Direct naar de inhoud

Ons eigen verhaal

AI-agents in de praktijk: hoe wij Growrs runnen

Zo zien AI-agents in de praktijk eruit bij Growrs, een softwarebedrijf met twee mensen. De agents schrijven voorstellen en teksten, bouwen en testen automatiseringen, werken het CRM bij en bereiden het weekoverleg voor. Hier staat hoe dat is ingericht, wat er misging en wat we daarna veranderden.

"Met twee mensen doen we het werk van zo'n dertig collega's."

Thijs Trommelen, oprichter van Growrs

Alle kennis op één plek

Alles wat een agent over Growrs moet weten, staat in één repository: werkinstructies per taak, achtergrondinformatie en de afspraken die altijd gelden. We werken met Claude Code van Anthropic. Er zijn ruim negentig werkinstructies, verdeeld over groei, levering, bedrijfsvoering en een persoonlijke assistent.

Een agent leest eerst een korte inhoudsopgave en laadt daarna alleen de instructie die bij zijn taak hoort. Achtergrondinformatie leest hij pas als die instructie ernaar verwijst. Die opbouw in lagen is bewust gekozen: een agent die alles tegelijk leest, verliest de regels die ertoe doen uit het oog. De afspraken die altijd gelden, houden we daarom kort.

Nieuwe kennis komt op de laagste laag waar ze nog werkt. Een regel die voor elke taak geldt, komt bij de vaste afspraken. Een regel voor één soort werk komt in die ene instructie.

Regels die een script afdwingt

Een regel in een tekst kan een agent vergeten, zeker in een lange sessie. Regels die vaak misgingen, hebben we daarom omgezet in controlescripts. Die draaien buiten het taalmodel om op vaste momenten: voordat een bestand wordt opgeslagen, voordat een commando draait en voordat een sessie afsluit. Een paar voorbeelden van wat ze tegenhouden:

  • een wachtwoord of API-sleutel die in een commando of in het gesprek met het model terechtkomt;
  • een mail die direct verstuurd wordt in plaats van als concept klaargezet;
  • klantgegevens op een plek die daar niet voor bedoeld is;
  • een verzonnen telefoonnummer in een test op een live systeem;
  • een commando dat het werk van een collega in de gedeelde codebase kan wissen.

Elk script heeft eigen tests. Houdt een script iets tegen, dan meldt het ook wat de agent in plaats daarvan moet doen. Komt dezelfde correctie vaker terug, dan is dat het signaal om er een script van te maken.

De schrijver keurt zijn eigen werk niet

Voor werk dat naar buiten gaat, zetten we een aparte agent in als tegenlezer. Er is er een voor documenten aan klanten, een voor automatiseringen voordat ze live gaan en een voor nieuwe werkinstructies. De tegenlezer leest het resultaat zelf en krijgt het plan of de redenering van de schrijver bewust niet mee. Een tegenlezer die de redenering kent, keurt eerder die redenering goed dan het resultaat.

Daarnaast geldt voor elke agent: hij zegt pas dat iets werkt als hij het heeft laten zien, met een testrun, een uitvoer of een bron. Kan dat niet, dan meldt hij dat het niet getest is.

Wat een agent zelf mag

Elke stap in een proces heeft een van drie niveaus. Bij zelf voert de agent de stap uit en meldt hij wat hij deed, zoals meten, een concept schrijven of iets bouwen op een testomgeving. Bij voorstel zet hij de stap klaar en wacht hij op een ja, bijvoorbeeld voor iets live zetten of een budget wijzigen. Bij mens bereidt hij hooguit voor; denk aan kiezen wat we testen en keuren wat naar buiten gaat.

De vuistregel: wat geld kost of naar buiten gaat, is minstens een voorstel. Wat terug te draaien is en binnen de opdracht valt, doet de agent zelf.

Draait een agent zonder dat iemand meekijkt, bijvoorbeeld als geplande taak, dan gelden strengere grenzen. Hij doet één opdracht per run, stopt bij twijfel in plaats van een aanname te doen en mag een wijziging klaarzetten, maar niet doorvoeren.

Besluiten met datum en reden

Besluiten over hoe Growrs werkt, staan in één log, elk met een datum en de reden erachter. Een besluit geldt tot een nieuw besluit het vervangt. Oude besluiten blijven staan, met de datum waarop ze vervielen. Een werkinstructie verwijst naar het besluit in plaats van het te herhalen.

