AI-Tools & Ecosysteem
Het landschap van AI-tools begrijpen en hoe ze werken — van agents tot wrappers tot de tools die de moeite waard zijn.
INFO
- Tijd: ~20 minuten
- Moeilijkheid: Beginner
- Wat je leert: Hoe AI-tools samenhangen en welke je tijd waard zijn
Wat Komt er aan Bod
- Wat Zijn Agents? - AI die zelfstandig acties kan ondernemen
- Wrappers vs Basistools - Het verschil tussen AI rechtstreeks gebruiken en apps die erop gebouwd zijn
- Hoe Tool Calling Werkt - Wat er gebeurt wanneer AI externe tools "gebruikt"
- Interessante Tools - Een samengestelde lijst van AI-tools die het verkennen waard zijn
Wat Zijn Agents?
Je hoort overal "AI agents" voorbijkomen. Dit is wat het daadwerkelijk betekent:
Een AI agent is AI die zelfstandig acties kan ondernemen om een doel te bereiken — niet alleen vragen beantwoorden, maar daadwerkelijk dingen doen.
Gewone AI vs Agents
| Gewone AI | AI Agent |
|---|---|
| Je stelt een vraag, het geeft antwoord | Je geeft een doel, het bedenkt de stappen |
| Eén antwoord, klaar | Meerdere acties achter elkaar |
| Kan alleen tekst genereren | Kan interacteren met andere tools en systemen |
| Jij bepaalt elke stap | Het beslist zelf wat het vervolgens doet |
Voorbeelden van AI Agents
ChatGPT Plugins/Actions: Wanneer je ChatGPT vraagt om "een vlucht te boeken" en het zoekt op Expedia, vergelijkt opties en toont je resultaten — dat is agent-gedrag. Het onderneemt meerdere acties om jouw doel te bereiken.
Claude Computer Use: Claude kan een computer bedienen — klikken, typen, navigeren — om taken uit te voeren. Je zou kunnen zeggen "vul dit formulier in met mijn gegevens" en het bedient daadwerkelijk de browser.
Programmeerassistenten: Tools zoals Cursor of GitHub Copilot Workspace kunnen je codebase lezen, wijzigingen aanbrengen in meerdere bestanden, tests uitvoeren en itereren — allemaal vanuit één enkel verzoek.
Huidige Beperkingen
Agents klinken fantastisch, maar ze hebben echte beperkingen:
- Ze maken fouten - En fouten stapelen zich op. Eén verkeerde stap vroeg in het proces kan alles laten ontsporen
- Ze zijn traag - Het uitvoeren van meerdere acties kost tijd
- Ze zijn duur - Elke actie kost geld (API-aanroepen tellen op)
- Ze hebben grenzen nodig - Zonder limieten kunnen agents onverwachte acties ondernemen
- Ze worstelen met dubbelzinnigheid - Duidelijke doelen werken beter dan vage
Realistische Verwachtingen
Beschouw huidige AI agents als bekwame stagiairs. Ze kunnen goed gedefinieerde taken met duidelijke succescriteria aan, maar ze hebben toezicht nodig en mogen niet worden vertrouwd met iets onomkeerbaars zonder controle.
Wrappers vs Basistools
Wanneer je AI gebruikt, gebruik je meestal een van twee dingen:
Basistools (Rechtstreeks van de Bron)
Dit zijn AI-interfaces die rechtstreeks worden aangeboden door de bedrijven die de modellen bouwen:
| Tool | Bedrijf | Model |
|---|---|---|
| ChatGPT | OpenAI | GPT-5.2 (Instant, Thinking, Pro) |
| Claude | Anthropic | Claude Sonnet, Opus, Haiku |
| Gemini | Gemini 3 |
Voordelen:
- Nieuwste functies als eerste
- Volledige modelcapaciteiten
- Directe relatie met de aanbieder
- Meest betrouwbare uptime
Nadelen:
- Generieke interface (niet gespecialiseerd voor jouw toepassing)
- Je bent beperkt tot wat zij bouwen
Wrappers (Gebouwd Bovenop)
Dit zijn apps die AI-modellen via API gebruiken om gespecialiseerde ervaringen te creëren:
Voorbeelden:
- Jasper - Marketingteksttool (gebruikt GPT onder de motorkap)
- Copy.ai - Contentgeneratie (gebruikt meerdere modellen)
- Notion AI - Schrijfassistent binnen Notion
- GitHub Copilot - Code-aanvulling (gebruikt OpenAI-modellen)
Voordelen:
- Gespecialiseerd voor specifieke workflows
- Kan een betere gebruikerservaring bieden voor bepaalde taken
- Combineert vaak meerdere AI-mogelijkheden
Nadelen:
- Kan duurder zijn (je betaalt voor de wrapper + de onderliggende API)
- Afhankelijk van API-toegang van een ander bedrijf
- Functies kunnen achterlopen op basistools
- Beperkt door wat de wrapper kiest om beschikbaar te stellen
Hoe Je Wrappers Beoordeelt
Stel jezelf deze vragen voordat je een wrapper-tool gebruikt:
- Welk model gebruikt het? - Kun je dit ook in de basistool?
- Wat voegt het toe? - Is er echte meerwaarde bovenop het basismodel?
