Beginnersgids: Stap voor stap je eigen AI-agent bouwen

Eerlijk is eerlijk: als je me een paar jaar geleden had gezegd dat ik mijn dagen zou vullen met het trainen van AI-agents om data te verzamelen, vragen te beantwoorden en werk te automatiseren, had ik je waarschijnlijk uitgelachen en gevraagd of je niet te veel sciencefiction had gekeken. Maar nu, in 2025, zijn AI-agents niet alleen werkelijkheid—ze veranderen stiekem de manier waarop we werken. Je ziet ze overal: van salesafdelingen tot makelaars en zelfs bij mijn eigen familie (mijn moeder heeft nu een AI-agent die haar eraan herinnert de planten water te geven). Het mooiste? Je hoeft geen doctorandus of programmeur te zijn om er zelf eentje te bouwen.

Ben je benieuwd hoe je zelf een AI-agent bouwt—of je nu data wilt verzamelen, een chatbot wilt maken of gewoon indruk wilt maken op je baas? Dan zit je hier goed. In deze gids leg ik de basis uit, maak ik het jargon begrijpelijk en laat ik je met praktische voorbeelden zien hoe je aan de slag kunt met platforms als , OpenAI Agents, AgentGPT en natuurlijk —de AI-webscraper die mijn team en ik hebben ontwikkeld om webdata verzamelen net zo makkelijk te maken als een pizza bestellen.

Wat is een AI-agent? (En waarom moet je dit weten?)

Heel simpel: een AI-agent is een stukje software dat zelfstandig taken voor je uitvoert. Het volgt niet alleen een vast script—het kijkt, beslist en handelt om een doel te bereiken, zonder dat jij alles hoeft te controleren (). Zie het als een digitale collega die nooit een koffiepauze nodig heeft.

Een concreet voorbeeld: is een AI-webscraper agent. Stel, je wilt een lijst van alle huizen die te koop staan in jouw stad. In plaats van je weekend te verspillen aan kopiëren en plakken van adressen en prijzen (geloof me, ik spreek uit ervaring), geef je Thunderbit de website, klik je op “AI Suggest Fields” en de tool bepaalt zelf welke gegevens belangrijk zijn—zoals adres, prijs, aantal slaapkamers, enzovoort. Hij klikt zelfs automatisch door naar elke advertentie om extra details te verzamelen. Dat is een AI-agent in actie: hij bepaalt welke data relevant is, past zich aan als de website verandert en doet het werk zonder gezeur ().

Vergelijk dat eens met traditionele automatiseringstools. Die zijn als lopende band-robots: ze doen precies wat je zegt, maar als de website verandert of je wilt iets aanpassen, kun je weer opnieuw beginnen. AI-agents zijn flexibel—ze kunnen omgaan met nieuwe lay-outs, eenvoudige beslissingen nemen en zelfs je data verrijken of direct formatteren (). Daarom zijn ze zo waardevol voor iedereen die zijn tijd slim wil besteden.

Waarom het leren bouwen van een AI-agent belangrijk is voor zakelijke gebruikers

AI-agents zijn geen hype meer—ze leveren echt meetbare waarde op. Het afgelopen jaar is het gebruik van AI-agents in bedrijven meer dan verdubbeld (van ongeveer 10% naar 21% van de organisaties), en 82% van de bedrijven wil binnen 1–3 jaar AI-agents integreren (). Waarom? Omdat ze zien dat het rendement stijgt, de kosten dalen en teams tevredener zijn.

Dit is waarom AI-agent skills steeds belangrijker worden voor business en operations:

• Automatiseer saai werk: AI-agents kunnen bergen routinetaken overnemen—denk aan sales prospecting, leads opvolgen of social media inplannen. Sales teams die AI-agents inzetten voor leadgeneratie zagen een 40% hogere conversie naar afspraken en drie keer snellere kwalificatie van leads.
• Leadgeneratie & onderzoek: In plaats van handmatig lijsten samenstellen, kunnen AI-agents het web, LinkedIn of openbare databases scannen en automatisch contact opnemen.
• Klantenservice: AI-chatbots beantwoorden veelgestelde vragen 24/7, zodat je team zich kan richten op complexere zaken.
• Data-extractie & analyse: Operations- en finance-teams gebruiken AI-agents om data uit tientallen bronnen te halen en om te zetten in bruikbare inzichten.
• Workflow-integratie: AI-agents zijn de “lijm” tussen systemen—ze werken je CRM bij, sturen meldingen en zorgen dat er niets tussen wal en schip valt.

