Ontdek de vier belangrijkste kenmerken die deep agents definiëren: planningtools, subagents, bestandsystemen en gedetailleerde systeemopdrachten. Leer hoe moderne AI-agents zoals Claude Code en Manus complexe, langlopende taken uitvoeren.
Het landschap van kunstmatige intelligentie heeft een opmerkelijke transformatie doorgemaakt met de opkomst van geavanceerde agentsystemen die complexe, meerstaps taken aankunnen die enkele maanden geleden nog onmogelijk leken. Tools zoals Claude Code hebben de verbeelding van de ontwikkelaarsgemeenschap niet alleen gegrepen door hun programmeervaardigheden, maar ook door hun verrassende veelzijdigheid in het schrijven van boeken, genereren van rapporten en het aanpakken van uiteenlopende intellectuele uitdagingen. Deze capaciteiten komen voort uit een fundamentele architecturale innovatie: het concept van deep agents—AI-systemen die zijn ontworpen om uitgebreid te plannen, methodisch uit te voeren en diep in complexe problemen te duiken terwijl ze samenhang behouden over langere taaktrajecten.
Deep agents vormen een belangrijke evolutie in hoe we AI-systemen ontwerpen om ambitieuze doelen te bereiken. In tegenstelling tot traditionele language models die één keer worden aangeroepen of eenvoudige sequentiële agents, zijn deep agents specifiek ontworpen om taken aan te kunnen die doorlopende redenering, iteratieve verfijning en de mogelijkheid om meerdere probleemgebieden tegelijk te verkennen vereisen. De opkomst van systemen zoals Manus (een generalistische agent), OpenAI’s Deep Research en Claude Code toont aan dat dit architectuurpatroon steeds centraler wordt bij het bouwen van krachtige AI-systemen.
Het fundamentele inzicht achter deep agents is bedrieglijk eenvoudig: dezelfde tool-aanroeploop die basale agents aandrijft, kan sterk worden uitgebreid door vier strategische toevoegingen. Deze verbeteringen vereisen geen nieuwe algoritmes of compleet andere AI-redeneermethoden. In plaats daarvan maken ze slim gebruik van de tools die beschikbaar zijn voor agents, de structuur van hun planningsprocessen, en de gedetailleerde begeleiding via systeemopdrachten. Deze aanpak is bijzonder effectief gebleken omdat het aansluit bij de natuurlijke sterke punten van grote language models, in plaats van daartegen in te gaan.
De praktische implicaties van deep agent architectuur gaan veel verder dan academische interesse. Organisaties worden steeds vaker geconfronteerd met uitdagingen die duurzame, intelligente automatisering vereisen: het uitvoeren van uitgebreid marktonderzoek, het genereren van gedetailleerde technische documentatie, het bouwen van complexe softwaresystemen, en het beheren van workflows die uren of dagen duren. Traditionele automatiseringsoplossingen schieten hierin tekort omdat ze de flexibiliteit en redeneringskracht missen die deep agents wel bieden.
Voor ontwikkelaars en organisaties die AI-automatisering overwegen, levert inzicht in deep agent architectuur verschillende cruciale voordelen op:
Deep agents worden gekenmerkt door vier essentiële eigenschappen die samenwerken om geavanceerde taakuitvoering mogelijk te maken. Inzicht in elke pijler maakt duidelijk waarom deze systemen slagen waar eenvoudigere benaderingen falen.
Het eerste essentiële onderdeel van deep agent architectuur is de planningtool. Dit lijkt misschien een eenvoudige toevoeging, maar het adresseert een fundamenteel probleem: language models, ondanks hun indrukwekkende capaciteiten, hebben moeite om samenhang te behouden wanneer taken uit meerdere stappen bestaan of wanneer langdurige focus op een overkoepelend doel vereist is.
Manus bevat bijvoorbeeld een speciale planner-module in zijn systeemopdracht die de agent expliciet instrueert om een taakplan te genereren en te volgen. De systeemopdracht beschrijft hoe taakplanning als gebeurtenissen in een eventstream wordt geleverd, en – belangrijk – vertelt de agent alles volgens dit plan uit te voeren. Claude Code implementeert een vergelijkbaar concept via de to-do write tool, waarmee gestructureerde takenlijsten worden gemaakt en beheerd.
Wat deze planningtools bijzonder elegant maakt, is hun eenvoud. De to-do write tool van Claude Code is in wezen een no-op—hij slaat geen gegevens op in een database en houdt geen status bij op de traditionele manier. In plaats daarvan genereert het model een takenlijst, die vervolgens als bericht in het contextvenster van het model verschijnt. Wanneer de agent het plan moet bijwerken, genereert hij simpelweg een nieuwe takenlijst. Deze aanpak werkt bijzonder effectief omdat het contextvenster van het model als een soort werkgeheugen fungeert.
