De beste Agent Ontwikkeling (2026)
4 min read
Door deze pagina’s links te volgen, kunnen we een commissie ontvangen, maar dit beïnvloedt onze beoordelingen niet.
Een kopergericht leidraad voor de beste frameworks voor Agent Development—hulpmiddelen en frameworks voor het bouwen, orchestreren en implementeren van autonome AI-agenten die redeneren, instrumenten gebruiken en meerdere stap taken voltooien.
Als je ooit geprobeerd hebt een chatbot te bouwen die voor je bestellingen op een restaurant kon plaatsen, of een virtuele assistent die je kalender kon beheren, maar dat het maar niet lukte en de chatbot of assistent in elkaar stortte zodra je hem vroeg iets bijzonders te doen, dan ben je niet alleen. De problemen van het bouwen van intelligente agents die kunnen collaboreren om complexe taken op te lossen zijn dat ze veel infrastructuur vereisen, en die infrastructuur is moeilijk te bouwen.
Kiezen van de juiste agentontwikkelingshulp
Als het om het kiezen van een hulpmiddel voor agentontwikkeling gaat, zijn er een aantal dingen die feitelijk tellen. Allereerst moet je besluiten hoeveel infrastructuur je zelf wilt bouwen. Als je wilt beginnen van vooraf en vanuit de grond opbouwen, dan heb je een hulpmiddel nodig dat je laag niveau controle geeft over de architectuur en de onderdelen van je agents. AutoGen, bijvoorbeeld, is een open-source Python framework dat je laagt niveau controle geeft over de architectuur en de onderdelen van je agents.
Aan de andere kant wil je alleen maar je tijd besteden aan het bouwen van de hoogstaande logica van je agents zonder je bezig te hoeven houden met de details van het infrastructuur, dan wil je een tool die weg abstracteert voor je bij sommige van deze details. Snorkel Flow, bijvoorbeeld, is een programmatisch datalabelingssysteem dat je in de gelegenheid stelt om productiemodellen sneller op te bouwen door weg abstractie van sommig van het tijdverslindende werk gemoeid met labelen van datasetten. Het is een mooie keuze als je gewoon je tijd wilt besteden aan het bouwen van de logica van je agents zonder vast te raken in de details.
Een ander aspect om rekening mee te houden is het type agents dat je wilt bouwen. Als je agents wilt bouwen die interacties hebben met de fysieke wereld, dan heb je een tool nodig die integreert met zintuigen en actuatoren, en die de complexiteit kan aanpakken van echte-tijd gegevensverwerking. NetX, een modulair economisch netwerk dat blockchain-infrastructuren combineren met AI-capaciteiten, kan een goede keuze zijn voor deze type toepassing.
Normale Prijspatronen en Valstrikken
Wanneer het gaat over prijs, kunnen agentontwikkelingshulpmiddelen een beetje lastig zijn om in te stappen. Sommige van hen, zoals Gretel AI, zijn gratis om mee te beginnen, en beginnen dan te betalen wanneer je je gebruik opschaaft. Andere zoals DeepOpinion bieden een freemium-model aan, waarbij je bepaalde functies voor gratis hebt, maar moet betalen om toegang te krijgen tot de premium-functies. En dan zijn er nog de anderen zoals Theoriq AI, die gratis te gebruiken zijn, maar dan wordt er bijgeschaald voor de onderliggende blockchain-infrastructuren wanneer je je schaal verhoogt.
Een gemeen pitfalls waar je op moet letten is de te veelbelovende marketingbeloftes. Wanneer je complexe agents gaat bouwen, val je snel in de ban van de mogelijkheden, maar je zal teleurgesteld staan als de tool die je kiest niet kan uitvoeren op zijn beloftes. Let op tools die duidelijk zijn over hun capaciteiten en beperkingen en een duidelijke ondersteuningsstructuur hebben in geval van problemen.
Agentontwikkeling in Onderwijs
Zo zou agentontwikkeling er in de praktijk dan uit zien? Laten we eens kijken naar een eenvoudig voorbeeld van het bouwen van een chatbot die eten kan bestellen voor je.
Met helpen van AutoGen bouw je een basis architectuur voor je chatbot, en daarna kun je Snorkel Flow gebruiken om de datasets te labelen die je nodig hebt om je LLM te trainen. Vervolgens kun je een tool zoals Zep AI Memory gebruiken om een long-term memory laag te bouwen die je chatbot in staat stelt om voorgaande gesprekken te onthouden en aan te passen aan veranderende gebruikersvoorkeuren.
