitgevoerd en uitkomst onbekend. Bij een time-out weet niemand zeker of de actie is doorgegaan. Dat hoort zichtbaar te blijven.
• Veilig opnieuw proberen: elke opdracht krijgt een uniek nummer, zodat dezelfde opdracht niet twee keer wordt uitgevoerd. Zo leidt een herhaalde poging niet tot een tweede e-mail. In software heet dit idempotentie.
• Een duidelijke eigenaar per feit: uw systemen blijven eigenaar van de bedrijfsfeiten, het harness houdt de uitvoering bij en het model krijgt een afgeschermde weergave en doet voorstellen. Een agent kan een actie niet geslaagd verklaren door dat alleen op te schrijven.

Wat dit betekent voor uw ontwerp

Zolang een agent alleen werk voorbereidt, is ontbrekend bewijs vooral hinderlijk. Zodra hij iets doet dat niet terug te draaien is, ontstaat een serieus risico. Daarom gaan onomkeerbare acties langs een mens: vanwege de mogelijke schade, de verantwoordelijkheid voor de beslissing en het feit dat fouten niet altijd te herstellen zijn. Hoe die keuze doorwerkt in de rest van de bouw, staat in de gids over een eigen AI-agent bouwen. Het praktijkverhaal erachter leest u in waarom AI-agents hallucineren dat het werk af is.