De planningtool lost een belangrijk probleem op: zonder expliciete planning verliezen agents de focus op hun hoofddoel naarmate ze individuele stappen uitvoeren. De planningtool houdt de agent gefocust op het uiteindelijke doel, waardoor samenhangende uitvoering over langere perioden mogelijk wordt.
De tweede pijler van deep agent architectuur is het gebruik van subagents—gespecialiseerde agents waaraan de hoofdorchestrator taken kan delegeren, terwijl de verantwoordelijkheden duidelijk gescheiden blijven. Uit onderzoek van Anthropic blijkt dit patroon duidelijk, waarbij een hoofdagent meerdere gespecialiseerde subagents aanstuurt voor functies zoals citaatverificatie en parallel informatie verzamelen.
Subagents bieden verschillende duidelijke voordelen die samen zorgen voor geavanceerdere taakuitvoering:
Contextbehoud en Isolatie: Elke subagent werkt in zijn eigen geïsoleerde context. Als een subagent zich verdiept in een complex domein—uitgebreid onderzoek doet, meerdere toolaanroepen doet of veel tussentijdse resultaten genereert—vervuilt dit niet het contextvenster van de hoofdagent. Omgekeerd beperkt het eerdere werk van de hoofdagent de subagent niet. Deze isolatie stelt subagents in staat zich volledig te richten op hun specifieke domein zonder cognitieve interferentie.
Gespecialiseerde Expertise: Subagents kunnen worden voorzien van gespecialiseerde systeemopdrachten en aangepaste tools die hen sturen naar bepaalde probleemtypes. De ene subagent kan geoptimaliseerd zijn voor onderzoek en informatieverzameling, terwijl een andere uitblinkt in codegeneratie of technische analyse. Deze specialisatie zorgt ervoor dat elke subagent gerichte expertise kan inzetten, wat vaak betere resultaten oplevert dan een generalistische agent die alles probeert te doen.
Hergebruik en Modulariteit: Een subagent die voor één doel is ontworpen, kan worden hergebruikt door meerdere verschillende hoofdagents of workflows. Deze modulariteit vermindert de ontwikkelinspanning en creëert bouwstenen die op nieuwe manieren kunnen worden gecombineerd.
Fijnmazige Toestemmingen: Verschillende subagents kunnen verschillende toestemmingsniveaus en tooltoegang hebben. De ene subagent mag bestanden schrijven en code uitvoeren, terwijl een andere alleen leesrechten heeft op bepaalde bronnen. Dit gedetailleerde toestemmingsmodel verbetert zowel de veiligheid als de kwaliteit van de resultaten, doordat agents worden verhinderd ongepaste acties te ondernemen.
Dankzij de combinatie van contextbehoud, gespecialiseerde expertise en gerichte delegatie kunnen deep agents problemen aanpakken die één grote agent zouden overweldigen. Door complexe taken op te splitsen in gespecialiseerde subtaken en deze toe te wijzen aan gerichte agents, bereikt het systeem zowel betere resultaten als efficiënter gebruik van de redeneercapaciteit van het model.
De derde pijler adresseert een fundamentele beperking van language models: hun contextvensters zijn, hoewel groot, uiteindelijk beperkt. Naarmate agents taken uitvoeren en tussentijdse resultaten, observaties en redeneerstappen genereren, groeit de hoeveelheid context. Als al deze context telkens opnieuw naar het LLM wordt gestuurd, verslechteren de prestaties doordat het model de focus verliest door toenemende ruis.
Bestandsystemen lossen dit probleem op elegante wijze op. In plaats van alle observaties en resultaten in de actieve context te houden, kunnen agents belangrijke informatie naar bestanden schrijven. De agent kan deze bestanden vervolgens raadplegen wanneer dat nodig is—specifieke documenten lezen, bestaande bestanden bijwerken of nieuwe aanmaken—zonder alles tegelijkertijd in het actieve contextvenster te houden.