- Wat kost het? - Vergelijk met gewoon de basistool gebruiken
- Wat is het businessmodel? - Bestaat het over 6 maanden nog?
- Wat geef je op? - Dataprivacy, flexibiliteit, nieuwste functies?
Wrapper-risico
Veel AI-wrappers zijn dunne lagen bovenop basismodellen met weinig onderscheidend vermogen. Wanneer basistools functies toevoegen, kunnen wrappers snel overbodig worden. Investeer eerst tijd in het leren van basistools.
Hoe Tool Calling Werkt
Wanneer ChatGPT "het web doorzoekt" of "Python-code uitvoert", gebruikt het een mogelijkheid genaamd tool calling (of function calling). Dit begrijpen ontmystificeert wat er werkelijk gebeurt.
Het Basisproces
Je vraagt iets waarvoor mogelijk een tool nodig is
- "Wat is het weer in Parijs?"
AI herkent dat het een tool nodig heeft en geeft een gestructureerd verzoek uit
- AI zoekt niet zelf — het geeft uit:
{"tool": "weather", "location": "Paris"}
- AI zoekt niet zelf — het geeft uit:
Het systeem voert de tool uit en retourneert resultaten
- De weer-API wordt aangeroepen, retourneert temperatuur/omstandigheden
AI ontvangt het resultaat en verwerkt het in zijn antwoord
- "Het weer in Parijs is momenteel 18°C en gedeeltelijk bewolkt"
Waarom Dit Belangrijk Is
Tool calling begrijpen helpt je om:
- Te weten wat er echt gebeurt - AI is geen magie; het orkestreert externe tools
- Beperkingen te begrijpen - Tools kunnen falen, fouten retourneren of verouderde informatie bevatten
- Te debuggen wanneer iets misgaat - Als zoeken slechte resultaten geeft, ligt het aan de zoektool, niet aan de "kennis" van de AI
- Mogelijkheden te voorspellen - AI kan alleen tools gebruiken waartoe het toegang heeft
Veelgebruikte Tools die AI Kan Gebruiken
| Tooltype | Wat het doet | Voorbeelden |
|---|---|---|
| Webzoeken | Vindt actuele informatie | Bing, Google |
| Code-uitvoering | Voert code uit en retourneert output | Python-interpreter |
| Beeldgeneratie | Maakt afbeeldingen op basis van beschrijvingen | DALL-E |
| Bestanden lezen | Verwerkt geüploade documenten | PDF-parser |
| Rekenmachine | Voert nauwkeurige berekeningen uit | Calculator API |
Tools Zijn Niet Gelijk aan Intelligentie
Alleen omdat AI een rekenmachine kan gebruiken, betekent niet dat het "goed is in wiskunde." Het betekent:
- AI herkende dat dit een berekening vereist
- AI formuleerde het verzoek correct
- Een rekenmachine deed de daadwerkelijke wiskunde
- AI presenteerde het resultaat
Dit is krachtig, maar het is orkestratie, geen redenering.
Interessante Tools om te Verkennen
Hier zijn enkele AI-tools die specifieke problemen goed oplossen:
Beeldgeneratie
Gemini met Imagen 3 (NanoBanana)
Google's Gemini bevat nu beeldgeneratie. Het is bijzonder goed in:
- Fotorealistische afbeeldingen
- Tekst in afbeeldingen (logo's, borden)
- Specifieke stijlen wanneer goed geprompt
Hoe te gebruiken: Vraag Gemini om een afbeelding te maken, direct in het gesprek.
Presentaties Maken
Gamma App (gamma.app)
Maakt presentatieslides op basis van beschrijvingen of documenten.
Goed voor:
- Snelle pitch decks
- Interne presentaties
- Documenten omzetten naar slides
- Eerste versies om te verfijnen
Beperkingen:
- Generieke sjablonen
- Kan aanzienlijke bewerking nodig hebben voor belangrijke presentaties
- Beter voor snelheid dan voor afwerking
Experimenteren met AI
Google AI Studio (aistudio.google.com)
Gratis toegang tot Google's nieuwste AI-modellen, inclusief bètaversies.
Goed voor:
- Nieuwe modellen uitproberen voordat ze breed beschikbaar zijn
- Modelantwoorden vergelijken
- Eenvoudige AI-applicaties bouwen
- Leren hoe prompts verschillende modellen beïnvloeden
Functies:
- Toegang tot Gemini-modellen (inclusief experimentele versies)
- Prompt-afstemmingstools
- Eenvoudige app-creatie
- API-toegang voor ontwikkelaars
Gratis Experimenteren
Google AI Studio is gratis te gebruiken met ruime limieten. Het is een uitstekende manier om te experimenteren met prompts en te vergelijken hoe verschillende modellen op dezelfde invoer reageren.
Belangrijkste Inzichten
- Agents zijn AI die acties onderneemt - Krachtig maar nog beperkt; behandel ze als bekwame stagiairs
- Wrappers bouwen op basistools - Beoordeel welke meerwaarde ze bieden voordat je je vastlegt
- Tool calling is orkestratie - AI formuleert verzoeken, externe tools doen het werk
- Basistools eerst - Leer eerst ChatGPT/Claude rechtstreeks, voordat je gespecialiseerde wrappers gebruikt
- Er verschijnen constant nieuwe tools - Het landschap verandert snel; blijf nieuwsgierig maar selectief