Hier een overzicht van praktische toepassingen en de beste platforms per scenario:

(, , )

Kortom: als je een AI-agent kunt bouwen of instellen—zelfs een simpele—maak je jezelf onmisbaar. Je wordt de persoon die dingen sneller, slimmer en met minder handwerk voor elkaar krijgt.

Populaire AI-agent platforms: Google Vertex AI, OpenAI Agents en AgentGPT

Laten we het over tools hebben. Er zijn veel AI-agent platforms, maar drie springen eruit voor beginners en zakelijke gebruikers: Google Vertex AI, OpenAI Agents en AgentGPT. En natuurlijk als je met webdata werkt.

Google Vertex AI (Agent Builder)

• Wat is het: Een platform op enterprise-niveau voor het bouwen van AI-agents en multi-agent systemen, onderdeel van Google Cloud.
• Sterke punten: Koppelt makkelijk met bedrijfsdata (zoals BigQuery, Google Workspace), schaalbaar en veilig. Ideaal voor organisaties die agents willen laten samenwerken met veel interne systemen ().
• Gebruiksgemak: Gemiddeld—je hebt meestal wat technische kennis of cloud-ervaring nodig, maar er komen steeds meer no-code opties bij.
• Beste voor: Virtuele assistenten, procesautomatisering over afdelingen heen, AI-zoekfuncties.

OpenAI Agents (OpenAI Functions/SDK)

• Wat is het: Bouw agents bovenop GPT-3.5/4 die tools kunnen gebruiken, stappen kunnen combineren en complexe workflows aankunnen.
• Sterke punten: Uitstekende taalverwerking, zeer flexibel en een grote open-source community ().
• Gebruiksgemak: Gemiddeld tot gevorderd—je hebt wat programmeerkennis of API-ervaring nodig.
• Beste voor: Maatwerk chatbots, agents die moeten redeneren of externe APIs gebruiken, geavanceerde automatisering.

AgentGPT

• Wat is het: Een no-code, browsergebaseerd platform waarmee je autonome AI-agents maakt met simpele tekstinstructies ().
• Sterke punten: Zeer gebruiksvriendelijk, geen installatie nodig, geschikt voor uiteenlopende taken van onderzoek tot contentcreatie.
• Gebruiksgemak: Heel makkelijk—typ je doel en laat de agent zijn werk doen.
• Beste voor: Snel experimenteren, persoonlijke productiviteit, brainstormen, eenvoudig onderzoek.

Thunderbit

• Wat is het: Een AI-webscraper Chrome-extensie waarmee je gestructureerde data van elke website haalt in twee klikken.
• Sterke punten: De makkelijkste tool voor webdata-extractie, geen code nodig, werkt ook op lastige sites (paginering, subpagina’s), exporteert direct naar Excel, Google Sheets, Airtable of Notion ().
• Gebruiksgemak: Super eenvoudig—zelfs mijn niet-technische vrienden kunnen ermee overweg.
• Beste voor: Sales, marketing, e-commerce, vastgoed—iedereen die snel webdata nodig heeft.

Hier een vergelijking naast elkaar:

(, , )

Thunderbit in de praktijk: een eenvoudig AI-agent voorbeeld

Tijd om praktisch te worden. Zo werkt Thunderbit als AI-agent voor webscraping (en waarom het zoveel makkelijker is dan de oude manier):

1. Installeer Thunderbit: Download de en maak een account aan.
2. Open de gewenste website: Ga naar de site die je wilt scrapen (bijvoorbeeld een huizenaanbodpagina).
3. Klik op “AI Suggest Fields”: Thunderbit’s AI leest de pagina en stelt kolommen voor om te extraheren—zoals “Adres”, “Prijs”, “Slaapkamers”, enz. Je kunt deze aanpassen of zelf toevoegen.
4. Klik op “Scrape”: Thunderbit verzamelt alle data, en klikt zelfs door naar subpagina’s als je extra details wilt ().
5. Exporteer je data: Download als CSV, Excel of stuur het direct naar Google Sheets, Airtable of Notion.

Wat maakt Thunderbit anders? Het volgt niet simpelweg een script—de AI “leest” de pagina, past zich aan bij veranderingen en kan zelfs data verrijken of samenvatten (zoals beschrijvingen vertalen). Traditionele scrapers stoppen als de site verandert; Thunderbit gaat gewoon door ().

