Agentlake

Agent Lake is het managed platform van CloudNation voor het implementeren, coördineren en beheren van gespecialiseerde AI agents op AWS. Het platform is gebouwd op Amazon Bedrock en Amazon Bedrock AgentCore en biedt teams een beheerde, productieklare basis om AI agents daadwerkelijk aan het werk te zetten, met volledig inzicht in kosten en de schaalbaarheid van AWS.

Agent Lake is ontwikkeld door CloudNation, AWS Premier Tier Services Partner, en combineert jarenlange ervaring in enterprise cloud engineering met productieklare AI orchestration. Zo helpen we organisaties om de stap te maken van AI-pilots naar beheerde AI op schaal.

Het SCHAALBAARHEIDSPROBLEEM

Eén agent, één VM, één doel. De infrastructuurkosten lopen door, of agents nu actief zijn of niet. Opschalen vraagt daardoor om meer capaciteit en mensen, in plaats van slimmere engineering.

HET AI AGENT-SILOPROBLEEM

Zonder centrale aansturing werken AI agents los van elkaar, doen ze dubbel werk en gaat opgebouwde context verloren zodra een sessie eindigt.

DE GOVERNANCE-KLOOF

Wanneer een AI agent een wijziging naar productie doorvoert, wie is dan verantwoordelijk? Zonder de juiste structuur zijn beslissingen niet goed te herleiden, controleren of terug te draaien.

COGNITIEVE SCHULD

Door AI gegenereerde systemen groeien sneller dan teams ze kunnen doorgronden. Daardoor kan binnen 12 tot 18 maanden een kostbare herbouw noodzakelijk worden.

Zonder Agent lake

Losstaande AI-tools zonder gedeelde governance
_________________________________________________________

Elke sessie begint opnieuw. Eerdere context en kennis gaan verloren.
_________________________________________________________

Geen antwoord op de vraag: “Welke AI agent heeft dit gedaan en wie heeft het goedgekeurd?”
_________________________________________________________

Kosten groeien mee met ongebruikte infrastructuur, niet met de daadwerkelijk geleverde waarde.

Met Agent lake

Eén centraal control plane dat alle AI agents coördineert
_________________________________________________________

Een Enterprise Memory Vault waarin kennis en context zich in de loop van de tijd opbouwen.
_________________________________________________________

Voor iedere autonome actie is duidelijk welke persoon verantwoordelijk is. _________________________________________________________

Scale-to-zero compute: kosten groeien alleen mee met het werk dat daadwerkelijk wordt uitgevoerd.

Levert de use case meetbare waarde op?

Een AI agent kan technisch precies doen wat de bedoeling is en toch weinig waarde opleveren als het verkeerde probleem is gekozen.

Waar ligt de grens tussen autonomie van AI agents en menselijke goedkeuring?

Medewerkers kunnen teams van AI agents aansturen, maar hun rol verschuift daarmee van het uitvoeren van taken naar het regisseren van workflows. Elke workflow moet daarom een duidelijk aangewezen menselijke verantwoordelijke hebben.

Hebben AI agents toegang tot kwalitatief hoogwaardige data?

Verouderde of onjuiste informatie kan ertoe leiden dat een AI agent de verkeerde operationele beslissing neemt. Elke databron moet daarom actueel zijn en geautoriseerd zijn voor de betreffende taak.

Is het economisch rendabel?

AI agents kunnen de capaciteit van bestaande teams aanzienlijk vergroten. Een managed cloudmodel deelt capaciteit en activeert compute voor AI agents alleen wanneer dat nodig is. Zo blijven de infrastructuurkosten in verhouding tot het werk dat daadwerkelijk wordt uitgevoerd.

Waar sta je nu?

Waar staat jouw organisatie in de ontwikkeling van Agentic AI?

Kies de omschrijving die het beste aansluit bij waar jouw organisatie vandaag staat. Een realistische beoordeling van je AI-volwassenheid maakt duidelijk waar je het beste kunt investeren en welk obstakel je als eerste moet wegnemen.