Wanneer je klaar bent om je chatbot te implementeren kun je een tool zoals Pdf Redaction gebruiken om gevoelige informatie te verwijderen uit de PDF menus en de ontvangstbevestigingen die je zal omgaan met. En ten slotte kun je een tool zoals Gretel AI gebruiken om synthetische data te genereren die real-world data reflecteert en je laat oefenen en fine-tunen je chatbot in een privacysafe omgeving.
Praktisch Advies
Hoe kun je het meest uit je agenten ontwikkelingsinspanningen halen? Begin eerst met het bouwen van de hoog niveau logica van je agents, in plaats van je te veel op de details van de infrastructuur te concentreren. Tweede, kies tools die openheid van zaken geven over hun mogelijkheden en beperkingen, en die over een duidelijke steunstructuur beschikken. En eindelijk, aarzel niet om te experimenteren en nieuwe dingen te proberen, ook als dat betekent dat je risico's moet nemen en het risico van falen moet accepteren. Met de juiste tools en een duidelijke strategie kun je intelligente agenten maken die complexe problemen kunnen oplossen, en die een echte impact kunnen hebben op het leven van mensen.
Agent Ontwikkeling in cijfers
Prijsmix
De beste Agent Ontwikkeling (2026)
- 1
LangGraph StudioVisuele IDE voor het bouwen, debuggen en inspecteren van LangGraph-agentworkflows5.0 (5) - 2
BrainSoupMaak op maat gemaakte AI-agenten die taken en workflows automatiseren via natuurlijke taal.5.0 (4) - 3
Letta AIEen open-sourceplatform voor het bouwen van stateful AI-agenten met langetermijngeheugen en geavanceerd redeneren.5.0 (4) - 4
Snorkel FlowProgrammeren van gegevensetikettering en AI-onwikkelingsplatform om productiemodellen sneller te ontwikkelen.4.8 (5) - 5
NetXModulair economisch netwerk dat blockchain-infrastructuur combineert met AI-mogelijkheden.4.8 (5) - 6
Theoriq AIGedecentraliseerd protocol voor het bouwen en besturen van multi-agent AI-systemen on-chain4.8 (5) - 7
BotpressEnd-to-end platform voor het bouwen, implementeren en beheren van AI agents en chatbots.4.8 (5) - 8
LangSmithObservability-, evaluatie- en debugplatform voor LLM-toepassingen van het LangChain-team4.8 (5) - 9
Gretel AISynthetische data‑platform voor het genereren van privacyveilige, AI‑klare datasets die realistische data nabootsen.4.8 (4) - 10
Zep AI MemoryLangetermijngeheugenlaag voor AI-agenten en LLM-apps4.8 (4)
LangGraph Studio
Visuele IDE voor het bouwen, debuggen en inspecteren van LangGraph-agentworkflows
LangGraph Studio is een gespecialiseerde ontwikkelomgeving die is ontworpen voor ingenieurs die agentic-toepassingen bouwen op basis van het LangGraph-framework. Het biedt een visuele interface voor het inspecteren van grafiekstructuur, het traceren van uitvoeringsroutes en het begrijpen van hoe agenten tussen knooppunten, tools en statussen bewegen. Naast visualisatie biedt de studio interactieve debugfuncties zoals statusbewerking, herhaling vanaf tussentijdse stappen en live interactie met lopende agenten. Hierdoor wordt het gemakkelijker om loops, tool-call-fouten en onverwachte vertakkingsgedrag te diagnosticeren die vaak voorkomen in multi-staps LLM-workflows. Het integreert met LangSmith voor tracing en observabiliteit, waardoor teams een uniforme manier krijgen om complexe agentsystemen te ontwikkelen, te testen en te itereren voordat ze in productie worden genomen.
- Interactieve grafiekvisualisatie
- Uitvoeren, herhalen en splitsen van agentuitvoeringen
- Statusinspectie en handmatige bewerking
- Live chat-interface voor agenttesten
- LangSmith-tracingintegratie
- Lokale en gehoste implementatieopties
BrainSoup
Maak op maat gemaakte AI-agenten die taken en workflows automatiseren via natuurlijke taal.
BrainSoup is een platform voor het creëren en beheren van op maat gemaakte AI-agenten met behulp van instructies in natuurlijke taal. In plaats van te coderen, beschrijven gebruikers wat ze van een agent willen, en BrainSoup coördineert de onderliggende modellen, tools en integraties om het werk uit te voeren. Agenten kunnen specifieke rollen toegewezen krijgen, toegang krijgen tot bestanden en databronnen, en gekoppeld worden aan externe diensten om terugkerende taken zoals onderzoek, documentverwerking, communicatie en workflowautomatisering te beheren. Meerdere agenten kunnen samenwerken, waardoor gebruikers kleine teams van gespecialiseerde assistenten kunnen samenstellen voor complexere projecten. BrainSoup is gericht op professionals, teams en gevorderde gebruikers die repetitief kenniswerk willen uitbesteden en AI-gedrag willen aanpassen zonder zelf infrastructuur op te bouwen.
