CA 
VA 
EU 
GL 
Twee jaar geleden was het hebben van een AI-chatbot in je portfolio een grote zaak. Nu is het niets bijzonders. Wat je nu onderscheidt, is het bouwen van iets met een LLM als brein - een systeem dat kan plannen, tools gebruiken en beslissingen nemen.
Dit soort systeem, genaamd een agentsysteem, is moeilijk te bouwen. Het moet een doel kunnen opbreken in kleinere stappen, tools zoals API’s of code kunnen gebruiken en het plan aanpassen op basis van wat er gebeurt. En het moet all这一 doen zonder fouten te maken.
Wat maakt een goed project? Hoezo een jobsearch-agent die een vacaturebeschrijving leest, deze koppelt aan je CV en een sollicitatiebrief schrijft? Of een code-review-agent die een diff leest, fouten vindt en verbeteringen suggereert? Deze projecten laten zien dat je de uitdagingen van het bouwen van een betrouwbaar agentsysteem begrijpt.
Het lastige deel is het omgaan met fouten. Stel dat je LLM neppe maar geloofwaardige toolaanroepen begint te genereren? Dan heb je validatielagen nodig om deze fouten te vangen. Stel dat je agent vastloopt in een lus? Dan moet je het aantal stappen dat het kan nemen, beperken. En stel dat iemand probeert om je agent te misleiden met slechte invoer? Dan moet je die invoer zuiveren en scheiden van de rest van het systeem.
Als je een framework kiest, maak je je geen zorgen over welke het beste is. Zorg er alleen voor dat je begrijpt hoe het werkt. Iets rechtstreeks bouwen op de OpenAI API kan indrukwekkender zijn dan het gebruik van een framework, maar alleen als je kunt uitleggen wat je doet.
In een sollicitatiegesprek moet je klaar zijn om over de architectuur van je project te praten. Teken een diagram als dat nodig is. Wees duidelijk over hoe je agent plannen maakt, tools gebruikt en observeert wat er gebeurt. En wees niet bang om over de lastige technische problemen te praten die je hebt opgelost. Wat was het moeilijkste deel? Hoe heb je het opgelost?
Het beoordelen of je agent correct werkt, is een lastige vraag. Je hebt misschien geen duidelijk antwoord, maar toon aan dat je erover nagedacht hebt. Hoe zou je je agent schalen? Wat over latentie, kosten en betrouwbaarheid? Dit zijn allemaal belangrijke vragen.
En als je op zoek bent naar een rol waarin je AI-vaardigheden gewaardeerd worden, kijk dan eens bij Xeito. Zij hebben AI-gebaseerde jobmatching, carrièretools en een tracker-extensie om je te helpen de juiste match te vinden.
Dat is het denk ik. Het bouwen van een agentsysteem is moeilijk, maar het is wat je onderscheidt in 2026. Verwacht alleen niet dat het makkelijk is.
Zie wat Xeito end-to-end doet. Blader door alle functies — sollicitatievolger, AI-cv’s + motivatiebrieven, interviewcoach, sync met 130+ vacatureborden, gebouwd voor remote-first developers.
Gerelateerde artikelen
- Bouwen in het openbaar: Hoe het delen van je werk je technische carrière versnelt
- GitHub Portfolio vs. LeetCode: Wat Werving Managers Echt Aan Het Eind van 2026 Wensen
- Een GitHub-profiel Bouwen dat Remote Developerjobs Oplevert
- Effectief gebruik maken van LinkedIn als ontwikkelaar in 2026
- De ATS Meester: Hoe Je Je CV Lukt in Automatische Screening