1 Experimenten en losse AI-pilots

AI-demo’s staan nog los van bestaande bedrijfsprocessen en hebben nog geen meetbaar bedrijfsresultaat opgeleverd

Actie: Kies één use case met meetbare waarde en creëer een gecontroleerd pad naar productie.
_______________________________________________________________________________________________________________________________________

2 Eerste workflow in productie

AI is geïntegreerd in één actief team of bedrijfsproces, met een duidelijk aangewezen menselijke verantwoordelijke en een meetbaar resultaat.

Actie: Standaardiseer data en governance, zodat volgende AI-workflows hierop kunnen voortbouwen.
_______________________________________________________________________________________________________________________________________

3 AI op schaal

Meerdere AI-workflows maken gebruik van één gedeeld platform en dezelfde governance. Werkwijzen worden vastgelegd, zodat ze opnieuw kunnen worden toegepast.

Actie: Bouw interne expertise op en automatiseer controles, zodat governance en toezicht gelijke tred houden met de output van AI agents.
_______________________________________________________________________________________________________________________________________

4 Agent-native operating model

Bedrijfsprocessen zijn ontworpen rond het delegeren van taken aan AI agents, terwijl managers de richting bepalen en uitzonderingen afhandelen.

Actie: Breid dit operating model uit binnen de organisatie om de productiviteits- en prestatiewinst verder te vergroten.

Verleden

Mensgedreven

Mensen voeren ieder proces uit. Software ondersteunt, maar beslissingen worden handmatig en vaak los van elkaar genomen.

Nu - Het praktische doel

AI-assisted

AI is geïntegreerd in applicaties en werkt naast je teams aan repetitief en kennisintensief werk. Voor de meeste organisaties is dit de logische eerste stap en hier wordt vandaag al veel bewezen waarde gerealiseerd.

Toekomst - de langetermijnvisie

Autonoom

Teams van AI agents voeren steeds zelfstandiger werkzaamheden uit naarmate vertrouwen groeit en resultaten aantoonbaar zijn. Dit is een richting om gecontroleerd naartoe te werken, niet iets wat vanaf dag één volledig autonoom hoeft te zijn.

STAGE 1

Strategie & operating model

Dag één

Van ambitie in de boardroom naar een geprioriteerde AI-roadmap op basis van EBITDA-impact, waarbij business, management en IT samen de koers bepalen.
________________________________________________________________________________________________________________________________________

Output: de roadmap

STAGE 2

AI Core & Foundation

Acht weken

Een technische, organisatorische en mensgerichte blauwdruk, gevalideerd met een werkend prototype voor de drie belangrijkste uitdagingen van jouw organisatie.
________________________________________________________________________________________________________________________________________

Discover (week 1–3): breng de huidige situatie in kaart
Define (week 4–5): bepaal de requirements, inclusief de EU AI Act
Design (week 6–8): ontwikkel de blauwdrukken en een werkend prototype

________________________________________________________________________________________________________________________________________

Output: the foundation

STAGE 3

Agent Lake

Productie

Beheerde fleets van AI agents die daadwerkelijk werk uitvoeren in productie: gecoördineerd, controleerbaar en schaalbaar tot nul wanneer ze niet actief zijn, volledig op AWS.
________________________________________________________________________________________________________________________________________

Output: De resultaten

Autonomie moet worden verdiend

Governance ingebouwd vanaf de basis

AI agents beginnen niet met volledige autonomie. Die autonomie bouwen ze stapsgewijs op via een model met vijf niveaus, gebaseerd op meetbare prestatiedrempels. Bij herhaaldelijk falen wordt het autonomieniveau automatisch teruggeschroefd.