- Aangepaste AI-agentenbouwer
- Natuurlijke taal voor taakinstructies
- Multi-agent workflows
- Bestand- en databrondintegratie
- Automatisering van terugkerende taken
- Rolgebaseerde agentconfiguratie
Letta AI
Een open-sourceplatform voor het bouwen van stateful AI-agenten met langetermijngeheugen en geavanceerd redeneren.
Letta AI is een open-sourceplatform dat is ontworpen voor het maken van stateful AI-agenten. Deze agenten zijn uitgerust met langetermijngeheugen en geavanceerde redeneermogelijkheden. Het platform stelt ontwikkelaars in staat om AI-agenten te bouwen die een geheugen kunnen behouden van eerdere interacties, waardoor complexere en contextbewuste besluitvormingsprocessen mogelijk worden. Dit is vooral handig voor toepassingen die vereisen dat agenten leren van ervaringen in de loop van de tijd en hun antwoorden dienovereenkomstig aanpassen. Letta AI richt zich op ontwikkelaars en onderzoekers die geïnteresseerd zijn in het creëren van geavanceerde AI-agenten voor verschillende toepassingen, van klantenservice tot complexere probleemoplossende taken. Door het bieden van langetermijngeheugen en geavanceerd redeneren, stelt Letta AI de ontwikkeling van AI-agenten mogelijk die een breed scala aan taken kunnen uitvoeren met een hogere mate van autonomie en intelligentie.
- Stateful AI-agenten
- Langetermijngeheugen
- Geavanceerd redeneren
Snorkel Flow
Programmeren van gegevensetikettering en AI-onwikkelingsplatform om productiemodellen sneller te ontwikkelen.
Snorkel Flow is een ondernemingsplatform voor programmatische gegevensontwikkeling, waarmee teams trainingsgegevens kunnen labelen, cureren en verfijnen met behulp van labelingsfuncties in plaats van uitsluitend te vertrouwen op handmatige annotatie. Door domeinexpertise te coderen in herbruikbare heuristieken, versnelt het het traject van ruwe data naar productieklaar AI-modellen. Het platform combineert zwakke supervisie, modeltraining en foutanalyse in één workflow, waardoor datawetenschappers en domeinexperts samen kunnen itereren op datasets en modellen. Het ondersteunt een reeks toepassingsgevallen, waaronder documentclassificatie, informatie-extractie en het verfijnen van foundationmodellen voor bedrijfsapplicaties.
- Programmeren van gegevensetikettering met etiquetteringsfuncties
- Zwakke supervisie en label aggregatie
- Geïntegreerd modeltraining- en -beoordeling
- Erroranalyse- en data-uitknipgereedschappen
- Ondersteuning voor fine-tuning van foundation-modellen
- Samenwerkingsgereedschappen voor experten in specifieke domeinen en datawetenschappers
NetX
Modulair economisch netwerk dat blockchain-infrastructuur combineert met AI-mogelijkheden.
NetX is een modulaire economische netwerkarchitectuur die is ontworpen om blockchain- en AI-technologieën binnen één uniform kader samen te brengen. De architectuur stelt ontwikkelaars en organisaties in staat om componenten in te pluggen voor gedecentraliseerde transacties, gegevensuitwisseling en AI-gestuurde diensten, waardoor een reeks use cases across digitale economieën wordt ondersteund. Het platform heeft tot doel traditionele blockchain-functionaliteit te combineren met machine learning-workflows, waardoor tokenized incentives, automatisering van smart contracts en AI-aangedreven analyses binnen hetzelfde ecosysteem kunnen opereren. Dit maakt het geschikt voor teams die Web3-applicaties bouwen die intelligente verwerking of datagedreven besluitvorming vereisen. Door het benadrukken van modulariteit wil NetX bouwers flexibiliteit bieden in de manier waarop ze hun stapel assembleren, door het kiezen van de blockchain-, AI- en economische primitieven die passen bij de behoeften van hun project.