Stap 1: Bepaal het doel en de scope van je AI-agent

Voordat je begint, is het belangrijk om helder te hebben wat je agent moet doen. Zo pak ik het aan:

• Welk probleem los je op? (bijv. “Ik wil elke week automatisch de prijzen van concurrenten verzamelen.”)
• Welke taken voert de agent uit? (bijv. “Bezoek deze 5 websites, haal productnamen en prijzen op, mail een rapport.”)
• Wie zijn de eindgebruikers? (bijv. “Het marketingteam heeft deze data nodig.”)
• Hoe meet je succes? (bijv. “Handmatig verzamelen terugbrengen van 5 uur naar 30 minuten.”)
• Wat zijn de grenzen? (bijv. “Eerste versie haalt alleen openbare data op, geen logins.”)

Schrijf een korte “missie” voor je agent. Dat voorkomt later veel gedoe ().

Stap 2: Kies de juiste tools — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT of Thunderbit?

Kies nu je platform. Een handig beslisschema:

• Wil je webdata scrapen zonder te coderen? Gebruik .
• Wil je een chatbot zonder code? Probeer AgentGPT of een no-code botbouwer.
• Ben je technisch en wil je flexibiliteit? Gebruik OpenAI’s SDK of Google Vertex AI.
• Heb je veel integraties nodig op bedrijfsniveau? Kies .

Denk aan je technische vaardigheden, integratiebehoeften en budget. Begin eenvoudig—bewijs de waarde met een no-code tool en schaal later op ().

Stap 3: Verzamel en bereid je data voor

Data is de brandstof voor je AI-agent. Zo pak je het goed aan:

• Bepaal welke data je nodig hebt: Webpagina’s, interne databases, spreadsheets of gebruikersinput.
• Verzamel de data: Gebruik Thunderbit voor webdata, exporteer CSV’s uit je CRM of verzamel documenten voor de kennisbank van een chatbot.
• Schoonmaken en structureren: Verwijder fouten, maak formaten gelijk (datums, valuta) en zet je data in tabellen (dat werkt makkelijker dan losse tekst).
• Test met een kleine sample: Doe een snelle scrape of chatbot-test om te checken of de data klopt ().

Tip: Sla deze stap niet over. Rommelige data = rommelige resultaten.

Stap 4: Bouw en configureer je AI-agent (stap-voor-stap voorbeeld)

Laten we samen een webscraper-agent bouwen met Thunderbit:

Voorbeeld: Webscraper-agent bouwen met Thunderbit

1. Installeer de extensie: en maak een account aan.
2. Open de gewenste website: Ga naar de pagina die je wilt scrapen (bijv. een productoverzicht).
3. Activeer Thunderbit: Klik op het Thunderbit-icoon om het zijpaneel te openen.
4. Klik op “AI Suggest Fields”: Thunderbit’s AI leest de pagina en stelt kolommen voor (bijv. “Productnaam”, “Prijs”, “Afbeeldings-URL”). Je kunt kolommen hernoemen, verwijderen of toevoegen.
5. Stel paginering of subpagina’s in: Als de data over meerdere pagina’s staat of je details van subpagina’s wilt, kun je dat in de interface instellen ().
6. Klik op “Scrape”: Thunderbit verzamelt alle data, ook van subpagina’s indien nodig.
7. Controleer en verfijn: Bekijk de tabel. Wil je een veld opschonen (bijv. valutatekens verwijderen), pas dan de kolomnaam aan of voeg een Field AI Prompt toe.
8. Exporteer je data: Download als CSV, Excel of stuur naar Google Sheets, Airtable of Notion ().

Tips voor betere resultaten:

• Gebruik Field AI Prompts om data te formatteren of samen te vatten (bijv. “Beschrijving (in het Spaans)” om automatisch te vertalen).
• Plan scrapes in om automatisch te laten draaien.
• Thunderbit herkent standaard afbeeldingen, telefoonnummers en e-mails.

Je hebt nu een werkende AI-agent gebouwd—zonder code, zonder gedoe.

Stap 5: Test, monitor en verbeter je AI-agent

Laat je agent niet aan zijn lot over. Zo zorg je dat hij echt waarde toevoegt:

• Test met echte scenario’s: Probeer standaard- én uitzonderingsgevallen (vreemde data, ontbrekende velden, enz.).
• Vraag feedback: Laat je team of stakeholders testen en problemen melden.
• Monitor prestaties: Bekijk logs, meet nauwkeurigheid, snelheid en tevredenheid.
• Blijf verbeteren: Pas prompts aan, voeg data toe, stel de logica bij. Elke ronde maakt je agent slimmer ().