Alleen-lezen Adviseren Uitvoeren na goedkeuring Semi-Autonoom Volledig autonoom

Herhaaldelijk falen leidt tot een lager autonomieniveau. Bij een security-incident vervalt volledige autonomie direct. Vaste regels blokkeren acties die niet zijn toegestaan en activiteitenlogs maken inzichtelijk welke beslissingen zijn genomen en hoe deze tot stand zijn gekomen.

Voor acties met een hoog risico blijft menselijke goedkeuring vereist. Wijzigingen in productie moeten bovendien altijd veilig kunnen worden teruggedraaid.

Naarmate AI agents meer werk uitvoeren, moeten governance en controle meegroeien met het volume en de snelheid van hun output.

“Door AI gegenereerde systemen kunnen sneller groeien dan teams ze kunnen doorgronden. We zagen een enorme toename in software pull requests, waardoor menselijke reviewers het tempo niet meer konden bijhouden.”
— Tim Roelse, Senior Manager, AI and Digital Transformation, CloudNation

Wanneer organisaties het werk van AI agents niet even snel kunnen controleren als het wordt geproduceerd, wordt review de nieuwe bottleneck. Geautomatiseerde regressietests kunnen dat tempo wel bijhouden, terwijl gefaseerde deployments wijzigingen tegenhouden die niet door de tests komen. Zo kunnen menselijke reviewers zich richten op werkzaamheden met een hoger risico.

EU AI Act ready

Compliance is vanaf de basis ingebouwd, niet achteraf toegevoegd.

Onveranderbare audit trail

Elke prompt, actie en API-call wordt vastgelegd.

Duidelijk toegewezen verantwoordelijkheid

Elke autonome beslissing is herleidbaar, controleerbaar en terug te draaien.

5 x

Hogere operationele productiviteit

-85%

Kortere oplostijd

-60%

Kortere doorlooptijd

Zero

Ongebruikte infrastructuur

Case study

Negen maanden backend development opnieuw uitgevoerd in één weekend

Uitdaging

Met nog één maand tot de lancering dreigde een softwareproduct voor klanten in de medische en juridische sector de deadline niet te halen. Negen maanden aan backend development moest nog opnieuw worden uitgevoerd, terwijl het toevoegen van meer developers het risico op verdere vertraging juist zou vergroten.

Aanpak

CloudNation stelde een team van gespecialiseerde AI agents samen dat de rollen binnen software development weerspiegelde. Een architect agent bepaalde de richting, een scrum master agent coördineerde de worker agents en review agents controleerden iedere output.

Daarbij doorliepen de AI agents dezelfde gefaseerde omgevingen en regressietests die ook voor menselijke developers worden gebruikt.

Visuals - LinkedIn - Inplannen

Dit percentage laat zien hoe het werk tijdens het project werd verdeeld. Het betekent niet dat er 80% minder engineers nodig waren. Menselijke engineers voerden het resterende werk uit en stuurden de teams van AI agents aan. Zij bleven verantwoordelijk voor de kwaliteit in productie. De software werd op tijd gelanceerd en is sindsdien stabiel gebleven.
Dezelfde productiviteitswinst is zichtbaar op teamniveau: een team van 10 mensen verwerkt handmatig ongeveer 40 taken per week, tegenover meer dan 200 taken per week met Agent Lake. Met Agent Lake kan een team van 10 daarmee werk leveren waarvoor anders ongeveer 20 mensen nodig zouden zijn.

93%

Minder tijd nodig voor het opstellen van rapportages (accountancy)

7 days

Van kick-off naar productie (fraudedetectie)

<800ms

Antwoorden met bronvermelding uit 108.000+ documenten

2-4 wks

Vroegtijdige waarschuwing voor biofouling op scheepsrompen

8h ⮕ 20 min

Per regulier infrastructuurticket

Retail

Beslissingen nemen in het tempo waarin de markt beweegt

AI agents brengen de vraagontwikkeling in kaart, stellen prijs- en promotievoorstellen op, volgen leveranciersbevestigingen op en houden artikeldata actueel. Category managers en planners blijven de beslissingen nemen. AI agents verzamelen de informatie, verzorgen de opvolging en nemen het voorbereidende werk achter iedere beslissing uit handen.