- Modulaire netwerkcomponenten
- Blockchain-integratielaag
- AI-servicecompatibiliteit
- Ondersteuning voor slimme contracten
- Getokeniseerde economische primitieven
- Ontwikkelaar-gerichte tooling
Theoriq AI
Gedecentraliseerd protocol voor het bouwen en besturen van multi-agent AI-systemen on-chain
Theoriq AI is een op blockchain gebaseerd protocol dat is ontworpen om netwerken van AI-agents op een transparante en verifieerbare manier te coördineren. Door gedecentraliseerde infrastructuur te combineren met multi-agent orchestratie, stelt het ontwikkelaars in staat om gespecialiseerde agents samen te stellen in grotere collectieven die kunnen samenwerken aan complexe taken. Het protocol biedt on-chain governance, reputatiescores en incentive-mechanismen, zodat agentgedrag, prestaties en bijdragen kunnen worden gemeten en beloond. Dit maakt het mogelijk om open ecosystemen te bouwen waarin agenten van derden kunnen worden ontdekt, geëvalueerd en geïntegreerd in bredere workflows. Theoriq richt zich op ontwikkelaars die werken op het snijvlak van crypto en AI, waaronder teams die autonome DeFi-strategieën, onderzoeksassistenten en andere agent-gedreven applicaties maken die profiteren van trust-minimized coördinatie.
- Multi-agent orkestratie-framework
- Gedecentraliseerd agentregister en -ontdekking
- On-chain reputatie- en evaluatiesysteem
- Getokeniseerde incentives voor agentbijdragen
- Bestuursmechanismen voor collectieve besluitvorming
- Ontwikkelaarstools voor het componeren van agentworkflows
Botpress
End-to-end platform voor het bouwen, implementeren en beheren van AI agents en chatbots.
Botpress is een ontwikkelingsplatform voor het maken van conversatie‑AI agents aangedreven door grote taalmodellen (LLM). Het biedt een visuele flow builder, een SDK en integraties met populaire messaging kanalen, waardoor teams agents kunnen ontwerpen die natuurlijke gesprekken voeren, API‑calls doen en taken in meerdere stappen uitvoeren. Het platform combineert low‑code tools met diepere aanpassingsopties, zodat zowel niet‑technische gebruikers als developers op hetzelfde project kunnen samenwerken. Functies zoals kennisbronnen, analytics en menselijke overdracht maken het geschikt voor productietoepassingen zoals klantenondersteuning, leadgeneratie en interne automatisering. Botpress biedt een gratis tier voor experimenteren en betaalde plannen die schalen met het gebruik, plus een open‑source community edition voor self‑hosted deployments.
- Drag-and-drop conversatie‑flow editor
- LLM‑aangedreven agents met tool‑gebruik
- Ingestie van kennisbronnen uit documenten en URLs
- Multi‑kanaal implementatie (web, WhatsApp, Slack, etc.)
- Analytics en conversatie‑monitoring
- Menselijke overdracht en team‑samenwerking
LangSmith
Observability-, evaluatie- en debugplatform voor LLM-toepassingen van het LangChain-team
LangSmith is een ontwikkelaarsplatform gebouwd door het team achter LangChain om teams te helpen bij het traceren, testen, evalueren en monitoren van applicaties die worden aangedreven door grote taalmodellen. Hoewel het nauw integreert met de LangChain- en LangGraph-frameworks, is het framework-agnostisch en kan het elke LLM-applicatie instrumenteren via zijn SDK's en APIs. Het primaire doel is om de inherente onvoorspelbaarheid van op LLM gebaseerde systemen aan te pakken, waarbij uitvoer niet-deterministisch is en fouten subtiel kunnen zijn, door ontwikkelaars inzicht te geven in wat hun chains, agents en prompts daadwerkelijk doen tijdens runtime. Het platform is gericht op tracing: elke uitvoering van een applicatie produceert een gedetailleerde, geneste trace die elke stap toont, inclusief verzonden prompts, modelreacties, tokengebruik, latentie, toolaanroepen en tussentijdse uitvoer. Dit maakt het gemakkelijker om complexe, multi-stappige agents en retrieval-augmented generatiepijplijnen te debuggen waarbij de bron van een slecht antwoord misschien meerdere lagen diep is begraven. Ontwikkelaars kunnen individuele traces inspecteren, filteren en zoeken over uitvoeringen en inzoomen op de exacte invoer- en uitvoerwaarden bij elke knooppunt. LangSmith biedt ook evaluatie-instrumenten voor het meten van de kwaliteit van applicaties. Teams kunnen datasets bouwen vanuit productietraces of gecureerde voorbeelden, hun applicatie uitvoeren tegen die datasets en uitvoer scoren