Zegt een ouder plan of een losse notitie iets anders, dan gaat het log voor. Zo weet een agent altijd welke afspraak geldt.

Elke week bijsturen

Elke week leest een script de sessies van de afgelopen zeven dagen terug. Daaruit maken we vier lijsten: werk waarvoor nog geen instructie bestond, instructies die gelezen hadden moeten worden en dat niet werden, correcties die we vaker gaven zonder dat er een regel voor is, en instructies die niemand gebruikt. Elk punt krijgt een voorstel. In het weekoverleg besluiten we wat we doorvoeren.

De twee mensen bij Growrs kiezen wat er gebouwd wordt, keuren wat naar klanten gaat en doen wat alleen een mens kan, zoals inloggen of een besluit nemen. Een agent die vastloopt, legt twee of drie opties voor en zegt welke zijn voorkeur heeft.

Wat er misging en wat we veranderden

Verzonnen telefoonnummers in een live omgeving

In augustus 2026 testte een agent met verzonnen mobiele nummers in de live omgeving van een klant. Sindsdien houdt een script een verzonnen 06-nummer in een commando tegen. Een nummer dat eerder in de sessie binnenkwam, bijvoorbeeld uit het CRM, mag wel; de eerste versie blokkeerde ook die en moest worden aangepast.

Sleutels in de lijst met toegestane commando's

Bij een controle van de instellingen, eind augustus 2026, bleken er API-sleutels in de lijst met toegestane commando's te staan. Wie bij een commando "altijd toestaan" kiest, bewaart het hele commando, sleutel incluis. Sindsdien houdt een script geheimen uit het gesprek met het model.

Drie sessies in dezelfde map

Op 6 oktober 2026 werkten drie sessies tegelijk in dezelfde map, en een ervan wiste het werk van een andere. Sindsdien werkt elke sessie in een eigen kopie van de codebase en houdt een script commando's tegen die andermans werk kunnen wissen.

Zeggen dat iets werkt zonder bewijs

In de wekelijkse terugblik over september kwam dezelfde correctie zo'n negen keer terug: een agent meldde dat iets werkte zonder het te laten zien. Daarop kwam de regel dat een agent eerst bewijs levert, of zegt dat het niet getest is.

Wat we onderweg leerden

Een volle sessie overdragen werkt beter dan samenvatten

Als het geheugen van een sessie volloopt en het model zelf samenvat, verdwijnen de harde regels het eerst. Een agent schrijft de stand nu weg in een vast overdrachtsdocument en begint een nieuwe sessie die met dat document start.

Korte antwoorden worden gelezen

Lange verslagen van agents werden niet gelezen. Een agent meldt de stand nu in een vaste vorm: wat af is, waar hij mee bezig is en wat hij van ons nodig heeft.

Een agent krijgt zijn eigen toegang

Een agent bouwt automatiseringen via een eigen toegang, nooit via het account van de beheerder; een script houdt die route tegen. Wachtwoorden en sleutels staan in een kluis of een afgeschermd bestand, niet in de instructies.

Laat ons bij je meewerken AI-agents bouwen: het stappenplan

Veelgestelde vragen

Vragen die we vaak krijgen

Hoe weet je of een agent goed werk levert?

Een agent moet bewijs laten zien: een testrun, een uitvoer of een bron. Werk dat naar buiten gaat, leest een aparte agent na, en elke week kijken we terug naar de correcties die we moesten geven.

Hoeveel mensen werken er bij Growrs?

Twee. Het uitvoerende werk doen AI-agents, binnen de regels die we hebben vastgelegd. De mensen kiezen wat er gebeurt en keuren wat naar buiten gaat.

Maken AI-agents fouten?

Ja. Daarom houden scripts de regels in de gaten die vaak misgingen, leest een aparte agent werk na voor het naar buiten gaat en legt een agent alles wat geld kost of naar buiten gaat eerst aan een mens voor.

Werkt deze aanpak ook in een andere sector?

De opbouw zit niet vast aan een sector. Welk werk zich leent voor een agent en welke systemen eraan hangen, verschilt wel per organisatie. Dat brengen we in kaart met de AI-ready scan.

Kunnen we de inrichting van Growrs overnemen?

De principes wel: instructies per taak, regels in scripts, een tegenlezer en vaste niveaus voor wat een agent zelf mag. De inhoud schrijf je voor je eigen processen. Bij een AI-implementatie doen we dat samen met je team.

Kennismaken

Wil je AI invoeren in je bedrijf of je team laten trainen?

Plan een kennismaking