Menselijke regie: prijs- en assortimentsbeslissingen blijven bij de verantwoordelijke medewerker, met voor iedere workflow een duidelijk aangewezen eigenaar.

Resultaat: meer beslissingen per planner per week en minder afprijzingen als gevolg van te laat reageren.

Manufacturing

Extra capaciteit waar talent het moeilijkst te vinden is

AI agents beoordelen en prioriteren service- en onderhoudstickets, volgen bevestigingen van leveranciers en kwaliteitscontroles op, bereiden compliancedocumentatie voor en documenteren systemen waar teams zelf niet aan toekomen. Engineers blijven verantwoordelijk voor beslissingen die menselijke expertise en beoordeling vereisen, en voor uitzonderingen.

Menselijke regie: alles wat raakt aan veiligheid, vrijgave naar productie of afspraken met leveranciers blijft onder menselijke verantwoordelijkheid.

Resultaat: routinetickets van 8 uur naar 20 minuten, terwijl schaarse specialisten zich weer kunnen richten op het werk waarvoor hun expertise echt nodig is.

Financiële dienstverlening

Automatisering die je auditor kan volgen

AI agents voeren eerstelijnswerk uit, verwerken fraudesignalen en claims, ondersteunen KYC-controles en klantrapportages en stellen complete dossiers samen inclusief de bijbehorende bronnen. Voor beslissingen met risico blijft goedkeuring door een duidelijk aangewezen persoon vereist. Elke prompt, actie en goedkeuring wordt vastgelegd en kan worden herleid en teruggedraaid.

Menselijke regie: eiedere beslissing die invloed heeft op de financiële positie of status van een klant blijft onder menselijke verantwoordelijkheid.

Resultaat: fraudetriage van kick-off naar productie in zeven dagen en antwoorden met bronvermelding uit 108.000+ documenten in minder dan één seconde.

Waarom CloudNation

Waarom organisaties kiezen voor CloudNation

Voor de meeste organisaties is het bouwen van AI niet de grootste uitdaging. De uitdaging zit in het veilig naar productie brengen van AI, de integratie met bestaande systemen en het betrouwbaar opschalen binnen een enterprise-omgeving. CloudNation heeft jarenlange ervaring met het ontwerpen en beheren van cloudplatforms, governance-frameworks en AWS-omgevingen voor enterprise-organisaties.

80+

gespecialiseerde cloud-native consultants

500+

organisaties geholpen

90 dagen

interne ontwikkeling en validatie vóór de externe lancering

5 dagen

gemiddelde doorlooptijd tot een voorstel met vaste prijs

Toegewijde experts

Onze senior consultants en architecten zijn zelf verantwoordelijk voor het strategische ontwerp en de uitvoering. Geen geautomatiseerde shortcuts en geen doorschuiven naar junior teams.

Leiders die kennis overdragen

Wij kunnen de leiding nemen of jouw teams begeleiden. De keuze is aan jou. In beide gevallen zorgen we ervoor dat jouw teams uiteindelijk zelfstandig met het platform verder kunnen.

Mensen voorop

Technologie werkt alleen als mensen ermee kunnen werken. Daarom ontwerpen we verandering samen met jouw mensen, niet om hen heen.

“Technologie alleen creëert geen waarde. Organisaties die succesvol zijn, combineren governance en technologie met mensen die de kennis en ruimte hebben om ermee te werken.”

Drie domeinen die we nooit automatiseren

FAQ

Veel gestelde vragen

Hoe weet ik of mijn organisatie klaar is voor agentic AI?

Gebruik de volwassenheidscurve hierboven als uitgangspunt. Bestaat jullie AI-aanpak nog uit losse pilots zonder meetbaar bedrijfsresultaat? Begin dan met één use case met duidelijke toegevoegde waarde. Hebben jullie al een eerste workflow in productie? Dan verschuift de prioriteit naar het standaardiseren van data en beheersmaatregelen, zodat volgende workflows daarop kunnen voortbouwen.