met behulp van ingebouwde evaluators, op maat gesneden code-gebaseerde controles of LLM-as-judge-benaderingen. Dit ondersteunt regressietesten wanneer prompts of modellen veranderen en helpt kwantificeren of veranderingen daadwerkelijk resultaten verbeteren in plaats van te vertrouwen op intuïtie. Voor productiegebruik biedt het monitoringsdashboards die statistieken zoals latentie, kosten, foutenpercentages en feedback in de loop van de tijd bijhouden, samen met de mogelijkheid om menselijke feedback en gebruikersannotaties te verzamelen. Een component voor promptbeheer en een speelveld stelt teams in staat om prompts te itereren en te versiebeheer, en modeloutputs naast elkaar te vergelijken. LangSmith is voornamelijk gericht op ontwikkelaars en teams die LLM-functies implementeren en die verder moeten gaan dan ad hoc foutopsporing met print-statements naar systematische observatie en evaluatie. De belangrijkste kracht ervan is de diepte van integratie met het LangChain-ecosysteem en de uniforme workflow die tracing, datasets en evaluatie met elkaar verbindt. Eerlijke afwegingen zijn onder andere dat de meest complete ervaring ervan uitgaat dat je comfortabel bent in de LangChain/LangGraph-wereld, dat op LLM gebaseerde evaluatie op zichzelf imperfect is en zorgvuldige ontwerp vereist, en dat het een gehost commercieel product is met op gebruik gebaseerd prijsmodel, hoewel zelf-hostingopties bestaan voor sommige plannen. Het concurreert met andere LLM-observabiliteitstools zoals Langfuse, Helicone, Arize Phoenix en Weights & Biases Weave.
- Uitvoering traceren met stap-voor-stap invoer, uitvoer en tokengebruik
- Gegevenssetcreatie en automatische evaluatie
- Ingebouwde, code-gebaseerde en LLM-als-rechter evaluators
- Productiebewakingsdashboards
- Verzamelen van menselijke feedback en annotaties
- Promptbeheer, versiebeheer en speelveld
Gretel AI
Synthetische data‑platform voor het genereren van privacyveilige, AI‑klare datasets die realistische data nabootsen.
Gretel AI is een ontwikkelaargericht platform voor het maken van synthetische data die statistisch lijkt op echte datasets zonder gevoelige informatie bloot te leggen. Teams gebruiken het om AI- en analyseprojecten van de grond te krijgen wanneer de toegang tot productiedata wordt beperkt door privacy-, nalevings- of beschikbaarheidsbeperkingen. Het platform biedt APIs, SDKs en vooraf gebouwde modellen voor het genereren van tabelvormige, tekst- en tijdreeksgegevens, samen met tools voor het evalueren van kwaliteit en privacyrisico. Het ondersteunt algemene use cases zoals het trainen van machine learning-modellen, het augmenteren van ondervertegenwoordigde klassen, het delen van gegevens tussen teams en het testen van software met realistische maar kunstmatige records.
- Generatieve modellen voor synthetische tabulaire en tekstgegevens
- Differential privacy en PII‑redaction controles
- Rapporten met kwaliteit, nauwkeurigheid en privacy score
- Python SDK en REST API integratie
- Voorgeprogrammeerde modellen en aanpasbare sjablonen
- Cloud en self‑hosted implementatieopties
Zep AI Memory is een ontwikkelaarsgericht geheugenservice dat AI-agenten persistent, gestructuurd geheugen biedt over gesprekken en sessies heen. Het legt chatgeschiedenis vast, haalt belangrijke feiten eruit en organiseert ze in een kennisgrafiek zodat agenten relevante context op aanvraag kunnen ophalen in plaats van hele geschiedenissen in prompts te proppen. Het platform handelt samenvatting, entiteitsherkenning en semantische zoekopdrachten af achter een eenvoudige API, waardoor teams stateful geheugen kunnen toevoegen aan chatbots, copilots en autonome agenten zonder aangepaste ophaalstructuur te bouwen. Het is ontworpen om mee te schalen met productiewerkbelastingen terwijl promptgroottes en tokenkosten voorspelbaar blijven. Zep integreert met algemene LLM-raamwerken zoals LangChain en LlamaIndex en biedt SDK's voor populaire talen, waardoor het eenvoudig is om het in bestaande agentstacks te integreren.
- Langetermijngeheugen voor gesprekken
- Automatische feit- en entiteitsherkenning
- Kennisgrafiekopslag
- Semantische en hybride zoekopdrachten
- LangChain- en LlamaIndex-integraties
- SDK's voor meerdere talen
Alle 25 Agent Ontwikkeling-tools bekijken
De volledige, doorzoekbare directory — gerangschikt op echte gebruikersreviews.
