Introductie tot AI Agents met Python: Maak je eerste AutoGPT / BabyAGI

Wat zijn AI Agents?

AI agents zijn een van de nieuwste ontwikkelingen in de wereld van kunstmatige intelligentie. In plaats van dat jij als gebruiker telkens zelf prompts stuurt naar een taalmodel (zoals ChatGPT), geef je een AI agent één algemene opdracht — en laat je het systeem zelf plannen, denken en taken uitvoeren om het doel te bereiken.

Denk aan een digitale assistent die niet alleen antwoord geeft, maar ook zelf bedenkt welke stappen nodig zijn, tussenresultaten controleert, externe tools gebruikt en zelfs herhaaldelijk API’s kan aanroepen.

Voorbeelden van populaire AI agents zijn:

• AutoGPT: Een agent die autonoom doelen kan najagen via GPT-4.
• BabyAGI: Een minimalistische AI-agent die taken kan creëren, prioriteren en uitvoeren.
• CrewAI, LangChain Agents: Meer geavanceerde frameworks voor het bouwen van multi-agent systemen.

Waarom zijn AI agents belangrijk?

Met AI agents worden taalmodellen niet alleen slimme gesprekspartners, maar echte doeners: ze kunnen zelfstandig code schrijven, informatie zoeken, documenten analyseren of zelfs e-mails versturen. Dit opent de deur naar AI-gedreven automatisering op een manier die voorheen alleen met complexe softwareontwikkeling mogelijk was.

En dat allemaal via Python.

Het concept: Wat doet een AI agent?

Een typische AI agent werkt via een cyclus:

1. Taak ontvangen (bijv. “Vind trending onderwerpen over klimaatverandering”)
2. Plannen maken (Wat moet ik doen om dit doel te bereiken?)
3. Subtaken uitvoeren (bijvoorbeeld: zoekopdracht starten, webpagina’s analyseren)
4. Resultaten opslaan of evalueren
5. Herhalen totdat het doel is bereikt

AutoGPT en BabyAGI zijn hier voorbeelden van. Ze gebruiken GPT-4 (of een andere LLM) als ‘brein’ en sturen zichzelf aan met logica die in Python is geschreven.

---

Wat heb je nodig?

Voor dit artikel gebruiken we Python en de OpenAI API. Je hebt het volgende nodig:

• Python 3.8 of hoger
• Een OpenAI API-sleutel (aan te maken via https://platform.openai.com/)
• Een terminal of IDE zoals VSCode

Installeer eerst de benodigde pakketten:

pip install openai

Stap voor stap: Een eenvoudige AI Agent in Python

We maken nu een simpele AI-agent die zelfstandig subvragen bedenkt en oplost om een doel te bereiken.

1. Basisconfiguratie

import openai
import os

# Voeg je OpenAI API-sleutel toe
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # of direct als string

2. De kern: Taken genereren en uitvoeren

def execute_task(task_description):
    print(f"📌 Uitvoeren: {task_description}")
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Je bent een behulpzame AI assistent."},
            {"role": "user", "content": task_description}
        ]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

3. Taken beheren zoals BabyAGI

tasks = [
    {"id": 1, "description": "Vind de top 3 recente trends in duurzame energie."}
]

task_id_counter = 2

while tasks:
    current_task = tasks.pop(0)
    result = execute_task(current_task["description"])

    print(f"✅ Resultaat: {result}\n")

    # Nieuwe taken genereren op basis van resultaat
    followup_prompt = (
        f"Gebaseerd op het resultaat: '{result}', "
        f"bedenk 2 vervolgacties om dieper te graven of gerichte inzichten te verkrijgen."
    )

    followup_result = execute_task(followup_prompt)
    
    # Simpele parsing (bijv. als het output is: "1. ... 2. ...")
    for line in followup_result.split("\n"):
        if line.strip().startswith("1.") or line.strip().startswith("2."):
            description = line[2:].strip()
            tasks.append({"id": task_id_counter, "description": description})
            task_id_counter += 1

Wat gebeurt hier?

1. De AI-agent krijgt een hoofddoel.
2. GPT-4 genereert een antwoord.
3. De agent analyseert dit antwoord en vraagt GPT-4 om 2 vervolgvragen.
4. Deze nieuwe vragen worden als taken toegevoegd.
5. De cyclus herhaalt zich.

We hebben nu een mini-versie van BabyAGI gebouwd!

Grenzen en veiligheid

Hoewel deze agent krachtig is, zijn er ook risico’s:

• Kosten: Elk GPT-verzoek kost geld.
• Controle: De agent kan taken verzinnen die je niet bedoelde.
• Beveiliging: Laat agents nooit automatisch e-mails verzenden of scripts uitvoeren zonder menselijke goedkeuring.

Overweeg memory systemen zoals een lokale database of vectordb als je de context tussen taken wilt bewaren (zoals AutoGPT doet).

---

Mogelijke uitbreidingen en handige informatie

Wil je verder gaan? Kijk dan eens naar:

• LangChain Agents
• AutoGPT GitHub
• BabyAGI GitHub
• Integratie met browsen, notities, e-mails of tools via plug-ins

---

Key takeaways

AI agents zijn de toekomst van AI-automatisering. Met slechts een beetje Python en een taalmodel als GPT kun je krachtige, zelfsturende systemen bouwen die zelfstandig complexe taken uitvoeren.

Of je nu een hobbyist bent of een professional — dit is hét moment om ermee te experimenteren. Begin klein, denk groot, en bouw je eigen slimme assistenten.