Wat is het verschil tussen de executive session, de strategy workshop en de Agent Lake Assessment?

De executive session van 90 minuten is de meest laagdrempelige eerste stap. We bepalen waar jullie staan in het volwassenheidsmodel en wat nodig is om verder te komen, zonder verdere verplichtingen. Is meer verdieping nodig, dan brengen we tijdens de strategy workshop van vier uur business, management en IT samen rond één geprioriteerde AI-roadmap, gerangschikt op EBITDA-impact. Vervolgens brengen we tijdens de vier weken durende Agent Lake Assessment met een vaste prijs de workflows met de hoogste waarde in kaart en vertalen die naar een praktische roadmap. Doorgaans gevolgd door een werkend prototype en een concreet pad naar productie.

Wat is Agent Lake, simpel uitgelegd?

Agent Lake is het door CloudNation beheerde platform waarmee teams van AI-agents namens jouw organisatie werkzaamheden uitvoeren. In plaats van een chatbot die tussen sessies alles vergeet, krijg je een gecoördineerd systeem met een centrale routeringslaag, gespecialiseerde agents per taak, persistent geheugen en duidelijke regels voor wat agents zelfstandig mogen uitvoeren en waarvoor menselijke goedkeuring nodig is.

We zijn nog niet klaar voor volledig autonome agents. Is dat een probleem?

Nee. Binnen het vijfstaps autonomiemodel van Agent Lake begint iedere agent in alleen-lezenmodus: agents analyseren en adviseren, mensen beslissen. De autonomie wordt pas uitgebreid wanneer prestaties aantoonbaar en meetbaar zijn. Bij een beveiligingsincident wordt volledige autonomie direct ingetrokken.

Hoe ondersteunt Agent Lake de EU AI Act en andere compliancevereisten?

Het vijfstaps autonomiemodel vormt samen met duidelijke menselijke verantwoordelijkheid en een onveranderbaar auditspoor de basis voor de risicobeheersing en documentatie die regelgeving zoals de EU AI Act vereist voor AI-systemen met een hoog risico. Compliance wordt vanaf het begin in het fundament meegenomen, in plaats van achteraf toegevoegd.

Welke AI-modellen gebruikt Agent Lake?

Agent Lake is modelagnostisch. Op AWS krijgt het via Amazon Bedrock toegang tot verschillende foundation models, waaronder Anthropic Claude en Amazon Nova. Elke taak wordt automatisch toegewezen aan het modelniveau dat het beste past bij de complexiteit van die taak.

Hebben we bestaande cloudinfrastructuur nodig om te starten?

Agent Lake werkt het beste bovenop een goed ingerichte cloudfundering, met onder andere IAM, beveiligingsmaatregelen en netwerkgovernance op orde. Is die basis er nog niet? Dan benoemen we dat eerst, in plaats van een platform te implementeren waar je organisatie nog niet klaar voor is om veilig mee te werken.

Koen Versluis

Klaar om verder te gaan dan AI-pilots?

Wie blijft wachten, houdt budget vast in experimenten, terwijl concurrenten agents inzetten om met hetzelfde team meer klanten te bedienen.

Boek een executive session van 90 minuten om te bepalen waar jouw organisatie staat in het volwassenheidsmodel en welke stappen nodig zijn om verder te komen. Is meer verdieping nodig? Dan kan CloudNation een strategy workshop van vier uur of een vier weken durende Agent Lake Assessment met een vaste prijs opzetten. Een voorstel ligt doorgaans binnen vijf werkdagen klaar.

Boek een executive session van 90 minuten

De beheerde basis voor enterprise AI agents

Het probleem

Vast tussen “we hebben een chatbot geprobeerd” en “AI draait daadwerkelijk mee in onze organisatie”