Zelfs de beste agents hebben af en toe wat aandacht nodig.

Veelvoorkomende uitdagingen en hoe je ze oplost

Bouw je voor het eerst een AI-agent? Dan kom je vast wat hobbels tegen. Dit zijn de meest voorkomende (en hoe je ze tackelt):

• Onduidelijke doelen: Begin met een heldere missie. Probeer niet meteen een alleskunner te bouwen.
• Rommelige data: Besteed tijd aan het opschonen en structureren van je data. Goede input = goed resultaat.
• Tool-overload: Kies de simpelste tool die voldoet. Je kunt altijd later upgraden.
• Agentfouten: Analyseer logs, verfijn prompts en test uitzonderingen. Blijf itereren.
• Onzekerheid: Voeg verificatiestappen toe, laat zien wat je agent doet en houd in het begin een mens in de loop.
• Onderhoud: Documenteer je setup en plan regelmatig onderhoud.
• Draagvlak krijgen: Geef demo’s, deel snelle successen en betrek eindgebruikers vroeg ().

En als je vastloopt: de AI-community is groot en behulpzaam. Iemand heeft jouw probleem vast al eens opgelost.

Conclusie & belangrijkste inzichten

Een AI-agent bouwen is allang niet meer alleen voor developers of data scientists. Met platforms als , en OpenAI Agents kunnen zakelijke gebruikers echte taken automatiseren, uren besparen en nieuwe inzichten krijgen—vaak met slechts een paar klikken.

Dit wil ik je meegeven:

• Begin met een helder, concreet doel.
• Kies de juiste tool voor jouw situatie en kennisniveau.
• Bereid en structureer je data goed.
• Bouw stap voor stap—test, verfijn en verbeter.
• Blijf monitoren en leren.

De toekomst van werk draait om samenwerken met AI, en leren hoe je die agents bouwt en aanstuurt wordt alleen maar waardevoller. Dus ga aan de slag—probeer dingen uit, experimenteer en wees niet bang om fouten te maken (daar leer je het meeste van). De eerste keer dat je agent je werk voor je doet terwijl jij koffie drinkt? Dat vergeet je nooit meer.

Wil je verder de diepte in? Bekijk de voor meer handleidingen, of bouw je eerste agent met de . En als je hulp nodig hebt, weet je me te vinden—ik ben waarschijnlijk mijn moeders AI-agent aan het leren hoe hij de kat op haar toetsenbord herkent.

Succes met bouwen!

Meer tips over AI-automatisering? Check deze bronnen:

Veelgestelde vragen

1. Wat is een AI-agent en hoe verschilt het van traditionele automatisering?

Een AI-agent is een softwareprogramma dat zelfstandig taken uitvoert door te observeren, beslissingen te nemen en te handelen om doelen te bereiken—zonder voortdurende menselijke sturing. In tegenstelling tot traditionele automatisering, die vaste scripts volgt, zijn AI-agents flexibel en kunnen ze omgaan met veranderingen in input of omgeving.

2. Waarom zouden zakelijke gebruikers leren AI-agents te bouwen?

Met AI-agents kunnen zakelijke gebruikers repetitieve taken automatiseren, data sneller verzamelen, klantenservice verbeteren en workflows integreren. Dit levert veel tijdwinst, betere beslissingen en een voorsprong op in het werk.

3. Welke platforms zijn het meest geschikt voor beginners?

Toegankelijke platforms zijn Thunderbit (voor webdata zonder code), AgentGPT (voor no-code autonome agents), OpenAI Agents (voor flexibele, taalgestuurde taken met wat code) en Google Vertex AI (voor bedrijfsbrede multi-agent systemen met meer setup).

4. Welke stappen horen bij het maken van een eenvoudige AI-agent?

De belangrijkste stappen zijn: het doel bepalen, de juiste tools kiezen, data verzamelen en voorbereiden, de agent bouwen en instellen, en testen en verfijnen. Met tools als Thunderbit kan dit zonder te programmeren.

5. Wat zijn veelvoorkomende uitdagingen bij het bouwen van AI-agents en hoe los je die op?

Uitdagingen zijn onder andere onduidelijke doelen, rommelige data, complexe tools en onderhoud. Je lost dit op door te starten met een heldere missie, data goed op te schonen, eerst simpele tools te kiezen, te blijven verbeteren op basis van feedback en je documentatie bij te houden.