De aanpak van Manus illustreert dit principe duidelijk. In plaats van grote observaties direct in de LLM-context op te nemen, gebruikt het systeem korte observaties die verwijzen naar bestanden: “Zie document X” of “Bekijk bestand Y.” De agent kan deze bestanden doelbewust lezen wanneer dat relevant is, maar ze nemen geen contextruimte in beslag wanneer ze niet actief nodig zijn.
| Contextbeheerstrategie | Aanpak | Voordeel | Afweging |
|---|---|---|---|
| Alles-in-context | Houd alle observaties in LLM-context | Directe toegang tot alle informatie | Contextvenster raakt snel vol; prestaties verslechteren |
| Bestandsgebaseerde referenties | Sla observaties op in bestanden; verwijs bij naam | Efficiënt contextgebruik; schaalbaar voor grote taken | Vereist bewuste bestandslezingen; voegt latentie toe |
| Hybride aanpak | Houd actieve context; archiveer naar bestanden | Balans tussen efficiëntie en responsiviteit | Vereist zorgvuldig beheer van actieve context |
| Streaming updates | Continu bestanden bijwerken; selectief lezen | Ondersteunt zeer langdurige taken | Complexe implementatie; mogelijk consistentieproblemen |
De modellen van Anthropic zijn hier bijzonder geschikt voor omdat ze verfijnd zijn om specifieke bestandsbewerkings-tools effectief te gebruiken. De modellen begrijpen hoe ze naar bestanden moeten schrijven, eruit moeten lezen en context via bestanden moeten beheren. Deze fine-tuning is cruciaal—het betekent dat het model vanzelf de neiging heeft om bestanden te gebruiken voor contextbeheer, in plaats van ze als bijzaak te behandelen.
De vierde en laatste pijler wordt vaak over het hoofd gezien, terwijl deze absoluut essentieel is: gedetailleerde, uitgebreide systeemopdrachten. Er leeft een misvatting dat je, omdat moderne language models zo krachtig zijn, een korte systeemopdracht kunt schrijven en dat het model de rest wel uitzoekt. Dit is fundamenteel onjuist.
De systeemopdrachten die door toonaangevende deep agents worden gebruikt, zijn geen korte instructies—het zijn uitgebreide documenten, vaak honderden of zelfs duizenden regels lang. De systeemopdracht van Anthropic’s Deep Research, die ze open-source beschikbaar hebben gemaakt, is hier een goed voorbeeld van. De opdracht geeft uitgebreide instructies over:
Deze uitgebreide prompting is noodzakelijk omdat de agent niet alleen moet weten wat te doen, maar vooral hoe dat effectief te doen. De systeemopdracht leert de agent planningtools te gebruiken voor samenhang, subagents in te schakelen waar nodig, context via bestanden te beheren, en systematisch over complexe problemen na te denken.
De les hier is dat prompting absoluut nog steeds van belang is, zelfs met zeer krachtige modellen. Het verschil tussen een middelmatige en een uitzonderlijke agent komt vaak neer op de kwaliteit en volledigheid van de systeemopdracht. De beste deep agents in productie draaien op systeemopdrachten die het resultaat zijn van grondige engineering.
Voor organisaties die deep agents bouwen of implementeren, kan het beheer van planningtools, subagents, bestandsystemen en uitgebreide prompts behoorlijk complex zijn. Hier bewijzen platforms zoals FlowHunt hun waarde. FlowHunt biedt geïntegreerde tools om complexe AI-workflows te orkestreren, agentinteracties te beheren en de implementatie van geavanceerde agentsystemen te automatiseren.
De benadering van agentbeheer door FlowHunt sluit naadloos aan bij de deep agent architectuur. Het platform stelt teams in staat om:
Door deze mogelijkheden in één geïntegreerd platform te bieden, vermindert FlowHunt de engineeringlast van het bouwen van deep agents en kunnen teams zich richten op de domeinspecifieke logica in plaats van op de infrastructuur.
Voor ontwikkelaars die deep agents willen bouwen zonder helemaal opnieuw te beginnen, biedt het open-source deep agents Python-pakket waardevolle bouwstenen. Dit pakket bevat ingebouwde implementaties van alle vier de pijlers:
Het pakket vermindert het aantal benodigde code-regels aanzienlijk ten opzichte van een implementatie vanaf nul. Ontwikkelaars leveren aangepaste instructies en domeinspecifieke tools, terwijl het pakket de architecturale complexiteit afhandelt.
De deep agent architectuur heeft grote gevolgen voor de manier waarop organisaties automatisering en AI-integratie benaderen. Een paar concrete voorbeelden:
Onderzoek en Analyse: Een deep agent kan uitgebreid marktonderzoek uitvoeren door een meerfasig onderzoek te plannen, specifieke onderzoekstaken te delegeren aan gespecialiseerde subagents, de groeiende hoeveelheid onderzoeksresultaten in bestanden te beheren en de bevindingen te synthetiseren tot samenhangende rapporten. Dit zou voor een eenvoudige agent vrijwel onmogelijk zijn.
Softwareontwikkeling: Claude Code laat zien hoe deep agents grote programmeerprojecten aankunnen. De agent plant de totale architectuur, creëert subagents voor verschillende componenten, beheert codebestanden efficiënt en bewaart samenhang over duizenden regels code en meerdere bestanden.
