Infographic: Meta-Architectuur voor Beheersbare LLM-Agenten

Goal: Inform/Organize -> Viz: Radar Chart (Chart.js/Canvas) -> Justification: Visually represents the balance and multi-faceted nature of the governance framework.

• Report Info: Orchestration Patterns -> Goal: Organize (Process Flow) -> Viz: HTML/CSS Flowchart Diagram -> Justification: A clear, custom-built visual flow is more engaging than text and avoids forbidden libraries like Mermaid/SVG.

• Report Info: Application Scenarios Analysis -> Goal: Compare -> Viz: Stacked Bar Chart (Chart.js/Canvas) -> Justification: Effectively compares the relative importance of different governance components across the three distinct scenarios, highlighting key differences in focus.

• Report Info: Key Concepts -> Goal: Inform -> Viz: "Big Number" style cards with Unicode icons -> Justification: Draws attention to critical concepts and makes them memorable.

• CONFIRMING NO SVG/Mermaid. -->

  body { margin-left: auto; margin-right: auto; .material-card:hover {

  Beheersbare LLM-Agenten

  Architectuur Orkestratie Integriteit Scenario’s

Architectuur van Beheersbare LLM-Agenten

Een visueel overzicht van de meta-architectuur voor het ontwerpen van gespecialiseerde, controleerbare en “Governance-Ready” AI-agenten voor betrouwbare toepassing in enterprise-omgevingen.

De “Governance-Ready” Kernarchitectuur

De architectuur is opgebouwd uit vijf synergetische componenten die samen zorgen voor een beheersbaar, verifieerbaar en auditeerbaar systeem. De balans tussen deze componenten is cruciaal voor robuuste prestaties.

Zweef over de datapunten om de componenten te zien.

Orkestratiepatronen in de Praktijk

Een beheerde agent moet complexe taken kunnen opdelen en uitvoeren. Dit gebeurt via duidelijke orkestratiepatronen, zoals een conditionele workflow die zich aanpast op basis van resultaten.

Voorbeeld: Conditionele Workflow

Analyseer Verzoek ➡️ Valideer Data ➡️

Data Compleet? ➡️ Start Analyse

⬇️

Data Incompleet? ➡️ Vraag Aanvulling

Deze logische stroom, geïmplementeerd met HTML en Tailwind CSS, laat zien hoe de agent beslissingen neemt. Dit garandeert een voorspelbaar en traceerbaar proces zonder externe diagram-libraries.

Strategieën voor Feitelijke Integriteit

Om hallucinaties te voorkomen en de betrouwbaarheid te waarborgen, worden diverse controlemechanismen ingebouwd in de systeemprompt.

📚

RAG

Antwoorden worden gebaseerd op geverifieerde kennisbanken (Retrieval Augmented Generation).

📊

Vertrouwensscores

De agent geeft een score voor de zekerheid van zijn beweringen, wat transparantie over onzekerheid biedt.

🔗

Bronvermelding

Alle feitelijke claims moeten traceerbaar zijn naar een specifieke, verifieerbare bron.

🤔

Zelfcorrectie

Een interne reflectiestap om de eigen output te controleren op fouten en consistentie.

Analyse van Toepassingsscenario’s

De nadruk op de verschillende governance-componenten varieert per toepassing. Deze grafiek toont de relatieve focus voor drie veelvoorkomende scenario’s, wat de flexibiliteit van de architectuur illustreert.

© 2025 Infographic gebaseerd op het rapport “Meta-architectuur Systeemprompt Ontwerp”.

const maxLength = 16; if (typeof label !== 'string' || label.length maxLength) { lines.push(currentLine.trim()); currentLine = word; if (currentLine) { lines.push(currentLine.trim()); return lines;

const item = tooltipItems[0]; let label = item.chart.data.labels[item.dataIndex]; if (Array.isArray(label)) { return label.join(' ');

const coreLabels = [ 'Systeempersona & Directieven', 'Hulpmiddelgebruik & Orkestratie', ['Kennis &', 'Contextintegratie'], 'Validatie & Verificatie', 'Human-in-the-Loop' ]; type: 'radar', data: { labels: coreLabels, datasets: [{ label: 'Belang voor Governance', data: [5, 4, 5, 5, 4], fill: true, pointBackgroundColor: '#0a9396', pointBorderColor: '#fff', pointHoverBackgroundColor: '#fff', pointHoverBorderColor: '#0a9396' options: { maintainAspectRatio: false, responsive: true, scales: { r: { pointLabels: { suggestedMin: 0, suggestedMax: 5 plugins: { tooltip: { callbacks: { title: (tooltipItems) => { const item = tooltipItems[0]; let label = item.chart.data.labels[item.dataIndex]; return Array.isArray(label) ? label.join(' ') : label;

const scenarioLabels = ['Gegevens Taakautomatisering', 'Klantinteractie Agenten', 'Strategische Analyse Ondersteuning']; type: 'bar', data: { labels: scenarioLabels.map(l => processLabel(l)), datasets: [ label: 'Persona & Directieven', data: [3, 5, 4], label: 'Hulpmiddelgebruik & Orkestratie', data: [5, 4, 5], label: 'Integriteit & Hallucinatiecontrole', data: [4, 4, 5], label: 'Verificatie & HITL', data: [5, 4, 5], ] options: { maintainAspectRatio: false, responsive: true, scales: { x: { stacked: true, y: { stacked: true, beginAtZero: true, plugins: { title: { text: 'Relatieve Focus van Governance per Scenario', legend: { labels: { tooltip: { callbacks: { title: tooltipTitleCallback

let current = ''; sections.forEach(section => { const sectionTop = section.offsetTop; if (pageYOffset >= sectionTop - 100) { current = section.getAttribute('id'); if (link.getAttribute('href').substring(1) === current) {