Contentgeneratie: Deep agents kunnen boeken schrijven, gedetailleerde rapporten genereren en uitgebreide documentatie opstellen door de focus op de overkoepelende structuur en verhaallijn te behouden, specifieke secties aan subagents te delegeren en content in bestanden te beheren.
Workflowautomatisering: Organisaties kunnen deep agents inzetten voor het automatiseren van complexe, meerstaps bedrijfsprocessen die redenering, aanpassing en coördinatie over meerdere systemen vereisen.
Deep agents vormen een fundamentele verschuiving in hoe we AI-systemen ontwerpen voor complexe taken. Door planningtools, subagents, bestandsysteembeheer en gedetailleerde systeemopdrachten te combineren, creëren we agents die in staat zijn tot langdurig redeneren en uitvoeren over langere perioden. Dit zijn geen revolutionaire nieuwe algoritmen—het is doordachte engineering die de sterke punten van language models benut en hun beperkingen compenseert.
De opkomst van systemen als Claude Code, Manus en OpenAI’s Deep Research laat zien dat dit architectuurpatroon standaard wordt voor geavanceerde AI-toepassingen. Voor organisaties en ontwikkelaars die de volgende generatie AI-automatisering bouwen, is inzicht in deep agent architectuur essentieel. Of je nu vanaf nul implementeert of gebruikmaakt van platforms zoals FlowHunt of open-source pakketten zoals de deep agents bibliotheek, de principes blijven hetzelfde: plan zorgvuldig, delegeer slim, beheer context efficiënt en stuur gedrag aan via uitgebreide prompting.
Naarmate AI-mogelijkheden verder toenemen, zullen deep agents waarschijnlijk de standaardbenadering worden voor elke taak die langdurig redeneren en complexe uitvoering vereist. De organisaties die deze architectuur begrijpen en beheersen, zullen het best gepositioneerd zijn om het volledige potentieel van AI te benutten.
Ontdek hoe FlowHunt uw AI-content- en SEO-workflows automatiseert — van onderzoek en contentgeneratie tot publicatie en analyse — alles op één plek.
Deep agents zijn AI-agents die complexe, langlopende taken aankunnen door vier belangrijke kenmerken te combineren: planningtools, subagents, bestandsysteemtoegang en gedetailleerde systeemopdrachten. Ze gebruiken dezelfde tool-aanroep lus als eenvoudige agents, maar zijn uitgebreid met gespecialiseerde mogelijkheden voor diepgaander redeneren en uitvoeren.
Hoewel beide dezelfde onderliggende tool-aanroep lus gebruiken, zijn deep agents uitgebreid met planningtools die helpen om taaksamenhang over langere perioden te behouden, subagents die context bewaren en gespecialiseerde expertise bieden, bestandsystemen voor contextbeheer en uitgebreide systeemopdrachten die gedrag sturen. Dankzij deze toevoegingen kunnen deep agents complexe taken afhandelen waar eenvoudige agents moeite mee hebben.
Subagents stellen de hoofdorchestrator-agent in staat gespecialiseerde taken te delegeren terwijl de context behouden blijft. Ze werken in geïsoleerde contexten, waardoor hun werk de context van de hoofdagent niet vervuilt. Subagents kunnen gespecialiseerde expertise hebben via aangepaste systeemopdrachten en tools, verschillende toestemmingsniveaus, en kunnen worden hergebruikt door meerdere agents.
Naarmate agents meer taken uitvoeren, genereren ze steeds meer context. Al deze context herhaaldelijk doorgeven aan het LLM verslechtert de prestaties. Bestandsystemen stellen agents in staat context op te slaan in bestanden die op aanvraag toegankelijk zijn, zonder de actieve contextwindow van het LLM te vervuilen, waardoor betere prestaties op langere taken mogelijk zijn.
Arshia is een AI Workflow Engineer bij FlowHunt. Met een achtergrond in computerwetenschappen en een passie voor AI, specialiseert zij zich in het creëren van efficiënte workflows die AI-tools integreren in dagelijkse taken, waardoor productiviteit en creativiteit worden verhoogd.
Bouw, implementeer en beheer geavanceerde AI-agents met FlowHunt's geïntegreerd platform voor agentorkestratie en workflowautomatisering.
Ontdek hoe Deep Agent CLI de codeerworkflow revolutioneert met persistente geheugensystemen, waardoor AI-agenten samen met ontwikkelaars kunnen leren en context...
Leer hoe je geavanceerde AI-agenten bouwt met toegang tot het bestandssysteem, implementeer context offloading-strategieën en optimaliseer tokengebruik via geav...
Ontdek hoe de middleware-architectuur van LangChain 1.0 een revolutie teweegbrengt in agentontwikkeling, waardoor ontwikkelaars krachtige, uitbreidbare deep age...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.
